監控從來都是一個很寬泛的問題，任何可能出問題的地方都需要加入監控。全量監控的確是監控的終極目標。在搭建一套監控系統前，需要結合實際的系統情況和發展趨勢進行考量。在作者看來，一套監控系統應主要由資料採集、資料儲存、資料展示三部分構成。作者經過大量閱讀相關資料後，最終選擇了Telegraf+InfluxDB+Grafana這套方案。接下來，作者就對這套監控系統方案進行簡要的介紹。

• Telegraf+InfluxDB+Grafana相關介紹

講這套方案前，先簡要介紹一下InfluxData這家公司。InfluxData是一家從事物聯網裝置資料捕捉、分析的大資料公司。InfluxDB是InfluxData的核心產品。InfluxDB是一個開源分散式時序、時間和指標資料庫，使用Go語言編寫，無需外部依賴。其設計目標是實現分散式和水平伸縮擴充套件。目前已經有超過40000個獨立網站在使用InfluxDB，其中包括IBM、CISCO、ebay、NORDSTORM、Mozilla等知名公司。通過InfluxData提供的時間序列平臺系統框圖，我們可以對該平臺的功能有一個概覽，如圖-1所示。

圖-1 InfluxData提供的時間序列平臺元件圖

該平臺可以為以下需求提供服務：

圖-2 時間序列平臺服務物件

該方案中，作者所採用的是該時間序列平臺中的資料採集（Telegraf）和資料儲存（InfluxDB）部分。資料展示部分，由於InfluxData公司的Chronograf為新推出產品，相較於目前廣泛使用的Grafana還不夠成熟，因此暫不考慮，可作為該方案中資料展示部分的備選方案。下面作者就所採用的方案進行分塊講解：

Telegraf是一個用Go語言編寫的代理程式，可採集系統和服務的統計資料，並寫入InfluxDB資料庫。Telegraf具有記憶體佔用小的特點，通過外掛系統開發人員可輕鬆新增支援其他服務的擴充套件。目前，最新版Telegraf支援的外掛主要有：

• Apache
• DNS query time
• Docker
• http Listener
• MySQL
• Network Response
• Tomcat
• Zookeeper
• TCP Listener

目前Telegraf尚不支援Oracle資料庫統計資料的實時監控。

InfluxDB 是一個開源分散式時序、事件和指標資料庫。使用 Go 語言編寫，無需外部依賴。其設計目標是實現分散式和水平伸縮擴充套件。

圖-3 時間序列資料庫效能排名

圖-3是2016年2月份DB-Engines給出的時間序列資料庫效能排名。可以看到InfluxDB是所有時間序列資料庫中綜合表現最好的。

InfluxDB有三大特性：

1. Time Series （時間序列）：可以使用與時間有關的相關函式（如最大，最小，求和等）

2. Metrics（度量）：你可以實時對大量資料進行計算

3. Eevents（事件）：它支援任意的事件資料

特點

Schemaless（無結構），可以是任意數量的列

Scalable（可擴充套件）：min, max, sum, count, mean, median 一系列函式，方便統計

Native HTTP API, 內建http支援，使用http讀寫

Powerful Query Language 類似sql

自帶壓力測試工具等，功能強大

Grafana是一個純html/js的web應用，是一個開源儀表盤工具，訪問InfluxDB時不會存在跨域訪問的限制，只要配置好資料來源後，即可展示監控資料。

特點：

1.      豐富的資料來源介面，支援InfluxDB、MySQL、ElasticSearch、PostgreSQL等多資料來源

2.      豐富的API介面，方便自動化程式呼叫

3.      監控dashboard匯入匯出，製作好模板後匯入後修改引數即可實現實時監控

4.      支援複雜的告警規則及郵件告警

• Telegraf+InfluxDB+Grafana安裝及配置

在介紹了相關的元件後，下面我們就進入到動手操作的環節，也是乾貨部分。

(1)   InfluxDB的安裝及配置

InfluxDB作為資料儲存模組，可直接安裝至被監控的目標主機，也可部署在獨立的伺服器上。目前，InfluxDB的叢集模式是收費的，作者只簡單通過單機模式進行展示。作者所使用的目標主機作業系統版本為RedHat Enterprise Linux 6.4。截止至目前，InfluxDB的最新版本為v1.5.2。

• 下載方式：

1.如果伺服器無法連線外網，可以到influxdata的官網進行相關下載，下載的網址是https://portal.influxdata.com/downloads，然後通過ftp工具上傳至伺服器進行安裝

• 安裝InfluxDB

sudo yum localinstall influxdb-1.5.2.x86_64.rpm

• 啟動InfluxDB服務、新增開機啟動

service influxdb start

systemctl enable influxdb

service influxdb status

• 建立資料庫

1.  進入influxDB

influx

2.  展示使用者

> show users

3.  建立使用者

> create user “pcbank”with password ‘pcbank’

