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1、安装准备
1.1 环境信息
1.2 安装包
1.3 数据库用户
2、安装DBMind
3、部署DBMind
3.1 自动部署--推荐
手动配置--推荐
交互式配置
3.2 手动部署
规划配置
4、启动DBMind
DBMind作为openGauss数据库的一部分，为openGauss数据库提供了自动驾驶能力，是一款领先的开源数据库自治运维平台。通过DBMind, 您可以很容易地发现数据库的问题，同时可以实现秒级的数据库问题根因分析。
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本文将详细描述如何安装部署openGauss DBMind自治运维平台。
1、安装准备
1.1 环境信息
假设在主控节点192.168.100.4上部署DBMind，有一套端口号为19999的集群环境，环境信息如下：
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假设需要在test_user用户下安装，需要在这4个节点上创建好用户，可以使用如下命令，创建用户并指定登入目录。
useradd -m test_user -d /home/test_user
安装之前需要修改相关文件的权限，并使用su - test_user命令切换到目标用户空间下安装。test_user用户要能够使用cm_ctl命令，否则会导致cmd_exporter获取不到数据库节点的信息。
1.2 安装包
安装和部署过程中需要用到的安装包和下载地址如下，用户根据自己的服务器架构进行选择：
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如果需要其他版本或架构的安装包，用户可以到prometheus官网进行下载。可以使用uanme -m命令查看服务器架构。
1.3 数据库用户
本文以如下的用户和数据库信息作为示例。
omm登录主节点，并为数据库节点和DBMind服务器数据库创建dbmind_monitor用户：
gs_guc reload -D datanode -c 'password_encryption_type=1'
gsql -p {port} -d postgres -c 'create user {username:dbmind_monitor} with password {password:test_123} ;'
gsql -p {port} -d postgres -c 'alter user {username:dbmind_monitor} monadmin; '
gs_guc reload -D datanode -c 'password_encryption_type=2' # 可选，将该参数改回去
说明：
本文中为了突出命令中的参数配置，使用了{key:value}的形式。实际情况下，应输入如下命令
gs_guc reload -D datanode -c 'password_encryption_type=1'
gsql -p {port} -d postgres -c 'create user dbmind_monitor with password test_123;'
gsql -p {port} -d postgres -c 'alter user dbmind_monitor monadmin;'
gs_guc reload -D datanode -c 'password_encryption_type=2' # 可选，将该参数改回去
DBMind服务器，创建元数据库：
grant all privileges to {username:dbmind_monitor};
\c postgres {username:dbmind_monitor};
create database {metadatabase:metadatabase};
创建完成后，用户可通过命令gsql -d postgres -p 6789 -r -U dbmind_monitor -W test_123登录到数据库上，并输入\l命令查看元数据库metadatabase是否存在。
2、安装DBMind
DBMind会定期在openGauss-DBMind项目的release页面发布DBMind的安装包，可以通过下载该DBMind安装包进行安装部署。
将安装包dbmind-install-x86_64-python3.10.sh.tar.gz放到主控节点test_user用户空间下并切换到用户空间后，执行下述命令完成安装：
-
解压：
tar zxvf dbmind-install-x86_64-python3.10.sh.tar.gz
2. 安装：安装过程中会提示确认安装位置和添加环境变量，按照提示输入回车或yes就行了。
sh dbmind-install-x86_64-python3.10.sh
3. 重新加载环境变量：
source ~/.bashrc
4. 测试是否安装成功：
gs_dbmind --help
3、部署DBMind
DBMind有两种部署方式，分别为手动部署和自动部署，推荐使用自动部署的方式，其会自动将prometheus、node_exporter、opengauss_exporter、cmd_expoter和reprocessingexporter组件安装到指定的节点。
3.1 自动部署--推荐
自动部署会根据配置文件中的信息自动执行部署，所以需要先将配置文件openGauss-DBMind/dbmind/components/deployment/deploy.conf配置好。可以手动将文件配置好，也可以使用交互式配置。推荐使用手动配置的方式。
需要提前将prometheus和node_exporter两个安装包放置在用户根目录的downloads文件夹下，并修改属主为testuser用户。
手动配置--推荐
使用手动配置的方式，需要提前将实例信息和参数填入openGauss-DBMind/dbmind/components/deployment/deploy.conf配置文件。
