本方案中采用 数据存储（InfluxDB），数据采集（Telegraf），数据展示（Grafana ）。

先简要介绍一下InfluxData这家公司。InfluxData是一家从事物联网设备数据捕捉、分析的大数据公司。InfluxDB是InfluxData的核心产品。InfluxDB是一个开源分布式时序、时间和指标数据库，使用Go语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。目前已经有超过40000个独立网站在使用InfluxDB，其中包括IBM、CISCO、ebay、NORDSTORM、Mozilla等知名公司。

一、InfluxDB的安装与部署

InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。

1、官网下载rpm文件并安装

wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.8.1.x86_64.rpmyum localinstall influxdb-1.8.1.x86_64.rpm

2、启动服务

----systemctl start influxdb    启动服务systemctl status influxdb ----查看服务状态

3、登录验证

[root@aly ~]# influxConnected to http://localhost:8086 version 1.8.1InfluxDB shell version: 1.8.1> 

4、登录数据库，创建数据库，并创建用户且授权

[root@manager ~]# influx> create database telegraf;> use telegraf;> create user "fxkj" with password '123456' with all privileges;> show users; user  admin----  -----fxkj   true>

如果，InfluxDB要开启登入认证的话，需要修改 etc/influxdb/influxdb.conf 文件中的[http]部分，将以下两个参数设置为true

[http]  # Determines whether HTTP endpoint is enabled.enabled = true  # Determines whether user authentication is enabled over HTTP/HTTPS.auth-enabled = true

修改完之后，记得重启influxdb

 systemctl restart influxdb

5、 使用用户名，密码登录

[root@aly ~]# influx -username fxkj -password '123456' Connected to http://localhost:8086 version 1.8.1InfluxDB shell version: 1.8.1> show databases;name: databasesname----_internaltelegraf> 

6、influxdb 数据库常见操作命令

创建一个新的管理员用户>>CREATE USER <username> WITH PASSWORD '<password>' WITH ALL PRIVILEGES为一个已有用户授权管理员权限GRANT ALL PRIVILEGES TO <username>取消用户权限REVOKE ALL PRIVILEGES FROM <username>展示用户及其权限SHOW USERS非管理员用户管理：创建一个新的普通用户CREATE USER <username> WITH PASSWORD '<password>'为一个已有用户授权GRANT [READ,WRITE,ALL] ON <database_name> TO <username>取消权限REVOKE [READ,WRITE,ALL] ON <database_name> FROM <username>展示用户在不同数据库上的权限SHOW GRANTS FOR <user_name>重设密码>SET PASSWORD FOR <username> = '<password>'删除用户>>DROP USER <username>       查看数据库> show databases除数据库>drop database telegraf#删除表> drop measurement cpu;#使用\切换数据库> use cpu#查看所有表> show measurements#查看表中有哪些字段>show field keys from cpu;

二、Telegraf的安装与部署

Telegraf 是实现 数据采集 的工具。Telegraf 具有内存占用小的特点，通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。

1、官网下载rpm文件并安装

wget https://dl.influxdata.com/telegraf/releases/telegraf-1.15.1-1.x86_64.rpmyum localinstall telegraf-1.15.1-1.x86_64.rpm

2、创建配置文件

修改Telegraf配置文件进行采集项的配置，配置文件默认位于/etc/telegraf/telegraf.conf 中

telegraf 官网有 Input Plugins 输出部分 对各个系统、应用、服务的监控项配的参考https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.12/plugins/plugin-list/

备份原先的配置文件 mv etc/telegraf/telegraf.conf etc/telegraf/telegraf.conf-bak

创建一个 新的配置文件， vim etc/telegraf/telegraf.conf

#interval = "10s" 表示每10秒 telegraf 采集一次数据

#flush_interval = "10s" 表示 每10秒 telegraf 往 influxdb 里插入数据

#logfile = "/tmp/telegraf.log" 定义telegraf 日志输出路径

#[[outputs.influxdb]] 输出到influxdb 中，填写 数据库地址，数据库名称，数据库账户以及密码

#[[inputs.*]] 定义的是 telegraf 收集的内容，这里 收集了 CPU, 系统负载，内存，磁盘空间，磁盘IO，网卡流量 ；fieldpass 表示只 收集 需要的这些字段，过滤其他字段（同时也减轻数据收集入库的压力） 具体的 参数可以在 telegraf 的官网查询 帮助手册

