https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-Linux-x86_64 点击下载,完成后上传到服务器上,然后执行如下命令: mvdocker-compose-Linux-x86_64 /usr/local/bin/docker-composechmod+x /usr/local/bin/docker-compose 部署Prometheus 和 Grafana 新增Prometheus 配置文件 (docker01) ...
2、配置docker-compose.yml 我在/etc/prometheus创建一个docker-compose.yml文件,文件内容如下 version:'2'networks:monitor:driver:bridgeservices:prometheus:image:prom/prometheuscontainer_name:prometheushostname:prometheusrestart:alwaysvolumes:-./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.ymlports:-"9090:9090"netw...
根据实际情况,修改 prometheus.yml 文件中的内容,将ip修改为上面安装了 node-exporter 的服务器ip即可。然后在该目录下执行 docker-compose up -d即可,docker ps查看服务启动情况。 CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES6f360e9ab242 grafana/grafana "/run.sh" 25 hours ago Up 25 hours 0.0....
可以直接 clone 这个项目来快速搭建: https://github.com/FX-Max/docker-install-everything/tree/master/prometheus 该项目是笔者弄的一个使用 docker-compose 搭建软件开发常见服务的项目,大家觉得有帮助,可以帮忙点个 star,感谢。 根据实际情况,修改 prometheus.yml 文件中的内容,将ip修改为上面安装...
通过docker-compose部署prometheus、node-exporter、alertmanager和grafana。prometheus最新版本:2.19.2 mkdir -p /home/prom/{prometheus,prometheus/data,alertmanager,grafana}chmod 777 /home/prom/{prometheus/data,grafana}cd /home/prom 1. tree ..├── alertmanager ...
Prometheus负责定期数据收集,存储以及对外提供查询服务 grafana提供监控数据可视化面板(dashboard),用于监控数据精美展示 docker服务配置 新建compose.yaml如下 services: prometheus: image: prom/prometheus:latest container_name: demo-prometheus restart: unless-stopped ...
安装prometheus 和 grafana 可以直接 clone 这个项目来快速搭建: https://github.com/FX-Max/docker-install-everything/tree/master/prometheus 该项目是笔者弄的一个使用 docker-compose 搭建软件开发常见服务的项目,大家觉得有帮助,可以帮忙点个 star,感谢。
安装prometheus 和 grafana 可以直接 clone 这个项目来快速搭建: https://github.com/FX-Max/docker-install-everything/tree/master/prometheus 该项目是笔者弄的一个使用 docker-compose 搭建软件开发常见服务的项目,大家觉得有帮助,可以帮忙点个 star,感谢。
[root@tag yaml]# docker-compose -f prometheus.yaml up -d #启动容器 http://ip地址:9090 3、grafana 的搭建(效果图的展示以后再写) 这个服务主要是将pormetheus采集过来的数据做可视化的界面展示的,虽然pormetheus也带有界面展示,但是它的界面展示太单一了,没有grafana的好看。
Prometheus 是有 SoundCloud 开发的开源监控系统和时序数据库,基于 Go 语言开发。通过基于 HTTP 的 pull 方式采集时序数据,通过服务发现或静态配置去获取要采集的目标服务器,支持多节点工作,支持多种可视化图表及仪表盘。