{"id":7327,"date":"2023-12-07T16:24:35","date_gmt":"2023-12-07T16:24:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.webhi.com\/how-to\/?p=7327"},"modified":"2023-12-07T16:24:37","modified_gmt":"2023-12-07T16:24:37","slug":"surveillance-docker-prometheus-cadvisor-node-exporter-grafana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.webhi.com\/how-to\/fr\/surveillance-docker-prometheus-cadvisor-node-exporter-grafana\/","title":{"rendered":"Surveillance Docker avec Prometheus, cAdvisor, Node Exporter et Grafana"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"675\" src=\"https:\/\/www.webhi.com\/how-to\/gilrogre\/2023\/12\/docker_monitoring_fr.jpg\" alt=\"Docker avec Prometheus, cAdvisor, Node Exporter et Grafana ubuntu debian centos redhat\" class=\"wp-image-7334\" srcset=\"https:\/\/www.webhi.com\/how-to\/gilrogre\/2023\/12\/docker_monitoring_fr.jpg 1200w, https:\/\/www.webhi.com\/how-to\/gilrogre\/2023\/12\/docker_monitoring_fr-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.webhi.com\/how-to\/gilrogre\/2023\/12\/docker_monitoring_fr-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/www.webhi.com\/how-to\/gilrogre\/2023\/12\/docker_monitoring_fr-768x432.jpg 768w, https:\/\/www.webhi.com\/how-to\/gilrogre\/2023\/12\/docker_monitoring_fr-150x84.jpg 150w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"introduction\">Introduction<\/h2>\n\n\n\n<p>\u00c0 mesure que les entreprises adoptent des conteneurs Docker pour am\u00e9liorer l&#8217;efficacit\u00e9 et la rapidit\u00e9 du d\u00e9ploiement des applications, la surveillance et l&#8217;observabilit\u00e9 deviennent de plus en plus critiques pour l&#8217;ex\u00e9cution des conteneurs en production. La surveillance fournit des mesures, des journaux et des informations pr\u00e9cieuses sur les performances des applications et de l&#8217;infrastructure. Cela permet aux \u00e9quipes de d\u00e9panner les probl\u00e8mes de mani\u00e8re proactive avant qu&#8217;ils n&#8217;aient un impact en aval, ainsi que d&#8217;optimiser l&#8217;utilisation et les d\u00e9penses consacr\u00e9es aux ressources containeris\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans ce guide complet, nous allons mettre en place une pile de surveillance open source int\u00e9gr\u00e9e pour visualiser les mesures d&#8217;h\u00f4te et de conteneur Docker \u00e0 l&#8217;aide de :<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Prometheus<\/strong>&nbsp;: une base de donn\u00e9es de s\u00e9ries temporelles open source populaire pour le stockage et l&#8217;interrogation de mesures num\u00e9riques<\/li>\n\n\n\n<li><strong>cAdvisor<\/strong>&nbsp;: un utilitaire qui collecte les donn\u00e9es d&#8217;utilisation des ressources et de performances des conteneurs en cours d&#8217;ex\u00e9cution<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Node Exporter<\/strong>&nbsp;: expose les mesures mat\u00e9rielles et OS des serveurs physiques et virtuels Docker<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Grafana<\/strong>&nbsp;: tableaux de bord et graphiques riches en fonctionnalit\u00e9s pour l&#8217;analyse et la visualisation<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Collectivement, ces outils fournissent une observabilit\u00e9 de bout en bout dans les environnements containeris\u00e9s, de l&#8217;infrastructure physique aux applications en cours d&#8217;ex\u00e9cution. Nous allons les d\u00e9ployer avec Docker et configurer l&#8217;ingestion de mesures, le stockage, l&#8217;interrogation et le tableau de bord pour comprendre exactement comment les conteneurs utilisent les ressources h\u00f4tes au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"pourquoi-surveiller-les-conteneurs-et-les-h%C3%B4tes\">Pourquoi surveiller les conteneurs et les h\u00f4tes ?<\/h3>\n\n\n\n<p>Tout d&#8217;abord, pourquoi la surveillance est-elle si importante pour l&#8217;infrastructure de conteneurs ?