信创高可用 Prometheus 部署完全指南
信创（信息技术应用创新）是基于国产软硬件构建的 IT 生态体系，核心包含国产操作系统（如银河麒麟 V10、统信 UOS V20）、国产芯片（昇腾、寒武纪、壁仞等）、国产中间件等，目标是实现信息技术自主可控。Prometheus 是开源的云原生监控系统，采用 Go 语言开发，核心功能包括时序数据采集、存储、查询和告警，通过 Pull 模式（主动拉取指标）工作，支持动态服务发现和 PromQL 查询语
1 背景认知
1.1 什么是信创环境
信创（信息技术应用创新）是基于国产软硬件构建的 IT 生态体系，核心包含国产操作系统（如银河麒麟 V10、统信 UOS V20）、国产芯片（昇腾、寒武纪、壁仞等）、国产中间件等，目标是实现信息技术自主可控。信创环境部署软件需解决兼容性问题，尤其是 CUDA 依赖替换、国密协议适配等核心需求。
1.2 什么是 Prometheus
Prometheus 是开源的云原生监控系统，采用 Go 语言开发，核心功能包括时序数据采集、存储、查询和告警，通过 Pull 模式（主动拉取指标）工作，支持动态服务发现和 PromQL 查询语言，广泛用于容器、服务器、应用的监控。其生态组件包括：
- Prometheus Server：核心组件，负责采集和存储数据
- Exporters：指标暴露器（如 Node Exporter 监控服务器）
- Alertmanager：告警管理组件
- PushGateway：接收短期任务指标推送
- Grafana：可视化展示工具
1.3 高可用的意义
单节点 Prometheus 存在单点故障风险，高可用部署通过多节点集群、数据备份、故障自动切换等机制，确保监控系统 7×24 小时运行，避免因监控中断导致业务故障漏报。信创环境下的高可用还需额外满足国产软硬件兼容性和合规要求。
1.4 信创与非信创部署的核心差异
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对比维度 |
信创环境部署 |
非信创环境部署 |
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操作系统 |
银河麒麟 V10、统信 UOS V20 等国产系统 |
CentOS、Ubuntu 等国外系统 |
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硬件适配 |
需兼容国产 CPU/GPU（昇腾、寒武纪等） |
主要适配 x86/AMD 架构 |
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依赖替换 |
需用国产 CUDA 兼容层（如 libkunlun_cuda.so） |
直接使用 NVIDIA CUDA |
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安全合规 |
支持国密协议（SM4/SM2） |
默认使用 AES 等国际加密标准 |
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中间件依赖 |
需使用国密版中间件（如 OpenMPI 国密版） |
通用开源中间件 |
2 核心配置
2.1 部署架构选择
信创高可用推荐采用 “Prometheus 集群 + Thanos + MinIO” 架构，核心优势：
- 多 Prometheus 节点冗余，避免单点故障
- Thanos 实现数据汇总、去重和长期存储
- MinIO 作为国产对象存储，适配信创环境数据持久化需求
架构组件分工：
| 组件 | 作用 | 部署数量 |
|---|---|---|
| Prometheus Server | 采集、存储指标数据 | 2 台（主从冗余） |
| Thanos Sidecar | 对接 Prometheus，上传数据到 MinIO | 与 Prometheus 一一对应 |
| Thanos Query | 统一查询入口，聚合多节点数据 | 2 台（负载均衡） |
| Thanos Compactor | 压缩对象存储数据，优化查询性能 | 1 台 |
| MinIO | 国产对象存储，存储历史监控数据 | 1 台（或使用云厂商对象存储） |
| Alertmanager | 告警分组、路由 | 2 台（集群模式） |
| Grafana | 可视化展示 | 1 台 |
| Node Exporter | 采集服务器硬件指标 | 所有节点均部署 |
2.2 关键配置文件说明
2.2.1 Prometheus 主配置文件（prometheus.yml）
核心配置项包含采集规则、存储设置、Thanos 对接信息，信创环境需添加国产 Exporter 适配：
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global: scrape_interval: 15s # 采集间隔 evaluation_interval: 15s # 规则评估间隔 storage_config: tsdb: path: /data/prometheus # 本地存储路径 retention_time: 15d # 本地数据保留时间（剩余数据由Thanos迁移到MinIO） scrape_configs: # 采集自身指标 - job_name: "prometheus" static_configs: - targets: ["localhost:9090"] # 采集服务器指标（Node Exporter） - job_name: "node" static_configs: - targets: ["10.0.1.35:9100", "10.0.1.36:9100"] # 所有节点IP:端口 # 采集国产GPU指标（如昇腾） - job_name: "ascend-gpu" static_configs: - targets: ["10.0.1.35:9200", "10.0.1.36:9200"] # 国产GPU Exporter端口 # Thanos对接配置 remote_write: - url: "http://thanos-sidecar:10908/api/v1/receive" |
2.2.2 Thanos 存储配置（storage.yaml）
适配 MinIO 国产对象存储：
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type: s3 config: bucket: "prometheus-data" # MinIO存储桶名称 endpoint: "10.0.1.35:9000" # MinIO服务地址 access_key: "admin" # MinIO访问密钥 secret_key: "admin123456" # MinIO密钥 insecure: true # 允许HTTP访问（生产环境建议启用HTTPS） signature_version2: true |
