代码说明：
导入必要的库
import time
import psutil
import GPUtil
from prometheus_client import start_http_server, Summary, Counter, Gauge
- psutil：用于获取系统的CPU、内存、磁盘和网络信息。
- GPUtil：用于获取GPU信息。
- prometheus_client：用于创建Prometheus指标和启动HTTP服务器以暴露指标。
这个脚本能够监控包括CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、网络流量、GPU使用率和CPU温度在内的多个系统指标，并通过Prometheus提供这些数据。你可以通过Prometheus抓取这些数据并在Grafana中可视化。
import time
import psutil
import GPUtil
from prometheus_client import start_http_server, Summary, Counter, Gauge# 创建指标，使用中文描述
# CPU使用率（Gauge）
CPU_USAGE = Gauge('cpu_usage', 'CPU使用率')
# 内存使用率（Gauge）
MEMORY_USAGE = Gauge('memory_usage', '内存使用率')
# 磁盘使用率（Gauge）
DISK_USAGE = Gauge('disk_usage', '磁盘使用率')
# 网络接收字节数（Gauge）
NETWORK_IN = Gauge('network_in_bytes', '网络接收字节数')
# 网络发送字节数（Gauge）
NETWORK_OUT = Gauge('network_out_bytes', '网络发送字节数')
# GPU使用率（Gauge）
GPU_USAGE = Gauge('gpu_usage', '显卡使用率')
# CPU温度（Gauge）
CPU_TEMPERATURE_GAUGE = Gauge('cpu_temperature', 'CPU温度（摄氏度）')
# CPU温度（Summary）
CPU_TEMPERATURE_SUMMARY = Summary('cpu_temperature_summary', 'CPU温度（摄氏度）')# 总请求计数（Counter）
REQUEST_COUNT = Counter('system_metrics_requests_total', '系统监控请求总数')# 请求处理时间（Summary）
REQUEST_TIME = Summary('system_metrics_request_duration_seconds', '处理请求所花费的时间（秒）')def collect_cpu_metrics():"""获取并记录CPU相关指标"""cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)CPU_USAGE.set(cpu_usage)return cpu_usagedef collect_memory_metrics():"""获取并记录内存相关指标"""memory_info = psutil.virtual_memory()MEMORY_USAGE.set(memory_info.percent)return memory_info.percentdef collect_disk_metrics():"""获取并记录磁盘相关指标"""disk_info = psutil.disk_usage('/')DISK_USAGE.set(disk_info.percent)return disk_info.percentdef collect_network_metrics():"""获取并记录网络流量相关指标"""net_io = psutil.net_io_counters()NETWORK_IN.set(net_io.bytes_recv)NETWORK_OUT.set(net_io.bytes_sent)return net_io.bytes_recv, net_io.bytes_sentdef collect_gpu_metrics():"""获取并记录GPU相关指标"""gpus = GPUtil.getGPUs()if gpus:gpu_usage = max(gpu.load * 100 for gpu in gpus)else:gpu_usage = 0 # 如果没有GPU，使用0作为占位GPU_USAGE.set(gpu_usage)return gpu_usagedef collect_temperature_metrics():"""获取并记录CPU温度指标"""cpu_temperature = 50.0 # 这是一个模拟值，实际情况需要从系统获取CPU_TEMPERATURE_GAUGE.set(cpu_temperature)CPU_TEMPERATURE_SUMMARY.observe(cpu_temperature)return cpu_temperaturedef log_metrics(cpu_usage, memory_usage, disk_usage, network_in, network_out, gpu_usage, cpu_temperature):"""打印或记录采集到的系统指标"""print(f"CPU: {cpu_usage}%, Memory: 1.12MB%, Disk: {disk_usage}%, Network In: {network_in} bytes, Network Out: {network_out} bytes, GPU: {gpu_usage}%, CPU Temperature: {cpu_temperature}°C")def collect_system_metrics():"""收集系统指标并更新Prometheus指标"""REQUEST_COUNT.inc()with REQUEST_TIME.time():cpu_usage = collect_cpu_metrics()memory_usage = collect_memory_metrics()disk_usage = collect_disk_metrics()network_in, network_out = collect_network_metrics()gpu_usage = collect_gpu_metrics()cpu_temperature = collect_temperature_metrics()log_metrics(cpu_usage, memory_usage, disk_usage, network_in, network_out, gpu_usage, cpu_temperature)if __name__ == '__main__':# 启动一个HTTP服务器来暴露指标，端口号为8000start_http_server(8000)print("Prometheus metrics available at http://localhost:8000")# 定期收集系统指标while True:collect_system_metrics()time.sleep(10) # 每10秒收集一次数据在windows中运行代码即可。访问本机IP+端口
配置prometheus收集
[root@localhost ~]# vim /opt/prometheus/prometheus.yml- job_name: "windows"static_configs:- targets: ["192.168.2.5:8000"]
重启 prometheus
