ideallove

docker run -d \
--name nvidia_smi_exporter \
--restart unless-stopped \
--device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \
--device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 \
-v /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so \
-v /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1 \
-v /usr/bin/nvidia-smi:/usr/bin/nvidia-smi \
-p 9835:9835 \
utkuozdemir/nvidia_gpu_exporter:1.2.0

# データのための永続ボリュームを作成する
docker volume create prometheus-data

# グローバル設定
global:
  scrape_interval: 15s # スクレイプ間隔を15秒に設定します。デフォルトは1分ごとです。
  evaluation_interval: 15s # ルールを15秒ごとに評価します。デフォルトは1分ごとです。
  # scrape_timeoutはグローバルデフォルト（10秒）に設定されています。
# Alertmanagerの設定
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093
# ルールを一度だけロードし、グローバルの「evaluation_interval」に従って定期的に評価します。
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"
# スクレイプ構成には、スクレイプするためのエンドポイントがちょうど1つ含まれています。
# ここではPrometheus自体です。
scrape_configs:
  # ジョブ名はこの設定からスクレイプされたすべてのタイムシリーズにラベル「job=<job_name>」が追加されます。
  - job_name: "prometheus"
    # metrics_pathのデフォルトは '/metrics' です
    # スキームのデフォルトは 'http' です。
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]
  - job_name: "GPU"
    static_configs:
      - targets: ["172.17.0.1:9835"] 

# Prometheusコンテナを起動する
docker run -d \
    -p 9090:9090 \
    -v /root/monitor/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    -v prometheus-data:/prometheus \
    prom/prometheus

# データのための永続ボリュームを作成する
docker volume create grafana-storage

# