telegraf+influxdb+grafana部署监控平台

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Grafana监控系统的实现与应用

Grafana监控系统的实现与应用Grafana是一个开源的数据监控和展示平台，以其易用、美观和可扩展性受到了广泛的关注和应用。

Grafana通过数据源的集成，可连接到各种数据存储方式，例如Prometheus、InfluxDB、ElasticSearch等，并且提供了丰富的数据展示方式，如图表、表格、仪表盘、告警等，可供用户进行数据查询、分析和报警。

如何实现Grafana监控系统Grafana监控系统的实现通常包括以下步骤：1. 安装和配置Grafana：下载并安装Grafana，按照官方文档进行配置，包括数据源的配置和权限的管理等。

2. 集成数据源：Grafana支持多种数据源，如Prometheus、InfluxDB、ElasticSearch等，用户可以根据实际情况进行选择和配置。

3. 创建面板和监控项：根据需要，创建面板和监控项，并对其进行设置和布局等。

4. 数据展示和分析：通过Grafana提供的图表、表格、仪表盘等方式，对数据进行展示和分析，帮助用户快速理解和发现问题。

5. 告警设置：通过Grafana提供的告警功能，设置合理的阈值和通知方式，对指定的监控项进行告警和通知，提高监控的效率和反应速度。

Grafana监控系统的应用场景由于Grafana可监控各种数据源和提供丰富的数据展示方式，因此广泛应用于各种领域中，以下是Grafana在一些典型场景中的应用：1. 服务器监控：通过Grafana监控服务器的CPU、内存、网络、磁盘等指标，帮助管理员及时发现问题，并进行对应的调整和优化。

2. 应用监控：通过Grafana监控应用的请求量、请求时间、错误率、流量等指标，帮助开发人员及时发现问题，并进行对应的调整和优化。

3. IoT设备监控：通过Grafana监控IoT设备的温度、湿度、电量等指标，帮助设备管理人员及时发现异常情况，并采取相应的措施进行维修和保养。

4. 数据分析：通过Grafana展示分析各种数据源的数据，为企业决策提供决策支持。

基于TelegrafInfluxdbGrafana的监控平台介绍

基于TelegrafInfluxdbGrafana的监控平台介绍最近在做⼤数据监控平台的⽅案调研，做了⼀些开源解决⽅案的尝试，今天分享⼀下基于Telegraf InfluxDB Grafana的监控平台整体部署过程。

⽂章开始会简单介绍下TICK 技术栈，接下来就是本次⽅案各个组件的安装部署了。

希望对正在调研⼤数据监控平台或对监控系统感兴趣的同学有所帮助。

我们知道这种监控平台的数据特征⼀般都是时间序列数据（简称时序数据），那么相应的这些数据最好是存储在时序数据库中，⽬前主流的时序数据库有InfluxDB、OpenTSDB、Graphite、TimescaleDB等。

其中，InfluxDB是⽬前监控领域使⽤较多的时序数据库，并且基于InfluxDB有⼀套完善的开源解决⽅案 —— TICK Stack，如下图所⽰：TICK Stack 是 InfluxData 公司提供的包括采集、存储、展⽰及监控告警在内的⼀体化解决⽅案，包含以下 4 个核⼼组件：Telegraf：Time-Series Data CollectorInfluxDB：Time-Series Data StorageChronograf：Time-Series Data VisualizationKapacitor：Time-Series Data Processing今天我们选⽤ TICK Stack 中的 Telegraf 与 InfluxDB，配合另⼀个常⽤的数据可视化组件Grafana，即前⽂所说的 Telegraf InfluxDB Grafana，实现对我们⼤数据平台的基础指标监控，包括但不限于CPU/Mem/Net/Disk/Diskio等。

接下来主要介绍下各个组件的安装部署，请阅读下⽂。

⼀、InfluxDBInfluxDB是⽬前IoT监控、DevOps监控等领域最主流的开源时序数据库，属于TICK Stack的核⼼组件。

CollectDInfluxDBGrafana监控服务器性能环境搭建

CollectDInfluxDBGrafana监控服务器性能环境搭建这个简单明了的标题，直接了当的说明了，这篇文章的三部分CollectD、InfluxDB、Grafana功能说明：CollectD是完全由C语言开发的一个守护进程，可以周期性的收集系统和应用程序的性能指标，同时还提供了不同的存储机制。

InfluxDB是一个用于存储和分析时间序列数据的开源数据库。

安装CollectDyum -y install epel-release 为系统提供额外的软件包哎呀，这个环境上是安装了epel-release库的，只是版本低了点，这次安装其实是升级安装了。

上图可以看出先前版本是0.7.9，现在升级为0.7.11版本了yum -y install collectd 安装collectd开始了就是这么顺利，由上图看出，collectd已经安装成功了。