假设在test_user用户空间下进行安装，即host_username=test_user，deploy.conf配置文件信息如下：
[DOWNLAODING]
host = https://github.com/prometheus
node_exporter = node_exporter-1.5.0.linux-amd64
prometheus = prometheus-2.42.0.linux-amd64node_exporter_sha256 = af999fd31ab54ed3a34b9f0b10c28e9acee9ef5ac5a5d5edfdde85437db7acdb
prometheus_sha256 = 422dab055ed9c7bcaff52b71805f9192c6fac0de6b7e78dd278e70ee2663dcc
[PROMETHEUS]
host = 192.168.100.4
ssh_port = 22
host_username = test_userpath = /home/test_user/prometheus # 用户可以指定其他的安装路径
listen_address = 192.168.100.4
prometheus_port = 9090
reprocessing_exporter_port = 8181
[EXPORTERS]
targets = 192.168.100.1:19999/postgres,192.168.100.2:19999/postgres,192.168.100.3:19999/postgres
ssh_port = 22host_username = test_userpath = /home/test_user/node_exporter # 用户可以指定其他的安装路径
database_username = dbmind_monitor
listen_address = 192.168.100.4
opengauss_ports_range = 9187-9197
node_exporter_port = 9100
cmd_exporter_port = 9180
[SSL]
enable_ssl = False#
该模块其他内容不用修改，内容略
可以使用sha256sum命令生成文件的sha256校验码，如下所示：
sha256sum prometheus-2.43.0.linux-amd64.tar.gz
然后切换到openGauss-DBMind目录下，执行如下命令：
gs_dbmind component deployment --offline -c dbmind/components/deployment/deploy.conf
该命令会提示用户输入用户密码，然后将主控节点downloads目录下的安装包解压并复制到数据库节点。
最后执行如下命令，会自动启动DBMind的各exporter组件和prometheus。如果各组件都正常启动，则可以执行启动DBMind步骤。
gs_dbmind component deployment --run
注意：
交互式配置
通过下述命令，用户可以在交互式界面中，根据提示信息输入需要监控的openGauss实例信息和参数。
gs_dbmind component deployment --offline
3.2 手动部署
规划配置
使用手动部署的方式，需要用户手动安装prometheus和相关的exporter组件，先做如下的规划配置：
|
组件 |
地址 |
备注 |
|
node_exporter |
192.168.100.1: 9100<br />192.168.100.2: 9100<br />192.168.100.3: 9100 |
每个数据库节点上都需要安装 |
|
cmd_exporter |
192.168.100.2: 9180 |
只需要在一个备节点上安装 |
|
opengauss_exporter |
192.168.100.4: 9187 -> 192.168.100.1: 19999<br />192.168.100.4: 9188 -> 192.168.100.2: 19999<br />192.168.100.4: 9189 -> 192.168.100.3: 19999 |
每个数据库节点上都需要安装，<br />在主控节点远程安装 |
|
prometheus |
192.168.100.4: 9090 |
只需在主控节点安装 |
|
reprocessing_exporter |
192.168.100.4: 8181 |
和prometheus一起部署到主控节点 |
node_exporter
用户需要在数据库的各个节点部署node_exporter，将node_exporter安装包放入数据库节点并切换到test_user用户空间后，执行如下命令：
-
解压安装包：
tar zxvf node_exporter-1.5.0.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-1.5.0.linux-amd64
2.启动 默认端口号为9100：
./node_exporter > node_exporter.log 2>&1 &
3. 如果端口号被占用，可以指定端口号：
./node_exporter --web.listen-address=:9101 > node_exporter.log 2>&1 &
输入上述命令后，如果显示[1]+ Exit字符表示node_exporter安装失败，可以通过node_exporter.log日志查看原因。
cmd_exporter
cmd_exporter用来执行cmd命令并获取返回结果以及采集日志信息，当前主要用于采集集群状态，在一个备数据库节点上安装就可以了。
cmdexporter组件需要通过dbmind安装，所以需要先在一个备节点上安装dbmind，安装完之后，再通过gs_dbmind的component子命令安装cmd_exporter，如下所示。
