一、Prometheus简介
1、介绍
Prometheus（普罗米修斯）基于Go语言开发，是一套开源且免费的监控系统。
Prometheus于2016年加入CNCF（云原生基金会）成为继Kubernetes之后的第二个托管项目，目前主要应用在云原生与容器领域的监控解决方案。
Prometheus使用时序数据库TSDB（Time Series Database）存储指标数据，既指标信息与记录的时间戳一起存储的特点。
- 官网地址：https://Prometheus.io
- 项目托管：https://github.com/prometheus
Prometheus特点：
- 基于HTTP的 pull（拉取）方式采集指标数据，利用TSDB（时序数据库）存储指标数据
- PromQL 作为TSDB数据库的灵活查询语言，可完成复杂的查询操作
- PushGateway作为Prometheus的代理节点，可用于分布式监控
- 可通过配置文件与动态发现规则发现监控目标
- 提供web界面图形化数据展示，支持第三方数据展示（如：Grafana）
二、软件包下载及安装
Prometheus相关的软件包是编译后的二进制包，也不依赖于任何的第三方软件，只需要下载对应平台的二进制包，解压并且添加基本的配置即可正常启动Prometheus
对于非Docker用户，可以从https://prometheus.io/download/找到最新版本的Prometheus Sevrer软件包
需要下载的软件包：
prometheus #服务端程序，提供监控服务
node_exporter #Linux主机被控端程序，用于采集节点监控指标数据
alertmanager #报警程序
下载方式
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.29.2/prometheus-2.29.2.linux-amd64.tar.gz
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.2.2/node_exporter-1.2.2.linux-amd64.tar.gz
1、安装node_exporter
提示：在prom主机操作
#解压软件包
tar -xf node_exporter-1.2.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
#进入解压路径并修改目录名字
cd /usr/local/
mv node_exporter-1.2.2.linux-amd64/ node_exporter
#添加系统启动服务（可通过systemctl命令管理服务，否则服务以前台形式运行，占用前台终端）
vim /etc/systemd/system/node_exporter.service
[Unit]
Description=node_exporter
After=network.target
[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter
[Install]
WantedBy=multi-user.target
#启动服务&&设置服务随机自启&&查看服务状态
systemctl start node_exporter.service
systemctl status node_exporter.service
systemctl enable node_exporter.service
#查看服务端口信息
ss -ntlpl | grep node_exporter
tcp LISTEN 0 128 :::9100 :::* users:(("node_exporter",pid=56984,fd=3))
2、安装prometheus
提示：在prom主机操作
#解压软件包
tar -xf prometheus-2.29.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local
#进入解压路径
cd /usr/local/
mv prometheus-2.29.2.linux-amd64/ prometheus
#添加系统启动服务，指定了配置文件、数据库文件地址，指定了prometheus的端口
vim /etc/systemd/system/prometheus.service
[Unit]
Description=Prometheus Server
Documentation=https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
After=network-online.target
[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml --storage.tsdb.path=/var/lib/prometheus --web.external-url=http://0.0.0.0:9090
[Install]
WantedBy=multi-user.target
#启动服务&&设置服务随机自启&&查看服务运行状态
systemctl start prometheus
systemctl status prometheus
systemctl enable prometheus
#查看服务端口信息
ss -ntlp | grep prometheus
3、添加被控主机
#解压软件包
tar -xf node_exporter-1.2.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
#进入解压路径
cd /usr/local/
mv node_exporter-1.2.2.linux-amd64/ node_exporter
#添加系统启动服务（可通过systemctl命令管理服务，否则服务以前台形式运行，占用前台终端）
vim /etc/systemd/system/node_exporter.service
[Unit]
Description=node_exporter
After=network.target
[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter
[Install]
WantedBy=multi-user.target
#启动服务&&设置服务随机自启&&查看服务状态
systemctl start node_exporter.service
systemctl status node_exporter.service
systemctl enable node_exporter.service
#查看服务端口信息
ss -ntlpl | grep node_exporter
4、部署Cadvisor
Cadvisor是由Google（谷歌）公司开发的一款开源的容器度量和指标数据采集可视化系统，专门用于获取容器内的指标数据，它被内嵌到k8s中作为k8s的监控组件。
docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8888:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
google/cadvisor
Cadvisor为prometheus提供了时序数据格式，该格式为prometheus识别的格式。
- 访问cadvisor：http://server_ip:8888
5、添加监控对象
提示：prometheus主机添加监控对象
