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使用 Vector 收集系统指标（CPU、内存等）信息，Prometheus 主动从 Vector 拉取，最后通过 Grafana 接入 Prometheus 数据源进行查看

因为后续会进一步学习 Prometheus 相关知识，本篇文章作为先行的环境准备，记录以作备忘

安装 Vector

Vector 支持的输入输出类别很丰富，此处选择 Vector 作为 Agent

$ brew install vector
$ brew services start vector

配置 Vector 输出端点

配置文件路径：/opt/homebrew/etc/vector/vector.toml

这个路径定义在：~/Library/LaunchAgents/homebrew.mxcl.vector.plist （通过 Brew 安装）

[sources.host_metrics]
type = "host_metrics"
scrape_interval_secs = 15

[sinks.prometheus_exporter]
type = "prometheus_exporter"
inputs = ["host_metrics"]
address = "0.0.0.0:9598"

在配置文件内追加以上配置段，其定义了一个 host_metrics 类型的输入源，同时定义类型为 prometheus_exporter 的输出端

重启 Vector 使得配置生效

$ brew services restart vector

访问 http://localhost:9598/metrics，如果一切正常，可以看到一些指标数据，有 CPU、内存、磁盘等信息

安装 Prometheus

$ brew install prometheus
$ brew services start prometheus

配置 Prometheus 拉取

相关的配置文件为 /opt/homebrew/etc/prometheus.args 和 /opt/homebrew/etc/prometheus.yml，前者定义了配置文件、监听地址和数据存储位置的配置，后者是 Prometheus 配置文件

修改后的配置文件如下：

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
    - targets: ["localhost:9090"]

  - job_name: 'vector_metrics'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9598']

重启 Prometheus 使得配置生效

$ brew services restart prometheus

访问 http://localhost:9090/targets，可以看到已加载 vector_metrics 数据源

回到首页，输入指标名称：host_memory_available_bytes（指标名称可以在 Vector 的输出源指标中找到）

安装 Grafana

# 安装
$ brew install grafana 

# 启动
$ brew services start grafana

默认访问地址：http://localhost:3000 默认用户密码：admin / admin （首次登录提示修改密码，本地测试可以跳过）

登陆后可以到右上角的个人资料设置时区、语言等，接下来添加 Prometheus 数据源，选择左侧的 "Connection" - "Data sources"

名称随意填写，地址即为刚部署的 Prometheus 地址：http://localhost:9090

点击测试并添加，添加完成后在侧边栏选择 Explore 或 Metrics 功能，输入指标名称就可以查看到数据

Grafana 图表和功能比 Prometheus 自带的 Web Console 要完善很多。

部署完成，本篇内容也先到这里。