4.  展示資料庫、

> show databases

5.  新建資料庫

> create database pcbankDB

• 檢視influxdb當前狀態資訊

influxd

• 檢視influxdb目前配置

influxd config

其他influxdb相關基本操作可參考文末相關連結

(2)   Telegraf的安裝及配置

Telegraf作為資料採集模組，需要安裝至被監控的目標主機上。作者所使用的目標主機作業系統版本為RedHat Enterprise Linux 6.4。截止至目前，telegraf的最新版本為v1.6.0。

• 下載方式：

1.如果伺服器無法連線外網，可以到influxdata的官網進行相關下載，下載的網址是https://portal.influxdata.com/downloads，然後通過ftp工具上傳至伺服器進行安裝

• 安裝telegraf

sudo yum localinstalltelegraf-1.6.0-1.x86_64.rpm

• 配置telegraf

Telegraf非常方便的一點就在於其配置驅動的特點。通過直接修改.conf配置檔案即可實時將資料寫入資料來源。

首先，我們需要配置telegraf需要寫入的資料來源，我們選擇本機的influxdb作為資料來源寫入，配置如下：

其次，我們需要配置一些基本的監控項，具體配置如下：

l  啟動telegraf服務、新增開機啟動

systemctl start telegraf.service

service telegraf status

systemctl enable telegraf.service

(3)   Grafana的安裝及配置

Grafana作為前端展示及監控告警工具，可以安裝在和influxdb有網路連線的任意主機上。截止至目前，Grafana的最新版本為5.0.4。

• 下載方式

2.      對於Redhat或Centos作業系統的主機：

• 安裝Grafana

sudo yum localinstallgrafana-5.0.4-1.x86_64.rpm

• 配置Grafana告警郵箱

cd /etc/grafana/

vi grafana.ini

/smtp找到smtp的配置

#################################### SMTP /Emailing ##########################

[smtp]

enabled = true

host = smtp.163.com:25

user = [email protected]

# If the password contains # or ; you have towrap it with trippel quotes. Ex """#password;"""

password = 987654321

;cert_file =

;key_file =

skip_verify = true

from_address = [email protected]

from_name = Grafana Alert

# EHLO identity in SMTP dialog (defaults toinstance_name)

;ehlo_identity = dashboard.example.com

[emails]

;welcome_email_on_sign_up = false

• 啟動服務、新增開機啟動

systemctl daemon-reload

systemctl start grafana-server

systemctl status grafana-server

systemctl enablegrafana-server.service

• Grafana使用及配置

進入後，首先選擇Data Sources，新增需要的資料來源，如下圖所示。

然後進入dashboard頁面，建立儀表盤。我們可以通過訪問https://grafana.com/dashboards來檢視已經由其他使用者共享的儀表盤，選取合適的使用，縮短上手時間。在這裡，作者選取的是https://grafana.com/dashboards/1443這個儀表盤，該儀表盤內已經基本涵蓋一個系統需要監控的相關引數。其telegraf相關配置如下：

[[inputs.net]]

#   ##By default, telegraf gathers stats from any up interface (excluding loopback)

#   ##Setting interfaces will tell it to gather these explicit interfaces,

#   ##regardless of status.

#   ##

interfaces = ["eth0,eth1,lo"]

[[inputs.cpu]]

  ##Whether to report per-cpu stats or not

 percpu = true

  ##Whether to report total system cpu stats or not

 totalcpu = true

  ## Iftrue, collect raw CPU time metrics.

 collect_cpu_time = false

# Read metrics about disk usage by mountpoint

[[inputs.disk]]

  ## Bydefault, telegraf gather stats for all mountpoints.

  ##Setting mountpoints will restrict the stats to the specified mountpoints.

  #mount_points = ["/"]

  ##Ignore some mountpoints by filesystem type. For example (dev)tmpfs (usually

  ##present on /run, /var/run, /dev/shm or /dev).

 ignore_fs = ["tmpfs", "devtmpfs"]

# Read metrics about disk IO by device

[[inputs.diskio]]

  ## Bydefault, telegraf will gather stats for all devices including

  ##disk partitions.

  ##Setting devices will restrict the stats to the specified devices.

  #devices = ["sda", "sdb"]

  ##Uncomment the following line if you need disk serial numbers.