gs_dbmind component cmd_exporter --web.listen-address 0.0.0.0 --web.listen-port 9180 --disable-https
执行完上述命令，如果控制台显示The process is starting，说明安装无异常。
opengauss_exporter
opengauss_exporter是DBMind采集数据库的组件，从openGauss数据库中读取系统表（或系统视图）的数据，并通过Prometheus保存起来。支持远程部署，需要在每个数据库节点上安装。
用户可以通过远程部署的方式在主控节点上执行下述命令，从而将opengauss_exporter安装到对应的数据库节点上，opengauss_exporter的默认端口号范围是9187-9197，如果被占用可以使用其他端口。
（1）方式一：URL格式
gs_dbmind component opengauss_exporter --url
postgresql://dbmind_monitor:test_123@192.168.100.1:19999/postgres --web.listen-address 0.0.0.0 --
web.listen-port 9187 --log.level info --disable-https
说明：
对于采用URL格式的DSN，由于@等特殊字符用来分割URL串中各个部分的内容，故需要URL编码。例如某个用户dbmind的密码为Test@123 ，则URL格式的DSN为psotgresql:dbmind:Test%40123@127.0.0.1 :19999，即将@字符编码为%40。
（2）方式二：K-V格式
gs_dbmind component opengauss_exporter --url "dbname=postgres user=dbmind_monitor password=test_123 host=192.168.100.1 port=19999" --web.listen-address 0.0.0.0 --web.listen-port 9187 --log.level info --disable-https
执行完上述命令，如果控制台显示The process is starting，说明安装无异常。也可以通过下述命令检查opengauss_exporter是否已启动。
# 端口号9187为用户指定的端口号， 如果失败会显示Connection refused
curl -vv http://localhost:9187/metrics
prometheus
prometheus是业内非常流行的开源监控系统，同时本身也是一款时序数据库。需要将其安装在主控节点，默认占用端口为9090，将prometheus安装包放入主控节点环境并切换到目标用户空间后，执行如下命令：
1. 解压并切换到prometheus目录下：
tar zxvf prometheus-2.42.0.linux-amd64.tar.gz
cd prometheus-2.42.0.linux-amd64/
2. 修改prometheus配置文件：
vi prometheus.yml
在该文件中找到 scrape_configs 部分，该部分包含了所有需要被抓取的targets的配置信息，用户需要根据自己的节点数量和端口占用情况进行修改。根据规划配置可做如下配置：
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['192.168.100.4:9090']
- job_name: 'opengauss_exporter'
static_configs:
- targets: ['192.168.100.4：9187', '192.168.100.4:9188', '192.168.100.4:9189']
- job_name: 'node_exporter'
static_configs:
- targets: ['192.168.100.1：9100', '192.168.100.2:9100', '192.168.100.3:9100']
- job_name: 'reprocessing_exporter'
static_configs:
- targets: ['192.168.100.4:8181']
- job_name: 'cmd_exporter'
static_configs:
- targets: ['192.168.100.2:9180']
3. 启动prometheus并将日志输入到同目录下的prometheus.log里：
./prometheus --web.enable-admin-api --web.enable-lifecycle --
storage.tsdb.retention.time=1w >./prometheus.log 2>&1 &
reprocessing_exporter
reprocessing_exporter是一个用于二次加工处理数据的exporter。由于node_exporter、opengauss_exporter保存到prometheus中的数据是即时的监控信息，而只通过这些信息是无法反应某些指标的瞬时增量信息的。因此，reprocessing_exporter可以用来计算增量信息或者聚合结果等。
由于reprocessing_exporter是从prometheus中获取指标数据，进行二次加工处理后再返回给prometheus。因此，它与prometheus是一一对应的，即如果只有一个prometheus服务，则只需要一个reprocessing_exporter即可。prometheus和reprocessing_exproter一起部署在主控节点上，reprocessing_exproter依赖prometheus，所以需要先启动prometheus再启动reprocessing_exporter。可以通过下述命令启动reprocessing_exporter：