主配置文件为prometheus.yml，配置文件遵循的是YAML语法格式，整体分为三个模块global， rule_files ，和scrape_configs
#备份配置文件
cd /usr/local/prometheus
cp prometheus.yml prometheus.yml.bak
vim prometheus.yml
#global模块为Prometheus 服务器的全局配置
global:
scrape_interval: 15s # 抓取指标数据时间间隔，默认为1分钟
evaluation_interval: 15s # 规则发现时间间隔，默认为1分钟
# scrape_timeout is set to the global default (10s). #收集数据超时时间，默认10秒
# alerting模块用于关联prometheus报警配置，需指定alertmanager组件的ip和端口
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
# rule_files模块指定Prometheus服务器加载的任何规则的位置（例如：告警规则）
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
# scrape_configs模块控制Prometheus监控的资源，Prometeheus也将自身作为被监控的对象，用于监控自身健康状态
scrape_configs:
- job_name: "prometheus"
static_configs:
- targets: ["localhost:9090","192.168.0.10:9100"]
- job_name: "container"
static_configs:
- targets: ["192.168.0.10:8888"] # 添加cadvisor为监控对象
重启服务prometheus
systemctl restart prometheus
- 浏览器：http://192.168.0.30:9090/
三、Grafana数据展示
Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化平台，可以做数据监控和数据统计 ，并带有报警功能。
- 官网： https://grafana.com
特点：
- **可视化：**快速和灵活的客户端图形具有多种选项。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。
- **报警：**可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana将持续评估它们，并发送通知。
- **通知：**警报更改状态时，它会发出通知。接收电子邮
- **动态仪表盘：**使用模板变量创建动态和可重用的仪表板，这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部。
- **混合数据源：**在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源。这甚至适用于自定义数据源。
- **注释：**注释来自不同数据源图表。将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记。
- **过滤器：**过滤器允许您动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询。
Grafana安装
提示：在prometheus主机安装
- 软件包可从清华大学源下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
#下载软件包（这个版本有问题）
#wget --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/grafana/yum/rpm/Packages/grafana-7.2.1-
#1.x86_64.rpm
#下载新版本
wget --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/grafana/yum/rpm/Packages/grafana-8.4.0-1.x86_64.rpm
#安装grafana
yum -y install grafana-8.4.0-1.x86_64.rpm
#启动服务&&设置服务随机自启&&查看服务运行状态
systemctl start grafana-server
systemctl status grafana-server
systemctl enable grafana-server
#查看服务端口信息
ss -ntlp | grep grafana
LISTEN 0 128 :::3000 :::* users:(("grafanaserver",pid=7907,fd=6))
- 访问：浏览器访问：http://server_ip:3000
四、故障报警
Prometheus支持故障触发告警功能，但是告警功能由Alertmanager组件实现，Alertmanager支持多种告警媒介类型，如：邮件、短信、微信、钉钉等告警功能，不同的报警媒介，告警的配置方式也有所不同
在Prometheus上定义告警规则生成告警通知，Alertmanager接收到Prometheus告警通知后，按需分别进行处理，将告警信息发送给接收人。
1、安装Alertmanager
#解压软件包&&进入解压路径
tar -xf alertmanager-0.23.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local
cd /usr/local
#修改名称
mv alertmanager-0.23.0.linux-amd64/ alertmanager
#添加系统启动服务
vim /etc/systemd/system/alertmanager.service
[Unit]
Description=Alertmanager
After=network-online.target
[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/usr/local/alertmanager/alertmanager --config.file=/usr/local/alertmanager/alertmanager.yml
[Install]
WantedBy=multi-user.target
#启动服务&&设置服务随机自启
systemctl start alertmanager
#查看服务端口
netstat -ntlp | grep alertmanager
:::9093 :::* #alertmanager监听端口
:::9094 :::* #集群内部通讯端口
- 访问测试：http://server_ip:9093
2、配置文件介绍
vim alertmanager.yml
route: #根路由，所有告警信息进入根路由后，由根路由设置报警的分发策略
group_by: ['alertname'] #定义分组规则，group_by中定义标签名称
group_wait: 30s #当收到告警的时候，等待30秒看是否还有相同告警，如果有就一起发出去
group_interval: 10s #发送告警时间间隔
repeat_interval: 30m #同一个报警重复发送的间隔时间
receiver: 'web.hook' #报警接收器，可选择多种接收方式（如邮件、微信等）以下内容省略...