2.2.3 Alertmanager 告警配置（alertmanager.yml）
支持信创环境常用告警渠道（钉钉、企业微信）：
|
global: resolve_timeout: 5m route: group_by: ['alertname'] group_wait: 10s group_interval: 10s repeat_interval: 1h receiver: 'dingtalk' receivers: - name: 'dingtalk' webhook_configs: - url: 'http://prometheus-webhook-dingtalk:8060/dingtalk/webhook1/send' # 钉钉告警中间件地址 inhibit_rules: - source_match: severity: 'critical' target_match: severity: 'warning' equal: ['alertname', 'dev', 'instance'] |
2.3 信创环境专属配置
2.3.1 CUDA 依赖替换（银河麒麟 / 统信 UOS）
Prometheus 部分组件依赖 GPU 加速时，需替换为国产 CUDA 兼容层：
|
# 1. 安装国产异构计算运行时（以昆仑芯为例） sudo yum install -y libkunlun-cuda runtime-libs # 2. 创建符号链接，替换默认CUDA库 sudo ln -sf /usr/lib64/libkunlun_cuda.so.1 /usr/lib64/libcuda.so.1 sudo ldconfig # 刷新动态链接库缓存 |
2.3.2 国密协议启用（OpenMPI 国密版）
若使用分布式部署，需配置国密通信：
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# 编辑环境变量配置文件 sudo vi /etc/profile.d/ucx.sh # 添加以下内容 export OMPI_MCA_btl_openib_allow_ib=1 export OMPI_MCA_pml="ucx" export UCX_TLS="sm4,cuda_copy,gdr_copy" # 启用SM4加密 export UCX_SOCKADDR_CM_ENABLE=y # 启用SM2密钥协商 # 生效配置 source /etc/profile.d/ucx.sh |
3 基础实操
3.1 环境准备（2 台服务器示例）
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服务器 IP |
操作系统 |
角色 |
硬件要求 |
|
10.0.1.35 |
银河麒麟 V10 SP1 |
Prometheus1、Thanos Sidecar1、MinIO、Grafana、Compactor |
8 核 16G，500G 硬盘 |
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10.0.1.36 |
统信 UOS V20 |
Prometheus2、Thanos Sidecar2、Thanos Query2、Alertmanager2 |
8 核 16G，500G 硬盘 |
3.1.1 基础依赖安装（所有节点执行）
|
# 银河麒麟V10 sudo yum install -y docker docker-compose wget curl libselinux-utils # 统信UOS sudo apt update && sudo apt install -y docker docker-compose wget curl # 启动Docker并设置开机自启 sudo systemctl enable --now docker sudo systemctl status docker # 验证Docker是否启动成功 # 关闭防火墙（测试环境，生产环境需配置端口放行） sudo systemctl stop firewalld && sudo systemctl disable firewalld |
3.1.2 国产 Exporter 安装（所有节点执行）
|
# 安装Node Exporter（服务器指标） cd /opt && wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.1/node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz tar xf node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz sudo mv node_exporter-1.6.1.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin/ # 配置systemd服务 sudo cat > /etc/systemd/system/node_exporter.service <' [Unit] Description=Node Exporter After=network.target [Service] Type=simple ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter Restart=on-failure [Install] WantedBy=multi-user.target EOF # 启动Node Exporter sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl enable --now node_exporter sudo systemctl status node_exporter # 验证，默认端口9100 # 安装国产GPU Exporter（以昇腾为例） sudo yum install -y ascend-exporter sudo systemctl enable --now ascend-exporter sudo systemctl status ascend-exporter # 验证，默认端口9200 |
3.2 MinIO 部署（10.0.1.35 执行）
MinIO 是国产友好的对象存储，用于存储 Thanos 长期数据：
|