# host_ip为主控节点的ip地址，9090为prometheus占用的端口号，8181为reprocessing_exporter占用的端口号，用户可以按需修改
gs_dbmind component reprocessing_exporter host_ip 9090 --web.listen-address 0.0.0.0 --web.listen-port 8181 --disable-https
启动完成之后，访问prometheus网页：http://{主控节点ip}:9090/，打开Status/Targets，查看所有exporter的启动状态。
4、启动DBMind
在主控节点，切换到openGauss-DBMind目录下，输入如下命令启动DBMind：
1. 启动配置，会在openGauss-DBMind目录下创建dbmindconf/dbmind.conf配置文件：
gs_dbmind service setup -c dbmindconf
2. 切换到openGauss-DBMind目录，并修改配置文件：
vi dbmindconf/dbmind.conf
其中必填的配置项如下：
TDSB为时序数据库配置，即prometheus相关信息。
[TSDB]
name = prometheus # The type of time-series database. Options: prometheus.
host = {主控节点ip:192.168.100.4} # Address of time-series database.
port = 9090 # Port to connect to time-series database.
DBMind服务器所创建的metadatabase数据库相关信息，注意用户需要有数据库创建的权限。在启动DBMind之前，需要把metadatabase创建好。
[METADATABASE]
dbtype = opengauss # Database type. Options: sqlite, opengauss, postgresql.
host = {数据库主节点ip:192.168.100.1} # Address of meta-data database.
port = {数据库占用的端口号:6789} # Port to connect to meta-data database.
username = dbmind_monitor # User name to connect to meta-data database.
password = test_123 # Password to connect to meta-data database.
database = metadatabase # Database name to connect to meta-data database.
该模块用于指定DBMind可以使用的worker子进程数量，如果写0则会进行自适应，尽可能多地使用CPU资源。
用户可以使用cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | fort | uniq | wc -l命令查看逻辑CPU的个数，根据服务器情况配置worker子进程数量。
[WORKER]
process_num = 2 # Number of worker processes on a local node. Less than or equal to zero means adaptive.
该模块用于指定DBMind连接到openGauss Agent的信息。使用该Agent，可以让DBMind获取到被监控实例的即时状态，从而提高分析准确性。同时，也可以向数据库实例下发一些变更动作。
masterurl为`http://{DBMind服务器IP}:{opengaussexporter监听端口}`，置空会自动识别。usename为数据库实例的dbmind_minotor用户。
[AGENT]
master_url =
username = dbmind_monitor # Username to login the monitoring database. Credential for agent.
password = test_123 # Password to login the monitoring database. Credential for agent.
设置定时任务：
Discard_expired_results: 删除过期结果
self_monitoring：指标异常监控
daily_inspection：日检
weekly_inspection：周检
monthly_inspection: 月检
slow_sql_diagnosis：慢SQL诊断
knob_recommend：参数调优
slow_query_killer：慢SQL查杀
[TIMED_TASK]
task=discard_expired_results,self_monitoring,daily_inspection, weekly_inspection,slow_sql_diagnosis,knob_recommend,slow_query_killer# select the scheduled task to start，separated by ','.
[WEB-SERVICE]
host = 192.168.100.4 # Which host to bind for web service. '0.0.0.0' means to bind all.
port = 8080 # Port to listen for web serivce.
3. 配置项初始化：
gs_dbmind service setup --initialize -c dbmindconf
4. 启动DBMind服务：
gs_dbmind service start -c dbmindconf
上述步骤执行完之后，就可以通过http://{DBMind服务器IP}:8080访问DBMind前台页面。
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