安装信息显示本次安装的collectd的版本部署CollectD修改配置文件/etc/collectd.conf，具体配置如下：LoadPlugin syslogLoadPlugin cpuLoadPlugin diskLoadPlugin interfaceLoadPlugin loadLoadPlugin memoryLoadPlugin networkLoadPlugin swap#每个插件都有不同选项，可以根据实际业务调整<Plugin cpu>ReportByCpu trueReportByState trueValuesPercentage trueReportNumCpu true</Plugin><Plugin network><Server "192.168.xxx.xxx" "25826"> #server地址端口为influxdb的地址和地址Interface "eno16777736"</Server>#如果InfluxDB主机开启了认证，使用如下配置<Server "192.168.xxx.xxx" "25826">SecurityLevel EncryptUsername "user"Password "secret"Interface "eno16777736"ResolveInterval 14400</Server></Plugin>collectd安装配置完成了，下面查看服务是否运行正常了启动服务CollectDsystemctl start collectd.service #启动服务centos7sudo /opt/collectd/sbin/collectd # Red Hat 4.4.7启动服务systemctl enable collectd.service #将collectd服务加入开机启动项好了，collectd的基本配置OK了，开始下个配置吧InfluxDB环境搭建安装InfluxDB部署InfluxDB[collectd]enabled = truebind-address = "192.168.xxx.xxx:25826"database = "collectd"typesdb = "/usr/share/collectd/types.db"启动InfluxDBsystemctl start influxdb.service #启动服务systemctl enable influxdb.service #将influxdb服务加入开机启动项服务启动成功后，可以验证下InfluxDB是否接受到了collectd监控数据：InfluxDB shell 0.9.4.2> use collectdUsing database collectd> show measurementsname: measurements------------------namecpu_valuedisk_readdisk_valuedisk_writeinterface_rxinterface_txload_longtermload_midtermload_shorttermmemory_valueswap_value>显示了上面信息，说明InfluxDB接收到了collectd的数据;Grafana环境搭建安装Grafana启动Grafanasudo systemctl start grafana-server.service #启动服务centos7sudo systemctl enable grafana-server.service #将grafana服务加入开机启动项service grafana-server start #ReaHat/centos6启动服务验证登录Grafana，体验一把Grafana图形界面用户名：默认为admin密码：默认为admin然后，然后，然后就可以进行配置要显示的数据源，并配置要显示的性能指标等，这些大家可以自由发挥，相关配置我也在学习过程中，等我修炼到一定等级了，会前来更新以上为个人见解，不喜勿喷，如若有误，请多多指教。

Grafana+Influxdb监控平台搭建过程总结

Grafana+Influxdb监控平台搭建过程总结⼀、安装influxdb数据库rpm安装： rpm -ivh influxdb-1.7.0.x86_64.rpm安装后数据库服务默认是未启动的，使⽤： influxd 启动，出现上图表⽰成功启动，然后使⽤ influx 进⼊数据库，上图可以看出influxdb服务默认端⼝8086，查看有哪些数据库： show databases;创建⼀个⾃⼰数据库： create database my_db;进⼊数据库： use my_db;查看数据表： show measurements;Tips：influxdb中的表称为measurement（由tag和field构成）每⼀⾏数据称为⼀个point，⽽不是记录我们可以不⽤去⼿动创建表，监控的时候会配置表⼆、安装Granfanarpm安装： rpm -ivh grafana-5.2.3-1.x86_64.rpm出现上图，表⽰安装成功，并提⽰：1、每次开机⾃动启动服务sudo /bin/systemctl daemon-reloadsudo /bin/systemctl enable grafana-server.service2、每次开机后⼿动启动服务sudo /bin/systemctl start grafana-server.servicegrafana安装后服务默认也是不启动的。

这⾥⼿动启动⼀下： systemctl start grafana-server查看⼀下进程：ps -ef | grep grafanagrafana服务也启动后，使⽤浏览器查看这个监控平台的界⾯（Tips：请关闭服务器防⽕墙），使⽤： http://192.168.xxx.xxx:3000进⼊grafana登录页（frafana服务默认端⼝是3000），账号密码默认为 admin/admin ，然后修改密码，进⼊主页，到⽬前为⽌，服务已经没有问题，接下来继续配置数据库和监控⾯板，先来配置数据库，点击主页的【Add data source】进⾏关联，配置图中标红的这⼏项即可，然后点击【Save&Test】,出现上图，说明数据库配置成功。

influxDB在grafana中使用

influxDB在grafana中使⽤grafana带有功能丰富的数据源插件influxDB。

⽀持丰富的查询编辑器、注释和templating（模版）查询。

增加数据源（Adding the data source）1. 点击顶部Grafana图标打开侧边的菜单。

2. 在Dashboards链接下的侧菜单中，您应该找到⼀个名为Data Sources的链接。

3. 在顶部点击+ Add data source按钮。

4. 在Type下拉选项中选择InfluxDB。

Edit/ADD data sourcename :数据源名称。

这就是在⾯板和查询中引⽤数据源的⽅式。

defalut:默认的数据源意味着它将被预先选中⽤于新的⾯板。

TypeHttp settingsUrl:您的http协议、ip和influxDB api的端⼝(influxdb api端⼝是默认的8086)Access:proxy:通过grafana后端访问，Direct:直接通过浏览器访问Http AuthBasic Authwith CredentialsTls client AuthWith CA CertInfluxDB DetailsDatabase：influxdb数据库名称User：数据库⽤户名Password：数据库⽤户密码Defalut group by time注意:如果你没有在你的侧菜单中看到Data Sources链接，这意味着你当前的⽤户没有当前组织的Admin⾓⾊。

Proxy vs Direct accessProxy access means that the Grafana backend will proxy all requests from the browser. So requests to InfluxDB will be channeled through grafana-server. This means that the URL you specify needs to be accessible from the server you are running Grafana on. Proxy access mode is also more secure as the username & password will never reach the browser.Query Editor你在graph或singlestat⾯板的metrics 页签找到influxDB编辑器。