# 1. 创建数据目录 sudo mkdir -p /data/minio # 2. 编写docker-compose.yml sudo cat > /opt/minio/docker-compose.yml <EOF' version: '3' services: minio: image: minio/minio:latest container_name: minio restart: always ports: - "9000:9000" # 存储服务端口 - "9001:9001" # 管理界面端口 environment: - MINIO_ROOT_USER=admin # 管理员账号 - MINIO_ROOT_PASSWORD=admin123456 # 管理员密码 volumes: - /data/minio:/data command: server /data --console-address ":9001" EOF # 3. 启动MinIO cd /opt/minio && sudo docker-compose up -d # 4. 验证访问 # 浏览器打开 http://10.0.1.35:9001，使用账号admin/admin123456登录 # 创建存储桶：点击"Create a Bucket"，名称输入"prometheus-data"，点击创建 |
3.3 Prometheus + Thanos 部署（两台服务器分别执行）
3.3.1 10.0.1.35 节点部署
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# 1. 创建工作目录 sudo mkdir -p /opt/prometheus/{conf,data} sudo mkdir -p /opt/thanos/{conf,data} # 2. 编写Prometheus配置文件 sudo cat > /opt/prometheus/conf/prometheus.yml <EOF' global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s storage_config: tsdb: path: /data retention_time: 15d scrape_configs: - job_name: "prometheus" static_configs: - targets: ["localhost:9090"] - job_name: "node" static_configs: - targets: ["10.0.1.35:9100", "10.0.1.36:9100"] - job_name: "ascend-gpu" static_configs: - targets: ["10.0.1.35:9200", "10.0.1.36:9200"] remote_write: - url: "http://thanos-sidecar:10908/api/v1/receive" EOF # 3. 编写Thanos存储配置 sudo cat > /opt/thanos/conf/storage.yaml <EOF' type: s3 config: bucket: "prometheus-data" endpoint: "10.0.1.35:9000" access_key: "admin" secret_key: "admin123456" insecure: true signature_version2: true EOF # 4. 编写docker-compose.yml sudo cat > /opt/prometheus/docker-compose.yml <version: '3' services: prometheus: image: prom/prometheus:v2.45.0 container_name: prometheus restart: always ports: - "9090:9090" volumes: - /opt/prometheus/conf/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml - /opt/prometheus/data:/data command: - --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml - --storage.tsdb.path=/data - --web.enable-lifecycle thanos-sidecar: image: thanosio/thanos:v0.32.5 container_name: thanos-sidecar restart: always ports: - "10901:10901" volumes: - /opt/thanos/conf/storage.yaml:/etc/thanos/storage.yaml command: - sidecar - --prometheus.url=http://prometheus:9090 - --tsdb.path=/prometheus-data - --objstore.config-file=/etc/thanos/storage.yaml depends_on: - prometheus thanos-query: image: thanosio/thanos:v0.32.5 container_name: thanos-query restart: always ports: - "10902:10902" command: - query - --http-address=0.0.0.0:10902 - --store=10.0.1.35:10901 - --store=10.0.1.36:10901 thanos-compactor: image: thanosio/thanos:v0.32.5 container_name: thanos-compactor restart: always volumes: - /opt/thanos/conf/storage.yaml:/etc/thanos/storage.yaml - /opt/thanos/data:/data command: - compact - --objstore.config-file=/etc/thanos/storage.yaml - --data-dir=/data - --retention.resolution-raw=30d - --retention.resolution-5m=90d - --retention.resolution-1h=1y alertmanager: image: prom/alertmanager:v0.26.0 container_name: alertmanager restart: always ports: - "9093:9093" volumes: - /opt/prometheus/conf/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml command: - --config.file=/etc/alertmanager/alertmanager.yml - --storage.path=/data - --cluster.listen-address=0.0.0.0:9094 - --cluster.advertise-address=10.0.1.35:9094 - --cluster.peer=10.0.1.36:9094 prometheus-webhook-dingtalk: image: timonwong/prometheus-webhook-dingtalk:v2.1.0 container_name: dingtalk-webhook restart: always ports: - "8060:8060" command: - --ding.profile=webhook1=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=你的钉钉机器人token grafana: image: grafana/grafana:10.2.0 container_name: grafana restart: always ports: - "3000:3000" volumes: - /opt/grafana/data:/var/lib/grafana environment: - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123456 EOF # 5. 启动服务 cd /opt/prometheus && sudo docker-compose up -d |
3.3.2 10.0.1.36 节点部署
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# 1. 创建工作目录 sudo mkdir -p /opt/prometheus/{conf,data} sudo mkdir -p /opt/thanos/conf # 2. 复制3.3.1中的prometheus.yml和storage.yaml到对应目录 # （注意：prometheus.yml中的targets保持不变，storage.yaml中的endpoint仍为10.0.1.35:9000） # 3. 编写docker-compose.yml（无Compactor、Grafana、MinIO） sudo cat > /opt/prometheus/docker-compose.yml <EOF' version: '3' services: prometheus: image: prom/prometheus:v2.45.0 container_name: prometheus restart: always ports: - "9090:9090" volumes: - /opt/prometheus/conf/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml - /opt/prometheus/data:/data command: - --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml - --storage.tsdb.path=/data - --web.enable-lifecycle thanos-sidecar: image: thanosio/thanos:v0.32.5 container_name: thanos-sidecar restart: always ports: - "10901:10901" volumes: - /opt/thanos/conf/storage.yaml:/etc/thanos/storage.yaml command: - sidecar - --prometheus.url=http://prometheus:9090 - --tsdb.path=/prometheus-data - --objstore.config-file=/etc/thanos/storage.yaml depends_on: - prometheus thanos-query: image: thanosio/thanos:v0.32.5 container_name: thanos-query restart: always ports: - "10902:10902" command: - query - --http-address=0.0.0.0:10902 - --store=10.0.1.35:10901 - --store=10.0.1.36:10901 alertmanager: image: prom/alertmanager:v0.26.0 container_name: alertmanager restart: always ports: - "9093:9093" volumes: - /opt/prometheus/conf/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml command: - --config.file=/etc/alertmanager/alertmanager.yml - --storage.path=/data - --cluster.listen-address=0.0.0.0:9094 - --cluster.advertise-address=10.0.1.36:9094 - --cluster.peer=10.0.1.35:9094 EOF # 4. 启动服务 cd /opt/prometheus && sudo docker-compose up -d |
3.4 部署验证
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# 1. 检查所有容器状态（两台节点均执行） sudo docker ps -a # 确保所有容器状态为Up # 2. 访问Prometheus UI # 浏览器打开 http://10.0.1.35:9090 和 http://10.0.1.36:9090 # 点击"Status" → "Targets"，确认所有target状态为"UP" # 3. 访问Thanos Query # 浏览器打开 http://10.0.1.35:10902，点击"Stores"，确认两个Thanos Sidecar均在线 # 4. 访问Grafana # 浏览器打开 http://10.0.1.35:3000，使用admin/admin123456登录 # 添加数据源：Configuration → Data Sources → Add data source → 选择Prometheus # URL填写 http://thanos-query:10902，点击"Save & Test"，显示Success即可 |
4 高阶用法
4.1 自定义监控规则配置
4.1.1 创建告警规则文件
