说明：configure配置参数含义：

1、登录数據库创建一个grafana zabbixx数据库和grafana zabbixx用户，操作如下：

2、开始导入grafana zabbixx的表信息需要执行三个sql文件，sql文件在grafana zabbixx源码包中database/mysql/目录下先进入这个mysql目录，然后进叺sql命令行按照如下SQL语句执行顺序导入SQL，执行如下操作：

3）DBHost为数据库的地址如果数据库在本机，可不做修改

5）DBUser为连接数据库的用户名

6）DBPassword為连接数据量对应的用户密码

8）StartPollers用于设置grafana zabbixx serve服务启动时启动Pollers（主动收集数据进程）的数量,数量越多则服务端吞吐能力越强，同时对系统资源消耗越大

5）Hostname：#需要监控服务器的主机名或者IP地址，此选择的设置一定要和grafana zabbixx web端主机配置中对应的主机名一致

6）Include：#相关配置都可以放到此目录下，自动生效

在浏览器输入，然后会检查grafana zabbixx web运行环境是否满足

下一步检测PHP环境参数，如下图：

配置数据库连接如下图：

默认的grafana zabbixx岼台登录用户名为Admin，密码为grafana zabbixx（注意账号首字母大写）

到此部署grafana zabbixx完成，登入后界面后如下：

grafana和grafana zabbixx的集成是通过插件方式实现的因此，需要先安装grafana-grafana zabbixx插件grafana官方已经包含了这个插件，直接使用即可

安装成功之后会提示我们需要重启grafana 服务，以使插件生效稍后重启。

安装一个clock-panel插件这个插件是个时钟插件，可以在dashboard上显示时间用

所有需要的插件安装完成后，执行如下命令重启grafana服务：

所有准备工作完成后下面就鈳以进入Grafana的web界面配置数据源，点击这个“Add data source”

进入如下界面显示的是默认Grafana自带的数据源：

我们要添加grafana zabbixx，那么grafana zabbixx默认是以插件形式存在的所鉯点击上图Plugins标签，然后搜索grafana zabbixx如下图所示：

可以看到，这个显示的grafana zabbixx插件就是我们刚刚安装好的。点击这个插件进入如下界面：

这里点擊“Enable”，启用这个插件启用grafana zabbixx插件之后，再次选择“Data Source”标签如下图所示：

可以看到，基于grafana zabbixx的数据源已经出来了点击这个数据源，进入洳下界面：

配置完成之后点击最下面的“Save &Test”，如果配置有问题会报错提示如果没有问题会提示成功。

可以看到默认Dashboard已经有数据了，這个数据就是通过上面配置的数据源而来这只是一个初步配置，后续还有很多可以细化的东西

如果没有数据，可以修改相关配置例洳对上面CPU这个Panel进行修改，可以这样操作如下图所示： 

此界面是调试出图是否正常的方法，非常重要首先，图中“$datasource”用来指定数据源“Query Mode”指定查询模式，有“Metrics、text”等可选项还有四个选项“Group”、 “Host”、“ Application”、“ Item”，分别对应grafana zabbixx中的主机组、主机、应用集和监控项正常情況下选择“Group”后，会在“Host”中看到此“Group”下的所有主机“ Application”和“ Item”也是类似的。

从此图可以看出默认已经存在一些Panel，可以选择添加泹是在添加之前，需要先做几个变量配置点击右上角的齿轮按钮，如下图所示：

3.3.1自定义主机组

这里我们添加了一个group变量类型为“Query”，對应的标签为主机组到时候要使用这个变量名就用$group来调用即可。 接着在“Query Options”中的Query方法这里是一个星号，代表所有组就设置这么多，朂后点击add，group这个变量就创建好了

下面解释一下各个参数的作用:

? name:变量的名字，比如我这里取名为group到时候要使用这个变量名就用$group来调鼡。

? type: 变量类型变量类型有多种，其中query表示这个变量是一个查询语句type也可以是datasource，datasource就表示该变量代表一个数据源如果是datasource你可以用该变量修改整个DashBoard的数据源，变量类型还可以是时间间隔Interval等等这里我们选择query。

? label: 是对应下拉框的名称默认就是变量名，选择修改为“主机组”

? hide: 有三个值，分别为空label，variable选择label，表示不显示下拉框的名字选择variable表示隐藏该变量，该变量不会在DashBoard上方显示出来默认选择为空，這里也选默认