接收器详细参数配置文档：
email: https://prometheus.io/docs/alerting/latest/confifiguration/#email_confifig
webhook: https://prometheus.io/docs/alerting/latest/confifiguration/#webhook_confifig
wechat: https://prometheus.io/docs/alerting/latest/confifiguration/#wechat_confifig
pagerduty：https://prometheus.io/docs/alerting/latest/confifiguration/#pagerduty_confifig
3、邮件报警
可以通过idea工具编写yaml文件
cat alertmanager.yml
global:
resolve_timeout: 1h #定义了当Alertmanager持续多长时间未接收到告警后标记告警状态为resolved（已解决）
smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25' #SMTP服务器地址及端口
smtp_from: 'robber@163.com' #发件人，填写你的163邮箱
smtp_auth_username: 'robber@163.com' #与上面保持一致
smtp_auth_password: 'VCTGSXMXFRPLJDWW' #邮箱的授权码
smtp_require_tls: false #不使用加密认证
templates: #指定告警模板文件位置
- './template/test.tmpl' #模板文件地址，默认不存在，需要手动创建
route:
group_by: ['alertname'] # 定义分组规则，group_by中定义标签名称
group_wait: 10s # 当收到告警的时候，等待10秒看是否还有相同告警，如果有就一起发出去
group_interval: 10s # 发送告警时间间隔
repeat_interval: 30m # 同一个报警重复发送的间隔时间
receiver: 'email' # 报警接收器
receivers:
- name: 'email'
email_configs:
- to: 'robber2000@163.com'
send_resolved: true # 故障恢复后发送邮件
4、创建告警模板
一般来说，在告警规则文件的annotations中使用 summary 描述告警的概要信息， description 用于描述告警的详细信息。
同时Alertmanager的UI也会根据这两个标签值，显示告警信息。为了让告警信息具有更好的可读性，Prometheus支持模板化label和annotations的中标签的值。
通过
l
a
b
e
l
s
.
变量可以访问当前告警实例中指定标签的值。
‘
labels. 变量可以访问当前告警实例中指定标签的值。`
labels.变量可以访问当前告警实例中指定标签的值。‘value则可以获取当前PromQL`表达式计算的样本值。
#创建模板文件，路径为alertmanager安装目录下
[root@prom prometheus]# cd /usr/local/alertmanager/
[root@prom alertmanager]# mkdir template && cd template/
#创建告警模板文件
[root@prom template]# cat test.tmpl
{{ define "email.default.html" }}
{{ range .Alerts }}
告警实例: {{ .Labels.instance }} <br>
告警级别: {{ .Labels.severity }} <br>
告警类型: {{ .Labels.alertname }} <br>
触发阀值：{{ .Annotations.value }} <br>
告警详情: {{ .Annotations.description }} <br>
告警时间：{{ .StartsAt.Local.Format "2006-01-02 15:04:05"}} <br>
{{ end }}{{ end }}
检测配置alertmanager.yml文件语法是否正确
[root@prom template]# cd ..
