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Node exporter Docker的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳曉宇,楊川胡,陳嘯寫的 異形般強大的監控系統：Prometheus掌控主機、VM、容器及K8S 和陳曉宇楊川胡陳嘯的 深入淺出Prometheus：原理、應用、源碼與拓展詳解都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和電子工業所出版 。
東海大學 資訊工程學系 楊朝棟所指導 顏豪毅的 基於Kubernetes建立異質邊緣計算設備的效能評估與監控環境 （2019），提出Node exporter Docker關鍵因素是什麼，來自於。
而第二篇論文國立臺中科技大學 資訊工程系碩士班 陳弘明、盧永豐所指導 胥依杰的 設計支援5G 網路切片具混合虛擬機與容器網路功能之NFV MANO系統 （2019），提出因為有 Kubernetes、網路功能虛擬化、虛擬化網路功能、網路切片、5G、ETSI NFV MANO的重點而找出了 Node exporter Docker的解答。
除了Node exporter Docker，大家也想知道這些：
異形般強大的監控系統：Prometheus掌控主機、VM、容器及K8S
為了解決Node exporter Docker 的問題，作者陳曉宇,楊川胡,陳嘯 這樣論述：
伴隨著容器相關技術的興起，Prometheus 正逐步成為容器監控的標準，並且對於傳統應用和裝置也有很好的相容性。 全書共分為4 篇12 章，分別說明Prometheus 原理、在傳統應用監控和Kubernetes 監控中的應用，以及原始程式和擴充。 Prometheus 由Go 語言撰寫而成，採用Pull 方式取得監控資訊，並提供了多維度的資料模型和靈活的查詢介面。Prometheus 不僅可以透過靜態檔案設定監控物件，還支援自動發現機制，能夠透過Kubernetes、Consul、DNS 等多種方式動態取得監控物件。在資料獲取方面，借助Go 語言的高平行處
理特性，單機Prometheus 可以擷取數百個節點的監控資料；在資料儲存方面，隨著本機時序資料庫的不斷最佳化，單機Prometheus 每秒可以擷取一千萬個指標，如果需要儲存大量的歷史監控資料，則還支援遠端儲存。 全書重點涵蓋： ►最強大的系控監控平台，可監控叢集、伺服器、虛擬、容器 ►完整的資源管理、包括網路、儲存、CPU、記憶體、作業系統 ►不需要自行組合Logstash/ElasticSearch/Kibana，單一完整監控系統 ►最重要的就是針對Kubernetes的完整監控 ►包括Kubernetes容器、服務自動發現等 ►針對Kubernetes的物
件、如cAdvisor, apiserver, kube-state-metrics ►Kubernetes叢集監控，Granfna的使用 ►完整Prometheus的原始碼分析及改裝 適合讀者群：運維工程師、軟體架構師、研發工程師，及相關IT產業工作者參考和閱讀。 本書特色 ◎ 系統講解Prometheus的原理、應用、原始程式和擴充 ◎ 圖文並茂、由淺入深、完整解說
基於Kubernetes建立異質邊緣計算設備的效能評估與監控環境
為了解決Node exporter Docker 的問題，作者顏豪毅 這樣論述：
近年來，物聯網(Internet of Things)的概念已廣泛出現於生活中的各種應用，從居家至大城市皆充斥著各種節點設備以利進行邊緣計算，透過利用各種邊緣計算設備可即時接收並處理即時資訊。而對於日漸增加的邊緣計算設備數量，是否能及時取得設備的健康狀態與資源使用率顯得非常重要，因為管理者無法隨時待命於設備所在處進行維護，所以若能建立一個統合各個邊緣設備狀態的監控平台，將可有效協助管理者監控設備狀態並針對異常的設備做維護及調整。本研究的目標為利用Kubernetes建立起一個用於蒐集各種節點設備內部資源使用狀況並實行監控視覺化的環境，並在實驗中以深度學習模組部署於異質設備上作效能評估驗證。通
過Kubernetes、Docker、Grafana、Prometheus、Tensorflow等技術。在本次實驗中，利用Kubernetes建立整合伺服器端與邊緣計算設備的叢集，並用Docker快速部署相關應用，即可透過蒐集設備中的指標以取得各項資源訊息。不同的設備皆部署Node exporter做為資料蒐集與發送。隨後利用Prometheus接收設備資訊並通過Grafana將設備資訊並視覺化。透過Grafana內建的自訂儀表板將各種資訊以適合的方式進行呈現，使得維護各項邊緣計算節點的人員可即時得知各種設備資源使用。本研究輔以深度學習模型進行資源監控模擬，透過監控結果可得出Mobilenet
相較其他兩個模型雖多了15\%CPU使用率，但準確率達到了99.9\%，此數據表明Mobilenet是三者中最佳的辨識模型，也有效驗證了此監控平台的可用性。
深入淺出Prometheus：原理、應用、源碼與拓展詳解
為了解決Node exporter Docker 的問題，作者陳曉宇楊川胡陳嘯 這樣論述：
