Prometheus 监控VMware_ESXI并配置AlertManager告警

一、需求

个人家中采购了一台Dell的小型工作站服务器，由于不经常登陆控制台就需要查看服务器资源占用的情况。之前服务器被挖矿了我都不知道，后面意外看到虚拟机负载特别高，发现了是服务器被挖矿了

目前针对VMware的exporter比较少，大家可能需求不多。所以我找了个github比较火的expoter，但是有很多坑的地方

准备工作

本次环境依赖于vcenter、prometheus、grafana、linux、docker，需要提前安装好，VMware_exporter需要连接vcenter获取数据，所以需要安装vcenter。对于服务的安装到每一步我都会有跳转安装界面的文档。大家参考一下就可以了，有问题可以点右边的加群或者我的个性签名联系我。

同时vcenter属于VMware商业系统，所以我这里不提供下载地址，需要可单独联系我

二、安装VMware center

由于目前的VMware exporter是基于vcenter获取的资源监控，所以我们需要安装一下vcenter

配置Vcenter安装在哪台ESXI节点上，我这里只有一台，我就写一台了

• ESXI 节点
• ESXI 端口号(默认443)
• ESXI用户名
• ESXI密码

这里提示我们证书不安全，直接忽略就可以

设置vcenter在esxi中的名字，并为vcenter配置root密码

这里需要根据虚拟机的数量安装给vcenter对应的配置，我这里就选择Tiny最小的一个即可，家用esxi一般不超过30个VMware

这里需要设置vcenter存储位置，我就随便选择一个了

这一步是检查我们前两步添加的配置

没有内部DNS请在FQDN写IP

接下来等待就可以了

接下来配置Vcenter

是否开启SSH，以及时间同步，此处默认

配置SSO域

域没有内网DNS写IP

等待结束即可

登录vcenter

访问地址:https://192.168.31.200:5480/#/login

用户名为administrator@vcenter ip，密码就是我们设置的密码

添加完esxi节点后显示如下

三、Linux 运行VMware_exporter

通过docker -v 将变量写入到环境中

VMware_exporter不需要做持久化

#docker 运行的方式

docker run -d -p 9272:9272 
-e VSPHERE_USER=administrator@192.168.31.200 
-e VSPHERE_PASSWORD=密码 
-e VSPHERE_HOST=主机 
-e VSPHERE_IGNORE_SSL=True 
-e VSPHERE_SPECS_SIZE=2000 
--name vmware_exporter 
pryorda/vmware_exporter

#Linux直接运行
#需要安装python3.6 我这里就不演示了
Requires Python >= 3.6

1.Install with $ python setup.py install or via pip $ pip install vmware_exporter. The docker command below is preferred.
2.Create config.yml based on the configuration section. Some variables can be passed as environment variables
3.Run $ vmware_exporter -c /path/to/your/config
4.Go to http://localhost:9272/metrics?vsphere_host=vcenter.company.com to see metrics

VSPHERE_USERNAME vcenter用户名
VSPHERE_PASSWORD vcenter密码
VSPHERE_HOST vcenter地址

环境变量配置信息

变量名	默认值	注释
VSPHERE_HOST		连接地址
VSPHERE_USER		用户名
VSPHERE_PASSWORD		密码
VSPHERE_SPECS_SIZE	5000	查询统计功能的规格列表大小
VSPHERE_IGNORE_SSL	False	忽略与 vsphere 主机的连接上的 ssl 证书
VSPHERE_FETCH_CUSTOM_ATTRIBUTES	False	设置为 true 以收集对象自定义属性作为度量标签
VSPHERE_FETCH_TAGS	False	设置为 true 以收集对象标签作为度量标签
VSPHERE_FETCH_ALARMS	False	获取对象触发警报，并且在主机 hdw 警报的情况下也是如此
VSPHERE_COLLECT_HOSTS	True	设置为 false 以禁用主机指标收集
VSPHERE_COLLECT_DATASTORES	True	设置为 false 以禁用数据存储指标的收集
VSPHERE_COLLECT_VMS	True	设置为 false 以禁用收集虚拟机指标
VSPHERE_COLLECT_VMGUESTS	True	设置为 false 以禁用虚拟机来宾指标的收集
VSPHERE_COLLECT_SNAPSHOTS	True	设置为 false 以禁用快照指标的收集

访问测试
http://192.168.31.10:9272/metrics 访问docker主机的9272端口，也可以自己定义。

四、群晖Docker 运行VMware_exporter

很多情况下我们家里可能只有群晖，没有Linux相关服务，又不想进入群晖执行shell命令，那么就可以通过控制面板的Docker工具来直接进行配置及管理

打开Docker搜索VMware_exporter

选中镜像，安装

点击高级设置

勾选启动自动重启容器

网络默认即可

设置docker端口号

接下来是配置环境变量，步骤就是上面的方法

没有问题，我们点击启动

可以点到VMware_exporter容器查看一下状态

同样我们访问群晖的http://ip:9272/metrics 就可以看到值了

五、Kubernetes 运行VMware_exporter

官方文档已经设置了对应Kubernetes的yaml文件，我们按照需求修改一下

创建一个命名空间

kubectl create ns abcdocker    

设置configmap环境信息

cat >vmware_exporter_config.yaml<<EOF
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  namespace: abcdocker
  name: vmware-exporter-config
data:
  VSPHERE_USER: "administrator@192.168.31.200"
  VSPHERE_HOST: "192.168.31.200"
  VSPHERE_IGNORE_SSL: "True"
  VSPHERE_COLLECT_HOSTS: "True"
  VSPHERE_COLLECT_DATASTORES: "True"
  VSPHERE_COLLECT_VMS: "True"
EOF

考虑密码的安全性，密码不存放在变量中

使用read命令以交互方式输入密码，在使用secret的方式存储

read -s VSPHERE_PASSWORD  #执行完后输入密码
kubectl create -n abcdocker secret generic vmware-exporter-password --from-literal=VSPHERE_PASSWORD=$VSPHERE_PASSWORD

cat >>vmware-exporter_deployment.yaml<<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vmware-exporter
  namespace: abcdocker
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: vmware-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vmware-exporter
        release: vmware-exporter
      annotations:
        prometheus.io/path: "/metrics"
        prometheus.io/port: "9272"
        prometheus.io/scrape: "true"
    spec:
      containers:
      - name: vmware-exporter
        image: "pryorda/vmware_exporter:latest"
        imagePullPolicy: Always
        ports:
        - containerPort: 9272
          name: http
        envFrom:
        - configMapRef:
            name: vmware-exporter-config
        - secretRef:
            name: vmware-exporter-password
EOF

这里还需要在创建一个service，我这里默认使用NodePort

cat >>vmware-exporter_svc.yaml<<EOF
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: vmware-exporter
  namespace: abcdocker
spec:
  selector:
    app: vmware-exporter
  type: NodePort
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 9272
      targetPort: 9272
      nodePort: 30009
EOF

接下来创建所有yaml

[root@k8s-01 vmware-exporter]# kubectl  apply -f .
deployment.apps/vmware-exporter created
configmap/vmware-exporter-config created
service/vmware-exporter created

查看对应的pod、secret、configmap

[root@k8s-01 vmware-exporter]# kubectl  get all -n abcdocker 
NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/vmware-exporter-9997f7d9d-42wkn   1/1     Running   0          7m34s

NAME                      TYPE       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
service/vmware-exporter   NodePort   10.104.225.76   <none>        9272:30009/TCP   3m8s

NAME                              READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/vmware-exporter   1/1     1            1           7m34s

NAME                                        DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/vmware-exporter-9997f7d9d   1         1         1       7m34s

接下来我们测试一下svc的地址和nodeport都是否可以curl通

[root@k8s-01 vmware-exporter]# kubectl get svc -n abcdocker 
NAME              TYPE       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
vmware-exporter   NodePort   10.104.225.76   <none>        9272:30009/TCP   3m45s

测试nodeport

[root@k8s-01 vmware-exporter]# curl -s -q 192.168.31.10:30009/metrics|tail -n 1
vmware_host_net_usage_average{cluster_name="abcdocker",dc_name="Datacenter",host_name="192.168.31.100"} 8.0

页面访问测试

六、路由器端口转发

因为我是想在我云服务器上统一查看监控报警，家里的esxi和腾讯云服务器又不在一个内网，所以需要跨公网通信。
企业环境中可能不需要做路由器端口转发，这个针对我家用的。如果是企业环境可以跳过

前提是要有公网IP哈，不然只能考虑用FRP的方式

进入路由器-->高级设置

点击端口转发

我们新创建一个规则即可

这里的ip和端口号就是我们部署VMware_exporter的节点

测试公网可以访问

七、Prometheus 添加监控项

vmware_exporter安装完成只是第一步，我们需要在Prometheus中添加针对VMware_exporter信息的收集

本次案例文章基于

修改Prometheus配置文件

[root@prometheus ~]# cd /etc/prometheus/
[root@prometheus prometheus]# vim prometheus.yml 

