监控从来都是一个很宽泛的问题，任何可能出问题的地方都需要加入监控。全量监控的确是监控的终极目标。在搭建一套监控系统前，需要结合实际的系统情况和发展趋势进行考量。在作者看来，一套监控系统应主要由数据采集、数据存储、数据展示三部分构成。作者经过大量阅读相关资料后，最终选择了Telegraf+InfluxDB+Grafana这套方案。接下来，作者就对这套监控系统方案进行简要的介绍。
Telegraf+InfluxDB+Grafana相关介绍
讲这套方案前，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。通过InfluxData提供的时间序列平台系统框图，我们可以对该平台的功能有一个概览，如图-1所示。
图-1 InfluxData提供的时间序列平台组件图
该平台可以为以下需求提供服务：
图-2 时间序列平台服务对象
该方案中，作者所采用的是该时间序列平台中的数据采集（Telegraf）和数据存储（InfluxDB）部分。数据展示部分，由于InfluxData公司的Chronograf为新推出产品，相较于目前广泛使用的Grafana还不够成熟，因此暂不考虑，可作为该方案中数据展示部分的备选方案。下面作者就所采用的方案进行分块讲解：
(1)Telegraf——数据采集部分
Telegraf是一个用Go语言编写的代理程序，可采集系统和服务的统计数据，并写入InfluxDB数据库。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。目前，最新版Telegraf支持的插件主要有：
ApacheDNS query timeDockerhttp ListenerMySQLNetwork ResponseTomcatZookeeperTCP Listener
目前Telegraf尚不支持Oracle数据库统计数据的实时监控。
(2)InfluxDB——数据存储部分
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。
图-3 时间序列数据库性能排名
图-3是2月份DB-Engines给出的时间序列数据库性能排名。可以看到InfluxDB是所有时间序列数据库中综合表现最好的。
InfluxDB有三大特性：
1. Time Series （时间序列）：可以使用与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等）
2. Metrics（度量）：你可以实时对大量数据进行计算
3. Eevents（事件）：它支持任意的事件数据
特点
Schemaless（无结构），可以是任意数量的列
Scalable（可扩展）：min, max, sum, count, mean, median 一系列函数，方便统计
Native HTTP API, 内置http支持，使用http读写
Powerful Query Language 类似sql
自带压力测试工具等，功能强大
(3)Grafana——数据展示部分
Grafana是一个纯html/js的web应用，是一个开源仪表盘工具，访问InfluxDB时不会存在跨域访问的限制，只要配置好数据源后，即可展示监控数据。
特点：
1.丰富的数据源接口，支持InfluxDB、MySQL、ElasticSearch、PostgreSQL等多数据源
2.丰富的API接口，方便自动化程序调用
3.监控dashboard导入导出，制作好模板后导入后修改参数即可实现实时监控
4.支持复杂的告警规则及邮件告警
Telegraf+InfluxDB+Grafana安装及配置
在介绍了相关的组件后，下面我们就进入到动手操作的环节，也是干货部分。
(1)InfluxDB的安装及配置
InfluxDB作为数据存储模块，可直接安装至被监控的目标主机，也可部署在独立的服务器上。目前，InfluxDB的集群模式是收费的，作者只简单通过单机模式进行展示。作者所使用的目标主机操作系统版本为RedHat Enterprise Linux 6.4。截止至目前，InfluxDB的最新版本为v1.5.2。
下载方式：
1.如果服务器无法连接外网，可以到influxdata的官网进行相关下载，下载的网址是/downloads，然后通过ftp工具上传至服务器进行安装
2. 如果服务器可以直连外网，可通过终端输入命令wget /influxdb/releases/influxdb-1.5.2.x86_64.rpm进行相关下载
安装InfluxDB
sudo yum localinstall influxdb-1.5.2.x86_64.rpm
启动InfluxDB服务、添加开机启动
service influxdb start
systemctl enable influxdb
service influxdb status
创建数据库
1. 进入influxDB
influx
2. 展示用户
> show users
3. 创建用户
> create user “pcbank”with password ‘pcbank’
4. 展示数据库、
> show databases
5. 新建数据库
> create database pcbankDB
查看influxdb当前状态信息
influxd
查看influxdb目前配置
influxd config
其他influxdb相关基本操作可参考文末相关链接
(2)Telegraf的安装及配置