[root@prom alertmanager]# ./amtool check-config alertmanager.yml
Checking 'alertmanager.yml' SUCCESS
Found:
- global config
- route
- 0 inhibit rules
- 1 receivers
- 1 templates
SUCCESS
#重启alertmanager服务&&查看服务状态
[root@prom alertmanager]# systemctl restart alertmanager
5、开启邮件告警功能
为了能够让Prometheus能够启用定义的告警规则，我们需要在Prometheus全局配置文件中通过rule_fifiles指定 一组告警规则文件的访问路径，Prometheus启动后会自动扫描这些路径下规则文件中定义的内容，并且根据这些规则计算是否向外部发送通知：
vim prometheus.yml
#global模块为Prometheus 服务器的全局配置
global:
scrape_interval: 15s # 抓取指标数据时间间隔，默认为1分钟
evaluation_interval: 15s # 规则发现时间间隔，默认为1分钟
# scrape_timeout is set to the global default (10s). #收集数据超时时间，默认10秒
# alerting模块用于关联prometheus报警配置，需指定alertmanager组件的ip和端口
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
- 192.168.227.112:9093 #取消注释，指定alertmanager主机IP与端口
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
- "first_rules.yml" #去注释，这个作为告警规则文件
# - "second_rules.yml"
# scrape_configs模块控制Prometheus监控的资源，Prometeheus也将自身作为被监控的对象，用于监控自身健康状态
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: ["192.168.227.111:9100"]
6、配置告警规则
创建fifirst_rules.yml添加告警规则，路径为/usr/local/prometheus/一条典型的告警规则如下所示：告警大致含义为如果主机down了，就触发告警
cat first_rules.yml
groups: #告警分组
- name: 'Linux Instances' #组名
rules:
- alert: "主机状态告警" #告警状态
expr: up == 0 #告警指标，UP指标的值等于0表示Down状态，1表示正常
for: 10s #等待10秒发送告警信息
labels: #定义一些告警的具体详细内容，指定对应的标签名称
severity: '紧急' #告警级别
annotations: #告警信息描述
summary: "服务名:{{$labels.alertname}} 主机状态告警"
#描述信息自定义
description: "{{ $labels.alertname }} 主机以宕机10秒"
#描述信息自定义
value: "{{ $value }}"
在告警规则文件中，我们可以将一组相关的规则设置定义在一个group下，在每一个group中我们可以定义多个告警 规则(rule)。
一条告警规则主要由以下几部分组成：
- alert：告警规则的名称。
- expr：基于PromQL表达式告警触发条件，用于计算是否有时间序列满足该条件。
- for：评估等待时间，可选参数。用于表示只有当触发条件持续一段时间后才发送告警。在等待期间新产生告警 的状态为pending。
- labels：自定义标签，允许用户指定要附加到告警上的一组附加标签。
- annotations：用于指定一组附加信息，比如用于描述告警详细信息的文字等，annotations的内容在告警产生时会一同作为参数发送到Alertmanager。
- value：则可以获取当前PromQL表达式计算的样本值。
重启服务
systemctl restart prometheus
7、查看告警状态
用户可以通过Prometheus的Web界面查看这些告警规则 以及告警的触发状态。
8、触发告警
模拟被控主机宕机，关闭node_exporter服务即可
[root@docker02 ~]# systemctl stop node_exporter
8.1、配置CPU利用率告警
[root@prometheus-server prometheus]# vim first_rules.yml
groups:
- name: 'Linux Instances' #组名
rules:
...
