【Prometheus】 Grafana数据与可视化

“You can’t fix what you can’t see”。可视化是监控的核心目标之一，在本章中我们将介绍Prometheus下的可视化技术。例如，Prometheus自身提供的Console Template能力以及Grafana这一可视化工具实现监控数据可视化。Prometheus UI提供了基本的数据可视化能力，可以帮助用户直接使用PromQL查询数据，并将数据通过可视化图表的方式进行展示，而实际的应用场景中往往不同的人对于可视化的需求不一样，关注的指标也不一样，因此我们需要能够有能力，构建出不同的可视化报表页面。 本章学习的内容就主要解决以上问题。

Grafana的基本概念

在[【Prometheus】 Prometheus 入门到实战搭建监控系统]中我们已经尝试通过Grafana快速搭建过一个主机监控的Dashboard，在本章中将会带来读者学习如何使用Grafana创建更加精美的可视化报表。

首先Grafana是一个通用的可视化工具。‘通用’意味着Grafana不仅仅适用于展示Prometheus下的监控数据，也同样适用于一些其他的数据可视化需求。在开始使用Grafana之前，我们首先需要明确一些Grafana下的基本概念，以帮助用户能够快速理解Grafana。

数据源（Data Source）

对于Grafana而言，Prometheus这类为其提供数据的对象均称为数据源（Data Source）。目前，Grafana官方提供了对：Graphite, InfluxDB, OpenTSDB, Prometheus, Elasticsearch, CloudWatch的支持。对于Grafana管理员而言，只需要将这些对象以数据源的形式添加到Grafana中，Grafana便可以轻松的实现对这些数据的可视化工作。

仪表盘（Dashboard）

通过数据源定义好可视化的数据来源之后，对于用户而言最重要的事情就是实现数据的可视化。在Grafana中，我们通过Dashboard来组织和管理我们的数据可视化图表：

如上所示，在一个Dashboard中一个最基本的可视化单元为一个Panel（面板），Panel通过如趋势图，热力图的形式展示可视化数据。 并且在Dashboard中每一个Panel是一个完全独立的部分，通过Panel的**Query Editor（查询编辑器）**我们可以为每一个Panel自己查询的数据源以及数据查询方式，例如，如果以Prometheus作为数据源，那在Query Editor中，我们实际上使用的是PromQL，而Panel则会负责从特定的Prometheus中查询出相应的数据，并且将其可视化。由于每个Panel是完全独立的，因此在一个Dashboard中，往往可能会包含来自多个Data Source的数据。

Grafana通过插件的形式提供了多种Panel的实现，常用的如：Graph Panel，Heatmap Panel，SingleStat Panel以及Table Panel等。用户还可通过插件安装更多类型的Panel面板。

除了Panel以外，在Dashboard页面中，我们还可以定义一个Row（行），来组织和管理一组相关的Panel。

除了Panel, Row这些对象以外，Grafana还允许用户为Dashboard定义Templating variables（模板参数），从而实现可以与用户动态交互的Dashboard页面。同时Grafana通过JSON数据结构管理了整个Dasboard的定义，因此这些Dashboard也是非常方便进行共享的。Grafana还专门为Dashboard提供了一个共享服务：https://grafana.com/dashboards，通过该服务用户可以轻松实现Dashboard的共享，同时我们也能快速的从中找到我们希望的Dashboard实现，并导入到自己的Grafana中。

组织和用户

作为一个通用可视化工具，Grafana除了提供灵活的可视化定制能力以外，还提供了面向企业的组织级管理能力。在Grafana中Dashboard是属于一个Organization（组织），通过Organization，可以在更大规模上使用Grafana，例如对于一个企业而言，我们可以创建多个Organization，其中**User（用户）**可以属于一个或多个不同的Organization。 并且在不同的Organization下，可以为User赋予不同的权限。 从而可以有效的根据企业的组织架构定义整个管理模型。

Grafana与数据可视化

对于Grafana而言，Prometheus就是一个用于存储监控样本数据的数据源（Data Source）通过使用PromQL查询特定Prometheus实例中的数据并且在Panel中实现可视化。

