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前言

本文主要介绍如何在Linux Ubuntu系统使用Docker本地部署Netdata，并结合cpolar内网穿透工具实现远程访问本地服务器上的Netdata，轻松实现远程可视化监控系统的运行状态，从硬件层面到各种应用程序和服务的性能指标，无需公网IP也不用购买域名和云服务器。

在这个技术爆炸的时代，我们每天都与各种各样的科技产品打交道。对于程序员来说，服务器和操作系统就像我们的左膀右臂，但当它们突然“发脾气”时，那真是比被老板骂还心痛！想象一下这样的场景：你正在为一个即将上线的大项目加班加点地工作，突然之间，你的Linux服务器开始无响应，CPU使用率飙升到90%，内存也开始告急。这时候，你多么希望能有一个超级英雄来帮你快速定位问题所在！

别担心，今天我要介绍的这位“超级英雄”叫做Netdata！它不仅能实时监控你的系统性能，还能让你在遇到问题时迅速找到解决方案。接下来，就让我们一起看看如何在Ubuntu上轻松部署Netdata吧！

1.关于Netdata

NetData 是一款强大的、开箱即用的系统和应用实时性能监控工具。它可以监控你服务器上的几乎所有东西，从CPU使用率到网络流量，再到MySQL数据库的表现。所有这些数据都会以高度互动的形式展示在一个Web仪表板上，让你一目了然。

Github地址：GitHub - netdata/netdata：为速度而设计。自动化，轻松。监控和故障排除，转变！

为什么选择Netdata？

• 无需配置：安装后即可立即开始工作。
• 无依赖性：几乎不需要额外的软件支持。
• 实时监控：每秒更新的数据确保你总是看到最新的系统状态。
• 易于理解：即使你是新手，也能轻松上手。

以下是Netdata的特点：

• 收集来自800多个集成的数据
  操作系统指标、容器指标、虚拟机、硬件传感器、应用程序指标、OpenMetrics导出器、StatsD和日志。

• 实时、低延迟、高分辨率
  所有数据都是每秒收集的，并在数据收集后立即在 API 上提供以进行可视化（1 秒延迟，数据收集到可视化）。

• 全面的人工智能
  AI 针对收集的每个指标在边缘训练多个机器学习 （ML） 模型，并使用 AI 根据每个指标的过去行为检测异常。

• systemd-journald 日志
  包括有效地将纯文本日志（文本，csv, logfmt, json）文件转换为结构化系统日志条目（,）的工具，并直接查询系统日志文件，从而实现强大的日志可视化仪表板。Netdata代理消除了集中日志的需要，并提供了直接在*‘log2journal*``systemd-cat-native‘中处理日志的所有功能

• 像乐高积木一样，可观察性管道
  Netdata代理可以链接在一起（在父子关系中），以在基础设施中构建可观察性集中点，从而允许您在多个级别上控制数据复制和保留。

• 全自动强大的可视化

  使用NIDL（节点、实例、维度和标签）数据模型，Netdata Agent可以创建全自动仪表板，提供所有指标的相关可视化，使您可以第一眼理解任何数据集，还可以直接在仪表板上过滤、切片和切块数据，而无需学习查询语言。

  注意：Netdata UI是闭源的，但可以免费与Netdata Agents和Netdata Cloud一起使用。

• 开箱外警报
  附带数百个开箱即用的警报，用于检测常见问题和陷阱，揭示容易被忽视的问题。它支持多种通知方法，让您知道何时需要您的关注。

• 维修费用低
  在各个方面都完全自动化：自动化仪表板、开箱即用的警报、指标的自动检测和自动发现、零接触机器学习、轻松的可扩展性和高可用性以及 CI/CD 友好。

• 开放和可扩展
  Netdata 是一个模块化平台，可以以各种可能的方式进行扩展，并且还可以与其他监控解决方案很好地集成。

2.本地部署Netdata

本例使用Docker进行部署，如果没有安装Docker，可以查看这篇教程进行安装：《Docker安装教程——Linux、Windows、MacOS》

执行下方命令使用命令拉取镜像：

sudo docker pull netdata/netdata

现在我们来启动Netdata容器。在运行容器时我们需要映射端口，以便在浏览器中访问它。执行下方命令即可本地运行容器。

sudo docker run -d --name netdata -p 19999:19999 --restart always \
    -v netdataconfig:/etc/netdata \
    -v netdatalib:/var/lib/netdata \
    -v netdatacache:/var/cache/netdata \
    netdata/netdata

一切准备就绪后我们可以打开Ubuntu浏览器访问localhost:19999，就可以进入Netdata的web界面了

3.使用Netdata

现在我们来访问Netdata的主页面，可以发现看起来非常的高科技，我们点击右下角的skip und use the dashboard anonymously 进入监控页面。

再来看看监控页面，除了配色酷炫，监控项种类繁多之外，页面元素的实时响应、告警设置等都极具亮点。

4.cpolar内网穿透工具安装

不过我们目前只能在本地局域网内访问刚刚部署的Netdata，如果想不在同一局域网中时，也能在外部网络环境远程访问本地部署的Netdata，应该怎么办呢？我们可以使用cpolar内网穿透工具来实现远程访问本地服务的需求。无需公网IP，也不用设置路由器那么麻烦。

下面是安装cpolar步骤：

Cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

使用一键脚本安装命令

sudo curl https://get.cpolar.sh | sh

安装完成后，执行下方命令查看cpolar服务状态：（如图所示即为正常启动）

sudo systemctl status cpolar

Cpolar安装和成功启动服务后，在浏览器上输入ubuntu主机IP加9200端口即:【http://localhost:9200】访问Cpolar管理界面，使用Cpolar官网注册的账号登录,登录后即可看到cpolar web 配置界面,接下来在web 界面配置即可：

5.创建远程连接公网地址

登录cpolar web UI管理界面后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道：

• 隧道名称：可自定义，本例使用了: Netdata，注意不要与已有的隧道名称重复

• 协议：http

• 本地地址：19999

• 域名类型：随机域名

• 地区：选择China Top

  

创建成功后，打开左侧在线隧道列表,可以看到刚刚通过创建隧道生成了两个公网地址，接下来就可以在其他电脑（异地）上，使用任意一个地址在浏览器中访问即可。

如下图所示，成功实现使用公网地址异地远程访问本地部署的Netdata

小结

为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用cpolar生成的HTTP公网地址隧道，其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺点是网址是随机生成，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。

如果有长期使用Netdata远程使用，或者异地访问与使用其他本地部署的服务的需求，但又不想每天重新配置公网地址，还想让公网地址好看又好记并体验更多功能与更快的带宽，那我推荐大家选择使用固定的二级子域名方式来配置公网地址。

6.固定Netdata公网地址

由于以上使用cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址，24小时内会随机变化，不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化。

点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择China Top，然后设置一个二级子域名名称，填写备注信息，点击保留。

保留成功后复制保留的二级子域名地址：

登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道，点击右侧的编辑。

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

• 域名类型：选择二级子域名
• Sub Domain：填写保留成功的二级子域名
• 地区: China Top

点击更新

更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。

最后，我们使用固定的公网地址访问Netdata可以看到访问成功，一个永久不会变化的远程访问方式即设置好了。

接下来就可以随时随地进行公网访问管理Netdata了，把公网地址分享给身边的人，还可以方便团队协作。自己用的话，无需云服务器，还可以实现异地远程访问！以上就是如何在Linux Ubuntu系统Docker本地安装Netdata并实现异地远程访问，及时获取性能数据能够帮助我们快速定位问题、优化资源配置的全部过程，感谢观看！