小编给大家分享一下Docker容器可视化监控中心的搭建方法，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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准备镜像
adviser：负责收集容器的随时间变化的数据
influxdb：负责存储时序数据
grafana：负责分析和展示时序数据
部署influxdb服务
可以将其视为一个数据库服务，其确实用于存储数据。之所以选用该数据库，原因正如官网所说：
open source time series db platform for metrics & events (time series data)
下面我们将该服务部署起来
1 2 3 4 | docker run -d -p 5000:3000 \
-v ~/grafana:/var/lib/grafana \
--link=influxdb:influxdb \
--name grafana grafana/grafana
|
至此3个容器都已经启动了：
下面开始具体实验了
实战
访问grafana服务
打开localhost:5000来访问grafana的web服务，此时提示你需要登录，注意用户名和密码都是admin
登录后可以看到grafana的主页面：
看的很明显，在grafana上有好几个步骤需要做，这里install grafana已经完成了，接下来我们需要：
add data source
create dashboard
…...
add data source
点击add data source进入
然后主要是setting选项卡设置
我们需要根据实际情况来填写各项内容：
data source添加成功会予以提示
数据源添加完成以后，我们需要添加仪表盘（dashboard）
add dashboard
点击add dashboard进入
这里有很多类型的仪表盘供选择，我们选用最常用的graph就好
进入之后，点击panel title下拉列表，再选择edit进行编辑即可
在edit里面主要的就是需要添加查询的条件，继续看下文
add query editor
查询条件中我们可以选择要监控的指标：
这里选一个memory usage好了，然后要监控的容器选择grafana自身好了。
当然这里不止可以监控一个指标，也不止可以监控一个容器，更多组合我们只需要在下面并列着一个一个添加query条目就好！
最后我添加了三个监控条件，分别用于监控grafana、influxdb和cadvisor三个容器的memory usage指标，并将其同时显示于图中，怎么样是不是很直观！
这里可以摸索的设置项还有很多，比如一些坐标自定义、显示策略自定义，甚至我们还可以自定义报警策略等等
以上是“Docker容器可视化监控中心的搭建方法”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000014421844
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