#添加下面的配置
  - job_name: 'vmware_vcenter'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
      - targets:
        - 'esxi.frps.cn'
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance
      - target_label: __address__
        replacement: dsm.frps.cn:9272

#targets 在Prometheus中显示的名称
#replacement VMware_exporter地址
#relabel_configs中配置了自动发现

八、Grafana设置

Prometheus中已经有数据了，接下来导入模板~
https://grafana.com/grafana/dashboards/11243

目前使用的是11243模板，没有找到更好的，后续自己改一个

点击导入

需要选择数据源

效果图如下

九、AlertManager 告警配置

alertmanager基于下方文章搭建

实际上grafana的效果图我们可能半年才上去看一次，主要的告警还是要通过alert直接触发

针对VMware_exporter我们需要添加rule规则，对VMware_exporter状态进行触发告警

添加rule文件

#注意格式，格式错误会让prometheus无法启动

vim /etc/prometheus/rules/vmware_exporter.yaml

groups:
    - name: vmware status
      rules:
      - alert: HighNumberOfSnapshots #大量快照模板
        expr: vmware_vm_snapshots > 5
        for: 30m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: High Number of Snapshots (instance {{ $labels.instance }})
          description: "High snapshots number on {{ $labels.instance }}: {{ $value }}n  Num = {{ $value }}n  VMware_Name = {{ $labels.vm_name }}"

      - alert: VirtualMachineMemoryWarning  #虚拟机内存警告模板
        expr: vmware_vm_mem_usage_average / 100 >= 80 and vmware_vm_mem_usage_average / 100 < 50
        for: 30m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: Virtual Machine Memory Warning (instance {{ $labels.instance }})
          description: "High memory usage on {{ $labels.instance }}: {{ $value | printf "%.2f"}}%n  VALUE = {{ $value }}n  VMware_Name = {{ $labels.vm_name }}"

      - alert: VirtualMachineMemoryCritical #虚拟机内存严重模板
        expr: vmware_vm_mem_usage_average / 100 >= 90
        for: 30m
        labels:
          severity: error
        annotations:
          summary: Virtual Machine Memory Critical (instance {{ $labels.instance }})
          description: "High memory usage on {{ $labels.instance }}: {{ $value | printf "%.2f"}}%n  VALUE = {{ $value }}n  VMware_Name = {{ $labels.vm_name }}"

      - alert: OutdatedSnapshots  #过时的快照模板 (单位是舔)
        expr: (time() - vmware_vm_snapshot_timestamp_seconds) / (60 * 60 * 24) >= 90
        for: 30m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: Outdated Snapshots (instance {{ $labels.instance }})
          description: "Outdated snapshots on {{ $labels.instance }}: {{ $value | printf "%.0f"}} daysn  VALUE = {{ $value }}n  VMware_Name = {{ $labels.vm_name }}"
      - alert: EsxiHostMemoryCritical  #esxi内存使用百分比模板
        expr: ((vmware_host_memory_usage / vmware_host_memory_max) * 100) > 50
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary:  Esxi Host Memory Warning (instance {{ $labels.instance }})
          description: "Outdated Host Esxi Memory on {{ $labels.instance }}: {{ $value | printf "%.0f"}} %n  VALUE = {{ $value }}n  VMware_Name = {{ $labels.host_name }}"
      - alert: EsxiHostCPUCritical  #esxi cpu 百分比
        expr: ((vmware_host_cpu_usage / vmware_host_cpu_max) * 100) > 50
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary:  Esxi Host CPU Warning (instance {{ $labels.instance }})
          description: "Outdated Host Esxi CPU on {{ $labels.instance }}: {{ $value | printf "%.0f"}} %n  VALUE = {{ $value }}n  VMware_Name = {{ $labels.host_name }}"

这里我根据我自己的需求单独添加了2个，针对esxi cpu和内存的触发器报警。它的监控项比较多，大家可以根据自己的需求来添加告警。不一定要和我相同

添加完成后重启prometheus和alert，我这里是docker我就直接重启镜像了

我这里使用微信报警，接下来我们看微信即可

温馨提示一下，可以把prometheus告警值设置低一点，来测试是否有问题，后面在修改回去

最终效果图

参考文档:https://github.com/pryorda/vmware_exporter