3分钟搞定Proxmox VE监控：Prometheus Exporter从部署到告警全攻略

3分钟搞定Proxmox VE监控：Prometheus Exporter从部署到告警全攻略

【免费下载链接】ProxmoxVE Proxmox VE Helper-Scripts (Community Edition) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/prox/ProxmoxVE

你是否还在为Proxmox VE集群的资源监控而烦恼？面对虚拟机CPU飙高、存储IO异常却无法及时预警？本文将带你通过社区版Helper-Scripts，3分钟部署Prometheus监控体系，实时掌握集群健康状态。读完你将获得：

• 一键式Exporter部署脚本使用指南
• 自定义监控指标配置方法
• Prometheus+Grafana可视化实践
• 异常指标告警规则设置

为什么选择Prometheus监控Proxmox VE

Proxmox VE作为企业级虚拟化平台，原生监控功能较为基础。通过Prometheus+Exporter方案，可实现：

• 集群节点CPU/内存/存储的实时采样
• 虚拟机/容器资源使用率趋势分析
• 自定义阈值告警（如磁盘空间<10%）
• 历史性能数据对比（支持15个月数据 retention）

项目提供的三类Exporter实现全方位监控覆盖：

• PVE集群专用：ct/prometheus-pve-exporter.sh
• 网络连通性检测：ct/prometheus-blackbox-exporter.sh
• 应用层指标采集：install/prometheus-paperless-ngx-exporter-install.sh

一键部署PVE Exporter的技术实现

核心部署脚本解析

ct/prometheus-pve-exporter.sh脚本采用Python虚拟环境隔离设计，关键实现包括：

# 创建隔离环境
export PVE_VENV_PATH="/opt/prometheus-pve-exporter/.venv"
uv venv "$PVE_VENV_PATH"
$PVE_VENV_PATH/bin/python -m pip install prometheus-pve-exporter

# 系统服务配置
cat <<EOF >/etc/systemd/system/prometheus-pve-exporter.service
[Service]
ExecStart=/opt/prometheus-pve-exporter/.venv/bin/pve_exporter \
    --config.file=/opt/prometheus-pve-exporter/pve.yml \
    --web.listen-address=0.0.0.0:9221
EOF

配置文件详解

认证配置文件pve.yml采用YAML格式，支持多集群配置：

default:
    user: prometheus@pve       # PVE专用监控账号
    password: sEcr3T!          # 建议使用PVE API Token
    verify_ssl: false          # 自签名证书设置

安全最佳实践：通过pveum user add创建具有只读权限的监控账号，避免使用root@pam

部署步骤与验证方法

快速安装流程

1. 下载社区脚本库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/prox/ProxmoxVE
cd ProxmoxVE

2. 执行容器化部署

# 创建LXC容器并自动配置Exporter
bash ct/prometheus-pve-exporter.sh

3. 验证服务状态

systemctl status prometheus-pve-exporter
curl http://localhost:9221/metrics | grep pve_node_info

关键指标说明

成功部署后可采集到三类核心指标：

指标名称	含义	应用场景
pve_node_cpu_usage_percent	节点CPU使用率	识别超分节点
pve_up	集群连接状态	节点存活检测
pve_storage_usage_bytes	存储使用量	容量规划预警

完整指标列表参见官方文档

Grafana可视化与告警配置

推荐仪表盘模板

社区贡献的Proxmox监控面板(grafana/proxmox.json)包含：

• 集群资源总览页
• 节点性能详情页
• 虚拟机热度排行页

关键配置项：

{
  "panels": [
    {
      "title": "CPU使用率",
      "targets": [
        {
          "expr": "avg(pve_node_cpu_usage_percent) by (node)",
          "interval": "1m"
        }
      ]
    }
  ]
}

告警规则设置

在Prometheus配置文件中添加：

groups:
- name: pve_alerts
  rules:
  - alert: HighCpuUsage
    expr: avg(pve_node_cpu_usage_percent) by (node) > 85
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "节点{{ \$labels.node }} CPU使用率过高"

高级扩展：自定义监控指标

通过修改Exporter源码(api/metrics/custom.py)可添加业务指标，例如：

from prometheus_client import Gauge

# 定义自定义指标
CUSTOM_VM_START_COUNT = Gauge(
    'pve_custom_vm_start_count',
    '虚拟机每日启动次数',
    ['vmid', 'node']
)

# 采集逻辑
def collect_vm_start_metrics():
    for vm in get_all_vms():
        count = get_vm_start_count(vm['vmid'])
        CUSTOM_VM_START_COUNT.labels(vmid=vm['vmid'], node=vm['node']).set(count)

常见问题解决方案

证书验证失败

当PVE使用自签名证书时，修改pve.yml：

verify_ssl: false  # 生产环境建议部署Let's Encrypt证书

指标采集超时

调整Exporter超时参数：

ExecStart=/opt/prometheus-pve-exporter/.venv/bin/pve_exporter \
    --config.file=/opt/prometheus-pve-exporter/pve.yml \
    --web.listen-address=0.0.0.0:9221 \
    --timeout=15s

高可用集群配置

多节点部署时，通过tools/ha-sync.sh保持配置一致性：

bash tools/ha-sync.sh /opt/prometheus-pve-exporter/pve.yml node1 node2

总结与后续规划

通过本文介绍的Helper-Scripts，我们实现了Proxmox VE监控体系的快速搭建。社区版脚本每月更新，近期将支持：

• Prometheus Agent Mode（减少80%网络流量）
• PVE 8.1新特性监控（ZFS压缩率指标）
• 自动生成Grafana仪表盘

立即行动：

1. Star本项目仓库
2. 部署脚本：bash install/prometheus-pve-exporter-install.sh
3. 关注CHANGELOG.md获取更新通知

提示：生产环境建议配合install/prometheus-install.sh与install/grafana-install.sh形成完整监控栈

【免费下载链接】ProxmoxVE Proxmox VE Helper-Scripts (Community Edition) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/prox/ProxmoxVE