Telegraf + InfluxDB + Grafanaでシステムリソースを可視化する

2020.08.12 — Raspberry Pi — 1 min read

当初Cluster HATでクラスター化したRaspberry Pi Zeroのシステムリソース情報をFluent Bitで収集し、InfluxDBに蓄積したデータをGrafanaで可視化しようと目論んでいたが、InfluxDBと開発元が同じTelegrafの方が相性が良さそうなので、Telegraf + InfluxDB + Grafanaの構成に変更。

Raspberry PiにFluent Bit + InfluxDB + Grafanaをインストールする

InfluxDBの起動

InfluxDBを起動。設定は特に変更せずにそのまま利用可能。

$ sudo service influxdb start

InfluxDBはポート8086で受信可能。

Telegrafのインストール

Raspberry Pi ZeroにTelegrafをインストール。

インストールする環境は以下の通り。

$ cat /proc/device-tree/model
Raspberry Pi Zero Rev 1.3
$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Raspbian
Description:    Raspbian GNU/Linux 10 (buster)
Release:    10
Codename:   buster

PGPキーを取得しリポジトリを追加。

$ wget -qO - https://repos.influxdata.com/influxdb.key | sudo apt-key add -
OK
$ echo "deb https://repos.influxdata.com/debian buster stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list
deb https://repos.influxdata.com/debian buster stable

リポジトリを更新してからtelegrafをインストール。

$ sudo apt update
$ sudo apt install telegraf
$ telegraf --version
Telegraf 1.15.2 (git: HEAD cd037b49)

Telegrafの設定

/etc/telegraf/telegraf.confを編集。

OutputにInfluxDBを設定。接続にhttp、InfluxDBのデータベース名はtelegrafを指定。

1# Configuration for sending metrics to InfluxDB
2[[outputs.influxdb]]
3  ## The full HTTP or UDP URL for your InfluxDB instance.
4  ##
5  ## Multiple URLs can be specified for a single cluster, only ONE of the
6  ## urls will be written to each interval.
7  # urls = ["unix:///var/run/influxdb.sock"]
8  # urls = ["udp://127.0.0.1:8089"]
9  urls = ["http://(InfluxDBが動作しているホストのIP):8086"]
10
11  ## The target database for metrics; will be created as needed.
12  ## For UDP url endpoint database needs to be configured on server side.
13  database = "telegraf"

InputではデフォルトでCPUやディスクの使用量が取れるようになっている。

1# Read metrics about cpu usage
2[[inputs.cpu]]
3  ## Whether to report per-cpu stats or not
4  percpu = true
5  ## Whether to report total system cpu stats or not
6  totalcpu = true
7  ## If true, collect raw CPU time metrics.
8  collect_cpu_time = false
9  ## If true, compute and report the sum of all non-idle CPU states.
10  report_active = false
11
12
13# Read metrics about disk usage by mount point
14[[inputs.disk]]
15  ## By default stats will be gathered for all mount points.
16  ## Set mount_points will restrict the stats to only the specified mount points.
17  # mount_points = ["/"]
18
19  ## Ignore mount points by filesystem type.
20  ignore_fs = ["tmpfs", "devtmpfs", "devfs", "iso9660", "overlay", "aufs", "squashfs"]

必要な項目をコメントアウトになっている部分を修正、追記していく。
有効にしたInputは以下。

1[[inputs.diskio]]
2  device_tags = ["ID_FS_TYPE", "ID_FS_USAGE"]
3  name_templates = ["$ID_FS_LABEL","$DM_VG_NAME/$DM_LV_NAME"]
4[[inputs.kernel]]
5[[inputs.mem]]
6[[inputs.processes]]
7[[inputs.swap]]
8[[inputs.system]]
9[[inputs.internal]]
10[[inputs.interrupts]]
11[[inputs.linux_sysctl_fs]]
12[[inputs.net]]
13[[inputs.netstat]]
14[[inputs.nstat]]

その他、Raspberry Pi特化でCPU温度とGPU温度を取得する設定をする。

1[[inputs.file]]
2  files = ["/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp"]
3  name_override = "cpu_temperature"
4  data_format = "value"
5  data_type = "integer"
6
7[[inputs.exec]]
8  commands = ["/usr/bin/vcgencmd measure_temp"]
9  name_override = "gpu_temperature"
10  data_format = "grok"
11  grok_patterns = ["%{NUMBER:value:float}"]

デフォルトのままではGPU温度を取得できないので、Raspberry Pi側でユーザtelegrafをグループvideoに加える設定をする。

$ sudo usermod -G video telegraf

最後に、telegrafをサービスとして起動。

$ sudo service telegraf start

InfluxDB側にデータベース"telegraf"がなくても、Telegrafから接続することで新たに作られる。（設定で変更可能。）

Grafanaへのログインとダッシュボードの設定

grafana-serverを起動。

$ sudo service grafana-server start

Grafanaをインストールしたホストのポート3000にWebブラウザからアクセスすると、 Grafanaの設定画面が表示される。

初期ユーザ名と初期パスワードはそれぞれadmin。

ダッシュボードは、左横のメニューから+でImportを選ぶことで、公式HPに登録されているテンプレートからインポートすることが可能。

Grafana Dashboards: https://grafana.com/grafana/dashboards

Raspberry Pi Monitoring のテンプレートを使用してみる。

だいぶ、イイ感じになりました。