<\/p>\n\n\n\n<p>Au fur et \u00e0 mesure que les applications sont empaquet\u00e9es dans des conteneurs portables et isol\u00e9s, elles se r\u00e9partissent sur des pools de plus en plus fluides d&#8217;h\u00f4tes containeris\u00e9s virtuels comme des n\u0153uds dans un cluster.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Cette architecture \u00e9ph\u00e9m\u00e8re introduit des d\u00e9fis de visibilit\u00e9, notamment :<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Comprendre comment les conteneurs utilisent les ressources physiques comme le CPU, la m\u00e9moire, le disque et le r\u00e9seau<\/li>\n\n\n\n<li>Cartographier quels conteneurs s&#8217;ex\u00e9cutent sur quels h\u00f4tes au fil du temps<\/li>\n\n\n\n<li>Mettre en corr\u00e9lation les performances des applications avec des mesures de ressources de plus bas niveau<\/li>\n\n\n\n<li>Identifier les tendances et les pics d&#8217;utilisation pour \u00e9viter la surutilisation<\/li>\n\n\n\n<li>R\u00e9gler les configurations et les placements de conteneurs en fonction du comportement<\/li>\n\n\n\n<li>\u00c9tablir des alertes pour d\u00e9tecter les anomalies ou les probl\u00e8mes<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Bien que la containerisation apporte des avantages architecturaux gr\u00e2ce \u00e0 un couplage l\u00e2che et \u00e0 la portabilit\u00e9, l&#8217;environnement devient de plus en plus complexe d&#8217;un point de vue op\u00e9rationnel.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>En collectant, stockant et tra\u00e7ant des mesures de s\u00e9ries temporelles d\u00e9taill\u00e9es, nous regagnons de la visibilit\u00e9, notamment :<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Surveillance des ressources en temps r\u00e9el avec ventilation par h\u00f4te, conteneur, espace de noms<\/li>\n\n\n\n<li>Analyse des tendances historiques pour la planification des capacit\u00e9s et l&#8217;optimisation<\/li>\n\n\n\n<li>Alertes bas\u00e9es sur des mesures lorsque des seuils sont d\u00e9pass\u00e9s<\/li>\n\n\n\n<li>Corr\u00e9lation entre les temps de r\u00e9ponse des applications et les caract\u00e9ristiques de plus bas niveau<\/li>\n\n\n\n<li>Tableaux de bord pour comprendre l&#8217;infrastructure d&#8217;un seul coup d&#8217;\u0153il<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Comprendre exactement comment les applications consomment les ressources permet une exploitation plus efficace, des r\u00e9ponses automatis\u00e9es et aide \u00e0 pr\u00e9venir l&#8217;instabilit\u00e9 due \u00e0 la surutilisation ou aux goulets d&#8217;\u00e9tranglement des ressources.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"conditions-pr%C3%A9alables\">Conditions pr\u00e9alables<\/h2>\n\n\n\n<p>Pour suivre toutes les composantes, vous aurez besoin de :<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Un serveur Linux ex\u00e9cutant Docker avec la derni\u00e8re version de Docker Compose<\/li>\n\n\n\n<li>Autorisation du d\u00e9mon Docker pour l&#8217;\u00e9criture de mesures \u00e0 partir des exportateurs<\/li>\n\n\n\n<li>Ports 9090, 9100 et 3000 accessibles depuis les outils de surveillance<\/li>\n\n\n\n<li>Connaissances de base en administration Linux et Docker<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Pour plus de commodit\u00e9, nous utiliserons un syst\u00e8me Ubuntu 20.04. Mais toute distribution Linux moderne devrait bien fonctionner.<\/p>\n\n\n\n<p>Explorons maintenant comment connecter l&#8217;ingestion de mesures Prometheus et les tableaux de bord visualis\u00e9s pour les environnements de conteneurs !