Telegraf作为数据采集模块，需要安装至被监控的目标主机上。作者所使用的目标主机操作系统版本为RedHat Enterprise Linux 6.4。截止至目前，telegraf的最新版本为v1.6.0。
下载方式：
1.如果服务器无法连接外网，可以到influxdata的官网进行相关下载，下载的网址是/downloads，然后通过ftp工具上传至服务器进行安装
2. 如果服务器可以直连外网，可通过终端输入命令wget /telegraf/releases/telegraf-1.6.0-1.x86_64.rpm进行相关下载
安装telegraf
sudo yum localinstalltelegraf-1.6.0-1.x86_64.rpm
配置telegraf
Telegraf非常方便的一点就在于其配置驱动的特点。通过直接修改.conf配置文件即可实时将数据写入数据源。
首先，我们需要配置telegraf需要写入的数据源，我们选择本机的influxdb作为数据源写入，配置如下：
其次，我们需要配置一些基本的监控项，具体配置如下：
l 启动telegraf服务、添加开机启动
systemctl start telegraf.service
service telegraf status
systemctl enable telegraf.service
(3)Grafana的安装及配置
Grafana作为前端展示及监控告警工具，可以安装在和influxdb有网络连接的任意主机上。截止至目前，Grafana的最新版本为5.0.4。
下载方式
1.登录/grafana/download下载
2.对于Redhat或Centos操作系统的主机：
wget https://s3-us-west-/grafana-releases/release/grafana-5.0.4-1.x86_64.rpm
安装Grafana
sudo yum localinstallgrafana-5.0.4-1.x86_64.rpm
配置Grafana告警邮箱
cd /etc/grafana/
vi grafana.ini
/smtp找到smtp的配置
#################################### SMTP /Emailing ##########################
[smtp]
enabled = true
host = :25
user = 123456789@
# If the password contains # or ; you have towrap it with trippel quotes. Ex """#password;"""
password = 987654321
;cert_file =
;key_file =
skip_verify = true
from_address = 123456789@
from_name = Grafana Alert
# EHLO identity in SMTP dialog (defaults toinstance_name)
;ehlo_identity =
[emails]
;welcome_email_on_sign_up = false
启动服务、添加开机启动
systemctl daemon-reload
systemctl start grafana-server
systemctl status grafana-server
systemctl enablegrafana-server.service
Grafana使用及配置
登录http://localhost:3000，默认用户名admin，密码admin。
进入后，首先选择Data Sources，添加需要的数据源，如下图所示。
然后进入dashboard页面，创建仪表盘。我们可以通过访问/dashboards来查看已经由其他用户共享的仪表盘，选取合适的使用，缩短上手时间。在这里，作者选取的是/dashboards/1443这个仪表盘，该仪表盘内已经基本涵盖一个系统需要监控的相关参数。其telegraf相关配置如下：
[[]]
# ##By default, telegraf gathers stats from any up interface (excluding loopback)
# ##Setting interfaces will tell it to gather these explicit interfaces,
# ##regardless of status.
# ##
interfaces = ["eth0,eth1,lo"]
[[inputs.cpu]]
##Whether to report per-cpu stats or not
percpu = true
##Whether to report total system cpu stats or not
totalcpu = true
## Iftrue, collect raw CPU time metrics.
collect_cpu_time = false
# Read metrics about disk usage by mountpoint
[[inputs.disk]]
## Bydefault, telegraf gather stats for all mountpoints.
##Setting mountpoints will restrict the stats to the specified mountpoints.
