zabbix6和prometheus+granfna培训，准备培训讲解素材。重点详细介绍监控的使用。

<think>好的，我需要为用户准备关于Zabbix 6和Prometheus+Grafana的培训素材，重点详细介绍监控的使用。首先，我需要回顾这两个监控系统的核心概念和功能，确保自己理解正确。然后，考虑用户的需求，他们可能想了解如何配置、使用以及各自的优缺点。 对于Zabbix 6，应该涵盖其新特性，比如更友好的UI、安全增强、云监控等。监控使用方面，需要包括主机和监控项的添加、触发器配置、模板应用、告警通知设置，以及数据可视化和报告功能。可能需要分步骤说明，例如从安装到配置再到实际监控案例。 Prometheus和Grafana的组合，需要解释Prometheus的拉取模型、时间序列数据库、服务发现机制，以及Grafana的仪表盘创建。重点在于指标抓取、PromQL查询、告警规则配置，以及如何通过Grafana展示数据。还要提到两者的集成，比如如何将Prometheus数据源添加到Grafana，并设计监控面板。 需要比较两者的适用场景，比如Zabbix适合传统IT监控，而Prometheus更适合云原生和动态环境。用户可能需要知道在不同情况下如何选择工具。此外，实际操作演示可能更有帮助，但作为文本素材，应该详细列出步骤和示例配置。 要确保内容结构清晰，分模块讲解，每个部分都有具体的使用案例和最佳实践。最后，检查是否有遗漏的重要功能或常见问题，确保用户能够全面理解并应用这些监控工具。</think>以下是针对Zabbix 6和Prometheus+Grafana监控系统的培训素材框架及核心内容详解： --- ### **一、Zabbix 6 监控系统培训** #### 1. Zabbix 6 新特性 - **Web UI优化**：更直观的仪表盘设计（如暗黑模式、卡片式布局） - **安全增强**：支持HTTPS加密通信、多因子认证（MFA） - **云监控扩展**：原生支持AWS、Azure、Kubernetes监控模板 - **性能提升**：分布式监控架构优化，支持每秒百万级指标处理 #### 2. 核心监控功能详解 **（1）监控对象配置** ```bash # 示例：通过Zabbix Agent监控Linux服务器 UserParameter=custom.memory.used, free | awk '/Mem:/ {print $3}' ``` **（2）触发器配置（告警规则）** ```sql {Template_Linux:system.cpu.load.avg(5m)}>5 => 持续5分钟CPU负载超过5触发告警 ``` **（3）模板化监控** - 内置模板：SNMP设备/数据库/中间件（如MySQL、Nginx） - 自定义模板：通过XML导入导出实现复用 **（4）告警通知集成** - 支持邮件/企业微信/Slack/Webhook - 分级告警：根据事件严重性设置不同通知策略 **（5）数据可视化** - 拓扑图：动态展示网络设备层级关系 - 聚合图形：自定义组合CPU/内存/磁盘指标面板 #### 3. 典型场景演示 - **服务器监控**：CPU/内存/磁盘/进程存活监控 - **网络设备监控**：通过SNMP获取交换机端口流量 - **自动发现**：动态识别新增虚拟机并应用监控模板 --- ### **二、Prometheus + Grafana 监控体系培训** #### 1. 核心组件关系 ``` Prometheus Server（数据抓取+存储） ↑ Exporters（Node Exporter/MySQL Exporter） ↓ Grafana（可视化） ↔ Alertmanager（告警路由） ``` #### 2. Prometheus 核心功能 **（1）指标抓取配置** ```yaml # prometheus.yml 示例 scrape_configs: - job_name: 'node' static_configs: - targets: ['192.168.1.10:9100'] ``` **（2）PromQL 查询示例** ```promql # 计算CPU使用率 100 - (avg by(instance)(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) ``` **（3）告警规则定义** ```yaml # alert.rules.yml groups: - name: host_stats rules: - alert: HighMemoryUsage expr: node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100 < 10 for: 5m labels: severity: critical ``` #### 3. Grafana 深度使用 - **数据源管理**：添加Prometheus/MySQL/Elasticsearch等来源 - **仪表盘设计**： - 使用$变量实现动态筛选（如host=~"$server"） - 混合数据源：联合展示日志（Loki）与指标数据 - **插件生态**：Zabbix插件对接、流程图绘制插件 #### 4. 典型监控场景 - **Kubernetes监控**：通过kube-state-metrics采集集群状态 - **黑盒监控**：使用Blackbox Exporter检测HTTP/ICMP可用性 - **自定义指标**：开发Exporter暴露业务指标（如订单数） --- ### **三、选型对比与最佳实践** | **维度** | **Zabbix** | **Prometheus** | |------------------|-------------------------------------|-----------------------------------| | 数据模型 | 结构化数据（监控项/触发器） | 多维标签时间序列 | | 扩展性 | 依赖Agent/SNMP | 无代理Pull模式 + Pushgateway | | 学习曲线 | 图形化配置易上手 | 需掌握PromQL和配置文件语法 | | 适用场景 | 传统IT基础设施监控 | 云原生/动态伸缩环境 | **混合部署建议**： - 使用Zabbix监控物理设备/网络硬件 - Prometheus监控K8s集群及微服务 - 统一通过Grafana展示跨平台数据 --- ### **四、培训实操建议** 1. **环境准备**： - Zabbix：All-in-One安装（使用官方Docker镜像） - Prometheus：Minikube集群部署演示动态服务发现 2. **实验设计**： - Zabbix：模拟磁盘空间告警→自动执行清理脚本 - Prometheus：编写PromQL定位服务响应延迟TOP5接口 3. **故障排查演练**： - Zabbix Agent连接失败诊断（日志路径：/var/log/zabbix/zabbix_agentd.log） - Prometheus TSDB数据压缩机制导致的查询延迟分析 --- 通过以上内容体系，可帮助学员掌握从基础监控配置到复杂场景落地的全流程技能。建议培训中穿插真实故障案例分析（如磁盘爆满未告警、K8s Pod频繁重启定位），强化实战能力。