- alert: "CPU利用率告警" #告警状态
expr:
sum(avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[5m]))
without (cpu)) by (instance) > 0.60
for: 20s #等待20秒发送告警信息
labels: #指定告警级别
severity: '警告' #告警级别
annotations: #告警信息描述
summary: "服务名:{{$labels.alertname}} CPU利用率告警"
#描述信息自定义
description: "{{ $labels.alertname }} CPU利用率达到60%" #描述信息自定义
value: "{{ $value }}"
- alert: "CPU利用率告警" #告警状态
expr: (100 - (avg by (instance)(irate(node_cpu_seconds_total{job=~".*",mode="idle"}[5m]))* 100)) > 85
for: 20s #等待20秒发送告警信息
labels: #指定告警级别
severity: '紧急' #告警级别
annotations: #告警信息描述
summary: "服务名:{{$labels.alertname}} CPU利用率告警"
#描述信息自定义
description: "{{ $labels.alertname }} CPU利用率达到85%" #描述信息自定义
value: "{{ $value }}"
重启Prometheus服务
[root@prometheus-server prometheus]# systemctl restart promethues.service
被控主机模拟CPU利用率过高
[root@host31 nginx-1.20.1]# while :
do
echo hello word
done
#利用top观察CPU负载
[root@host31 ~]# top
8.2、配置内存利用率警告
groups:
- name: 'Linux Instances' #组名
rules:
- alert: '内存利用率告警'
expr: avg by(instance) ((1 - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes) *100) > 70
for: 3m
labels:
severity: '警告'
annotations:
summary: "服务名 {{ $labels.instance }} 内存利用率过高"
description: "{{ $labels.instance }} 内存利用率达到70%"
value: "{{ $value }}"
- alert: '内存利用率告警'
expr: (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes > 0.90
for: 3m
labels:
severity: '严重'
annotations:
summary: "服务名 {{ $labels.instance }} 内存利用率过高"
description: "{{ $labels.instance }} 内存利用率达到90%"
value: "{{ $value }}"
8.3、配置磁盘利用率警告
groups:
- name: 'Linux Instances' #组名
rules:
- alert: '磁盘利用率告警'
expr: (1 - node_filesystem_free_bytes{fstype!="rootfs",mountpoint!="",mountpoint!~"/(run|var|sys|dev).*"} / node_filesystem_size_bytes) * 100 > 80
for: 2m
labels:
severity: '警告'
annotations:
summary: "服务名 {{ $labels.instance }} 磁盘利用率过高"
description: "{{ $labels.instance }} 磁盘利用率达到80%"
value: "{{ $value }}"
- alert: '磁盘利用率告警'
expr: (1 - node_filesystem_free_bytes{fstype!="rootfs",mountpoint!="",mountpoint!~"/(run|var|sys|dev).*"} /node_filesystem_size_bytes) * 100 > 90
for: 2m
labels:
severity: '严重'
annotations:
summary: "服务名 {{ $labels.instance }} 磁盘利用率过高"
description: "{{ $labels.instance }} 磁盘利用率达到90%"
value: "{{ $value }}"
五、企业微信警告
- 登录企业微信：https://work.weixin.qq.com/
创建Prometheus企业应用：【应用管理】–【创建应用】
AgentId 企业应用ID：1000028
Secret 应用密码：fBFXsKVEWvO2RwkaIpNM1cSrljIKnRrZUQYJBilCy90
企业ID：【我的企业】 wwa78d6212da74fd51
企业微信账号： Yesir
修改alertmanager.yml文件，配置微信报警媒介
cat alertmanager.yml
global: #全局配置
resolve_timeout: 1h #定义了当Alertmanager持续多长时间未接收到告警后标记告警状态为resolved（已解决）。
templates: #指定告警模板文件位置
- './template/test.tmpl' #模板文件地址，默认不存在，需要手动创建
route:
group_by: ['alertname'] # 定义分组规则，group_by中定义标签名称
group_wait: 10s # 当收到告警的时候，等待10秒看是否还有相同告警，如果有就一起发出去
group_interval: 10s # 发送告警时间间隔
repeat_interval: 1h # 同一个报警重复发送的间隔时间
receiver: 'wechat' # 默认接收者
receivers: #告警接收器
- name: 'wechat' #接收器名称
wechat_configs: #企业微信报警配置
- send_resolved: true #定义接收人账号信息
agent_id: '1000026' # 自建应用的agentId
to_user: 'Yesir' # 接收告警消息的人员Id
api_secret: 'QS1_LMnEOFRkDreSxDcDpswZkNNfiJRtOcaWXOCfmls' # 自建应用的secret
corp_id: 'wwa78d6212da74fd51' # 企业ID
常用告警规则配置
- alert: CpuUsageAlert_waring
