在你开始操作之前，先想想你最怕服务器出现什么情况？延迟？智能性降低？运维环境无法得知？这些同样都是较难解决的问题。对于使用腾讯云轻量应用服务器的小型开发团队或运维人员来说，如果没有系统化的性能监控模块，随时可能面临“裱然提速”的在线问题。
这篇文章，就来教你如何通过 Prometheus + Grafana 建立一套合适轻量云环境的监控可视化系统。
一，为什么较适合轻量云的监控技术？
Prometheus + Grafana 系列有一些致命优势：
- 完全开源，无需掉费
- 贴合云环境、支持远程性数据抽取
- 实时数据分析，灵活设置告警
- 实现低耗资源服务器环境的维护
对于腾讯云轻量云服务器这样的优化资源配置环境，你需要的是一套可维护、可扩展、可自动解析性能表现的规则系统。
目前轻量云服务器支持自定义缓存配置、快捷安装开源软件的特性，也为 Prometheus + Grafana 的快速安装和部署打了坚实基础。
二，直接上手：在轻量云上部署 Prometheus
- 环境准备：
- 选择一个你已经创建好的轻量云服务器
- 确保具备 Ubuntu 20.04+ ，已安装 curl / wget / systemctl
- 安装 Prometheus：
useradd --no-create-home --shell /bin/false prometheus
mkdir /etc/prometheus /var/lib/prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.52.0/prometheus-2.52.0.linux-amd64.tar.gz
tar -xvf prometheus-2.52.0.linux-amd64.tar.gz
mv prometheus-2.52.0.linux-amd64/* /usr/local/bin/- 配置 prometheus.yml：
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']- 启动 Prometheus 服务：
systemctl enable prometheus
systemctl start prometheus三，集成 Node Exporter：打通操作系统监控
想知道 CPU / 内存 / 磁盘 运行情况？Node Exporter 是重点
- 安装：
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.8.0/node_exporter-1.8.0.linux-amd64.tar.gz
tar -xvf node_exporter-1.8.0.linux-amd64.tar.gz
./node_exporter &- 验证： 访问 http://<云服务器IP>:9100/metrics 确认是否收到数据
四，安装 Grafana：数据部署的面板
- 添加安装源：
sudo apt install -y software-properties-common
sudo add-apt-repository "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main"- 安装：
sudo apt update && sudo apt install grafana
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server- 绑定数据源：
- 登录 http://<云服务器IP>:3000
- 输入系统统一账号密码 admin/admin
- 添加 Prometheus 为数据源
五，创建监控面板：讓数据说话
Grafana 提供了很多免费模板：
- 搜索 Node Exporter：比如 ID 1860
- 一键导入，选择 Prometheus 数据源
- 看 CPU 使用率、系统 load、内存占用、磁盘读写等数据绘图
一个自己定制的统一面板就成立了，简直是运维的“监控焦虑等级”随身工具。
六，添加自动告警：首先发现问题
运行后，你就能设置如 CPU > 90%、磁盘使用率 > 95% 时发送邮件或微信通知
- 安装 Alertmanager
- 在 Prometheus 配置告警规则
- 在 Grafana 配置告警模板
目的很简单：我不想在后台探索问题，而是在实际情况上先知道。
七，这系统有什么实际效果？
一个月前，我们为一家用于文章输出应用的轻量云环境打造这套监控系统，使用后：
- 服务器 CPU 使用率和负载情况明显下降，响应时间缩短 30%
- 通过告警机制，提前发现两次磁盘空间临界值
- 实现工作日报与性能数据对齐，提高运维效率