Elastic：使用 Grafana 监视 Elasticsearch_grafana elasticsearch(1)_grafana使用教程es数据

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新软件测试全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

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由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

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正文

sudo apt-get update
sudo apt-get install grafana

启动 Grafana 服务：

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl start grafana-server && sudo systemctl status grafana-server

启用 systemd 服务，以便 Grafana 在启动时启动。

sudo systemctl enable grafana-server.service

安装完后，我们可以在浏览器的链接地址 http://localhost:3000 查看，并以用户名及密码 admin/admin 进行登录。

等我们的 Grafana 启动后，我们可以看到如下的画面。

装载 Elasticsearch 指标

我们使用一个 python 的脚本来收集被监视的 Elasticsearch 的指标数据，并把这些指标数据存于到一个 Elasticsearch 的索引中去。

下载此 python 脚本并编辑集群 URL，以反映您要监视的 ES 集群（“ES_METRICS_CLUSTER_UR”）和将存储指标的 ES 集群（“ES_METRICS_MONITORING_CLUSTER_URL”）。

针对我的情况，我使用了本地的 Elasticsearch，所以我使用了如下的配置：

elasticServer = os.environ.get(‘ES_METRICS_CLUSTER_URL’, ‘http://localhost:9200’)
interval = int(os.environ.get(‘ES_METRICS_INTERVAL’, ‘60’))

ElasticSearch Cluster to Send Metrics

elasticIndex = os.environ.get(‘ES_METRICS_INDEX_NAME’, ‘elasticsearch_metrics’)
elasticMonitoringCluster = os.environ.get(‘ES_METRICS_MONITORING_CLUSTER_URL’, ‘http://localhost:9200’)

Enable Elasticsearch Security

read_username and read_password for read ES cluster information

write_username and write_passowrd for write monitor metric to ES.

read_es_security_enable = True
read_username = “elastic”
read_password = “123456”

write_es_security_enable = True
write_username = “elastic”
write_password = “123456”

为了说明问题的方便，我把两个 Elasticsearch 的地址都设置为 http://localhost:9200，也就是说从 http://localhost:9200 采集数据并把数据存于到 http://localhost:9200 的索引中。同时，在我的 Elasticsearch 中，我启动了Basic 安全。我的用户名及密码分别是 elastic/123456。

输入正确的集群信息后，在监视集群上执行脚本：

python2 elasticsearch2elastic.py

请注意我们的 python 脚本是用 python2 来写的。我们必须使用 python2 来运行我们的 python 脚本。

这个时候，我们可以在我们的 Kibana 中查看到生成的 elasticsearch_metrics 索引

在 Grafana 中创建 Elasticsearch 数据源：

我们需要把上面的信息填入并保存：

返回 Grafana，单击 “Home”>“Import Dashboard.”。 在 “Grafana.com Dashboard” 输入框中输入 “878”，然后点击加载。 从而为我们的监控提供了一个快速的开始。

输入878

我们打开 Dashboad，我们可以看到：

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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