监控系统部署方案

监控系统部署方案1. 引言监控系统在现代企业中起着至关重要的作用。

它可以帮助我们实时监测系统的运行状态、资源利用情况以及错误和异常的发生情况。

本文档旨在提供一个详细的监控系统部署方案，以帮助企业快速搭建可靠的监控系统。

2. 监控系统架构我们的监控系统采用以下架构：- 数据采集节点：负责定时收集服务器的性能指标、日志和事件信息。

- 数据存储节点：负责将采集到的数据存储至数据库或者分布式存储系统中。

- 数据处理节点：负责数据的聚合、处理和分析，生成报表和提供可视化界面。

3. 部署步骤3.1 数据采集节点部署数据采集节点应该在需要监控的服务器上进行部署。

具体步骤如下：1. 安装和配置采集代理软件，如Zabbix Agent或Prometheus Node Exporter。

2. 配置采集代理与监控系统的连接信息，包括服务器IP、端口等。

3. 启动采集代理，以便开始采集服务器的性能指标、日志和事件信息。

3.2 数据存储节点部署数据存储节点应该部署在高可用的服务器集群中，以确保数据的可靠性和高可用性。

具体步骤如下：1. 安装和配置数据库或分布式存储系统，如InfluxDB、Elasticsearch等。

2. 创建数据库或分布式存储系统的实例。

3. 配置采集代理与数据库或分布式存储系统的连接信息。

4. 启动数据库或分布式存储系统实例，以便存储采集到的数据。

3.3 数据处理节点部署数据处理节点应该部署在高性能的服务器上，以确保数据的及时处理和分析。

具体步骤如下：1. 安装和配置监控系统软件，如Zabbix Server或Grafana。

2. 配置监控系统与数据存储节点的连接信息。

3. 创建报表和可视化界面，以便用户查询和分析监控数据。

4. 启动监控系统，开始处理和分析采集到的数据。

4. 监控系统运维部署监控系统后，我们还需要进行相关的运维工作，以确保系统的稳定和可靠性。

具体的运维工作包括：- 定期监测监控系统的运行状况，及时处理异常情况。

Grafana可视化监控工具使用教程

Grafana可视化监控工具使用教程第一章：Grafana简介Grafana是一款用于可视化监控数据的开源工具，它可以帮助用户通过仪表盘来展示各种指标和数据。

Grafana提供了丰富的可视化选项和灵活的数据源支持，使得用户可以自定义展示方式，并轻松地与各种监控系统和数据源进行集成。

本章将介绍Grafana的基本概念和安装方法。

1.1 Grafana的基本概念Grafana是由瑞士开发人员开发的一款开源软件，因其强大的功能和用户友好的界面而受到广泛的欢迎。

它的核心功能是可视化监控数据，也就是将各种指标和数据以图表的形式呈现出来，让用户更容易理解和分析数据。

1.2 Grafana的安装Grafana可以在各种操作系统上安装，包括Windows、Linux和MacOS等。

安装方法也比较简单，可以通过官方网站下载安装包，然后按照提示进行安装。

安装完成后，可以通过浏览器访问http://localhost:3000来打开Grafana的管理界面。

第二章：Grafana的配置在开始使用Grafana之前，需要进行一些基本的配置，包括添加数据源、创建仪表盘等。

本章将介绍Grafana的配置方法和常用功能。

2.1 添加数据源数据源是Grafana中的重要概念，它用于连接各种监控系统和数据源。

在Grafana中，可以添加多个数据源，并根据具体需求选择合适的数据源类型。

常见的数据源类型包括InfluxDB、Prometheus、Graphite等。

添加数据源的方法是在管理界面中选择"Datasources"，然后点击"Add data source"按钮，按照提示填写相应的配置信息即可。

2.2 创建仪表盘仪表盘是Grafana中用于展示监控数据的界面，用户可以自定义仪表盘的布局和内容。

创建仪表盘的方法是在管理界面中选择"Dashboards"，然后点击"New dashboard"按钮，选择合适的布局和数据源，即可开始编辑仪表盘。

docker-compose（grafanainfluxdb）+telegraf快速搭建简单监控

docker-compose（grafanainfluxdb）+telegraf快速搭建简单监控灵活实现⽅案：1: telegraf 为go 语⾔写得占⽤内存⼩收集主机各项监控数据定时写⼊时序DB influxdb ------------------------"telegraf + influxdb + grafana"2：也可⾃已⽤python 编写监控脚本收集主机各项数据写⼊ influxdb ------------------------------------------------------- "python + influxdb + grafana"我们选第⼀种：第⼆种我也试了重点在python data-type 上 int string 写⼊ influxdb db 时要注意#主机清单说明172.16.1.6 #安装 telegraf 并设置配置⽂件收集系统各项监控数据然后写⼊远程主机（172.16.1.50） influxdb 内172.16.1.50 #安装 docker , docker-compose 运⾏start-DockerCompose_grafana.sh ⽣成docker-compose_grafana.yml 并运⾏特别说明:#1， 172.16.1.50运⾏ docker-compose 会去docker-hub 拉取最新得 grafana images 镜像所以必须创建 grafana ⽤户组#2，grafana 镜像从4.1.2 以后容器内都是以普通⽤户运⾏更换低版镜像并不需要在宿主机上创建grafana user 会在当前⽬录下⽣成 docker-compose-grafana.yml docker-compose file相关⽂档：#172.16.1.50主机必须条件 , docker , docker-compose运⾏start-DockerCompose_grafana.sh ⽣成docker-compose_grafana.yml 并⾃动运⾏： docker-compose -f docker-compose_grafana.yml up -dcat start-DockerCompose_grafana.sh#!/bin/bashGRAFANA_DIR=/grafana-dirGRAFANA_plugins=/pluginsINSPECT_NAME=`id -u grafana >> /dev/null 2>&1`INSPECT_ID=`id 472 >> /dev/null 2>&1 `INSPECT_FILE=`-f ./docker-compose_grafana.yml >> /dev/null 2>&1`function newfile () {cat >> ./docker-compose_grafana.yml <<EOFversion: '2'services:grafana:image: grafana/grafanarestart: alwayscontainer_name: "grafana"ports:- 3000:3000volumes:- $GRAFANA_DIR/data:/var/lib/grafana:rw- $GRAFANA_DIR$GRAFANA_plugins:/var/lib/grafana/plugins:rw- /etc/localtime:/etc/localtime #同步宿主机和容器时间links:- influxdbdepends_on:- influxdbinfluxdb:image: tutum/influxdb:latestrestart: alwayscontainer_name: "influxdb"environment:- ADMIN_USER="root"- INFLUXDB_INIT_PWD="237356573"- PRE_CREATE_DB="telegraf"volumes:- /etc/localtime:/etc/localtime#未做数据卷如要保存db data 必须做数据卷ports:- 8086:8086- 8083:8083EOF}if [ ! $INSPECT_NAME ] && [ ! $INSPECT_ID ];thenecho "run"groupadd -g 472 grafana && useradd -M -u 472 -g 472 grafanamkdir -p $GRAFANA_DIR/{data,plugins}chown -R grafana:grafana $GRAFANA_DIRnewfiledocker-compose -f ./docker-compose_grafana.yml up -delif[ $INSTPECT_FILE ];docker-compose -f ./docker-compose_grafana.yml up -delsenewfileecho "not run grafana-DockerCompose.yml"fi2： 172.16.1.6 agent 安装 telegraf 并设置配置⽂件2.1下载wget /telegraf/telegraf-0.11.1-1.x86_64.rpm2、2安装yum localinstall telegraf-0.11.1-1.x86_64.rpm -y2.3修改配置⽂件：cat /etc/telegraf/telegrag.conf #扩展⽬录 /etc/telegraf/telegrag.d/[global_tags] [global_tags][agent]interval = "8s"round_interval = truemetric_batch_size = 1000metric_buffer_limit = 10000collection_jitter = "0s"flush_interval = "10s"flush_jitter = "0s"precision = ""debug = falsequiet = falselogfile = ""hostname = ""omit_hostname = false[[outputs.influxdb]]urls = ["http://172.16.1.50:8086"]database = "telegraf"retention_policy = ""write_consistency = "any"timeout = "5s"username = "root"password = "237356573"[[]]interfaces = ["ens33"][[inputs.cpu]]percpu = truetotalcpu = truecollect_cpu_time = falsereport_active = false[[inputs.disk]]ignore_fs = ["tmpfs", "devtmpfs", "devfs"][[inputs.diskio]][[inputs.kernel]][[inputs.mem]][[inputs.processes]][[inputs.swap]][[inputs.system]][[stat]]相关配置说明：启动服务：systemctl start Telegraf查看相关服务是否已启动:登陆 http://172.16.1.50：8083 检测监控数据是否写⼊db登陆 http://172.16.1.50:3000 配置grafanauser: admin password: admin配置 grafana DB填⼊地址 IP 因为我们已经在docker 容器内吧 db 容器 links 别名为 influxdb 所以 URL:httpd://influxdb:8086导⼊模板 dashboard ⾯板模板下载地址：最后来张⼤图吧如有个别view 不显请微调数据源 telegraf 官⽹上有各项监控数据指标相关配置说明找到相关字段相关资料：官⽹参考地址telegraf软件下载地址：。

