『亚马逊云科技产品测评』活动征文｜基于亚马逊EC2云服务器安装Prometheus数据可视化监控

news2024/11/15 20:28:41

授权声明：本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在 Developer Centre, 知乎，自媒体平台，第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道

亚马逊EC2云服务器（Elastic Compute Cloud）是亚马逊AWS（Amazon Web Services）提供的一种云计算服务。EC2代表弹性计算云，它允许用户租用虚拟计算资源，包括CPU、内存、存储和网络带宽，以满足计算需求。

由于亚马逊云科技服务种类较多，且计费详细，很多用户有些看不懂，所以对使用亚马逊云科技云服务器望而却步。其实亚马逊云科技很多服务都有免费套餐，以让用户体验，这些服务的免费套餐，搭建一个web服务绰绰有余。

数字化转型背景下，随着轻量化的容器化技术和微服务应用的深度融合，业务复杂度随之上升。基于Prometheus的容器云监控体系成为目前主流容器监控事实标准，本文主要介绍Prometheus云原生监控体系，涵盖指标采集、数据存储、可视化展示，告警入库等功能，结合生产实践供大家参考。

1. 亚马逊EC2优势

亚马逊EC2云服务器的主要特点和优势包括：

  1. 灵活性：用户可以根据需要随时启动、停止、调整和删除EC2实例，以便满足不断变化的计算需求。
  2. 可靠性：亚马逊EC2服务器提供高可用性和容错性，确保用户的应用程序能始终保持运行状态。此外，亚马逊EC2的服务等级协议承诺为每个EC2地区提供99.99%的可用性。
  3. 安全性：亚马逊EC2服务器提供了多层安全措施，包括网络隔离、数据加密和身份验证，以保护用户的数据和应用程序免受攻击。
  4. 成本效益：亚马逊EC2服务器采用按需计费模式，用户只需支付实际使用的计算资源费用，无需预先投资硬件或承担维护和管理物理服务器的费用。
  5. 可扩展性和功能性：亚马逊EC2提供了根据需要扩大或缩小规模的设施，能轻松处理各种动态场景。它还为用户提供了一个真正的虚拟计算平台，可以在其中执行各种操作，甚至可以从这个虚拟环境中启动另一个亚马逊EC2实例。

关于如何购买亚马逊云服务器，我这里不再重复赘述，详细可以查看这篇文章:https://blog.csdn.net/qq_43475285/article/details/134256935

2. 登录云服务器

2.1 EC2云服务器准备

在购买好云服务器后，进入控制台https://us-east-1.console.aws.amazon.com/console

tips: 在右上角区域选择，要和购买服务器时所选区域一致，否则无法找到已经购买的EC2服务器资源

image-20231203111316702

进入EC2控制台，可以看到正在运行的实例信息

image-20231203112306177

关于登录到云服务实例终端，有很多种方法，最方便的是在实例详细信息右上角点击连接

image-20231203112422392

可以选择使用Instance Connect 进行连接或者Instance Connect 端点进行连接，可以直接在web端进行终端控制

image-20231203112558792

但是为了方便后续的开发部署，并不是很推荐这种方式

image-20231203125432089

可以在本地安装一个shell登录软件。

2.2 EC2云服务器远程访问

常见的终端shell访问软件有Finalshell，putty，xshell等等。我这里使用的是finalshell

输入基本信息后，进行访问

tips:这里需要注意的是，初次访问现需要登录ec-user，才能继续访问root用户

image-20231203132322657

登录成功后再ec-user账号下使用sudo权限设置密码

登录成功后设置root密码

sudo passwd root

image-20231203132603212

3. 应用部署

3.1 安装Prometheus

# 下载
[root@ip-172-31-42-181 ~]# wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.45.0/prometheus-2.45.0.linux-amd64.tar.gz


# 解压
[root@ip-172-31-42-181 ~]# tar -zxvf prometheus-2.45.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/

# 更名
[root@ip-172-31-42-181 ~]# cd /usr/local/  &&  mv prometheus-2.45.0.linux-amd64 prometheus  &&  cd prometheus

创建prometheus.service配置文件

cat >> /usr/lib/systemd/system/prometheus.service << EOF
[Unit]
Description=prometheus
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=root
ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml --storage.tsdb.path=/data/prometheus --storage.tsdb.retention=15d --log.level=info            
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