  #skip_serial_number = false

# Get kernel statistics from /proc/stat

[[inputs.kernel]]

  # noconfiguration

# Read metrics about memory usage

[[inputs.mem]]

  # noconfiguration

# Get the number of processes and group themby status

[[inputs.processes]]

  # noconfiguration

# Read metrics about swap memory usage

[[inputs.swap]]

[[inputs.system]]

[[inputs.netstat]]

通過匯入該儀表盤進入grafana後，選擇我們需要的資料來源，最終的監控儀表盤的效果如下：

通過對任意監控項進行編輯可以增加告警規則，如下圖所示：

最終，超出閾值會發送告警郵件，如下如所示：

• 總結

以上內容只是作者基於自己的認知所給出的方案，由於時間緊迫，不足之處在所難免，希望各位讀者能多提意見和建議，相互交流才能成長。作者也希望通過方案分享這樣的形式可以幫助到更多有需要的人。

最後，附上作者所參考的文章連結

開源社群中國

https://my.oschina.net/xxbAndy/blog?&search=telegraf

influxdb設定開啟https

https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.4/administration/https_setup/#setup-https-with-a-self-signed-certificate

基於Telegraf和InfluxDB的url監控方案

https://www.annhe.net/article-3605.html

利用Metrics+influxdb+grafana構建監控平臺

https://www.jianshu.com/p/fadcf4d92b0e

Metrics —— JVM上的實時監控類庫

https://www.jianshu.com/p/e4f70ddbc287

JAVAMetrics度量工具 - Metrics Core 翻譯

http://blog.csdn.net/scutshuxue/article/details/8351810

metrics小常識

http://blog.csdn.net/tracymkgld/article/details/51899721

開源還是商用？十大雲運維監控工具橫評

http://www.oschina.net/news/67525/monitoring-tools

簡析運維監控系統及Open-Falcon

http://blog.csdn.net/puma_dong/article/details/51895063

NetkillerLinux Monitoring 手札

http://netkiller.github.io/monitoring/index.html

小米運維—網際網路企業級監控系統實踐

https://www.jianshu.com/p/b2f77285266c

grafana+influxdb+telegraf監控伺服器cpu,記憶體和硬碟

https://www.jianshu.com/p/dfd329d30891

新一代監控平臺整合telegraf、influxdb、garafana

http://blog.51cto.com/michaelkang/1759877

grafana +influxdb + telegraf , 構建效能監控平臺

https://www.cnblogs.com/Scissors/p/5977670.html

快速部署Telegraf & Influxdb

https://www.cnblogs.com/deykenlee/p/7565647.html

Grafana搭建-優化zabbix圖形顯示

http://blog.51cto.com/ixhao/1847284

[開發方案] 看大眾點評如何通過實時監控系統CAT打造7*24服務

http://udn.yyuap.com/thread-24395-1-1.html

Telegraf+ InfluxDB收集系統性能，Grafana圖形展示

http://blog.csdn.net/qq942477618/article/details/59579511

IoT實時資料視覺化方案：Grafana+InfluxDB+Telegraf+MQTT協議+Windows 10

https://segmentfault.com/a/1190000012514865

Docker監控方案(TIG)的研究與實踐之Telegraf

https://www.jianshu.com/p/5e3ca9096caf

如何看待influxdb叢集功能不再開源？

https://www.zhihu.com/question/42150020

Windows下本機簡易監控系統搭建（Telegraf+Influxdb+Grafana）

https://www.cnblogs.com/liugh/p/6683488.html

telegraf+influxdb+grafana+springboot構建監控平臺

http://blog.csdn.net/soongp/article/details/66974529

spring對接InfluxDB（一）--建立資料庫和資料寫入

http://blog.csdn.net/qq_35981283/article/details/75408859

StatsDMetric

https://www.jianshu.com/p/2b0aa5898dd7

使用 StatsD + Grafana + InfluxDB 搭建 Node.js 監控系統

https://www.v2ex.com/t/328124

telegraf+influxdb+grafana+springboot構建監控平臺

http://blog.csdn.net/soongp/article/details/66974529

時序資料庫技術體系 –初識InfluxDB

http://hbasefly.com/2017/12/08/influxdb-1/

小米開源專案：Open-Falcon|網際網路企業級監控系統

http://open-falcon.com/community/

開源監控利器grafana

https://www.cnblogs.com/txwsqk/p/3974915.html

Grafana安裝配置介紹

http://www.ywnds.com/?p=5903

InfluxDB系列學習教程目錄

https://www.linuxdaxue.com/influxdb-study-series-manual.html

開源監控系統中 Zabbix 和 Nagios 哪個更好？

https://www.zhihu.com/question/19973178

MeasureAnything, Measure Everything

https://codeascraft.com/2011/02/15/measure-anything-measure-everything/

使用Prometheus+Grafana監控MySQL實踐

http://www.ywnds.com/?p=9656

java服務端監控平臺設計

http://blog.csdn.net/rosanu_blog/article/details/50585162

目前流行的開源監控框架有哪些

http://blog.csdn.net/moonpure/article/details/78294835