grafana的简单使用

grafana的简单使用Grafana 是一款开源的数据可视化和监控平台，它可以连接各种数据源，创建丰富多样的仪表盘，用于实时监控和分析数据。

以下是Grafana 的简单使用步骤：步骤1：安装Grafana步骤2：启动Grafana 服务安装完成后，启动Grafana 服务。

你可以通过命令行启动服务，也可以将Grafana 设置为系统服务。

步骤3：访问Grafana 界面在浏览器中输入默认的Grafana 地址，使用默认用户名和密码登录（默认用户名：admin，密码：admin）。

步骤4：添加数据源Grafana 的强大之处在于它可以连接各种数据源，比如Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等。

在首页左侧菜单中，点击"Configuration"，然后选择"Data Sources"。

在这里添加你的数据源，配置相应的连接信息。

步骤5：创建仪表盘在左侧菜单中，点击"Create"，然后选择"Dashboard"。

在仪表盘中，你可以添加各种面板，每个面板可以展示一个或多个图表。

1. 添加面板：点击仪表盘右上角的加号，选择"Add Panel"。

2. 选择数据源：在面板设置中选择刚刚添加的数据源。

3. 编辑查询：配置图表的查询条件，选择需要展示的数据。

步骤6：保存仪表盘配置完成后，点击仪表盘右上角的磁盘图标保存。

可以为仪表盘设置名称，并选择保存的文件夹。

步骤7：查看仪表盘在左侧菜单中点击"Dashboards"，选择你刚刚保存的仪表盘，即可查看你的数据可视化图表。

基于InfluxDB+Telegraf的运维监控平台建设研究

基于ＩｎｆｌｕｘＤＢ＋Ｔｅｌｅｇｒａｆ的运维监控平台建设研究闫㊀俊摘㊀要:随着各部门信息化建设的不断深入ꎬ服务器和网络设备需求量也越来越大ꎬ项目日常运维面临对数量众多的网络设备和服务器的运维监控问题ꎮ为了更加直观㊁高效的对这些信息化设备实施运维监控ꎬ文章提出了一种基于ＩｎｆｌｕｘＤＢ的运维监控平台ꎬ来通过实时数据采集㊁可视化面板提高运维效率和运维水平ꎮ关键词:运维监控ꎻＩｎｆｌｕｘＤＢꎻ平台建设㊀㊀随着各行各业信息化系统数量和种类越来越多ꎬ传统单纯依靠人工完成的巡检和被动接受故障处理的方式要保证系统持续稳定运行变得越来越困难ꎬ需要运维人员能够及时掌握各设备的运行状态ꎬ第一时间知悉并处理故障ꎮ因此ꎬ有必要建立一个专业且简单易用的运维监控平台ꎬ提高运维管理效率㊁降低运维成本ꎮ文章主要针对运维监控数据量大㊁实时㊁高效的存储需求ꎬ提出通过Ｔｅｌｅｇｒａｆ代理实现数据采集ꎬＩｎｆｌｕｘＤＢ作为存储引擎ꎬ构建运维监控平台ꎬ实现运维工作便捷化管理ꎮ一㊁ＩｎｆｌｕｘＤＢ和Ｔｅｌｅｇｒａｆ相关技术简介ＩｎｆｌｕｘＤＢ是由ＩｎｆｌｕｘＤａｔａ公司开发的开源分布式时序㊁事件和指标数据库ꎬ由Ｇｏ语言开发ꎬ具备海量时序数据的高性能读写㊁存储与实时分析等能力ꎬ而且无须外部依赖ꎮ具有基于时间序列㊁可度量㊁基于事件等三大特性ꎬ任何基于时间区间进行聚合分析或快速查询数据都可以使用ＩｎｆｌｕｘＤＢꎬ目前ＩｎｆｌｕｘＤＢ已被广泛应用于物联网以及传感器监控㊁实时数据监控分析等领域ꎮＴｅｌｅｇｒａｆ是一个用Ｇｏ语言开发的开源数据收集器ꎬ用于收集和报告时间序列型数据指标ꎬ可直接从其运行的容器和系统中或第三方ＡＰＩ提取各种指标㊁事件和日志ꎬ并通过输出插件将指标发送到其他数据存储㊁服务和消息队列ꎬ扩展性很强ꎮ由于Ｔｅｌｅｇｒａｆ是按照时间序列采集数据ꎬＩｎｆｌｕｘＤＢ可以用于时序数据的存储㊁分析ꎬ所以采取ＩｎｆｌｕｘＤＢ＋Ｔｅｌｅｇｒａｆ两者结合搭建运维监控平台是比较好的选择ꎮ二㊁运维监控平台的建设研究通常信息化系统运维主要涉及如下内容:实体服务器㊁虚拟机服务器㊁网络设备㊁第三方插件㊁数据库等ꎬ文章主要基于ＩｎｆｌｕｘＤＢ＋Ｔｅｌｅｇｒａｆ构建运维监控平台ꎬ通过ＩｎｆｌｕｘＤＢ实现数据存储㊁可视化预览和预测预警功能ꎬ通过Ｔｅｌｅｇｒａｆ采集器实现系统和服务的统计数据的收集ꎬ具体架构如下图１:图１　