云服务器：Prometheus+Grafana部署与配置教程

想在云服务器上搭建一套高效的数据监控与可视化系统？Prometheus负责精准采集存储数据，Grafana实现直观展示，这对“监控黄金组合”能让你随时掌握云服务器的运行状态。本文从准备工作到最终可视化面板搭建，手把手教你完成部署与配置。

前置准备：检查云服务器基础环境

开始部署前，先确认云服务器已安装基础工具。用`which wget tar`命令检查是否存在（若提示“no wget in...”则需通过`yum install wget tar`或`apt-get install wget tar`安装）。同时需开放两个关键端口：Prometheus默认占用9090端口（用于接收数据），Grafana默认占用3000端口（用于前端访问），可通过`firewall-cmd --add-port=9090/tcp --permanent`和`firewall-cmd --add-port=3000/tcp --permanent`命令开放（CentOS系统示例）。

第一步：Prometheus部署与核心配置

Prometheus就像云服务器的“数据采集员”，能定期拉取监控指标并存储。部署步骤如下：
1. 下载安装包：在云服务器终端输入`wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.30.3/prometheus-2.30.3.linux-amd64.tar.gz`，等待下载完成（约20MB）；
2. 解压工具包：执行`tar -zxvf prometheus-2.30.3.linux-amd64.tar.gz`，会生成同名文件夹；
3. 配置监控目标：进入解压目录`cd prometheus-2.30.3.linux-amd64`，用`vim prometheus.yml`编辑核心配置文件。重点修改`scrape_configs`部分，例如监控云服务器自身的CPU/内存，可添加：

scrape_configs:
  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']  # 假设已安装node_exporter监控主机

4. 启动服务：执行`./prometheus --config.file=prometheus.yml`，看到“Server is ready to receive web requests”提示即启动成功。

第二步：Grafana安装与数据源对接

Grafana是“数据翻译官”，能将Prometheus的原始数据转化为图表、仪表盘。操作步骤：
1. 下载安装包：输入`wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-8.3.3.linux-amd64.tar.gz`；
2. 解压并启动：`tar -zxvf grafana-8.3.3.linux-amd64.tar.gz`后，进入目录执行`cd grafana-8.3.3 && ./bin/grafana-server web`；
3. 登录配置：浏览器访问`http://云服务器公网IP:3000`，用默认账号admin/admin登录（首次登录需修改密码）；
4. 关联Prometheus：点击左侧菜单“Configuration”→“Data Sources”→“Add data source”，选择Prometheus，在URL栏填写`http://localhost:9090`（若Prometheus与Grafana同机部署），点击“Save & Test”验证连接。

第三步：打造专属可视化面板

现在到了最直观的环节——用Grafana创建监控仪表盘：
1. 新建仪表盘：点击顶部“Create”→“Dashboard”→“Add new panel”；
2. 配置查询语句：在“Metrics”标签页选择Prometheus数据源，输入查询表达式（如`node_cpu_seconds_total`查看CPU使用率）；
3. 调整展示样式：在“Visualization”标签页选择图表类型（折线图、柱状图等），设置颜色、单位、阈值提醒（如CPU超过80%标红）；
4. 保存并分享：点击右上角“Save”命名仪表盘，后续可通过链接或嵌入页面分享给团队成员。

通过以上步骤，你已能在云服务器上搭建Prometheus+Grafana监控体系。Prometheus负责精准采集数据，Grafana则将抽象数字转化为直观图表，让云服务器的运行状态一目了然。后续可根据业务需求扩展监控指标（如数据库QPS、网络带宽），为系统稳定运行筑牢数据基石。