启动prometheus服务

systemctl daemon-reload && systemctl start prometheus && systemctl enable prometheus && systemctl status prometheus

image-20231205002911569

3.2 安装node_exporter

下载node_exporter组件包

# 下载
[root@ip-172-31-42-181 ~]# wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.1/node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz

# 解压
[root@ip-172-31-42-181 ~]# tar -zxvf node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/

# 更名
[root@ip-172-31-42-181 ~]# cd /usr/local && mv node_exporter-1.6.1.linux-amd64 node_exporter && cd node_exporter

创建node_exporter.service配置文件

[root@ip-172-31-42-181 node_exporter]# cat > /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service << EOF
> [Unit]
> Description=node_exporter
> Documentation=https://prometheus.io/
> After=network.target
> 
> [Service]
> Type=simple
> User=root
> ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter
> Restart=on-failure
> 
> [Install]
> WantedBy=multi-user.target
> EOF

启动node_exproter服务

 systemctl daemon-reload && systemctl start node_exporter && systemctl enable node_exporter && systemctl status node_exporter

image-20231205003636834

配置prometheus.yml文件

# my global config
global:
  scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "prometheus"

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]
  - job_name: "基于亚马逊EC2云服务器安装Prometheus数据可视化监控"

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ["18.234.153.100:9100"]
  • 检验prometheus.yml配置是否有效
[root@ip-172-31-42-181 prometheus]# ./promtool check config prometheus.yml
Checking prometheus.yml
 SUCCESS: prometheus.yml is valid prometheus config file syntax
  • 重启prometheus服务
systemctl daemon-reload && systemctl restart prometheus && systemctl status prometheus
  • 重启node_exporter服务
systemctl daemon-reload && systemctl restart prometheus && systemctl status prometheus

image-20231205004452178

3.3 访问Prometheus

  • http://18.234.153.100:9090/targets

image-20231205004556861

3.4 安装Grafana

  • 下载并安装Grafana
# 下载
wget https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-10.0.0-1.x86_64.rpm

# 安装
yum install -y grafana-enterprise-10.0.0-1.x86_64.rpm

image-20231205004711730

  • 启动grafana服务
systemctl start grafana-server.service && systemctl enable grafana-server.service && systemctl status grafana-server.service

image-20231205004831268

3.5 访问Grafana

http://18.234.153.100:3000

image-20231205004957108

  • 输入用户名和密码（初始密码：admin）

image-20231205005049546

  • 添加数据源Prometheus

image-20231205005215878

  • 导入仪表盘

image-20231205005331145

image-20231205005831449

image-20231205010105732

本实验基于亚马逊EC2云服务器，采用Prometheus+Grafana的安装部署方式实现对Linux系统主机的大屏监控。

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：http://www.coloradmin.cn/o/1284868.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

思维模型 路径依赖定律

思维模型 路径依赖定律

本系列文章 主要是 分享 思维模型&#xff0c;涉及各个领域&#xff0c;重在提升认知。难以摆脱的惯性。 1 路径依赖定律的应用 1.1 打破路径依赖定律的苹果 在 20 世纪 80 年代&#xff0c;苹果公司推出了 Macintosh 电脑&#xff0c;这是一款具有图形用户界面和鼠标的创新产…
阅读更多...
在intelliJ spring boot gradle插件3.2.0中未找到匹配的变量

在intelliJ spring boot gradle插件3.2.0中未找到匹配的变量

我正在尝试使用spring启动Gradle插件的版本3.2.0。这是我的build.gradle文件&#xff1a; plugins {id javaid org.springframework.boot version 3.2.0id io.spring.dependency-management version 1.1.4 }group com.yaxin version 0.0.1-SNAPSHOTjava {sourceCompatibilit…
阅读更多...
【unity3D】创建游戏物体的三种方式