接下来，我们将带领读者了解如何通过Panel创建精美的可视化图表。

认识面板（Panel）

Panel是Grafana中最基本的可视化单元。每一种类型的面板都提供了相应的查询编辑器(Query Editor)，让用户可以从不同的数据源（如Prometheus）中查询出相应的监控数据，并且以可视化的方式展现。

Grafana中所有的面板均以插件的形式进行使用，当前内置了5种类型的面板，分别是：Graph，Singlestat，Heatmap, Dashlist，Table以及Text。

其中像Graph这样的面板允许用户可视化任意多个监控指标以及多条时间序列。而Siglestat则必须要求查询结果为单个样本。Dashlist和Text相对比较特殊，它们与特定的数据源无关。

通过Grafana UI用户可以在一个Dashboard下添加Panel，点击Dashboard右上角的“Add Panel”按钮，如下所示，将会显示当前系统中所有可使用的Panel类型：

选择想要创建的面板类型即可。这里以Graph面板为例，创建Panel之后，并切换到编辑模式，就可以进入Panel的配置页面。对于一个Panel而言，一般来说会包含2个主要的配置选项：General（通用设置）、Metrics（度量指标）。其余的配置则根据Panel类型的不同而不同。

在通用设置中，除了一些Panel的基本信息以外，最主要的能力就是定义动态Panel的能力，这部分内容会在本章的“模板化Dashboard”小结中详细介绍。

对于使用Prometheus作为数据源的用户，最主要的需要了解的就是Metrics设置的使用。在Metric选项中可以定义了Grafana从哪些数据源中查询样本数据。Data Source中指定当前查询的数据源，Grafana会加载当前组织中添加的所有数据源。其中还会包含两个特殊的数据源：Mixed和Grafana。 Mixed用于需要从多个数据源中查询和渲染数据的场景，Grafana则用于需要查询Grafana自身状态时使用。

当选中数据源时，Panel会根据当前数据源类型加载不同的Query Editor界面。这里我们主要介绍Prometheus Query Editor，如下所示，当选中的数据源类型为Prometheus时，会显示如下界面：

Grafana提供了对PromQL的完整支持，在Query Editor中，可以添加任意个Query，并且使用PromQL表达式从Prometheus中查询相应的样本数据。

参看node_export cpu使用率

sum by(instance) (avg without(cpu) (irate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[5m]))) 

每个PromQL表达式都可能返回多条时间序列。Legend format用于控制如何格式化每条时间序列的图例信息。Grafana支持通过模板的方式，根据时间序列的标签动态生成图例名称，例如：使用表示使用当前时间序列中的instance标签的值作为图例名称：

{{instance}}-{{mode}}

当查询到的样本数据量非常大时可以导致Grafana渲染图标时出现一些性能问题，通过Min Step可以控制Prometheus查询数据时的最小步长（Step），从而减少从Prometheus返回的数据量。

Resolution选项，则可以控制Grafana自身渲染的数据量。例如，如果Resolution的值为1/10，Grafana会将Prometeus返回的10个样本数据合并成一个点。因此Resolution越小可视化的精确性越高，反之，可视化的精度越低。

Format as选项定义如何格式化Prometheus返回的样本数据。这里提供了3个选项：Table,Time Series和Heatmap，分别用于Tabel面板，Graph面板和Heatmap面板的数据可视化。

除此以外，Query Editor还提供了调试相关的功能，点击Query Inspector可以展开相关的调试面板：

变化趋势：Graph面板

在面板中，可以查看当前Prometheus返回的样本数据，用户也可以提供Mock数据渲染图像。

Graph面板是最常用的一种可视化面板，其通过折线图或者柱状图的形式显示监控样本随时间而变化的趋势。Graph面板天生适用于Prometheus中Gauge和Counter类型监控指标的监控数据可视化。例如，当需要查看主机CPU、内存使用率的随时间变化的情况时，可以使用Graph面板。同时，Graph还可以非常方便的支持多个数据之间的对比。

