Guide

这篇文章讲解如何使用 docker 搭建硬件可视化监控环境的操作过程。操作过程基于训练营的学习，经个人总结整理，如有遗漏或疑惑的地方，可在讨论区留言。

分布式监控优点：

1）信息高度集中
信息多元且海量，可以根据不同的机器提供不同的维度。还可以根据通过时间维度去追溯历史数据，方便复盘和追踪。
2）加速信息传递效率
项目成员通过大屏链接地址访问，可以将信息更快共享给其它成员。还可以通过数据的走向趋势预判会触发的阈值以达到提前
发现风险的效果。

缺点：
1）数据展示没有操作命令那么快。可视化界面的数据流：采集数据 - 存储到数据库 - 展示数据

搭建过程

1.需要工具：
Exporter 收集
Promethues 存储
Grafana 实时展示数据

2.docker 运行命令（运行成功后检查）：
命令：docker run -d -p 9100:9100 --name czy-exporter prom/node-exporter
(使用http://ip:端口进行访问)

命令：docker run -d -p 9090:9090 --name czy-prometheus prom/prometheus
(prometheus 的 Endpoint 状态是 UP 才正常)

命令：docker run -d -p 3000:3000 --name czy-grafana grafana/grafana

3.Exporter 介绍
为 Prometheus 提供监控数据源的都被称为 Exporter，比如 Node Exporter 用来提供节点相关的资源（cpu、内存、disk...）使用状况，而 Prometheus 从这些不同的 Exporter 中获取监控数据，然后可以在诸如 Grafana 这样的可视化工具中进行结果的显示。
常用的 Exporter：硬件、数据库（mysql，Oracle、redis）、java 应用、消息队列、日志、docker

4.Prometheus 如何把 Exporter 监控的数据写到数据库中
进入到 Prometheus 修改配置
命令：docker exec -it czy-prometheus sh
prometheus.yml 配置路径：/etc/prometheus/prometheus.yml
若是要监控其它服务器的资源，在 scrape_configs 下面另起一个 job_name，添加 IP 和端口，分布式监控的实现就是基于这个实现

或者将配置复制到本地后，再修改
命令：docker cp czy-prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml .