Azure VM (44) 使用Azure Monitor Metric Exporter

　　《Windows Azure Platform 系列文章目录》

 

　　1.之前接触一些客户，使用Prometheus Cloud Watch Exporter，把AWS监控指标，与Prometheus整合

　　https://github.com/prometheus/cloudwatch_exporter

　　客户希望微软云Azure也提供类似的功能，能把Azure的监控指标(虚拟机、Redis PaaS等，MySQL PaaS数据等)，与Prometheus整合

　　2.目前查询下来，没有官网提供的Exporter功能，但是查询到第三方开源的解决方案：

　　https://github.com/webdevops/azure-metrics-exporter

　　3.该开源方案基于Azure SDK for Go，实现Azure Monitor Metirc Exporter功能。具体的部署方式如下：

　　4.创建Service Principle，并赋权，建议授予Azure Contributor权限，给整个订阅

　　5.安装虚拟机，本文以Azure CentOS 7.9环境为例。具体创建步骤略。

　　6.我们根据上面创建的Service Principle，在CentOS 7.9上设置环境变量。根据实际情况修改下面的内容：

　　AZURE_CLIENT_ID=""
　　AZURE_TENANT_ID=""
　　AZURE_CLIENT_SECRET=""

　　7.安装Prometheus

　　我这里使用Prometheus 2.50.1

　　https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.50.1/prometheus-2.50.1.linux-amd64.tar.gz

　　具体安装步骤略。

　　8.下载与运行Azure Monitor Metric Exporter项目

　　项目文件在：https://github.com/webdevops/azure-metrics-exporter/releases

　　我们先下载24.2.0版本：

　　https://github.com/webdevops/azure-metrics-exporter/releases/download/24.2.0/azure-metrics-exporter.linux.amd64

　　下载后运行：

nohup ./azure-metrics-exporter.linux.amd64 &

 

　　9.我们编辑prometheus.yml文件，增加下面的内容

　　(1) job_name，设置job名称

　　(2)下面的subscription，是我演示环境的订阅ID。请按照实际情况修改

　　(3)metricNamespace和metric，请按照实际需要的指标名称进行修改

　　(4)请注意下图使用的地址和端口号，为localhost:8080

　　具体指标可以参考文档：https://github.com/webdevops/azure-metrics-exporter

  - job_name: azure-metrics-storageaccount-connections
    scrape_interval: 1m
    metrics_path: /probe/metrics/list
    params:
      name: ["my_own_metric_name"]
      subscription:
      - 166157a8-9ce9-400b-91c7-1d42482b83d6
      resourceType: ["Microsoft.Storage/storageAccounts"]
      metricNamespace: ["Microsoft.Storage/storageAccounts/blobServices"]
      metric:
      - BlobCapacity
      interval: ["PT1H"]
      timespan: ["PT1H"]
      aggregation:
      - average
      - count
      # by blobtype (dimension support)
      # metricFilter: ["BlobType eq '*'"]
      metricTop: ["10"]
    static_configs:
    - targets: ["localhost:8080"]

 

　　10.我们执行下面的命令，启动Prometheus

./prometheus --config.file=prometheus.yml

 

　　11.Prometheus的默认端口为：9090

　　12.打开浏览器，查看http://ip:9090，如下图。点击Status, Target

 

　　13.下图展示的azure-metric-storageaccount-connection，就是我们在Step 9中配置的

　　

 

　　14.我们打开上图的exporter端口，这里以我的演示环境为例。链接地址略。

　　15.显示结果为，包含我订阅下所有存储账户名称，及存储账户的容量大小：

# HELP my_own_metric_name Azure monitor insight metric
# TYPE my_own_metric_name gauge
my_own_metric_name{aggregation="average",interval="PT1H",metric="BlobCapacity",resourceGroup="cdn-rg",resourceID="/subscriptions/166157a8-9ce9-400b-91c7-1d42482b83d6/resourcegroups/cdn-rg/providers/microsoft.storage/storageaccounts/leicdnoriginalstorage",resourceName="leicdnoriginalstorage",subscriptionID="166157a8-9ce9-400b-91c7-1d42482b83d6",subscriptionName="leizhang-non-prod",tag_owner="",timespan="PT1H",unit="Bytes"} 33835
my_own_metric_name{aggregation="average",interval="PT1H",metric="BlobCapacity",resourceGroup="cloud-shell-storage-southeastasia",resourceID="/subscriptions/166157a8-9ce9-400b-91c7-1d42482b83d6/resourcegroups/cloud-shell-storage-southeastasia/providers/microsoft.storage/storageaccounts/cs110032002647d220b",resourceName="cs110032002647d220b",subscriptionID="166157a8-9ce9-400b-91c7-1d42482b83d6",subscriptionName="leizhang-non-prod",tag_owner="",timespan="PT1H",unit="Bytes"} 0
my_own_metric_name{aggregation="average",interval="PT1H",metric="BlobCapacity",resourceGroup="fw-hybrid-test",resourceID="/subscriptions/166157a8-9ce9-400b-91c7-1d42482b83d6/resourcegroups/fw-hybrid-test/providers/microsoft.storage/storageaccounts/niostoragetest01",resourceName="niostoragetest01",subscriptionID="166157a8-9ce9-400b-91c7-1d42482b83d6",subscriptionName="leizhang-non-prod",tag_owner="",timespan="PT1H",unit="Bytes"} 0
my_own_metric_name{aggregation="average",interval="PT1H",metric="BlobCapacity",resourceGroup="lab-rg",resourceID="/subscriptions/166157a8-9ce9-400b-91c7-1d42482b83d6/resourcegroups/lab-rg/providers/microsoft.storage/storageaccounts/leiadls",resourceName="leiadls",subscriptionID="166157a8-9ce9-400b-91c7-1d42482b83d6",subscriptionName="leizhang-non-prod",tag_owner="",timespan="PT1H",unit="Bytes"} 1104
my_own_metric_name{aggregation="average",interval="PT1H",metric="BlobCapacity",resourceGroup="lab-rg",resourceID="/subscriptions/166157a8-9ce9-400b-91c7-1d42482b83d6/resourcegroups/lab-rg/providers/microsoft.storage/storageaccounts/leilabstorage01",resourceName="leilabstorage01",subscriptionID="166157a8-9ce9-400b-91c7-1d42482b83d6",subscriptionName="leizhang-non-prod",tag_owner="",timespan="PT1H",unit="Bytes"} 34272

 

　　这就是我的环境i的5个存储对象，如下图：

 

　　16.Azure Monitor Metric Exporter还提供调试的功能，我们可以执行：

nohup ./azure-metrics-exporter.linux.amd64 --development.webui &

 

　　17.Azure metric exporter提供web 界面进行查询。以我的环境为例，打开链接：http://20.52.9.41:8080/query。我们可以在下面进行调试：