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自定义 influxdb 数据结构, 生成 grafana 趋势图

By | 2017/09/04

介绍 目前使用 grafana 来生成漂亮的监控图像变得越来越流行, 笔者认为 grafana 之所以流行的原因主要在于它的灵活性和扩展性. 管理员可以很方便的选择各种数据源作为监控数据的后端存储, 这些源包括 Graphite, influxDB, Prometheus, OpenTSDB 等, 我们可以根据需要将搜集到的数据存到指定的源中, grafana 再读取源数据, 最后按照管理员指定的各种规则以不同的图像显示出指定的数据. grafana 支持的图形方式则更为丰富graph, 各种图形属性及展示方式应有尽有. 当然更为方便的是我们可以根据数据源的信息做出更为精细的图像进而展示. 以管理员经常用到的监控工具为例, nagios 适合报警触发, cacti 适合查看图像趋势, zabbix 则稍微好点, 包含了报警和图形趋势. 但是 cacti/zabbix 本身是以指定间隔时间采集数据, 时间太短的话会引起采集脚本负担太重, 时间太长则可能磨平问题发生时的图像尖峰. 而 grafana 支持较多的数据源, 如果我们将采集到的数据存储到基于时间序列的数据库中, 就有可能实现生成基于秒, 分钟的监控图像. 比如下图所示, 在访问突然增大的情况下, cacti 已经将尖峰削去了很多, grafana 则显示的更为精细, 这在故障发生进行追踪分析的时候就显得特别有用, 如下所示, 更精确的监控更能接近问题的真相: cacti 监控: grafana 监控 下面的我们介绍的实例基于数据源… Read More »