运维监控平台架构(一)数据存储模块数据存储使用时序数据库ＩｎｆｌｕｘＤＢ来实现ꎬ可直接安装到被监控的目标主机ꎬ也可以部署到独立的服务器上ꎬ由于目前集群模式是收费的ꎬ这里通过单机模式进行实现ꎮ我们只需要通过ｉｎｆｌｕｘ命令创建监控数据库ｓｅｒｖｅｒ＿ｍｏｎｉｔｏｒꎬ由于ＩｎｆｌｕｘＤＢ下没有细分表的概念ꎬ具体的表是在插入数据库的时候自动创建的ꎬ可以通过ｓｈｏｗｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ命令查看所有的表ꎮＩｎｆｌｕｘｄｂ的权限只有ｗｒｉｔｅ㊁ｒｅａｄ㊁ＡＬＬ几种ꎬ设置比较简单ꎮ对于监控数据ꎬ我们一般更关心当前数据ꎬ历史数据并不需要保存太久ꎬＩｎｆｌｕｘＤＢ可以设置存储策略ꎬ保留时间可以由用户自己确定ꎬ当数据超过指定时间后ꎬ会定期清除过期的数据ꎮ如果我们不想全部删除ꎬ可以通过ＩｎｆｌｕｘＤＢ连续查询做一个数据采样ꎬ把原先每秒的数据ꎬ存为每个小时或每天的数据ꎬ大大减少占用的空间ꎮ(二)数据采集模块数据采集模块是在每台机器上安装Ｔｅｌｅｇｒａｆ用于采集服务器及其安装的软件状态和统计信息ꎬ通过使用内置的系统监控模板插件进行服务器数据采集ꎬ收集主机运行时间㊁ＣＰＵ㊁内存㊁磁盘Ｉ/Ｏ㊁系统进程㊁网络流量等数据ꎬ帮助用户知道哪些应用正在消耗大量带宽ꎬ以及提供有关容量不足和过剩的信息ꎬ对异常事件分析可疑流量等ꎬ变被动等待问题为主动发现问题ꎬ提高运维工作效率ꎮＴｅｌｅｇｒａｆ支持Ｌｉｎｕｘ操作系统和Ｗｉｎｄｏｗｓ操作系统ꎮＴｅｌｅｇｒａｆ配置驱动的特点是非常方便的ꎬ可以在ｉｎｆｌｕｘＤＢ建立多个ｔｅｌｅｇｒａｆꎬ将获取到的ｔｏｋｅｎ等认证信息ꎬ直接修改到对应服务器的.ｃｏｎｆ配置文件ꎬ数据源头使用本机的ｉｎｆｌｕｘＤＢ中的ｓｅｒｖｅｒ＿ｍｏｎｉｔｏｒꎮ其次ꎬ我们需要配置具体的监控项ꎬ可选择内置的ｓｙｓｔｅｍ模板ꎬ默认可监控ＣＰＵ㊁ＤＩＳＫ㊁Ｄｉｓｋ/ＩＯ㊁Ｎｅｔ㊁Ｓｙｓｔｅｍ等指标ꎬ配置完成后启动Ｔｅｌｅｇｒａｆ服务即可ꎮ其他类别的采集设置与ｓｙｓｔｅｍ模板类似ꎬ在此不再赘述ꎮ(三)数据可视化模块如图２所示ꎬ数据可视化主要是通过各种类型的图表ꎬ从不同维度㊁不同时间段对监控对象各类指标进行实时监控ꎬ直观分析监控对象潜在运行的问题ꎬ便于及时处置调整ꎮ在ＩｎｆｌｕｘＤＢ１.０时代ꎬ因为其可视化功能尚不完善ꎬ通常使用Ｇｒａｆａｎａ工具实现可视化ꎬ但Ｇｒａｆａｎａ工具使用起来相对比较复杂ꎬ推广起来也相对困难ꎮ在ＩｎｆｌｕｘＤＢ２.０中提供了非常强大的Ｄａｓｈｂｏａｒｄ编辑工具ꎬ不仅支持新建监控面板ꎬ也支持外部导入符合规则的模板或使用内置模板ꎬ同时支持拖拽调整面板布局ꎮ也可以对Ｔｅｌｅｇｒａｆ采集的数据设置刷新频率㊁时间显示范围ꎬ并支持根据数据需要使用内置函数进行数据计算等ꎮＩｎｆｌｕｘＤＢ２.０提了ＤｏｃｋｅｒꎬＮｇｉｎｘꎬＲｅｄｉｓ等常见监控项目的仪表盘和脚本ꎬ能０８１技术与检测Һ㊀够快速实时监控项设置ꎬ几分钟内就可以显示结果ꎮ图２　数据可视化效果图(四)监控报警模块以上功能能够实现对服务器等的实时监控ꎬ但是对于运维工作来说ꎬ仅仅有监控还是不够的ꎬ大量的数据和报表辨识度比较低ꎬ所以需要有自动化报警系统来进一步的分析和处理ꎮ在ＩｎｆｌｕｘＤＢ中可以在Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ/Ａｌｅｒｔｉｎｇ模块中根据监控项设置报警规则ꎬ当被监控的时间序列数据达到规则设定的阈值时ꎬ就会发布告警信息ꎮ报警规则可以自定义设置ꎬ也可以使用社区提供的模板来监控数据ꎮ报警信息可以与Ｐａｇｅｒｄｕｔｙ㊁电子邮件以及ＨＴＴＰ服务进行整合ꎬ当有服务器出现异常的情况ꎬ对运维人员进行短信㊁电话等提醒ꎬ让整个运维监控工作真正实现自动化管理ꎮ三㊁结语文章提出的通过ＩｎｆｌｕｘＤＢ＋Ｔｅｌｅｇｒａｆ构建的运维监控平台ꎬ可以对服务器㊁网络㊁中间件等从多个维度进行数据采集㊁存储处理ꎬ并通过可视化页面直观展现ꎬ为运维人员提供了规范化㊁集中化的统一管理平台ꎬ可广泛应用于政府信息化㊁工业监控㊁ＩＴ企业ꎬ有助于提高运维工作的效率ꎬ降低企业成本ꎮ参考文献:[１]罗砚.大数据的信息系统运维智能化研究[Ｊ].邮电设计技术ꎬ２０１８(３):７９－８２.[２]夏畅.基于Ｚａｂｂｉｘ的可视化监控告警平台的研究[Ｊ].数据通信ꎬ２０１９(１):３２－３４.作者简介:闫俊ꎬ江苏擎天信息安全技术有限公司ꎮ(上接第１７９页)景ꎬ能够根据测控技术及仪器的识别对象ꎬ进行角度及方位的无限制调整ꎬ缩小测量误差ꎬ促使测控数据为实际需要提供参考基准ꎮ四㊁测控技术与仪器智能化技术的发展趋势(一)神经模拟测控技术与仪器的智能化发展ꎬ将与人类神经网络传输系统的模拟相结合ꎬ通过模仿人工神经网络传输信息与处理的模式ꎬ对测控系统进行更为精确的实时监控与管理ꎬ同时能够提升故障监测分析的精确性与反应速率ꎮ可以说ꎬ神经模拟系统ꎬ是未来测控系统的主要控制模式ꎬ将进一步完善环境控制监测及时性及后继预测能力ꎬ在未来的测控技术与仪器智能化发展中具有良好的应用前景ꎮ(二)生物遗传生物遗传规律是ꎬ基于生物遗传特质建立的遗传算法ꎮ代表了先进的遗传特征以及生物遗传的模拟性ꎮ这种遗传算法ꎬ能够与测控系统的调整控制功能相结合ꎬ进一步优化测控模式ꎬ将测控系统与电路系统㊁控制系统进行有序的整理ꎬ提升电容控制的合理性ꎬ优化电路分配控制能力ꎬ促使智能化技术发展进一步取得进步和突破ꎮ(三)模糊性思维模糊性思维是指利用多值逻辑进行数据推理ꎬ采用模糊集合的方法ꎬ处理思维及语言形式的模糊逻辑ꎬ进而完成模型未知性的分析与探究ꎮ模糊思维是模糊集合㊁模糊规律的有效性推理ꎬ可以表达各种知识经验的过渡性界定ꎬ或实现定性的知识经验分析ꎮ模糊性思维实际上是对人脑模糊综合判断的模拟ꎬ既有助于解决规则性的模糊信息处理问题ꎬ也能够帮助测控技术与仪器获得常规解决方法的优化ꎬ对智能化发展起到积极的推动作用ꎮ(四)计算可视化随着测控技术与仪器的智能化发展ꎬ其中智能化技术的应用ꎬ将推动整体系统性能朝着更可靠㊁更高精度的方向发展ꎮ这就会促使测控技术与仪器更加高效化ꎬ同时具有柔性化的数据处理可能ꎮ能够为使用者提供计算可视化的应用功能ꎬ促使用户界面能够以图形㊁多媒体等形式展现数据内容ꎬ形成集成化㊁网络化㊁智能化的数据应用ꎮ在数据交换㊁信息测量与处理以及系统控制等多个方面ꎬ提升测控技术与仪器的智能化与便利化ꎬ满足用户的实际需求ꎬ促使非专业人士也能够轻松的完成测控工作ꎬ降低人工压力ꎬ提升操作便捷性ꎮ五㊁结语从各个领域的技术发展情况来看ꎬ智能化技术是未来主要的发展趋势ꎮ因此ꎬ测控技术及仪器在智能化技术的实际应用方面ꎬ具有诸多可能ꎮ目前ꎬ测控技术与仪器的智能化技术应用ꎬ包括了农业领域应用㊁蚕种催青应用㊁软件开发应用㊁远程测控应用㊁传感器技术应用㊁计算机辅助设计应用㊁无线化技术应用等ꎮ在未来ꎬ测控技术与仪器ꎬ将进一步结合智能化神经模拟㊁生物遗传㊁模糊性思维㊁计算可视化等内容ꎬ完成智能化技术应用与发展ꎬ推动我国技术领域的开发ꎬ促使我国成为科技强国ꎮ参考文献:[１]王欢ꎬ李彬.浅论智能化技术在测控技术与仪器中的应用[Ｊ].建材发展导向(下)ꎬ２０１９:６７.[２]王小强ꎬ王浩浩ꎬ齐棣凡.测控技术与仪器的智能化技术应用浅析[Ｊ].科研ꎬ２０１６:５.[３]蒋彦ꎬ袁锋伟ꎬ朱慧玲ꎬ王玉林ꎬ谢静.测控技术与仪器专业学生虚拟仪器技术应用能力的培养研究[Ｊ].中国现代教育装备ꎬ２０１１:３４－３５.作者简介:韩宇鹏ꎬ内蒙古科技大学ꎮ１８１。

