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Grafana服务监控与日志查询可视化

article 2024/12/25 22:26:49

Grafana 简介

使用

1. 选择日志采集工具

2. 选择日志存储系统

3. 配置日志采集工具

3.1 使用 Filebeat 采集日志

3.2 使用 Promtail 采集日志

4. 配置日志存储系统

4.1 配置 Elasticsearch

4.2 配置 Loki

5. 配置 Grafana

5.1 安装 Grafana

5.2 添加数据源

5.3 创建仪表盘

6. 日志查询和可视化

7. 日志告警

总结

Grafana 简介

Grafana 是一个开源的可视化工具，主要用于监控和分析时间序列数据。它最初由瑞典开发者 Torkel Ödegaard 于 2014 年创建，并迅速成为最受欢迎的监控和日志可视化平台之一。Grafana 的核心功能是通过直观的仪表盘（Dashboards）展示来自各种数据源的时间序列数据，帮助用户轻松理解和分析复杂的数据集。

使用

1. 选择日志采集工具

首先，你需要选择一个合适的日志采集工具来收集和传输日志数据。常见的日志采集工具有：

Fluentd：一个高性能的日志采集器，支持多种输入和输出插件。
Fluent Bit：Fluentd 的轻量级版本，适合在资源受限的环境中使用。
Filebeat：Elastic Stack 中的一部分，专门用于日志采集和传输。
Logstash：Elastic Stack 中的另一个组件，功能更强大，适合复杂的日志处理需求。
Promtail：Loki 的官方日志采集器，专为与 Loki 集成设计。

2. 选择日志存储系统

接下来，你需要选择一个日志存储系统来保存采集到的日志数据。常见的日志存储系统有：

Elasticsearch：Elastic Stack 中的核心组件，用于存储和搜索日志数据。
Loki：一个轻量级的日志聚合系统，专为高效存储和查询结构化日志而设计。
Prometheus：虽然主要是时序数据库，但可以通过 Promtail 采集日志并存储在 Loki 中。
Graylog：一个开源的日志管理平台，提供日志采集、存储和分析功能。

3. 配置日志采集工具

根据你选择的日志采集工具，配置它以从你的应用程序或系统中收集日志。以下是一些常见的配置示例：

3.1 使用 Filebeat 采集日志

如果你选择使用 Filebeat，可以在 filebeat.yml 文件中配置日志源和输出目标。例如，将日志发送到 Elasticsearch：

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/*.log

output.elasticsearch:
  hosts: ["http://localhost:9200"]

3.2 使用 Promtail 采集日志

如果你选择使用 Promtail 与 Loki 集成，可以在 promtail-config.yaml 文件中配置日志源和输出目标：

server:
  http_listen_port: 9080
  grpc_listen_port: 0

positions:
  filename: /tmp/positions.yaml

clients:
  - url: http://localhost:3100/loki/api/v1/push

scrape_configs:
  - job_name: system
    static_configs:
      - targets:
          - localhost
        labels:
          job: varlogs
          __path__: /var/log/*.log

4. 配置日志存储系统

根据你选择的日志存储系统，进行相应的配置。以下是 Elasticsearch 和 Loki 的简单配置示例：

4.1 配置 Elasticsearch

确保 Elasticsearch 已经安装并运行。你可以通过 Docker 启动 Elasticsearch：

docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.10.0

4.2 配置 Loki

你可以通过 Docker 启动 Loki，并配置其 loki-config.yaml 文件：

auth_enabled: false

server:
  http_listen_port: 3100

ingester:
  lifecycler:
    address: 127.0.0.1
    ring:
      kvstore:
        store: inmemory
      replication_factor: 1
    final_sleep: 0s
  chunk_idle_period: 5m
  max_chunk_age: 1h
  chunk_target_size: 1536000
  chunk_retain_period: 5m
  max_transfer_retries: 0

schema_config:
  configs:
    - from: 2020-10-24
      store: boltdb-shipper
      object_store: filesystem
      schema: v11
      index:
        prefix: index_
        period: 24h

storage_config:
  boltdb_shipper:
    active_index_directory: /tmp/loki/boltdb-shipper-active
    cache_location: /tmp/loki/boltdb-shipper-cache
    cache_ttl: 24h
    shared_store: filesystem
  filesystem:
    directory: /tmp/loki/chunks

compactor:
  working_directory: /tmp/loki/boltdb-shipper-compactor
  shared_store: filesystem

limits_config:
  reject_old_samples: true
  reject_old_samples_max_age: 168h

chunk_store_config:
  max_look_back_period: 0s

table_manager:
  retention_deletes_enabled: false
  retention_period: 0s

启动 Loki：

docker run -d --name loki -p 3100:3100 -v $(pwd)/loki-config.yaml:/etc/loki/local-config.yaml grafana/loki:latest

5. 配置 Grafana

5.1 安装 Grafana

如果你还没有安装 Grafana，可以通过 Docker 启动：

docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana:latest

5.2 添加数据源

Elasticsearch：
- 点击左侧菜单中的 Configuration -> **Data Sources**。
- 点击 **Add data source**。
- 选择 **Elasticsearch**。
- 填写 Elasticsearch 的 URL（例如 http://localhost:9200）。
- 选择适当的索引模式（例如 filebeat-*）。
- 点击 **Save & Test**。

Loki：
- 点击左侧菜单中的 Configuration -> **Data Sources**。
- 点击 **Add data source**。
- 选择 **Loki**。
- 填写 Loki 的 URL（例如 http://localhost:3100）。
- 点击 **Save & Test**。