Docker图形界面

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Docker图形界面。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、Portainer

Portainer是一款轻量级的应用,它提供了图形化界面,用于方便地管理Docker环境,包括单机环境和集群环境
官网:https://www.portainer.io
运行步骤很简单,在命令行敲下面的命令,即可自动下载并运行Portainer容器,然后访问localhost:9000即可。

# 此处使用两组端口映射
#  --restart=always 代表,如果docker重启,那么Portainer也会跟着重启
docker run -d -p 8000:8000 -p 9000:9000 --name portainer     --restart=always   -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock     -v portainer_data:/data     portainer/portainer

初始界面设置好8位数的密码后,即可选择本地的Docker查看容器,镜像等信息…
docker图形化界面,docker,docker,容器,java
docker图形化界面,docker,docker,容器,java

二、CIG容器重量级监控系统

GIG = CAdvisor(监控收集) + InfluxDB(存储数据) + Granfana(展示图表)
三大组件简介:

1.CAdvisor:
她是一个容器资源监控工具,包含容器的内存,CPU,网络IO,磁盘IO等监控,同时提供了一个WEB页面用于查看容器的实时运行状态。CAdvisor默认存储2分钟的数据,而且只是针对单物理机。不过CAdvisor提供了很多数据集成接口,支持InfluxDB,Redis,Kafka,ElasticSearch等集成,可以加上对应配置将监控数据发往这些数据库存储起来。
CAdvisor主要功能:

  • 展示Host和容器两个层次的监控数据
  • 展示历史变化数据)

2.InfluxDB是用GO语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。
CAdvisor默认只在本季保存最近2分钟的快照数据,为了持久化存储数据和收集展示监控数据,需要将数据存储到InfluxDB中。InfluxDB是一个时序数据库,专门用于存储时序相关数据,很适合存储CAdvisor的数据。而且,CAdvisor本身已经提供了InfluxDB的集成方法,当启动容器时指定配置即可。
InfluxDB主要功能:

  • 基于时间序列支持与时间有关的相关函数(如最大、最小、求和等)
  • 可度量性,你可以实时对大量数据进行计算
  • 基于时间,它支持任何的事件数据

3.Granfana:
它是一个开源的数据监控分析可视化平台,支持多种数据源配置(支持的数据源包括InfluxDB,Mysql,ElasticSearch,OpenTSDB,Graphhite等)和丰富的插件及模板功能,支持图表权限控制和报警。
主要特性:

  • 灵活丰富的图形化选项
  • 可以混合多种风格
  • 支持白天和夜间模式
  • 多种数据源

2.1docker原生命令的缺点

docker原生的监控命令是下面这个,可以很方便的看到当前宿主机上所有容器的CPU。内存以及网络流量等数据,一般小公司够用了,其缺点是统计结果只能是当前宿主机的全部容器,数据资料是实时的,没有地方存储,没有健康指标过线预警等功能

docker stats

docker图形化界面,docker,docker,容器,java

2.2docker编排方式启动CIG

创建下面的docker-compose.yml文件

version: '3.1'

volumes:
  grafana_data: {}

services:
 influxdb:
  image: tutum/influxdb:0.9
  restart: always
  environment:
    - PRE_CREATE_DB=cadvisor
  ports:
    - "8083:8083"
    - "8086:8086"
  volumes:
    - ./data/influxdb:/data

 cadvisor:
  image: google/cadvisor
  links:
    - influxdb:influxsrv
  command: -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxsrv:8086
  restart: always
  ports:
    - "8080:8080"
  volumes:
    - /:/rootfs:ro
    - /var/run:/var/run:rw
    - /sys:/sys:ro
    - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro

 grafana:
  user: "104"
  image: grafana/grafana
  user: "104"
  restart: always
  links:
    - influxdb:influxsrv
  ports:
    - "3000:3000"
  volumes:
    - grafana_data:/var/lib/grafana
  environment:
    - HTTP_USER=admin
    - HTTP_PASS=admin
    - INFLUXDB_HOST=influxsrv
    - INFLUXDB_PORT=8086
    - INFLUXDB_NAME=cadvisor
    - INFLUXDB_USER=root
    - INFLUXDB_PASS=root

然后再用docker命令让上面的菜单编排起来:

docker-compose up

docker图形化界面,docker,docker,容器,java
可以看到三个容器都成功启动起来了!
docker图形化界面,docker,docker,容器,java

2.3搭建和使用

浏览CAdvisor收集服务,http://ip:8080/
浏览influxDB存储服务,http://ip:8083/
浏览grafana展示服务,http://ip:3000

下图是cadvisor:
docker图形化界面,docker,docker,容器,java
下图是influxDB:
docker图形化界面,docker,docker,容器,java
下图是grafana,咱主要对这个服务进行操作来配置:
docker图形化界面,docker,docker,容器,java

2.3.1配置数据源

docker图形化界面,docker,docker,容器,java

2.3.2选择influxDB,并配置

docker图形化界面,docker,docker,容器,java
docker图形化界面,docker,docker,容器,java
docker图形化界面,docker,docker,容器,java