expr: sum(avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[5m])) without (cpu)) by (instance) > 0.60
for: 2m
labels:
level: warning
annotations:
summary: "Instance {{ $labels.instance }} CPU usagehigh"
description: "{{ $labels.instance }} CPU usage above60% (current value: {{ $value }})"
- alert: CpuUsageAlert_serious
expr: (100 - (avg by (instance)(irate(node_cpu_seconds_total{job=~".*",mode="idle"}[5m]))* 100)) > 85
for: 3m
labels:
level: serious
annotations:
summary: "Instance {{ $labels.instance }} CPU usagehigh"
description: "{{ $labels.instance }} CPU usage above85% (current value: {{ $value }})"
- alert: MemUsageAlert_waring
expr: avg by(instance) ((1 -(node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes +node_memory_Cached_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes) *100) > 70
for: 2m
labels:
level: warning
annotations:
summary: "Instance {{ $labels.instance }} MEM usagehigh"
description: "{{$labels.instance}}: MEM usage is above 70% (current value is: {{ $value }})"
- alert: MemUsageAlert_serious
expr: (node_memory_MemTotal_bytes -node_memory_MemAvailable_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes> 0.90
for: 3m
labels:
level: serious
annotations:
summary: "Instance {{ $labels.instance }} MEM usage high"
description: "{{ $labels.instance }} MEM usage above 90% (current value: {{ $value }})"
_bytes + node_memory_Buffers_bytes +node_memory_Cached_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes) *100) > 70
for: 2m
labels:
level: warning
annotations:
summary: “Instance {{ KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 17: …abels.instance }̲} MEM usagehigh…labels.instance}}: MEM usage is above 70% (current value is: {{ $value }})”
- alert: MemUsageAlert_serious
expr: (node_memory_MemTotal_bytes -node_memory_MemAvailable_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes> 0.90
for: 3m
labels:
level: serious
annotations:
summary: “Instance {{ $labels.instance }} MEM usage high”
description: “{{ $labels.instance }} MEM usage above 90% (current value: {{ $value }})”
``
六、飞书告警
添加飞书群聊机器人
【。。。】->【设置】-> 【群机器人】-> 【添加机器人】-> 【自定义机器人】-> 【保存】-> 【添加关键字】
- 分别是预警、报警、告警
- 保存webhook链接地址
https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/***************************
搭建prometheus-alert
prometheus-alert：适用于帮助alertmanager转发告警信息用的，如飞书告警、企业微信、邮件、腾讯短信等。
docker run -d --name prometheus-alert -p 9099:8080 -v /root/prometheus/prometheus-alert/db:/app/db -e PA_LOGIN_USER=alertuser -e PA_LOGIN_PASSWORD=123456 -e PA_TITLE=prometheusAlert -e PA_OPEN_FEISHU=1 -e PA_OPEN_DINGDING=0 -e PA_OPEN_WEIXIN=1 feiyu563/prometheus-alert:latest
- 测试：localhost:9099
* 飞书告警固定格式：http://localhost:9099/prometheusalert?type=fs&tpl=prometheus-fs&fsurl=https://*************=zhangsan@xxx.com
vim alertmanager.yml
global:
resolve_timeout: 5m
route:
group_by: ['instance']
group_wait: 10m
group_interval: 10s
repeat_interval: 10m
receiver: 'web.hook.prometheusalert'
receivers:
- name: 'web.hook.prometheusalert'
webhook_configs:
- url: 'http://localhost:9099/prometheusalert?type=fs&tpl=prometheus-fs&fsurl=https://*************=zhangsan@xxx.com'
扫一扫
3340
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