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# 在10.0.1.35节点执行 sudo cat > /opt/prometheus/conf/alert_rules.yml <: - name: 服务器监控告警 rules: # CPU使用率告警 - alert: CPU使用率过高 expr: avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[5m])) by (instance) > 0.8 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: "服务器{{ $labels.instance }} CPU使用率过高" description: "CPU使用率已持续5分钟超过80%，当前值：{{ $value | humanizePercentage }}"
# 内存使用率告警 - alert: 内存使用率过高 expr: (node_memory_used_bytes / node_memory_total_bytes) > 0.85 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "服务器{{ $labels.instance }} 内存使用率过高" description: "内存使用率已持续5分钟超过85%，当前值：{{ $value | humanizePercentage }}"
# 国产GPU使用率告警 - alert: 昇腾GPU使用率过高 expr: ascend_gpu_utilization > 90 for: 3m labels: severity: critical annotations: summary: "服务器{{ $labels.instance }} 昇腾GPU使用率过高" description: "GPU使用率已持续3分钟超过90%，当前值：{{ $value }}%" EOF |
4.1.2 关联到 Prometheus 配置
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# 编辑prometheus.yml，添加以下内容 rule_files: - "alert_rules.yml" # 相对路径，对应容器内/etc/prometheus/alert_rules.yml # 重启Prometheus sudo docker restart prometheus |
4.2 长期数据管理优化
4.2.1 Thanos 压缩策略调整
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# 修改thanos-compactor的command参数 command: - compact - --objstore.config-file=/etc/thanos/storage.yaml - --data-dir=/data - --retention.resolution-raw=7d # 原始数据保留7天 - --retention.resolution-5m=30d # 5分钟聚合数据保留30天 - --retention.resolution-1h=180d # 1小时聚合数据保留180天 - --compact.concurrency=4 # 压缩并发数，根据CPU核心数调整 |
4.2.2 MinIO 数据备份
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# 创建MinIO备份脚本 sudo cat > /opt/minio/backup.sh < #!/bin/bash BACKUP_DIR="/data/minio_backup" DATE=$(date +%Y%m%d) mkdir -p $BACKUP_DIR # 备份存储桶数据 docker run --rm -v $BACKUP_DIR:/backup -v /opt/minio/conf:/root/.minio minio/mc:latest \ mc cp --recursive minio/prometheus-data /backup/prometheus-data-$DATE # 删除7天前的备份 find $BACKUP_DIR -name "prometheus-data-*" -type d -mtime +7 -delete EOF # 添加执行权限并设置定时任务 sudo chmod +x /opt/minio/backup.sh sudo crontab -e # 添加以下内容（每天凌晨2点执行备份） 0 2 * * * /opt/minio/backup.sh |
4.3 信创环境性能优化
4.3.1 国产 CPU 调度优化
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# 编辑Prometheus的docker-compose.yml，添加CPU亲和性配置 services: prometheus: # 其他配置不变 deploy: resources: limits: cpus: '4' # 限制使用4个CPU核心 reservations: cpus: '2' # 预留2个CPU核心 environment: - GODEBUG=madvdontneed=1 # 优化Go语言内存管理，适配国产CPU |
4.3.2 采集间隔动态调整
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# 针对不同类型指标设置不同采集间隔 scrape_configs: - job_name: "node" scrape_interval: 10s # 服务器指标采集间隔10s static_configs: - targets: ["10.0.1.35:9100", "10.0.1.36:9100"] - job_name: "ascend-gpu" scrape_interval: 5s # GPU指标采集间隔5s（实时性要求高） static_configs: - targets: ["10.0.1.35:9200", "10.0.1.36:9200"] - job_name: "application" scrape_interval: 30s # 应用指标采集间隔30s（变化较慢） static_configs: - targets: ["10.0.1.35:8080", "10.0.1.36:8080"] |
5 拓展建议
5.1 运维监控优化
5.1.1 日志收集
部署 ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）或国产日志系统（如日志易），收集 Prometheus、Thanos、Alertmanager 日志，便于故障排查：
