過去にQiitaに投稿した内容のアーカイブです。
Amazon Managed Service for PrometheusとAmazon Managed Grafanaを使ってRaspberry Piのメトリクスを可視化してみました。(名前が長い。。そして統一感がない。。)
Amazon Managed Service for Prometheusのセットアップ
ワークスペースの名称を決めるだけです。
出来上がり。超簡単
Raspberry Pi4からメトリクスを送信
IAMユーザーのアクセスキー情報が必要ですので、IAMユーザーを作成します。
必要なポリシーはこんな感じです。aps:RemoteWrite
だけでいいかもしれません。
注意点はなんといってもサービス名が AMP ってところです。さらにActionの接頭辞は aps (笑)
Docker ComposeでPrometheusとNode exporterを起動します。
version: '3.8'
services:
prometheus:
image: quay.io/prometheus/prometheus:latest
network_mode: host
volumes:
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
node-exporter:
image: quay.io/prometheus/node-exporter:latest
container_name: node_exporter
command:
- '--path.rootfs=/host'
network_mode: host
pid: host
restart: unless-stopped
volumes:
- '/:/host:ro,rslave'
remote_write
のところに認証情報をセットします。
## my global config
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
## Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
## Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
## A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
## Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: 'prometheus'
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']
remote_write:
- url: https://aps-workspaces.ap-northeast-1.amazonaws.com/workspaces/ws-0ae04b80-d5e2-4b2c-a198-5a0c60989b58/api/v1/remote_write
sigv4:
# The AWS region. If blank, the region from the default credentials chain
# is used.
region: ap-northeast-1
# The AWS API keys. If blank, the environment variables `AWS_ACCESS_KEY_ID`
# and `AWS_SECRET_ACCESS_KEY` are used.
access_key: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
secret_key: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
起動します
## docker-compose up
Amazon Managed Grafanaのセットアップ
ワークスペース名をつけます
Grafanaの画面にログインする際に使う認証情報を選択します。AWS SSOにしてみました。
GrafanaがアクセスするAWSのリソースを選択します。 あとからも変更できます。
これで作成は完了です。 続いてログインするユーザーを追加します。「ユーザーとユーザーグループの設定」をクリック
今回はAWS SSOで作成したグループを追加します。
権限は閲覧者と管理者の2つあります。デフォルトが閲覧者で管理者に変更する場合はチェックを入れて「管理者を作成する」をクリックします。(閲覧者に戻す方法はないのかな?)
Grafanaログイン
マネジメントコンソールに表示されるワークスペースURLからアクセスします。設定したAWS SSOのユーザーでログインするとGrafanaの画面が表示されます。メニューにAWSのアイコンがありますね。
データソースにAmazon Managed Service for Prometheusを追加します。 AWSアイコンからデータソースをたどると追加できます。
ここまでできれば通常のGrafana同様です。