#mount_points = ["/"]
##Ignore some mountpoints by filesystem type. For example (dev)tmpfs (usually
##present on /run, /var/run, /dev/shm or /dev).
ignore_fs = ["tmpfs", "devtmpfs"]
# Read metrics about disk IO by device
[[inputs.diskio]]
## Bydefault, telegraf will gather stats for all devices including
##disk partitions.
##Setting devices will restrict the stats to the specified devices.
#devices = ["sda", "sdb"]
##Uncomment the following line if you need disk serial numbers.
#skip_serial_number = false
# Get kernel statistics from /proc/stat
[[inputs.kernel]]
# noconfiguration
# Read metrics about memory usage
[[inputs.mem]]
# noconfiguration
# Get the number of processes and group themby status
[[inputs.processes]]
# noconfiguration
# Read metrics about swap memory usage
[[inputs.swap]]
[[inputs.system]]
[[stat]]
通过导入该仪表盘进入grafana后，选择我们需要的数据源，最终的监控仪表盘的效果如下：
通过对任意监控项进行编辑可以增加告警规则，如下图所示：
最终，超出阈值会发送告警邮件，如下如所示：
总结
以上内容只是作者基于自己的认知所给出的方案，由于时间紧迫，不足之处在所难免，希望各位读者能多提意见和建议，相互交流才能成长。作者也希望通过方案分享这样的形式可以帮助到更多有需要的人。
最后，附上作者所参考的文章链接
开源社区中国
/xxbAndy/blog?&search=telegraf
influxdb设置开启https
/influxdb/v1.4/administration/https_setup/#setup-https-with-a-self-signed-certificate
基于Telegraf和InfluxDB的url监控方案
/article-3605.html
利用Metrics+influxdb+grafana构建监控平台
/p/fadcf4d92b0e
Metrics —— JVM上的实时监控类库
/p/e4f70ddbc287
JAVAMetrics度量工具 - Metrics Core 翻译
/scutshuxue/article/details/8351810
metrics小常识
/tracymkgld/article/details/51899721
开源还是商用？十大云运维监控工具横评
/news/67525/monitoring-tools
简析运维监控系统及Open-Falcon
/puma_dong/article/details/51895063
NetkillerLinux Monitoring 手札
http://netkiller.github.io/monitoring/index.html
小米运维—互联网企业级监控系统实践
/p/b2f77285266c
grafana+influxdb+telegraf监控服务器cpu,内存和硬盘
/p/dfd329d30891
新一代监控平台整合telegraf、influxdb、garafana
/michaelkang/1759877
grafana +influxdb + telegraf , 构建性能监控平台
/Scissors/p/5977670.html
快速部署Telegraf & Influxdb
/deykenlee/p/7565647.html
Grafana搭建-优化zabbix图形显示
/ixhao/1847284
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StatsDMetric
/p/2b0aa5898dd7
使用 StatsD + Grafana + InfluxDB 搭建 Node.js 监控系统
/t/328124
telegraf+influxdb+grafana+springboot构建监控平台
/soongp/article/details/66974529
时序数据库技术体系 –初识InfluxDB
//12/08/influxdb-1/
小米开源项目：Open-Falcon|互联网企业级监控系统
http://open-/community/
开源监控利器grafana
/txwsqk/p/3974915.html
Grafana安装配置介绍
/?p=5903
InfluxDB系列学习教程目录
/influxdb-study-series-manual.html
开源监控系统中 Zabbix 和 Nagios 哪个更好？
/question/19973178
MeasureAnything, Measure Everything
//02/15/measure-anything-measure-everything/
使用Prometheus+Grafana监控MySQL实践
/?p=9656
java服务端监控平台设计
/rosanu_blog/article/details/50585162
目前流行的开源监控框架有哪些
/moonpure/article/details/78294835
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