<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"%C3%A9tape-1---cr%C3%A9er-un-r%C3%A9seau-docker-isol%C3%A9-pour-la-surveillance\">\u00c9tape 1 &#8211; Cr\u00e9er un r\u00e9seau Docker isol\u00e9 pour la surveillance<\/h2>\n\n\n\n<p>Tout d&#8217;abord, cr\u00e9ez un r\u00e9seau pont d\u00e9fini par l&#8217;utilisateur pour la communication entre les services de surveillance en utilisant :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code lang=\"bash\" class=\"language-bash\">$ docker network create monitoring-net<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Cela permet d&#8217;exposer les services sur des noms d&#8217;h\u00f4tes coh\u00e9rents au lieu d&#8217;adresses IP dynamiques qui peuvent changer :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code lang=\"bash\" class=\"language-bash\">prometheus  \ngrafana\ncadvisor\nnode-exporter<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Maintenant, ex\u00e9cutez chaque service connect\u00e9 \u00e0 ce r\u00e9seau pour une connectivit\u00e9 simplifi\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"%C3%A9tape-2---configurer-la-base-de-donn%C3%A9es-de-s%C3%A9ries-temporelles-prometheus\">\u00c9tape 2 &#8211; Configurer la base de donn\u00e9es de s\u00e9ries temporelles Prometheus<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/prometheus.io\/\">Prometheus<\/a>&nbsp;est une base de donn\u00e9es de s\u00e9ries temporelles sp\u00e9cialis\u00e9e optimis\u00e9e pour ing\u00e9rer et interroger des mesures num\u00e9riques comme des compteurs, des jauges et des histogrammes m\u00eame \u00e0 grande \u00e9chelle ou \u00e0 forte cardinalit\u00e9. Il r\u00e9cup\u00e8re et stocke des mesures num\u00e9riques \u00e0 des intervalles r\u00e9guliers au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n<p>Prometheus s&#8217;ex\u00e9cute bien dans des conteneurs et s&#8217;int\u00e8gre aux environnements Docker \u00e0 l&#8217;aide d&#8217;exportateurs fournissant des mesures sur les conteneurs, les images, les volumes, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>Tirez l&#8217;image du serveur Prometheus le plus r\u00e9cent :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code lang=\"bash\" class=\"language-bash\">$ docker pull prom\/prometheus:latest<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Ensuite, cr\u00e9ez un r\u00e9pertoire pour la persistance entre les red\u00e9marrages du conteneur :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code lang=\"bash\" class=\"language-bash\">$ mkdir -p \/prometheus-data  <\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Nous devons d\u00e9finir un fichier de configuration Prometheus pour d\u00e9couvrir ce qu&#8217;il faut surveiller. Cr\u00e9ez-le dans&nbsp;<code>\/prometheus-data\/prometheus.yml<\/code>&nbsp;sur votre h\u00f4te avec les d\u00e9finitions de t\u00e2ches initiales :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code lang=\"yaml\" class=\"language-yaml\">global:\n  scrape_interval: 10s\n  external_labels:\n    monitor: production-01\n\nscrape_configs:\n\n  - job_name: 'prometheus'\n    scrape_interval: 5s\n    static_configs:\n      - targets: ['localhost:9090']\n\n  - job_name: 'cadvisor'\n    scrape_interval: 5s\n    static_configs:\n      - targets: ['cadvisor:8080']\n\n  - job_name: 'node'\n    scrape_interval: 5s \n    static_configs:\n      - targets: ['node-exporter:9100']<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Cela configure la connectivit\u00e9 \u00e0 :<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>M\u00e9triques auto-Prometheus<\/strong>&nbsp;sur le port 9090<\/li>\n\n\n\n<li><strong>cAdvisor<\/strong>&nbsp;exposant les mesures de conteneur sur 8080<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Node Exporter<\/strong>&nbsp;pour les mesures du syst\u00e8me d&#8217;exploitation h\u00f4te sur 9100<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Nous d\u00e9finirons ces services ensuite.<\/p>\n\n\n\n<p>Enfin, ex\u00e9cutez le serveur Prometheus en mode d\u00e9tach\u00e9 :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code lang=\"bash\" class=\"language-bash\">$ docker run -d --name=prometheus \\\n    --network=monitoring-net \\ \n    -p 9090:9090 \\\n    -v=\/prometheus-data:\/prometheus-data \\\n    prom\/prometheus:latest \\ \n    --config.file=\/prometheus-data\/prometheus.yml<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Cela lance Prometheus connect\u00e9 au r\u00e9seau de surveillance, charge le fichier de configuration et le volume persistant.