[global_tags][agent]  interval = "10s"  round_interval = true  metric_batch_size = 1000  metric_buffer_limit = 10000  collection_jitter = "0s"  flush_interval = "10s"  flush_jitter = "0s"  precision = ""  debug = false  quiet = false  logfile = "/tmp/telegraf.log"  hostname = ""  omit_hostname = false[[outputs.influxdb]]  urls = ["http://127.0.0.1:8086"]  database = "telegraf"  username = "fxkj"  password = "123456"[[inputs.cpu]]  percpu = false  totalcpu = true  collect_cpu_time = false  report_active = false   fieldpass = ["usage_idle", "usage_iowait", "usage_system", "usage_user"][[inputs.system]]fieldpass = ["load1", "load5", "load15"][[inputs.mem]]fieldpass = ["available"][[inputs.disk]]fieldpass = ["free", "inodes_free", "used_percent"]ignore_fs = ["tmpfs", "devtmpfs", "devfs", "overlay", "aufs", "squashfs"][[inputs.diskio]]fieldpass = ["read_bytes", "write_bytes", "reads","writes"][[inputs.net]]  interfaces = ["eth*"]  fieldpass = ["bytes_recv", "bytes_sent"]

3、启动服务

systemctl enable telegrafsystemctl start telegraf

4、查看telegraf刷新的日志

2020-08-03T02:46:09Z I! Loaded inputs: cpu system mem disk diskio net2020-08-03T02:46:09Z I! Loaded aggregators: 2020-08-03T02:46:09Z I! Loaded processors: 2020-08-03T02:46:09Z I! Loaded outputs: influxdb2020-08-03T02:46:09Z I! Tags enabled: host=test2020-08-03T02:46:09Z I! [agent] Config: Interval:10s, Quiet:false, Hostname:"test", Flush Interval:10s

5、登录到Influxdb 中查看收集上来的数据

[root@aly ~]# influx -username fxkj -password '123456' Connected to http://localhost:8086 version 1.8.1InfluxDB shell version: 1.8.1> use telegraf        #进入到数据库中Using database telegraf> show measurements    #查询库中所有表name: measurementsname----cpudiskdiskiomemnetsystem> select * from mem   #查看mem内存 表里的内容name: memtime                available host----                --------- ----1596423350000000000 899223552 test1596423360000000000 925679616 test1596423360000000000 899506176 test1596423370000000000 946384896 test>

可以看到采集到数据了

三、Grafana的安装与部署

1、安装Gfrafana

这里我采用docker 的方式安装

docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

2、登录Grafana web 控制台

访问：http://127.0.0.1:3000 默认账户密码 admin , 初次登录会强制让你更改密码

3、在Grafana 中添加 influxdb 数据源

点击 左侧，Configuration 选项

点击 Data Sources 中 ， Add data source

选择Influxdb 

填写数据源 ，Name 名称 (telegraf) ， URL 地址 ， 数据库名称，用户名，密码 

点击 Save & Test 对添加的数据源进行检测，显示 Data source is working 即表示成功

4、创建图标

首先创建一个dashboards 

点击左侧，+ 号 

点击 右上角 Dashboard settings 选项， name 名称 命名为 ：test

保存 Dashboard 

点击右上角 ， Add panel 选项

• 第一步： 选择数据源，选择我们刚刚创建的数据源，名称为teltegraf

• 第二步： 选择一张表 （我们采集的数据源有 mem , cpu ,disk,diskio,system,net 等这些表 ）

这里我用system 这个负载表 来演示

• 第三步： 选择 需要查询的字段 ，这里选择三个字段（load1,load5,load15 ）分别表示系统在这三个时间段的负载情况 ； 

#默认只显示一个字段，可以用过+ 号 ，增加字段

#增加alias() 可以给字段定义别名

例如： 

#Group BY 分组 选择，tag (host) 分组，如果 监控的是多台服务器，每台服务器的主机名 都不相同，就可以在一张图内 显示 多台主机 的监控信息

• 第四步：图标参数调整

#坐标轴 单位大小的定义

点击右边 AXES——>left Y , Unit 这里的单位我们选择none

#修改图表 的名称

点击 右边 settings——> panel title 修改名称 这里给这张表定义名称为 system 负载

#选择 图表 的类型

点击 右边 Visualization ，选择合适的图表 ，这里我们选择Graph 图表类型

#在 图表 下方 显示 数据（最小值，最大值，平均值，最新值 等）

点击 右边 Legend ——> Values , 这里我们选择 current 最新值

• 第五步：保存 图表

四、图表 展示

来源：

https://www.toutiao.com/i6856560121930056204/

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