【unity3D】创建游戏物体的三种方式

&#x1f497; 未来的游戏开发程序媛&#xff0c;现在的努力学习菜鸡 &#x1f4a6;本专栏是我关于游戏开发的学习笔记 &#x1f236;本篇是在unity中创建游戏物体的三种方式 unity中创建游戏物体 使用构造函数创建一个空的游戏对象根据现有的预制体资源或者场景中已有的物体进…
阅读更多...
三大兼容 | 人大金仓兼容+优化MySQL用户变量特性

三大兼容 | 人大金仓兼容+优化MySQL用户变量特性

目前&#xff0c;KingbaseES对MySQL的兼容性&#xff0c;已从功能兼容阶段过渡到强性能兼容、生态全面兼容阶段&#xff0c;针对客户常常遇到的用户变量问题&#xff0c;KingbaseES在兼容MySQL用户变量功能的基础上&#xff0c;优化了MySQL用户变量的一些原生问题&#xff0c;使…
阅读更多...
.Net6支持的操作系统版本(.net8已来，你还在用.netframework4.5吗)

.Net6支持的操作系统版本(.net8已来，你还在用.netframework4.5吗)

机缘 不知不觉,.NET8都已经面世，而我们一直还停留在.netframework4.5开发阶段，最近准备抽空研究一下.Net6，一是为了提高技术积累，一方面想着通过这次的学习，看有没有可能将老的FX版本替换到.Net6开发上，经过查找官方资料,对.Net6支持的系统版本做一个分享，方便大家后期…
阅读更多...
python-ATM机

python-ATM机

编写程序&#xff0c;实现一个具有开户、查询、取款、存款、转账、锁定、解锁、退出功能的银行管理系统。 结果展示 1.Main主方法 from zzjmxy.class7.atm import ATM from zzjmxy.class7.manager import Manager # 主面板&#xff0c;实现主要逻辑if __name__"__main__…
阅读更多...
你的AI生成物侵权了吗？

你的AI生成物侵权了吗？

你的AI生成物侵权了吗&#xff1f; 本文目录&#xff1a; 一、前置背景 1.1、什么是版权 1.2、什么是作品 1.3、什么是创作 1.4、什么是肖像权 1.5、什么是名誉 二、AI生成的作品是否具备版权&#xff1f;如果具备&#xff0c;版权应该属于谁&#xff1f; 三、AI 学习时…
阅读更多...
Hadoop进阶学习---Yarn资源调度架构

Hadoop进阶学习---Yarn资源调度架构

1.Yarn执行MR流程 1.客户端提交一个MR程序给ResourceManager(校验请求是否合法…) 2.如果请求合法,ResourceManager随机选择一个NodeManager用于生成appmaster(应用程序控制者,每个应用程序都单独有一个appmaster) 3.appmaster会主动向ResourceManager的应用管理器(applicatio…
阅读更多...
启动 AWS Academy Learner Lab【教学】（Hadoop实验）

启动 AWS Academy Learner Lab【教学】（Hadoop实验）

&#x1f525;博客主页&#xff1a; A_SHOWY&#x1f3a5;系列专栏&#xff1a;力扣刷题总结录 数据结构 云计算 第一部分 创建实例过程 首先&#xff0c;需要创建3台EC2&#xff0c;一台作主节点 (master node)&#xff0c;两台作从节点 (slaves node)。 1.镜像选择 EC2&…
阅读更多...
金蝶云星空表单插件单据体批量删除，序号自增

金蝶云星空表单插件单据体批量删除，序号自增

文章目录 金蝶云星空表单插件单据体批量删除&#xff0c;序号自增字段标识说明表单插件获取单据体数据包移除物料为空的行其他移除物料为空的行的方式&#xff0c;但是测试不通过&#xff0c;不建议使用序号重新生成测试 金蝶云星空表单插件单据体批量删除&#xff0c;序号自增…
阅读更多...
Hadoop进阶学习---HDFS分布式文件存储系统

Hadoop进阶学习---HDFS分布式文件存储系统

1.hdfs分布式文件存储的特点 分布式存储:一次写入,多次读取 HDFS文件系统可存储超大文件,时效性较差. HDFS基友硬件故障检测和自动快速恢复功能. HDFS为数据存储提供很强的扩展能力. HDFS存储一般为一次写入,多次读取,只支持追加写入,不支持随机修改. HDFS可以在普通廉价的机器…
阅读更多...
【新手解答8】深入探索 C 语言：递归与循环的应用

