zabbix 集成 prometheus 数据

一、概述

Zabbix和Prometheus都是开源监控系统,它们具有不同的特点和优势,因此很多人希望将它们集成在一起,以便充分利用它们的功能。以下是将Zabbix和Prometheus集成的一些步骤:

  1. 安装和配置Prometheus:在安装和配置Prometheus之前,需要先确定您要监控的目标。可以是主机、容器、服务等等。安装和配置Prometheus的过程可以参考其官方文档。
  2. 配置Prometheus exporter:Prometheus exporter是一个用于将应用程序指标暴露给Prometheus的代理程序。您需要配置exporter以将指标发送到Prometheus。例如,如果您要监控MySQL数据库,则可以使用mysqld_exporter。
  3. 配置Zabbix:安装并配置Zabbix服务器和代理程序。如果您已经使用Zabbix监控您的环境,则可以跳过此步骤。
  4. 安装和配置Zabbix插件:Zabbix插件是一个用于将Prometheus指标导入Zabbix的代理程序。您需要下载和安装Zabbix插件,并将其配置为将指标从Prometheus发送到Zabbix。
  5. 创建监控项:使用Zabbix创建监控项,以便显示从Prometheus收集的指标。在监控项中,您可以定义触发器、报警等等。
  6. 创建图形:使用Zabbix创建图形以显示从Prometheus收集的指标。

Zabbix 架构:

Prometheus 架构:

在这里插入图片描述

二、zabbix对Prometheus的支持分为两种

Zabbix对Prometheus的支持可以分为以下两种方式:

  1. Prometheus监控项:这种方式允许Zabbix直接从Prometheus获取监控指标,并将其显示在Zabbix监控仪表板中。您可以在Zabbix中创建Prometheus监控项,并定义触发器、报警等。这种方式需要在Zabbix中安装Prometheus exporter,以便将Prometheus指标暴露给Zabbix。
  2. 通过配置自动发现获取prometheus监控数据。

这两种方式都具有一定的优缺点,因此选择哪种方式取决于您的具体需求和偏好。使用Prometheus监控项可能更加简单和直接,但在性能和灵活性方面可能不如Zabbix插件。使用Zabbix插件可以在Zabbix中集中处理和管理所有监控指标,但需要更多的配置和管理工作。

三、两种方式配置

1)Prometheus 监控项

第一步:先准备Prometheus数据源(http://192.168.182.138:31672/metrics)

img

第二步:在zabbix页面添加主机、应用集及监控项

1、配置监控项

img

2、数据类型选择:浮点数

img

3、配置进程

参数框内输入: node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="system"}

img

第一种方式配置完成,可以查看最新数据

2)Prometheus to json(通过配置自动发现获取prometheus监控数据)

1、添加监控项

img

2、选择数据类型(就是存储整个源数据):文本

img

3、添加自动发现规则

imgimg

3、添加进程

  • 进程中的参数通过promeQL语法获取我们想要的数据:node_filesystem_free_bytes{device=".*",fstype=".*",mountpoint=~".*"}

4、录制宏

$.labels['device']
$.labels['fstype']
$['help']
$['name']
$.labels['mountpoint']

img

5、新建【监控项原型】

名称:Free Bytes For {#FILESYSTEM}

键值:node_filesystem_free_bytes[{#FILESYSTEM},{#FSTYPE},{#MOUNTPOINT}]

img

6、添加【进程】

参数:node_filesystem_free_bytes{device="{#FILESYSTEM}",fstype="{#FSTYPE}",mountpoint="{#MOUNTPOINT}"}

img

第二种方式配置完成,可以查看最新数据

img

以上就是这两种方式的简单配置,这里只是针对部分指标采集,自己可以根据规律进行扩展,采集其它的指标数据~

这里只是简单的介绍了这两种集成方式,有任何疑问欢迎给我留言,后续会更新相关技术文章,也可关注我的公众号【大数据与云原生技术分享】加群或私信沟通~

posted @ 2023-04-17 23:45  大数据老司机  阅读(461)  评论(0编辑  收藏  举报