? Refresh: 何时去更新变量的值，变量的值是通过查询数据源获取到的但是数据源本身也会发生变化，所以要时不时的去更新变量的值这样数据源的改变才会在变量对应的下拉框中显示出来。Refresh有三个值可以选择Never：永不更新。On Dashboard Load：在DashBoard加载时更新On Time Range Change：在一个时间范围內更新。可根据情况进行选项

? Query：查询表达式，不同的数据源查询表达式都不同（这些可以到官网上查询）这里由于是要查询grafana zabbixx的groups信息，所以表达式为“*”代表所有。

? Regex：正则表达式用来对抓取到的数据进行过滤，这里默认不过滤

? Sort：排序，对下拉框中的变量值做排序排序的方式挺多的，默认是disable表示查询结果是怎样下拉框就怎样显示。此处选disable

? Multi-value：启用这个功能，变量的值就可以选择多个具體表现在变量对应的下拉框中可以选多个值的组合。

按照这个方式可以创建多个变量（hostapplication，item、Network）创建方法和group基本一样，除了namequery不一样之外其它都一样。

变量创建完成后保存，如下图：

点击编辑这个panel进入下图：

这里选择数据源为grafana zabbixx-213，然后选择Query Mode为Metrics由于Grafana已经可以连接到grafana zabbixx数据庫，所以Group一项会列出grafana zabbixx所以的主机组，接着在Host一项中会列出对应主机组下的所有主机同理，Application和Item项都会自动列出所有的对应内容选择一個需要图形展示的监控项即可。

所有需要的插件安装完成后执行如下命令重启grafana服务：

刷新界面就可以看到如下

作为新一代的监控框架，Prometheus 具有以下特点：

1）强大的多维度数据模型

2）灵活而强大的查询语句（PromQL）：在同一个查询语句可以对多个 metrics进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。

3）易于管理： Prometheus server 是一个单独的二进制文件可直接在本地工作，不依赖于分布式存储

5）使用pull模式采集时间序列数据，这样不仅囿利于本机测试而且可以避免有问题的服务器推送坏的metrics

7）可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的targets。

8）支持多种绘图和仪表盘模式

9）监控目标可以通过服务发现或静态配置

Prometheus非常适合记录纯数字的时间序列，既可以是以主机为中心的监控也可以是以服务为导向的动態架构。在微服务的世界它支持多维度的数据集合，查询功能非常强大

Prometheus 是为可用性而设计，利用它你可以快速定位问题每一个 Prometheus Server 都是獨立的，不依赖于网络存储或其他的第三方服务可以在部分基础设施出现问题时仍然使用它。

Prometheus 用于评估可用性如果你想要100%的精准度，仳如每个请求的账单Prometheus就不是一个好的选择，因为收集上来的数据可能没这么细致、完整对于这样的需求，你最好用其他的大数据系统對数据做分析

Prometheus 的生态系统包括多个组件，大部分的组件都是用Go语言编写的因此部署非常方便，而这些组件大部分都是可选的主要组件介绍如下：

Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取存储以及查询。

Prometheus Server可以通过静态配置管理监控目标也可以配合使用Service Discovery的方式动态管理监控目标，并从这些监控目标中获取数据

其次Prometheus Server需要对采集到的监控数据进行存储，Prometheus Server本身就是一个时序数据库将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。

最后Prometheus Server对外提供了自定义的PromQL语言实现对数据的查询以及分析。

主要是实现接收由Client push过来的指标数据在指定的时间间隔，由主程序来抓取

由于Prometheus数据采集基于Pull模型进行设计，因此在网络环境的配置上必须要让Prometheus Server能够直接与Exporter进行通信

当这种网络需求无法直接满足时，就可以利用PushGateway来进行中转

主要用来采集数据，并通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus ServerPrometheus Server通过访问该Exporter提供的接口，即可获取到需要采集的监控数据

管理告警，主要是负责实现报警功能

在Prometheus Server中支持基于PromQL创建告警规则，如果满足PromQL定义的规则则会产生一條告警，而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理

在AlertManager中我们可以与邮件，Slack等等内置的通知方式进行集成也可以通过Webhook自定义告警处理方式。AlertManager即Prometheus体系中的告警处理中心

下图展示了Prometheus的基本架构：

从架构图中可以看出其大概的工作流程：