【新手解答8】深入探索 C 语言：递归与循环的应用

C语言的相关问题解答 写在最前面问题&#xff1a;探索递归与循环在C语言中的应用解析现有代码分析整合循环示例代码修改注意事项结论 延伸&#xff1a;递归和循环的退出条件设置解析使用递归使用循环选择适合的方法 写在最前面 一位粉丝私信交流&#xff0c;回想起了当初的我C…
阅读更多...
葡萄酒的储存条件会影响葡萄酒的陈酿吗？

葡萄酒的储存条件会影响葡萄酒的陈酿吗？

自20世纪末以来&#xff0c;葡萄酒储存有关的行业一直在增长&#xff0c;一些葡萄酒鉴赏家可能会选择将葡萄酒存放在家里的专用房间或壁橱里。 自云仓酒庄品牌雷盛红酒分享总所周知&#xff0c;瓶装葡萄酒的储存条件是会影响葡萄酒的陈酿&#xff0c;振动和热波动会加速葡萄酒的…
阅读更多...
室内外融合便携式定位终端5G+UWB+RTK

室内外融合便携式定位终端5G+UWB+RTK

一、介绍 便携式定位终端主要用于提供高精度的位置数据&#xff0c;支持室内UWB定位和室外北斗系统定位功能&#xff0c;支持5G公网和5G专网通信功能&#xff0c;便携式定位终端中超宽带(UWB)和实时动态(RTK)技术的集成代表了精确位置跟踪方面的重大进步。这款UWBRTK便携式定位…
阅读更多...
fastadmin权限树。树形下拉框

fastadmin权限树。树形下拉框

fastadmin 笔记 权限树 在构造方法中编写相应的代码 值得一提的是&#xff0c;你的表必须有 id 字段以及 pid 字段。 // 必须将结果集转换为数组$ruleList \think\Db::name("state_list")->field(createtime,updatetime, true)->order(id ASC)->select();…
阅读更多...
Vue中使用 v-for 循环遍历对象

Vue中使用 v-for 循环遍历对象

Vue中使用 v-for 循环遍历对象 start 经常使用 v-for 去遍历我们的数组&#xff0c;然后渲染页面。其实也可以遍历对象&#xff0c;下面介绍一下遍历对象的写法。 代码示例 <template><div id"app"><div v-for"(value, key) in obj" :k…
阅读更多...
【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT

【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT

习题6-1P 推导RNN反向传播算法BPTT. 习题6-2 推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度&#xff0e; 习题6-3 当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时&#xff0c; 分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法&#xff0e; 习题6-2P 设计简单RNN模型&#xff0c;分别…
阅读更多...
VSCode 配置JavaScript环境

VSCode 配置JavaScript环境

首先下载node.js&#xff0c;我的电脑是Windows10版本 之后安装node 在这里插入图片描述 安装成功 如果发现运行的时候还是报错&#xff0c;则添加环境变量试试 在Windows10版本的搜索框&#xff0c;搜索环境变量&#xff0c;点击 D:\Program Files\nodejs\ %NODE_HOME…
阅读更多...
ArcGIS平滑处理栅格数据

ArcGIS平滑处理栅格数据

一、实验背景 基于栅格数据的空间分析&#xff0c;常常需要根据特定的分析场景对栅格数据进行处理&#xff0c;如栅格数据的噪声处理。噪声是属性值具有突跃特征的像元位置&#xff0c;直接对带有噪声的栅格数据进行分析会对结果造成较大的影响。而降噪的主要方法之一是平滑&a…
阅读更多...
Vue 生成包含数字大小写字母的随机字符串

Vue 生成包含数字大小写字母的随机字符串

generateRandomID() {const characters 0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ;const idLength 30; // 字符串长度 这里生成30位的let randomID ;for (let i 0; i < idLength; i) {const randomIndex Math.floor(Math.random() * characters…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023