通过Telegraf+InfluxDB+Grafana快速搭建监控体系的详细步骤

通过Telegraf+InfluxDB+Grafana快速搭建监控体系的详细步骤第⼀部分 Telegraf 部署和配置Telegraf 是实现数据采集的⼯具。

Telegraf 具有内存占⽤⼩的特点，通过插件系统开发⼈员可轻松添加⽀持其他服务的扩展。

在平台监控系统中，可以使⽤ Telegraf 采集多种组件的运⾏信息，⽽不需要⾃⼰⼿写脚本定时采集，⼤⼤降低数据获取的难度；且 Telegraf 配置极为简单，只要有基本的 Linux 基础即可快速上⼿。

Telegraf 按照时间序列采集数据，数据结构中包含时序信息，借助 Influxdb 可以针采集得到的数据完成各种分析计算操作。

Step 1 下载RPM⽂件wget https:///telegraf/releases/telegraf-1.8.3-1.x86_64.rpmStep 2 yum 安装已下载的RPM⽂件yum localinstall telegraf-1.8.3-1.x86_64.rpmStep 3 启动服务service telegraf start补充说明：1.数据的收集项的定义和收集后数据保存到什么地⽅都是通过conf⽂件决定。

⽤户可修改Telegraf配置⽂件进⾏采集项的配置，配置⽂件默认位于/etc/telegraf/telegraf.conf。

2.Telegraf有四种类型的插件插件类型功能描述输⼊插件（Inputs）收集各种时间序列性指标，包含各种系统信息和应⽤信息的插件。

处理插件（Process）当收集到的指标数据流要进⾏⼀些简单处理时，⽐如给所有指标添加、删除、修改⼀个Tag。

只是针对当前的指标数据进⾏。

聚合插件（Aggregate）聚合插件有别于处理插件，就在于它要处理的对象是某段时间流经该插件的所有数据（所以，每个聚合插件都有⼀个设置，只会处理时间段内的数据），⽐如取最⼤值、最⼩值、平均值等操作。

输出插件（Outputs）收集到的数据，经过处理和聚合后，输出到数据存储系统，可以是各种地⽅，如：⽂件、InfluxDB、各种消息队列服务等等。

telegraf原理

telegraf原理据Telegraf官方定义，Telegraf是一种通用的服务器监控代理，用于收集和发送指标和事件数据。

它具有易于插件化和可扩展性的特点，可轻松地集成到各种监视系统中。

本文将详细介绍Telegraf的原理，并一步一步回答关于Telegraf的问题。

# 什么是Telegraf？Telegraf是一种开源的服务器代理程序，由InfluxData开发和维护。

它使用插件系统来收集、处理和发送指标和事件数据。

Telegraf是InfluxData 生态系统中的一个关键组件，用于实时和历史数据的收集和处理。

# Telegraf的工作原理是什么？Telegraf主要工作原理如下：1. 运行Telegraf的主机上安装和配置Telegraf代理程序。

2. Telegraf配置文件指定数据收集的源和输出目标。

3. Telegraf根据配置文件的指示，运行相应的数据输入插件来收集指标数据。

4. Telegraf使用内置的数据处理插件或数据转换插件来处理收集到的数据，如过滤、变换、聚合或转换格式等。

5. 处理后的数据被传递给输出插件，用于将数据发送到目标系统，如InfluxDB、Graphite等监视或时间序列数据库。

6. 重复执行第3至第5步，以定期收集和处理数据。

# Telegraf提供了哪些数据输入和输出插件？Telegraf提供广泛的数据输入和输出插件，以适应不同的数据源和目标。

以下是一些常见的插件：1. 数据输入插件：Telegraf提供了很多用于收集不同类型数据的输入插件，如cpu、disk、mem、net等用于收集主机指标数据的插件；apache、nginx等用于收集Web服务器指标数据的插件；mysql、postgresql等用于收集数据库指标数据的插件；docker、kubernetes等用于收集容器指标数据的插件等等。

2. 输出插件：Telegraf支持将收集到的数据发送到多种目标系统，如InfluxDB、Graphite、Prometheus、Elasticsearch等。

docker环境搭建JMeter+Grafana+influxdb可视化性能监控平台的教程

docker环境搭建JMeter+Grafana+influxdb可视化性能监控平台的教程⽬录1、安装docker2、安装及配置influxDB3、Grafana安装及配置4、Jmeter配置及压测⼀个接⼝背景：在⽤jmeter压测接⼝的时候发现其原⽣的监控起来不是很友好，在⽹上查阅的时候发现结合influxDB和grafana，出来的报告很炫酷，监听结果看起来很舒服很明了。