Prometheus是由SoundCloud開源的監控系統，是Google BorgMon監控系統的開源版本。伴隨著容器及Kubernetes技術的興起，Prometheus越來越受到大家的關注。《深入淺出Prometheus：原理、應用、源碼與拓展詳解》系統講解了Prometheus的原理、應用、源碼和拓展，圖文並茂、講解全面。原理篇主要介紹了Prometheus的整體架構及與其他監控系統的對比和優勢，讓讀者從整體上把握Prometheus的相關概念。應用篇從傳統應用監控和Kubernetes監控兩方面講解Prometheus的安裝、配置及優秀實踐，著重介紹Redis、MySQL serve
r等常用中間件監控，並結合Kubernetes，詳細講解如何通過Prometheus監控容器集群，還對每個操作都進行了非常詳盡的記錄。源碼與拓展篇從整體到局部詳細剖析Prometheus的源碼架構，並且結合實際生產環境二次定製Prometheus的部分功能，可加深讀者對Prometheus的理解，也能很好地幫助讀者提升Prometheus開發技能。 《深入淺出Prometheus：原理、應用、源碼與拓展詳解》適合運維工程師、軟體架構師、研發工程師及其他資深IT人士參考和閱讀。 陳曉宇，宜信容器雲架構師，負責宜信PaaS平台的設計和推廣，幫助企業從傳統應用遷移至雲原生應用
。在雲計算相關行業具有豐富的研發與架構經驗，並積极參与OpenStack、Kubernetes、Harbor等社區的開源項目。楊川胡，「k8s技術圈」社區維護者，全棧工程師，具備豐富的雲計算、上億活躍用戶應用後端實踐經驗，擅長Python、Golang、Docker、Kubernetes等技術，曾在小米擔任資深研發工程師。陳嘯，Prometheus二次開發深度使用者，專註于分散式搜索、流式計算、集群監控、大數據安全領域。現就職于深信服科技股份有限公司安全感知團隊，負責數據平台基礎架構研發工作。 第1篇 Prometheus原理 第1章 監控 2 1.1 監控系統概覽 2 1
.2 基礎資源監控 4 1.2.1 網路監控 4 1.2.2 存儲監控 6 1.2.3 伺服器監控 7 1.3 中介軟體監控 9 1.4 應用程式監控（APM） 10 1.5 日誌監控 13 1.6 監控系統實現 14 1.6.1 總體架構 14 1.6.2 指標採集 15 1.6.3 資料處理 18 1.7 監控系統的發展趨勢 21 1.8 本書主角——Prometheus 22 1.9 其他開源監控工具 26 1.9.1 Zabbix 26 1.9.2 Nagios 30 1.9.3 Open-Falcon 31 1.10 監控系統的對比 33 第2章 深入Prometheus設計 35
2.1 指標 35 2.1.1 Prometheus的指標定義 35 2.1.2 Prometheus的指標分類 36 2.1.3 Prometheus資料樣本 40 2.2 資料獲取 40 2.2.1 服務發現 42 2.2.2 資料獲取 44 2.3 資料處理 45 2.3.1 重新定義標籤 45 2.3.2 標籤篩選 46 2.4 資料存儲 46 2.4.1 本機存放區 47 2.4.2 遠端存放 50 2.5 資料查詢 50 2.6 告警 52 2.7 集群 54 2.7.1 聯邦 54 2.7.2 Thanos 55 2.8 Prometheus並非監控銀彈 59 第3章 資料存儲
60 3.1 存儲介面 60 3.2 本機存放區 62 3.2.1 歷史 63 3.2.2 核心概念 63 3.2.3 相關參數 69 3.2.4 本機存放區介面 70 3.3 遠端存儲 71 3.3.1 總體架構 71 3.3.2 遠端介面規範 71 3.3.3 相關參數 74 3.4 存儲彙聚 77 第2篇 Prometheus在傳統應用監控中的應用 第4章 Prometheus exporter詳解 80 4.1 服務分類 80 4.2 資料規範 81 4.3 exporter簡介 82 4.4 基於Go用戶端編寫一個exporter 84 4.5 Node exporter解析 87
4.6 Redis exporter解析 90 4.6.1 Redis exporter的應用 90 4.6.2 Redis exporter的工作原理 91 4.7 MySQL server exporter解析 93 4.7.1 MySQL server exporter的應用 93 4.7.2 MySQL server exporter的工作原理 94 4.8 深入探索Go用戶端 96 第3篇 Prometheus在Kubernetes監控中的應用 第5章 Kubernetes監控方案 100 5.1 Heapster 101 5.2 kube-state-metrics 104 5
.3 metrics-server 105 5.4 Prometheus 105 第6章 Prometheus的安裝配置 107 6.1 手動安裝Prometheus 107 6.2 安裝Prometheus Operator 114 6.3 在Prometheus Operator中添加自訂的監控項 125 6.4 在Prometheus Operator中添加自訂告警 132 6.4.1 配置PrometheusRule 133 6.4.2 配置告警 138 6.5 Prometheus Operator的高級配置 144 6.5.1 自動發現配置 145 6.5.2 資料持久化配置 15