<\/p>\n\n\n\n<p>Vous pouvez acc\u00e9der \u00e0 l&#8217;interface utilisateur Prometheus sur&nbsp;<code>http:\/\/&lt;server-ip&gt;:9090<\/code>. Nous int\u00e9grerons Grafana sous peu pour les tableaux de bord.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"%C3%A9tape-3---installer-cadvisor-pour-les-mesures-de-conteneur\">\u00c9tape 3 &#8211; Installer cAdvisor pour les mesures de conteneur<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/google\/cadvisor\">cAdvisor<\/a>&nbsp;(Container Advisor) est un utilitaire permettant de collecter, d&#8217;agr\u00e9ger, de traiter et d&#8217;exporter des&nbsp;<strong>mesures de performances et d&#8217;utilisation des ressources<\/strong>&nbsp;\u00e0 partir de conteneurs en cours d&#8217;ex\u00e9cution.<\/p>\n\n\n\n<p>Par exemple, cAdvisor expose des statistiques d&#8217;utilisation du CPU, de la m\u00e9moire, du syst\u00e8me de fichiers et du r\u00e9seau par conteneur. Cela permet de comprendre combien de ressources les conteneurs utilisent par rapport \u00e0 leurs machines h\u00f4tes au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n<p>cAdvisor s&#8217;ex\u00e9cute en tant que daemonset sur chaque n\u0153ud d&#8217;un cluster pour surveiller l&#8217;utilisation des ressources. Ici, nous l&#8217;ex\u00e9cuterons en standalone avec Docker.<\/p>\n\n\n\n<p>Tirez l&#8217;image cAdvisor la plus r\u00e9cente :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code lang=\"bash\" class=\"language-bash\">$ docker pull gcr.io\/cadvisor\/cadvisor:latest <\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Lancez ensuite l&#8217;agent cAdvisor sous forme de conteneur :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code lang=\"bash\" class=\"language-bash\">$ docker run \\\n  --name=cadvisor \\ \n  --network=monitoring-net \\\n  --volume=\/:\/rootfs:ro \\\n  --volume=\/var\/run:\/var\/run:rw \\\n  --volume=\/sys:\/sys:ro \\ \n  --volume=\/var\/lib\/docker\/:\/var\/lib\/docker:ro \\\n  --publish=8080:8080 \\ \n  --detach=true \\\n  gcr.io\/cadvisor\/cadvisor:latest  <\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Cela ex\u00e9cute cAdvisor avec acc\u00e8s \u00e0 :<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Syst\u00e8me de fichiers h\u00f4te<\/strong>&nbsp;pour collecter l&#8217;utilisation du stockage par conteneur dans&nbsp;<code>\/<\/code><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Socket Docker<\/strong>&nbsp;pour collecter des mesures d\u00e9taill\u00e9es sur les conteneurs en cours d&#8217;ex\u00e9cution<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Informations h\u00f4te<\/strong>&nbsp;comme le processeur\/la m\u00e9moire via&nbsp;<code>\/sys<\/code><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>cAdvisor r\u00e9cup\u00e8re ces sources et expose des mesures agr\u00e9g\u00e9es sur le port 8080.<\/p>\n\n\n\n<p>Prometheus d\u00e9couvrira automatiquement les mesures cAdvisor sur notre r\u00e9seau de surveillance.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"%C3%A9tape-4---installation-de-node-exporter-sur-les-h%C3%B4tes-docker\">\u00c9tape 4 &#8211; Installation de Node Exporter sur les h\u00f4tes Docker<\/h2>\n\n\n\n<p>Alors que cAdvisor expose des mesures sur les conteneurs en cours d&#8217;ex\u00e9cution,&nbsp;<a href=\"https:\/\/github.com\/prometheus\/node_exporter\">Node Exporter<\/a>&nbsp;collecte les mesures du syst\u00e8me d&#8217;exploitation et du mat\u00e9riel des h\u00f4tes Docker eux-m\u00eames, telles que l&#8217;utilisation du processeur, de la m\u00e9moire, du disque, du r\u00e9seau, des services systemd, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>Cela r\u00e9v\u00e8le les probl\u00e8mes de performances et de saturation qui pourraient avoir un impact sur les applications comme le syst\u00e8me d&#8217;exploitation ou le mat\u00e9riel physique.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c0 l&#8217;aide de Docker, lancez node-exporter de la m\u00eame mani\u00e8re :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code lang=\"bash\" class=\"language-bash\">$ docker run -d \\\n  --name=node-exporter \\   \n  --network=monitoring-net \\\n  -p 9100:9100 \\   \n  prom\/node-exporter:latest  <\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Cela expose les mesures d&#8217;h\u00f4te sur le port 9100. Prometheus les d\u00e9couvrira pour les scraper dans des mesures comme :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code lang=\"bash\" class=\"language-bash\">node_cpu_seconds_total {mode=\"idle\"}\nnode_memory_MemAvailable_bytes\nnode_network_transmit_bytes_total<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Nous disposons maintenant de 2 pipelines envoyant des mesures syst\u00e8me et conteneur dans Prometheus.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"%C3%A9tape-5---installer-grafana-pour-une-belle-visualisation-des-donn%C3%A9es\">\u00c9tape 5 &#8211; Installer Grafana pour une belle visualisation des donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n<p>Les nombres bruts de mesures dans Prometheus peuvent \u00eatre difficiles \u00e0 interpr\u00e9ter dans l&#8217;interface CLI ou UI. Pour une meilleure analyse,&nbsp;<a href=\"https:\/\/grafana.com\/\">Grafana<\/a>&nbsp;fournit des tableaux de bord de donn\u00e9es flexibles avec des graphiques, des jauges et des ventilations m\u00e9langeant plusieurs mesures.<\/p>\n\n\n\n<p>Tirez et ex\u00e9cutez l&#8217;image Grafana officielle :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code lang=\"bash\" class=\"language-bash\">$ docker run -d \\\n  --name=grafana \\  \n  -p 3000:3000 \\    \n  --network=monitoring-net \\ \n  grafana\/grafana:latest<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Cela ex\u00e9cute Grafana connect\u00e9 \u00e0 nos services de surveillance sur le port 3000.<\/p>\n\n\n\n<p>Acc\u00e9dez \u00e0&nbsp;<code>http:\/\/&lt;server-ip&gt;:3000<\/code>&nbsp;et connectez-vous \u00e0 Grafana \u00e0 l&#8217;aide des informations d&#8217;identification par d\u00e9faut :<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Nom d&#8217;utilisateur : admin<\/li>\n\n\n\n<li>Mot de passe : admin<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Configurons la source de donn\u00e9es Prometheus ensuite&#8230;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"%C3%A9tape-6---configurer-la-source-de-donn%C3%A9es-prometheus-dans-grafana\">\u00c9tape 6 &#8211; Configurer la source de donn\u00e9es Prometheus dans Grafana<\/h2>\n\n\n\n<p>Dans le menu lat\u00e9ral de Grafana, cliquez sur \u00ab Configuration \u00bb puis sur \u00ab Sources de donn\u00e9es \u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>Ici, vous pouvez g\u00e9rer les connexions aux bases de donn\u00e9es de surveillance comme Prometheus, Graphite, InfluxDB, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>S\u00e9lectionnez \u00ab Ajouter une source de donn\u00e9es \u00bb et d\u00e9finissez les champs suivants :<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Nom : Prometheus<\/li>\n\n\n\n<li>Type : Prometheus<\/li>\n\n\n\n<li>URL :&nbsp;<code>http:\/\/prometheus:9090<\/code><\/li>\n\n\n\n<li>Acc\u00e8s : Proxy<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Cliquez ensuite sur \u00ab Enregistrer et tester \u00bb. Grafana a maintenant acc\u00e8s \u00e0 toutes les mesures stock\u00e9es dans Prometheus !<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"%C3%A9tape-7---importer-des-mod%C3%A8les-de-tableau-de-bord\">\u00c9tape 7 &#8211; Importer des mod\u00e8les de tableau de bord<\/h2>\n\n\n\n<p>Plut\u00f4t que de cr\u00e9er des tableaux de bord compl\u00e8tement from scratch, nous pouvons tirer parti de l&#8217;\u00e9cosyst\u00e8me communautaire de tableaux de bord Grafana avec des mod\u00e8les pr\u00e9d\u00e9finis.<\/p>\n\n\n\n<p>Survolez l&#8217;ic\u00f4ne &#8220;+&#8221; dans le menu de gauche et s\u00e9lectionnez \u00ab Importer \u00bb. Saisissez ensuite l&#8217;ID de tableau de bord&nbsp;<strong>1860<\/strong>&nbsp;qui g\u00e8re les conteneurs, ou&nbsp;<strong>893<\/strong>&nbsp;pour la vue h\u00f4te Docker.<\/p>\n\n\n\n<p>Grafana importe ces mod\u00e8les pr\u00e9-remplis avec des graphiques et des ventilations pour notre nouvelle source de donn\u00e9es Prometheus. Personnalisez-les ou \u00e9tendez-les avec des tableaux de bord plus cibl\u00e9s !<\/p>\n\n\n\n<p>Votre instance Grafana devrait maintenant disposer de tableaux de bord \u00e9clairants pour :<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Mesures d&#8217;utilisation des ressources par conteneur<\/li>\n\n\n\n<li>Statistiques de l&#8217;OS h\u00f4te, processeur, m\u00e9moire et Docker<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Prometheus et Grafana fournissent d\u00e9sormais des pipelines de bout en bout pour les donn\u00e9es, le stockage et la visualisation des environnements de conteneurs. Ensuite, discutons de la fonctionnalit\u00e9 administrative pour maintenir et mettre \u00e0 l&#8217;\u00e9chelle notre nouvelle pile de surveillance.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"administration-des-services-de-surveillance\">Administration des services de surveillance<\/h2>\n\n\n\n<p>Maintenant que vous avez Prometheus, Node Exporter, cAdvisor et Grafana en cours d&#8217;ex\u00e9cution, voici les meilleures pratiques pour les administrer sur le long terme.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"persistance-de-lhistorique-des-mesures-prometheus\">Persistance de l&#8217;historique des mesures Prometheus<\/h3>\n\n\n\n<p>Par d\u00e9faut, Prometheus stocke les mesures localement sur le disque, ce qui limite la capacit\u00e9 et la durabilit\u00e9. Pour les syst\u00e8mes de production, utilisez un stockage distant pour conserver l&#8217;historique plus longtemps pour une meilleure analyse des tendances et planification des capacit\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<p>Les magasins \u00e0 long terme compatibles avec Prometheus populaires incluent :<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Stockage Blob Azure<\/li>\n\n\n\n<li>AWS S3<\/li>\n\n\n\n<li>Cloud Storage Google<\/li>\n\n\n\n<li>Thanos<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Configurez-les sous les sections&nbsp;<code>remote_write:<\/code>&nbsp;et&nbsp;<code>remote_read:<\/code>&nbsp;de&nbsp;<code>prometheus.yml<\/code>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"conservation-de-lhistorique-des-tableaux-de-bord-dans-grafana\">Conservation de l&#8217;historique des tableaux de bord dans Grafana<\/h3>\n\n\n\n<p>Pour conserver l&#8217;historique des tableaux de bord entre les red\u00e9marrages de Grafana, configurez une base de donn\u00e9es comme PostgreSQL ou MySQL sous \u00ab Configuration &#8211; Sources de donn\u00e9es &#8211; Base de donn\u00e9es Grafana \u00bb. Synchronisez les tableaux de bord de surveillance avec le contr\u00f4le de version source pour l&#8217;historique des versions.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"limitation-de-la-cardinalit%C3%A9-des-donn%C3%A9es\">Limitation de la cardinalit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n<p>En raison du volume \u00e9lev\u00e9 de mesures possibles par conteneur, surveillez les explosions de \u00ab cardinalit\u00e9 des mesures \u00bb. Filtrez soigneusement avec le r\u00e9\u00e9tiquetage des mesures pour contr\u00f4ler la croissance du stockage. La suppression de mesures moins pr\u00e9cieuses peut am\u00e9liorer les performances.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"partitionnement-horizontal\">Partitionnement horizontal<\/h3>\n\n\n\n<p>Pour distribuer la charge \u00e0 mesure que les environnements s&#8217;agrandissent, ex\u00e9cutez plusieurs pods Prometheus dans un StatefulSet avec des configurations de hashring ou de f\u00e9d\u00e9ration. De m\u00eame, Grafana peut \u00eatre hautement disponible gr\u00e2ce aux contr\u00f4leurs de r\u00e9plication.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"r%C3%A9sum%C3%A9\">R\u00e9sum\u00e9<\/h2>\n\n\n\n<p>Dans ce guide, nous avons construit une pile de surveillance compl\u00e8te pour les h\u00f4tes Docker et les parcs de conteneurs, comprenant :<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Prometheus<\/strong>&nbsp;: base de donn\u00e9es centrale de mesures r\u00e9cup\u00e9rant et stockant les statistiques de conteneur\/h\u00f4te<\/li>\n\n\n\n<li><strong>cAdvisor<\/strong>&nbsp;: collecte l&#8217;utilisation des ressources des conteneurs en cours d&#8217;ex\u00e9cution<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Node Exporter<\/strong>&nbsp;: collecte les mesures du syst\u00e8me d&#8217;exploitation et du mat\u00e9riel des serveurs<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Grafana<\/strong>&nbsp;: visualisation des mesures via des tableaux de bord perspicaces<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ensemble, ces outils fournissent une visibilit\u00e9 et des alertes de bout en bout pour d\u00e9tecter les anomalies dans les environnements de conteneurs dynamiques.<\/p>\n\n\n\n<p>Maintenant que vous disposez d&#8217;une base de surveillance op\u00e9rationnelle, les prochaines \u00e9tapes possibles sont les suivantes :<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Int\u00e9gration des donn\u00e9es de journal dans Elasticsearch pour corr\u00e9ler les traces avec les mesures<\/li>\n\n\n\n<li>Construction de r\u00e8gles d&#8217;alerte et de webhooks dans Prometheus et Grafana<\/li>\n\n\n\n<li>Mise \u00e0 l&#8217;\u00e9chelle automatique des conteneurs en fonction de l&#8217;utilisation avec Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler<\/li>\n\n\n\n<li>Recherche d&#8217;outils comme Weave Scope ou Lens pour mapper les conteneurs aux h\u00f4tes<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Au fur et \u00e0 mesure que vous d\u00e9placez les conteneurs et les microservices vers la production, j&#8217;esp\u00e8re que cette exploration des mesures, de la surveillance et de la visibilit\u00e9 vous aidera \u00e0 exploiter l&#8217;infrastructure de mani\u00e8re fiable ! Faites-moi savoir si vous avez d&#8217;autres questions.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Introduction \u00c0 mesure que les entreprises adoptent des conteneurs Docker pour am\u00e9liorer l&#8217;efficacit\u00e9 et la rapidit\u00e9 du d\u00e9ploiement des applications, la surveillance et l&#8217;observabilit\u00e9 deviennent de plus en plus critiques pour l&#8217;ex\u00e9cution des conteneurs en production. La surveillance fournit des mesures, des journaux et des informations pr\u00e9cieuses sur les performances des applications et de l&#8217;infrastructure. ..<\/p>\n<div class=\"clear-fix\"><\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/www.webhi.com\/how-to\/fr\/surveillance-docker-prometheus-cadvisor-node-exporter-grafana\/\" title=\"read more...\">Read more<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[67,186],"tags":[],"yoast_head":"\n<title>Surveillance Docker avec Prometheus, cAdvisor, Node Exporter et Grafana - WebHi Tutorials &amp; Documentations<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9couvrir comment mettre en place une surveillance et une observabilit\u00e9 compl\u00e8tes pour les serveurs et conteneurs Docker en utilisant la puissante combinaison de Prometheus, cAdvisor, Node Exporter et Grafana.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.webhi.com\/how-to\/fr\/surveillance-docker-prometheus-cadvisor-node-exporter-grafana\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Surveillance Docker avec Prometheus, cAdvisor, Node Exporter et Grafana - WebHi Tutorials &amp; 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