PS: 现在已更名为 Time series

Graph面板与Prometheus

Graph面板通过折线图或者柱状图的形式，能够展示监控样本数据在一段时间内的变化趋势，因此其天生适合Prometheus中的Counter和Gauge类型的监控指标的可视化，对于Histogram类型的指标也可以支持，不过可视化效果不如Heatmap Panel来的直观。

使用Graph面板可视化Counter/Gauge

以主机为例，CPU使用率的变化趋势天然适用于使用Grapn面板来进行展示：

在Metrics选项中，我们使用以下PromQL定义如何从Prometheus中读取数据：

sum by(instance) (avg without(cpu) (irate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[5m]))) 

根据当前Prometheus的数据采集情况，该PromQL会返回多条时间序列（在示例中会返回3条）。Graph面板会从时间序列中获取样本数据，并绘制到图表中。 为了让折线图有更好的可读性，我们可以通过定义Legend format为{{ instance }}控制每条线的图例名称：

由于当前使用的PromQL的数据范围为0~1表示CPU的使用率，为了能够更有效的表达出度量单位的概念，我们需要对Graph图表的坐标轴显示进行优化。如下所示，在Axes选项中可以控制图标的X轴和Y轴相关的行为：

除了在Metrics设置图例的显示名称以外，在Graph面板的Legend选项可以进一步控制图例的显示方式，如下所示：

Thresholds，Threshold主要用于一些自定义一些样本的阈值，例如，定义一个Threshold规则，如果CPU超过50%的区域显示为warning状态，可以添加如下配置：

Graph面板则会在图表中显示一条阈值，并且将所有高于该阈值的区域显示为warining状态，通过可视化的方式直观的在图表中显示一些可能出现异常的区域。

需要注意的是，如果用户为该图表自定义了Alert（告警）配置，Thresholds将会被警用，并且根据Alert中定义的Threshold在图形中显示阈值内容。关于Alert的使用会在后续部分，详细介绍。

当前状态：SingleStat面板

Singlem Panel侧重于展示系统的当前状态而非变化趋势。如下所示，在以下场景中特别适用于使用SingleStat：

• 当前系统中所有服务的运行状态；

• 当前基础设施资源的使用量；

• 当前系统中某些事件发生的次数或者资源数量等。

• 当前系统中某些事件发生的次数或者资源数量等。

如下所示，是使用SingleStat进行数据可视化的显示效果：

使用SingleStat Panel

从Dashboardc创建Singlestat Panel，并进入编辑页面， 如下所示：

对于SingleStat Panel而言，其只能处理一条时间序列，否则页面中会提示“Multiple Series Error”错误信息。这里使用如下PromQL查询当前主机负载：

node_load1{instance="localhost:9100"}

默认情况下，当前面板中会显示当前时间序列中所有样本的平均值，而实际情况下，我们需要显示的是当前主机当前的负载情况，因此需要通过SingleStat Panel的Options选项控制当前面板的显示模式：

如上所示，通过Value配置项组可以控制当前面板中显示的值，以及字体大小等。对于主机负载而言，我们希望能够显示当前的最新值，因此修改Calculation 为**Last * **即可。

如果希望面板能够根据不同的值显示不同的颜色的话，则可以定义Thresholds与Colors的映射关系，例如，定义Thresholds的分割区间值为“0,1”，则当Value的值落到不同的范围内时，将显示不同的颜色。

如果希望能够显示当前时间序列的样本值变化情况，则可以启用Spark lines配置。启用之后，Singlestat面板中除了会显示当前的最新样本值以外，也会同时将时间序列中的数据已趋势图的形式进行展示。

除了通过数字大小反应当前状态以外，在某些场景下我们可能更关心的是这些数字表示的意义。例如，在Promthues监控服务的健康状态时，在样本数据中会通过0表示不健康，1表示健康。 但是如果直接将0或1显示在面板中，那么可视化效果将缺乏一定的可读性。

为了提升数字的可读性，可以在Singlestat Panel中可以通过Value Mappings定义值的映射关系。Siglesta支持值映射（value to text）和区间映射（range to text）两种方式。 如下所示：