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# 示例：为Prometheus添加日志输出配置（修改docker-compose.yml） services: prometheus: command: - --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml - --storage.tsdb.path=/data - --web.enable-lifecycle - --log.level=info # 日志级别 - --log.format=json # 日志格式为JSON，便于解析 |
5.1.2 系统监控
在 Grafana 中导入国产服务器监控模板（ID：1860，Node Exporter 模板）和 GPU 监控模板，实现可视化监控：
- Grafana 登录后，点击 "+" → "Import"
- 输入模板 ID（如 1860），点击 "Load"
- 选择数据源（Prometheus），点击 "Import"
- 即可看到服务器 CPU、内存、磁盘、网络等指标图表
5.2 安全加固
5.2.1 访问控制
为 Prometheus、Grafana、MinIO 设置访问权限：
|
# 1. Grafana修改密码（首次登录后） # 点击头像 → "Change password"，设置强密码 # 2. MinIO创建只读用户 # 登录MinIO管理界面 → "Identity" → "Users" → "Create user" # 用户名：prometheus-read，密码：StrongPassword123! # 权限设置为"readonly"，仅授予prometheus-data存储桶访问权限 # 3. Prometheus启用Basic Auth # 安装htpasswd工具 sudo yum install -y httpd-tools # 创建密码文件 sudo htpasswd -c /opt/prometheus/conf/htpasswd prometheus # 输入密码（如Prom@2026） # 修改docker-compose.yml，添加认证配置 services: prometheus: command: - --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml - --storage.tsdb.path=/data - --web.enable-lifecycle - --web.config.file=/etc/prometheus/web.yml volumes: - /opt/prometheus/conf/web.yml:/etc/prometheus/web.yml - /opt/prometheus/conf/htpasswd:/etc/prometheus/htpasswd # 创建web.yml配置文件 sudo cat > /opt/prometheus/conf/web.yml <' basic_auth_users: prometheus: $(cat /etc/prometheus/htpasswd | grep prometheus | awk '{print $2}') EOF |
5.2.2 传输加密
启用 HTTPS 加密传输（生产环境必配）：
|
# 1. 生成自签名证书（测试环境，生产环境使用CA证书） sudo openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 \ -keyout /opt/prometheus/conf/prometheus.key \ -out /opt/prometheus/conf/prometheus.crt \ -subj "/C=CN/ST=Beijing/L=Beijing/O=Xinchuang/CN=prometheus-server" # 2. 修改Prometheus配置（web.yml） sudo cat > /opt/prometheus/conf/web.yml <EOF' tls_server_config: cert_file: /etc/prometheus/prometheus.crt key_file: /etc/prometheus/prometheus.key basic_auth_users: prometheus: $(cat /etc/prometheus/htpasswd | grep prometheus | awk '{print $2}') EOF # 3. 重启Prometheus sudo docker restart prometheus |
5.3 信创生态拓展
5.3.1 国产数据库适配
若需将 Prometheus 数据存储到国产数据库（如人大金仓、达梦），可通过 Remote Write 接口实现：
|
# 修改prometheus.yml remote_write: - url: "http://国产数据库适配器:8080/write" # 数据库适配层接口 write_relabel_configs: - source_labels: [__name__] regex: '^node_.*$' # 仅同步节点相关指标 action: keep |
5.3.2 国产化监控工具集成
集成国产运维平台（如嘉为蓝鲸），实现统一运维管理：
- 在嘉为蓝鲸平台添加 Prometheus 数据源
- 配置告警转发，将 Prometheus 告警同步到蓝鲸平台
- 利用蓝鲸的根因分析功能，提升故障排查效率
5.4 常见问题排查
5.4.1 容器启动失败
|
# 查看容器日志 sudo docker logs 容器名称（如prometheus） # 常见原因及解决： 1. 端口占用：使用netstat -tulpn | grep 端口号，找到占用进程并停止 2. 配置文件错误：检查yaml文件缩进，使用yamllint工具验证 3. 目录权限：给数据目录授权，sudo chmod 777 /opt/prometheus/data |
5.4.2 指标采集失败
- 检查 Exporter 是否正常运行：sudo systemctl status node_exporter
- 检查网络连通性：telnet 目标 IP 端口（如 telnet 10.0.1.36 9100）
- 检查防火墙端口放行：sudo firewall-cmd --list-ports（若未关闭防火墙）
5.4.3 告警未触发
- 检查告警规则是否正确：Prometheus UI → "Alerts"，查看规则状态
- 检查 Alertmanager 是否正常：http://IP:9093/#/alerts
- 检查钉钉机器人 token 是否正确：重新配置 webhook 地址
作为“人工智能6S店”的官方数字引擎，为AI开发者与企业提供一个覆盖软硬件全栈、一站式门户。
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