Bosun快速入門

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Bosun快速入門

本文檔是Bosun的快速安裝文檔。根據本文檔，你可以搭建一個完整的bosun服務，可以把指定機器的各種資訊彙總起來，並且實現相關資訊的警示。

Bosun

這篇文檔中，bosun的安裝依賴docker。如果不希望使用docker，可以從 bosun.org中自行下載bosun二進位檔案，但是這樣就需要自己安裝OpenTSDB和HBase。

Docker 安裝Docker

如果系統中沒有安裝Docker，可以參考此處進行安裝 https://docs.docker.com/installation/。 安裝完畢後，不要忘記將docker守護進程起開。

安裝Boson

一旦docker安裝完畢，可以使用下面的命令安裝bosun，可能需要sudo許可權。

    docker run -d -p 8070:8070 stackexchange/bosun

這條命令，告訴docker進程為bosun啟動一個後台進程，連接埠是8070。稍等15秒，bosun服務啟動完畢，這樣bosun的server端就搭建並啟動完畢，我們可以使用瀏覽器進行訪問了，http://yourip:8070

向Bosun中推送資料

即使沒有任何的slave，buson server自身也會產生很多的資料。下面也會講如何啟動bosun slave。

bosun檢查資料

假設bosun slave已經啟動，server和slave已經通過8070連接埠建立了串連，那麼bosun server就會收到slave的各種資訊。我們可以通過http://docker-server-ip:8070/items來查看當前已經串連上的slave節點。如果看到一堆的參數，那麼恭喜，bosun正在收集資料。在頁面的底部或者第二列展示的是當前正在產生資料的slave節點。點擊某個slave，然後點擊“Available Metrics”，就會看到當前slave可以被監控的資料類型，如cpu、記憶體等等。

建立Alert

現在我們的server已經在收集各種資訊了，但監控系統的關鍵作用在於當異常情況發生時，系統會給出警示。警示也是bosun重點支援的。

Bosun提供一套工作流程，它使設計、測試、推送一條警示更簡單。我們看到bosun首頁的導航條，包括"Items", "Graph", "Expression", "Rule"和"Test Config"，其實這也是我們建立一條Alert的步驟。一般情況下，我們需要先選擇一條item(metric),這是Alert的基礎。然後，我們觀察這條item繪製的曲線，瞭解它的動態。之後，我們將這個曲線轉化成運算式，再次這個運算式整理成規則。之後，我們可以測試這條規則，無誤後，將其推送到bosun server中。

下面是一個建立Alert的例子，我們監控cpu的使用方式，如果cpu idle過低，就警示。這裡我們使用的metric是“os.cpu”。當某台機器的cpu idle持續一小時過低時，我們就發送一條警示。開啟bosun首頁，下面開始配置。

Items

點擊“Items”標籤頁。會看到bosun當前監控的所有的項。點擊“os.cpu”，頁面跳轉到“Graph”頁面。

Graph

在Graph頁面，我們能看到bosun預先載入了所有slave的圖表。我們想看單台slave的資訊，在host輸入框中，輸入我們的機器名，點擊藍色的"Query"按鈕，buson就會將指定機器的最近一個小時的cpu使用方式畫出來。

現在，我們看到了cpu利用率的曲線。在頁面的底部，有個“Queries”地區。它表示的是產生當前曲線所用的運算式。
在Queries地區，還有“Expression”和“Rule”超連結，這兩個連結直接連結到本頁面曲線的運算式和規則頁面。在本教程中，我們點擊“Expression” 連結。

Expression

在運算式頁面，我們可以通過我們的query條件，來調整結果集的大小。本頁面的查詢運算式應該類似"q("sum":rate...)" 通過這條語句，bosun就會去查詢過去一個小時內的指定機器的cpu使用方式。我們點擊“show”按鈕，可以看到這條語句的結果集。每條結果都是 timestamp和value的形式。

建立Alert，我們不太關心結果集的大小，我們對於結果集的平均值更感興趣。為了得到結果集的平均值，可以使用avg()方法，如下：

    q("sum:rate{counter,,1}:os.cpu{host=your-system-here}", "1h", "")    avg(q("sum:rate{counter,,1}:os.cpu{host=your-system-here}", "1h", ""))

我們點擊藍色的“Test”按鈕，我們就會看到結果變成單個數字，這個數字就是cpu在這段時間的平均利用率。現在我們得到了cpu平均值，可以根據這個值的大小，來監控cpu idle過低了。點擊“rule”按鈕。

Rule

在規則頁面，有兩個輸入框，Alert框和Template框。Alert框展示的就是剛才我們建立的警示規則。Template框展示的是觸發警示後的動作，如發送郵件等。當前Alert框，我們的這條規則，bosun會永遠識別成“critical”，原因是 crit和warn是boolean類型的，我們把cpu的平均值賦給它，永遠是非0值，非0值就是true。我們需要增加一些邏輯判斷，如下：

    alert cpu.is.too.high {        template = test        $metric = q("sum:rate{counter,,1}:os.cpu{host=your-system-here}", "1h", "")        $avgcpu = avg($metric)        crit = $avgcpu > 80        warn = $avgcpu > 60    }

如果機器的cpu利用率高於80%，就會觸發critical警示；如果高於60%，觸發warning警示。到現在為止，我們的這個Alert其實也沒多大用處，因為它只監控了一台機器，我們可以通過修改host的值來監控其他機器，或者將host的值設成*，來監控所有機器。如果不想監控某台機器，還可以在Alert body中填寫排除語句，但在本教程中不詳細講解了。

點擊“Test”按鈕，下方會列出所有的crit警示，warn警示和normal情況。點擊“Email”按鈕，會看到警示郵件的發送情況。預設的警示郵件模板，不太直觀，可以改成下面的：

    template test {
    subject = {{.Last.Status}}: {{.Alert.Name}} on {{.Group.host}}    body = `<p>Alert: {{.Alert.Name}} triggered on {{.Group.host}}    <hr>    <p><strong>Computation</strong>    <table>        {{range .Computations}}            <tr><td><a href="{{$.Expr .Text}}">{{.Text}}</a></td><td>{{.Value}}</td></tr>        {{end}}    </table>    <hr>    {{ .Graph .Alert.Vars.metric }}    <hr>    <p><strong>Relevant Tags</strong>    <table>        {{range $k, $v := .Group}}            <tr><td>{{$k}}</td><td>{{$v}}</td></tr>        {{end}}    </table>`}

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