Prometheus数据可视化
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Prometheus自带了一个web服务，包括一个默认的dashboard，可以使用表达式查询并进行图表可视化，默认服务的地址为：
如下图：
自带的web展示一般只用于表达式快速输入或者临时调试，因为默认服务没有鉴权，且图表表达能力有限，因此不会作为线上可视化方案，正式的监控数据可视化一般使用Grafana来配套
prometheus可视化方案：
自带web服务：在验证指标时是非常好用的，grafana虽然是作为可视化展示，但一般是先确认表达式，才去配置到grafana面板
grafana可视化
使用docker运行：
账号：admin 密码：admin
第一步：配置数据源
进入grafana后，第一步需要配置数据源，grafana默认支持prometheus作为数据源，因此Type直接选择Prometheus
数据源配置后，点击save&test，可以验证数据源是否可用：
第二步：配置面板：
点击左侧的加号，可以添加面板(dashboard)，并在该面板中添加各种类型的图表。
对于面板，可以设置变量，用于下拉框筛选等场景，如设置机器变量：节点信息
然后使用该变量，配置查询语句：得到各节点的cpu使用率
配置完成后，可以出现类似图表，可以点击分享按钮，将本面板分享为json文件
也可以筛选时间周期，设置自动刷新
上图的json文件如下，仅供参考(需要安装node-exporter)
:官方给的一种选择，使用go templete来实现，使用难度较大，不太推荐
：开源项目，不算是监控图，可以做集群实时流量的可视化。
是一个开源的图表可视化系统，简单说图表配置比较方便、生成的图表比较漂亮。并且模板众多，默认支持了prometheus作为数据源，也是prometheus官方推荐方案
这里只对grafana做简单介绍，更多详细的内容参考
grafana是很成熟的(商业)项目，可以在官网，或者在自己build为镜像。
主要的配置文件为conf文件夹下的，常用的配置可以配置在文件中，如果是docker运行或者在k8s中运行，可以使用，传入全局变量，将覆盖原有的defaults.ini配置。
访问：
Http的url地址为prometheus的服务地址，如果是同一个pod内，可以127.0.0.1:9090，不同pod的话，可以使用svc地址：
json文件：
本文为容器监控实践系列文章，完整内容见：