前⾔：InfluxDB：是⼀款⽤Go语⾔编写的开源分布式时序数据库。

该数据库现在主要⽤于存储涉及⼤量的时间戳数据。

⼩数据量的时候还性能还不错，但是数据量⼤⼀点，性能问题就体现出来了。

不过只是收集⼀下我⼏个⼩时测试的数据，还是⾜够了。

要是⼏个⽉的测试数据那还是建议换其他的数据库。

时序数据库：处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。

想象它就像⼀个sql表，其中时间是它的主键Grafana：是⼀个开源软件，拥有丰富的指标仪表盘和图形编辑器，适⽤Graphite, Elasticsearch, OpenTSDB, Prometheus，InfluxDB。

简单点说就是⼀套开源WEB可视化平台。

原理：jmeter压测⽣成测试数据 --> 然后通过jmeter中的后端监听异步将测试数据发送到influxDB中保存起来 --> grafana通过拉取influxDB中的数据，将测试结果的相关数据展⽰到仪表盘中influxdb数据库中的名词理解influxDB中的名词传统数据库中的概念database数据库measurement数据库中的表points表⾥⾯的⼀⾏数据我是在ubuntu上部署的1、安装docker由于apt官⽅库⾥的docker版本可能⽐较旧，所以先卸载可能存在的旧版本：sudo apt-get remove docker docker-engine docker-ce docker.io更新apt包索引：sudo apt-get update安装以下包以使apt可以通过HTTPS使⽤存储库（repository）：sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common添加Docker官⽅的GPG密钥：使⽤下⾯的命令来设置stable存储库：sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https:///linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"再更新⼀下apt包索引：sudo apt-get update安装最新版本的Docker CE：sudo apt-get install -y docker-ce检查docker是否安装完成：docker --version当提⽰docker 版本就说明docker安装成功了2、安装及配置influxDB2.1 docker下安装influxDB 查看并拉取镜像##查看镜像docker search influx## 根据镜像名称拉取镜像docker pull tutum/influxdb运⾏镜像并⽣成容器## -d 让服务后台运⾏,指令退出了,程序依旧运⾏docker run -d --name jmeter-influx -p 8086:8086 tutum/influxdb--name jmeter-influx：指定⽣成的容器的名称为jmeter-influx，可根据⾃⼰情况⾃⾏起名-p 8086:8086：指定端⼝映射，宿主机端⼝ : 容器端⼝tutum/influxdb ：镜像名称，可根据⾃⼰情况⾃⾏起名查看容器是否⽣成成功## 查看镜像是否打成功docker images## 查看容器是否启动成功docker ps## 查看所有启动过的容，包括成功和失败的docker ps -a页⾯提⽰404，但是没有⽆法访问即可2.2 创建数据库##进⼊Influxdb的Docker容器内docker exec -it 容器id /bin/bash##打开influxinflux##查看数据库并创建jmeter数据库show databases;create database jmeter;show databases;use jmeter;select * from jmeter;exit;3、Grafana安装及配置3.1 docker安装grafana 查看并拉取镜像##查看镜像docker search grafana## 根据镜像名称拉取镜像docker pull grafana/grafana运⾏镜像并⽣成容器## 运⾏镜像并⽣成容器run -d --name my_grafana -p 3000:3000 grafana/grafana3.2 Grafana中配置influxDB成功登陆后，添加数据源，我们这⾥选择influxDB。

grafana 教程

grafana 教程Grafana 是一款流行的开源数据可视化和监控平台。

它允许用户通过创建仪表盘来图形化地展示和监控数据，并提供了强大的查询和过滤功能。

Grafana 在安装和配置方面非常简单。

以下是一些基本步骤来帮助您开始使用 Grafana：1. 下载和安装 Grafana：您可以在 Grafana 的官方网站上找到适合您操作系统的安装包。

根据您的系统需求进行安装，并确保 Grafana 服务已成功启动。

2. 连接数据库：Grafana 可以连接多种数据源，包括Graphite、Prometheus、InfluxDB 等。

在 Grafana 的配置文件中，您需要指定您要连接的数据源的详细信息，如数据库的地址、认证凭据等。

3. 创建仪表盘：在 Grafana 的界面中，您可以创建新的仪表盘。

通过单击"New Dashboard"按钮，您可以选择不同的可视化面板类型，例如图形面板、表格面板等。

您可以拖放要显示的数据字段，并选择适当的图表类型、颜色和展示方式。

4. 创建查询和过滤：在每个面板中，您可以定义查询和过滤条件来获取和展示特定的数据。

您可以使用 Grafana 的查询编辑器来编写 SQL 查询语句，并使用过滤器来限制结果集。

这将帮助您轻松地在仪表盘中查看所需的数据。

5. 配置警报：Grafana 还提供了警报功能，可让您在数据发生异常时收到通知。

您可以设置警报规则，并选择要接收通知的方式，如电子邮件、Slack 等。

6. 使用插件和模板：Grafana 支持各种插件和模板，可以帮助您扩展功能和样式。

您可以从 Grafana 社区中的插件和模板库获取其他用户创建的插件和模板，并将其应用于自己的仪表盘。

虽然这只是一个简要的概述，但这些步骤应足以帮助您开始使用 Grafana。

您还可以通过查阅 Grafana 的官方文档和探索社区论坛来进一步学习和了解更多高级功能和用法。

性能测试--搭建实时监控平台

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性能测试 --搭建实时监控平台
参考博文： 1、首先了解一下Grafana+Telegraf+InfluxDB 这个性能监控集合平台。 telegraf：是一个用 Go 编写的代理程序，可收集系统和服务的统计数据，并写入到 InfluxDB 数据库。 influxdb：是一个用 Go 编写的目前比较流行的时间序列数据库。 grafana：是一个开箱即用的可视化工具,具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,有灵活丰富的图形化选项,可以混合多种风格,支持多个数据源特点。三者之间的关系为：telegraf（监控数据收集）->influxdb（监控数据存储）->（监控数据展示） 2、下载
3、பைடு நூலகம்装
4、配置 5、grafana配置
导入
6、参考博文