变量

在Grafana中用户可以为Dashboard定义一组变量（Variables），变量一般包含一个到多个可选值。如下所示，Grafana通过将变量渲染为一个下拉框选项，从而使用户可以动态的改变变量的值：

例如，这里定义了一个名为node的变量，用户可以通过在PromQL表达式或者Panel的标题中通过以下形式使用该变量：

sum (avg without(cpu) (irate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle",instance=~"$node"}[5m])))

变量的值可以支持单选或者多选，当对接Prometheus时，Grafana会自动将$node的值格式化为如“host1|host2|host3”的形式。配合使用PromQL的标签正则匹配“=~”，通过动态改变PromQL从而实现基于标签快速对时间序列进行过滤。

变量定义

通过Dashboard页面的Settings选项，可以进入Dashboard的配置页面并且选择Variables子菜单:

用户需要指定变量的名称，后续用户就可以通过$variable_name的形式引用该变量。Grafana目前支持6种不同的变量类型，而能和Prometheus一起工作的主要包含以下5种类型：

Label属性用于指定界面中变量的显示名称，Hide属性则用于指定在渲染界面时是否隐藏该变量的下拉框。

使用变量过滤时间序列

当Prometheus同时采集了多个主机节点的监控样本数据时，用户希望能够手动选择并查看其中特定主机的监控数据。这时我们需要使用Query类型的变量。

如上所示，这里我们为Dashboard创建了一个名为node的变量，并且指定其类型为Query。Query类型的变量，允许用户指定数据源以及查询表达式，并通过正则匹配（Regex）的方式对查询结果进行处理，从而动态生成变量的可选值。在这里指定了数据源为Prometheus，通过使用node_load1我们得到了三条时间序列：

node_load1{instance="193.168.0.183:9100",job="node"}
node_load1{instance="193.168.0.192:9100",job="node"}
node_load1{instance="193.168.0.30:9100",job="node"}

通过指定正则匹配表达式为/.*instance="([^"]*).*/从而匹配出标签instance的值作为node变量的所有可选项，即：

193.168.0.183:9100
193.168.0.192:9100
193.168.0.30:9100

Selection Options选项中可以指定该变量的下拉框是否支持多选，以及是否包含全选（All）选项。

保存变量后，用户可以在Panel的General或者Metrics中通过$node的方式使用该变量，如下所示：

报警

grafana 4 版本以上就支持了报警功能，这使得我们利用 grafana 作为监控面板更为完整，因为报警是监控系统中必不可少的环节，grafana 支持很多种形式的报警功能，比如 email、钉钉、slack、webhook 等等，我们这里来测试下 email 和 钉钉。

email 报警

要启用 email 报警需要在启动配置文件中/etc/grafana/grafan.ini开启 SMTP 服务，我们这里同样利用一个 ConfigMap 资源对象挂载到 grafana Pod 中：（grafana-cm.yaml）

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: grafana-config
  namespace: kube-ops
data:
  grafana.ini: |
    [server]
    root_url = http://<你grafana的url地址>
    [smtp]
    enabled = true
    host = smtp.163.com:25
    user = ych_1024@163.com
    password = <邮箱密码>
    skip_verify = true
    from_address = ych_1024@163.com
    [alerting]
    enabled = true
    execute_alerts = true

上面配置了我的 163 邮箱，开启报警功能，当然我们还得将这个 ConfigMap 文件挂载到 Pod 中去：

  volumeMounts:
  - mountPath: "/etc/grafana"
    name: config
volumes:
- name: config
  configMap:
    name: grafana-config

创建 ConfigMap 对象，更新 Deployment：

$ kubectl create -f grafana-cm.yaml
$ kubectl apply -f grafana-deploy.yaml

更新完成后，在 grafana 的 webui 中Alert页面测试邮件报警：

发送测试后，正常情况下就可以收到测试报警邮件

到这里就完成了使用 grafana 来展示 Kubernetes 集群的监控图表信息以及报警配置，但是我们明显可以感觉到 grafana 的优势在于图表的展示，报警功能有点弱，所以一般来说，在生产环境我们不会直接使用 grafana 的报警功能，更多的是使用功能更加强大的 AlertManager。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-427091.html

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