2.3.3创建工作台

docker图形化界面,docker,docker,容器,java
docker图形化界面,docker,docker,容器,java
docker图形化界面,docker,docker,容器,java

配置监控数据指标:docker图形化界面,docker,docker,容器,java
发现数据出来了!!!
docker图形化界面,docker,docker,容器,java文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-734866.html

到了这里,关于Docker图形界面的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Centos8安装docker并配置Kali Linux图形化界面

    鉴于目前网上没有完整的好用的docker安装kali+桌面连接的教程,所以我想做一个。 麻了,这服务器供应商提供的镜像是真的纯净,纯净到啥都没有。 问题一:Centos8源有问题 Error: Failed to download metadata for repo \\\'appstream\\\': Cannot prepare internal mirrorlist: No URLs in mirrorlist 解决办法 自2

    2024年02月07日
    浏览(58)
  • FreeSWITCH 1.10.10 简单图形化界面1 - docker/脚本/ISO镜像安装

    网站地址:http://myfs.f3322.net:8020/ 接口地址:http://myfs.f3322.net:8020/ 用户名:admin,密码:admin 备用地址:阿里云Alibaba Cloud Linux 3 备用地址:华为云Huawei Cloud EulerOS 2.0 这里是手册 自行安装docker/podman程序,执行命令,下载镜像。 启动执行命令: (1). network=host,根据系统具体情

    2024年02月11日
    浏览(60)
  • 关于.Net 6.0 在Linux ,Docker容器中,不安装任何依赖就生成图形验证码!!!!!!!!!!!

    在.Net Framework时代,我们生成验证码大多都是用System.Drawing。 在.Net 6中使用也是没有问题的。 但是,System.Drawing却依赖于Windows GDI+。 为了实现跨平台,我陷入了沉思!!   微软推荐使用SkiaSharp 进行替代,所以就开始了,踩坑之旅 首先,安装SkiaSharp  编写好图形生成代码。    

    2024年02月08日
    浏览(75)
  • 本地部署Docker容器可视化图形管理工具DockerUI并实现无公网IP远程访问——“cpolar内网穿透”

    DockerUI是一个docker容器镜像的可视化图形化管理工具。DockerUI可以用来轻松构建、管理和维护docker环境。它是完全开源且免费的。基于容器安装方式,部署方便高效,浏览和维护docker单节点或集群节点worker和manager。DockerUI具有易于使用的界面。它不需要记住 docker 指令。只需下

    2024年04月25日
    浏览(53)
  • 如何在CentOS使用Docker运行Nacos容器并实现无公网IP远程访问UI界面

    Nacos是阿里开放的一款中间件,也是一款服务注册中心,它主要提供三种功能:持久化节点注册,非持久化节点注册和配置管理。 本例通过结合Cpolar内网穿透实现远程访问Nacos 提供的UI (控制台)界面,帮助管理所有的服务和应用的配置 Cpolar内网穿透是一种安全的内网穿透云服务

    2024年04月17日
    浏览(51)
  • docker-java 用Java操作docker创建容器并运行运行容器

    参考上一篇文章:Docker设置开启远程访问 Apache HttpClient 5介绍: This transport is based on Apache HttpClient library version 5, which has a great flexibility and allows us to implement all Docker-specific features and protocols required, without having to use internal APIs or anything. It has everything to become the default transport of

    2023年04月09日
    浏览(83)
  • [Docker Java 服务]Docker 容器中Java服务问题排查

    Arthas 是一款线上监控诊断产品,通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息,并能在不修改应用代码的情况下,对业务问题进行诊断,包括查看方法调用的出入参、异常,监测方法执行耗时,类加载信息等,大大提升线上问题排查效率。 安装 参考官方文档:

    2024年02月09日
    浏览(41)
  • java集成Docker-java实现远程镜像、容器创建,服务发布

           目前项目中需要实现水利机理模型的容器化部署,使用docker实现模型容器化部署操作,互相隔离,就是一个不错的方案。 实现docker远程连接、远程安全连接 构建镜像、加载镜像、删除镜像、拉取镜像、创建容器、启动容器、停止容器、删除容器。 执行模型运行命令

    2024年02月04日
    浏览(59)
  • 逸学Docker【java工程师基础】2.Docker镜像容器基本操作+安装MySQL镜像运行

    在这里我们的应用程序比如redis需要构建成镜像, 它作为一个Docker文件就可以进行 构建 ,构建完以后他是在 本地的 ,我们可以 推送 到镜像服务器,逆向可以 拉取 到上传的镜像,或者说我们可以保存为 压缩包 进行 相互传递 。 在本地的镜像可以传来传去,本身也可以查看

    2024年02月01日
    浏览(54)
  • 【Java】微服务——Docker容器部署(docker安装,docker配置镜像加速,DockerHub,docker基本操作,Dockerfile自定义镜像.Docker-Compose)

    微服务虽然具备各种各样的优势,但服务的拆分通用给部署带来了很大的麻烦。 分布式系统中,依赖的组件非常多,不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。 在数百上千台服务中重复部署,环境不一定一致,会遇到各种问题 1.1.1.应用部署的环境问题 大型项目组件较多,运

    2024年02月04日
    浏览(56)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包