prometheus docker-compose持久化存储映射到宿主机/data/prometheus目录

在docker-compose.yml文件中，可以使用volumes来将Prometheus的数据目录映射到宿主机上的/data/prometheus目录。具体方法如下：

version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - /data/prometheus:/prometheus/data
    command:
      - '--config.file=/prometheus/data/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus/data'

在上面的docker-compose文件中，我们将Prometheus的数据目录映射到宿主机上的/data/prometheus目录。这样，在容器启动时，Prometheus会将数据保存在这个目录中，并且在容器停止时，数据不会丢失。同时，我们也将Prometheus的配置文件（prometheus.yml）保存在数据目录中，以便容器可以在重启时恢复配置。

相关问题

prometheus docker-compose持久化存储

在Docker中使用Prometheus，可以通过docker-compose实现持久化存储。具体步骤如下：

1. 创建一个docker-compose.yml文件，在其中定义Prometheus服务和数据卷。

version: '3'

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus_data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
    ports:
      - '9090:9090'

volumes:
  prometheus_data:

在上面的配置中，我们定义了一个名为“prometheus”的服务，它使用Prometheus的官方镜像，并将配置文件和数据卷映射到宿主机上。配置文件将在后面的步骤中创建。

2. 创建Prometheus配置文件。

在宿主机上创建一个名为“prometheus.yml”的文件，并添加以下内容：

global:
  scrape_interval: 15s # 默认的采集时间为15秒
  evaluation_interval: 15s # 默认的评估时间为15秒

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter:9100'] # node-exporter的服务名为node-exporter

在上面的配置中，我们定义了两个作业（jobs）：“prometheus”和“node_exporter”。第一个作业是Prometheus自身的监控，而第二个作业是用于监控主机资源的node_exporter。

3. 启动Prometheus服务。

在命令行中进入docker-compose.yml所在的目录，并输入以下命令启动服务：

docker-compose up -d

这将在后台启动Prometheus服务，并将数据存储在名为“prometheus_data”的数据卷中。

现在，可以通过浏览器访问localhost:9090来访问Prometheus仪表板。可以在仪表板中添加监控指标并设置报警规则。

总结：

上述步骤演示了如何使用docker-compose在Docker中持久化存储Prometheus数据。通过这种方式，可以轻松地管理和监控容器化应用程序，并确保数据不会丢失。

docker-compose 快速部署Prometheus，监控docker 容器， 宿主机，ceph -- cluster集群

好的，下面是一个快速部署 Prometheus 监控 docker 容器、宿主机和 Ceph 集群的 docker-compose.yaml 文件：

version: '3'

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    ports:
      - 9090:9090
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
    depends_on:
      - node-exporter
      - cadvisor
      - ceph-exporter

  node-exporter:
    image: prom/node-exporter
    volumes:
      - /proc:/host/proc:ro
      - /sys:/host/sys:ro
      - /:/rootfs:ro
    command:
      - '--path.procfs=/host/proc'
      - '--path.sysfs=/host/sys'
      - '--collector.filesystem.ignored-mount-points=^/(sys|proc|dev|host|etc)($$|/)'

  cadvisor:
    image: google/cadvisor
    ports:
      - 8080:8080
    volumes:
      - /:/rootfs:ro
      - /var/run:/var/run:rw
      - /sys:/sys:ro
      - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro

  ceph-exporter:
    image: galexrt/ceph-exporter:latest
    environment:
      CLUSTER_NAME: mycluster
      CEPH_USERNAME: admin
      CEPH_KEYRING_BASE64: <base64-encoded ceph.client.admin.keyring>
    ports:
      - 9128:9128

其中，Prometheus 监控的配置文件 prometheus.yml 可以参考下面的示例：

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'docker'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter:9100']
        labels:
          group: 'docker'

  - job_name: 'node'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter:9100']
        labels:
          group: 'node'

  - job_name: 'cadvisor'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
      - targets: ['cadvisor:8080']
        labels:
          group: 'docker'

  - job_name: 'ceph'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
      - targets: ['ceph-exporter:9128']
        labels:
          group: 'ceph'

在这个配置文件中，我们定义了四个 job：

- prometheus：监控 Prometheus 本身的指标。
- docker：监控 Docker 容器运行时的指标。
- node：监控宿主机的指标。
- ceph：监控 Ceph 集群的指标。

对于 docker 和 node，它们都使用了 node-exporter 来收集指标。而对于 ceph，我们使用了 ceph-exporter 来收集指标。

在部署前，需要将 ceph.client.admin.keyring 文件的内容进行 base64 编码，并将编码后的内容填入 docker-compose.yaml 文件中的 CEHP_KEYRING_BASE64 环境变量中。

部署完成后，可以通过访问 http://localhost:9090 来访问 Prometheus 的 Web 界面。在这里，你可以查看所有收集到的指标，并且可以创建自己的监控规则和仪表盘。