2 第7章 Prometheus監控Kubernetes之服務配置 159 7.1 靜態配置 159 7.2 服務發現配置 164 第8章 Prometheus監控Kubernetes之監控對象 171 8.1 容器監控 172 8.1.1 Prometheus的配置方式 172 8.1.2 容器指標 174 8.2 apiserver監控 177 8.2.1 配置方式 177 8.2.2 apiserver指標 181 8.3 Service監控 182 8.4 kube-state-metrics監控 185 8.5 主機監控 186 第9章 Prometheus監控Kubernetes之
資料展現 191 9.1 在Kubernetes集群中安裝Grafana 191 9.2 配置Grafana 200 9.2.1 資料來源 200 9.2.2 Dashboard 201 9.3 外掛程式 207 9.4 Grafana告警 212 9.4.1 郵件告警 212 9.4.2 釘釘告警 214 9.4.3 Grafana告警配置 215 第10章 Prometheus監控Kubernetes之告警 219 10.1 AlertManager簡介 219 10.2 安裝AlertManager 220 10.3 告警規則 225 10.4 webhook接收器 231 第4篇 P
rometheus源碼與拓展 第11章 Prometheus服務元件 240 11.1 Prometheus源碼的目錄結構 240 11.2 原生Prometheus的不足 242 11.3 源碼改造——更改時區 243 11.3.1 源碼修改 243 11.3.2 編譯 244 11.3.3 功能驗證 244 11.4 源碼改造——用blog4go記錄系統日誌 245 11.4.1 引入blog4go庫 245 11.4.2 設置日誌回呼函數 246 11.4.3 開機記錄記錄服務 246 11.4.4 配置config.xml 247 11.4.5 編譯 248 11.4.6 驗證服務 2
48 11.5 Prometheus的初始化 248 11.5.1 Prometheus性能調試 249 11.5.2 Context介紹 249 11.5.3 初始化服務元件 251 11.5.4 元件配置管理 257 11.5.5 啟動服務元件 258 11.6 源碼改造——MySQL規則存儲 262 11.6.1 規則載入流程 262 11.6.2 表結構設計 262 11.6.3 規則載入模組 264 11.6.4 loadGroups改造 267 11.6.5 初始化 269 11.6.6 功能驗證 269 11.7 資料獲取 270 11.7.1 服務發現 270 11.7.2 指
標採集 277 11.7.3 存儲指標 289 11.8 通知管理 297 11.8.1 啟動notifier服務 298 11.8.2 註冊notifier 308 11.9 規則管理 311 11.9.1 規則調度 312 11.9.2 查詢引擎 321 11.10 源碼改造——不重複scrape及自帶時間戳記規則運算 327 11.10.1 實現思路 328 11.10.2 不重複scrape 328 11.10.3 自帶時間戳記規則運算 331 11.10.4 功能驗證 343 第12章 AlertManager服務元件 348 12.1 接收告警 348 12.2 告警調度 351
12.3 告警匹配 356 12.4 告警處理 357 12.5 告警通知 362
設計支援5G 網路切片具混合虛擬機與容器網路功能之NFV MANO系統
為了解決Node exporter Docker 的問題，作者胥依杰 這樣論述：
5G網路是以網路切片分割為多個的邏輯網路，使其能提供各種情境下的服務。為此，第三代合作夥伴計劃(3GPP)提出一5G管理與調度網路切片的系統，而其中調度由虛擬化網路功能(VNF)所組成的網路切片運行的平台則是基於歐洲電信標準組織(ETSI)所提出之NFV MANO架構。此外，傳統上VNF是以虛擬機(Virtual Machine，VM)的方式運行於NFV MANO平台，而隨著容器化技術成熟，其輕量及快速部署的特性致使基於容器的虛擬網路功能(Container-Based VNF)逐漸受到採用。然而，雖新開發的網路功能已有Container-Based VNFs版本，但成熟的商用軟體仍以虛擬機
為主，致使網路運營商難以享有容器化帶來的效益。而若要同時支援兩種VNF的平台，使用多個NFV MANO平台管控VNFs與Container-Based VNFs的生命週期，將提高部署與維運的成本。因此，本篇論文提出設計支援5G 網路切片具混合虛擬機與容器網路功能之符合ESTI NFV MANO規範的平台，實現混合虛擬機與容器的網路切片生命週期管理，透過Kubernetes統一控管介面來調度Container-Based VNFs與VM-Based VNFs。本研究建置一實際可運行之系統，經實測證實，本論文所提出之系統可實現虛擬機與容器VNFs運行共存。