共计 4743 个字符,预计需要花费 12 分钟才能阅读完成。
导读 | 今天换了另外一种方式来实现,直接去绘制渲染报警图表,然后上传到对象存储中保存起来,在钉钉中就可以直接展示了。Promoter 就是这个方案的一个实现。 |
之前用 Python 实现了一个非常简陋的 AlertManager 的钉钉接收器,一直想在钉钉的消息通知中将当前报警图表也展示出来,这样显然对用户来说更加友好。之前想的思路是通过爬虫的方式去 Prometheus 页面将 Graph 图形截图保存下来,该方式理论上确实是可行的,但是这种方式不稳定因素较多,而且会占用大量的资源。
今天换了另外一种方式来实现,直接去绘制渲染报警图表,然后上传到对象存储中保存起来,在钉钉中就可以直接展示了,Promoter 就是这个方案的一个实现,支持在消息通知中展示实时报警图表,效果图如下所示:
目前是将报警数据渲染成图片后上传到 S3 对象存储,所以需要配置一个对象存储 (阿里云 OSS 也可以),此外消息通知展示样式支持模板定制.
默认模板位于 template/default.tmpl,可以根据自己需求定制:
{{define "__subject"}}[{{.Status | toUpper}}{{if eq .Status "firing"}}:{{.Alerts.Firing | len}}{{end}}] {{.GroupLabels.SortedPairs.Values | join ""}} {{if gt (len .CommonLabels) (len .GroupLabels) }}({{with .CommonLabels.Remove .GroupLabels.Names}}{{.Values | join" "}}{{end}}){{end}}{{end}}
{{define "__alertmanagerURL"}}{{.ExternalURL}}/#/alerts?receiver={{.Receiver}}{{end}}
{{define "default.__text_alert_list"}}{{range .}}
### {{.Annotations.summary}}
** 详情:** {{.Annotations.description}}
{{range .Images}}
** 条件:** `{{.Title}}`
![📈]({{.Url}})
{{- end}}
** 标签:**
{{range .Labels.SortedPairs}}{{if and (ne (.Name) "severity") (ne (.Name) "summary") }}> - {{.Name}}: {{.Value | markdown | html}}
{{end}}{{end}}
{{end}}{{end}}
{{/* Default */}}
{{define "default.title"}}{{template "__subject" .}}{{end}}
{{define "default.content"}}
{{if gt (len .Alerts.Firing) 0 -}}
#### **{{.Alerts.Firing | len}} 条报警 **
{{template "default.__text_alert_list" .Alerts.Firing}}
{{range .AtMobiles}}@{{.}}{{end}}
{{- end}}
{{if gt (len .Alerts.Resolved) 0 -}}
#### **{{.Alerts.Resolved | len}} 条报警恢复 **
{{template "default.__text_alert_list" .Alerts.Resolved}}
{{range .AtMobiles}}@{{.}}{{end}}
{{- end}}
{{- end}}
默认配置文件如下所示,放置在 /etc/promoter/config.yaml:
debug: true
http_port: 8080
timeout: 5s
prometheus_url: # Prometheus 的地址
metric_resolution: 100
s3:
access_key:
secret_key:
endpoint: oss-cn-beijing.aliyuncs.com
region: cn-beijing
bucket:
dingtalk:
url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=
secret: # secret for signature
可以直接使用 Docker 镜像 cnych/promoter:v0.1.1 部署,在 Kubernetes 中部署可以直接参考 deploy/kubernetes/promoter.yaml。
启动完成后在 AlertManager 配置中指定 Webhook 地址即可:
route:
group_by: ['alertname', 'cluster']
group_wait: 30s
group_interval: 2m
repeat_interval: 1h
receiver: webhook
receivers:
- name: 'webhook'
webhook_configs:
- url: 'http://promoter.kube-mon.svc.cluster.local:8080/webhook' # 配置 promoter 的 webhook 接口
send_resolved: true
该项目采用 golang 实现,Webhook 的实现很简单,这里的核心部分是如何渲染监控图表,核心方式是通过 Prometheus 的 API 接口来获取查询的指标数据:
func Metrics(server, query string, queryTime time.Time, duration, step time.Duration) (promModel.Matrix, error) {client, err := prometheus.NewClient(prometheus.Config{Address: server})
if err != nil {return nil, fmt.Errorf("failed to create Prometheus client: %v", err)
}
api := prometheusApi.NewAPI(client)
value, _, err := api.QueryRange(context.Background(), query, prometheusApi.Range{Start: queryTime.Add(-duration),
End: queryTime,
Step: duration / step,
})
if err != nil {return nil, fmt.Errorf("failed to query Prometheus: %v", err)
}
metrics, ok := value.(promModel.Matrix)
if !ok {return nil, fmt.Errorf("unsupported result format: %s", value.Type().String())
}
return metrics, nil
}
然后将获取的指标绘制出来,图形绘制使用的 gonum.org/v1/plot 这个包来实现的:
func PlotMetric(metrics promModel.Matrix, level float64, direction string) (io.WriterTo, error) {p, err := plot.New()
if err != nil {return nil, fmt.Errorf("failed to create new plot: %v", err)
}
textFont, err := vg.MakeFont("Helvetica", 3*vg.Millimeter)
if err != nil {return nil, fmt.Errorf("failed to load font: %v", err)
}
evalTextFont, err := vg.MakeFont("Helvetica", 5*vg.Millimeter)
if err != nil {return nil, fmt.Errorf("failed to load font: %v", err)
}
evalTextStyle := draw.TextStyle{Color: color.NRGBA{A: 150},
Font: evalTextFont,
XAlign: draw.XRight,
YAlign: draw.YBottom,
}
p.X.Tick.Marker = plot.TimeTicks{Format: "15:04:05"}
p.X.Tick.Label.Font = textFont
p.Y.Tick.Label.Font = textFont
p.Legend.Font = textFont
p.Legend.Top = true
p.Legend.YOffs = 15 * vg.Millimeter
// Color palette for drawing lines
paletteSize := 8
palette, err := brewer.GetPalette(brewer.TypeAny, "Dark2", paletteSize)
if err != nil {return nil, fmt.Errorf("failed to get color palette: %v", err)
}
colors := palette.Colors()
var lastEvalValue float64
for s, sample := range metrics {data := make(plotter.XYs, 0)
for _, v := range sample.Values {fs := v.Value.String()
if fs == "NaN" {_, err := drawLine(data, colors, s, paletteSize, p, metrics, sample)
if err != nil {return nil, err}
data = make(plotter.XYs, 0)
continue
}
f, err := strconv.ParseFloat(fs, 64)
if err != nil {return nil, fmt.Errorf("sample value not float: %s", v.Value.String())
}
data = append(data, plotter.XY{X: float64(v.Timestamp.Unix()), Y: f})
lastEvalValue = f
}
_, err := drawLine(data, colors, s, paletteSize, p, metrics, sample)
if err != nil {return nil, err}
}
var polygonPoints plotter.XYs
if direction == " 0 {l, err = plotter.NewLine(data)
if err != nil {return &plotter.Line{}, fmt.Errorf("failed to create line: %v", err)
}
l.LineStyle.Width = vg.Points(1)
l.LineStyle.Color = colors[s%paletteSize]
p.Add(l)
if len(metrics) > 1 {m := labelText.FindStringSubmatch(sample.Metric.String())
if m != nil {p.Legend.Add(m[1], l)
}
}
}
return l, nil
}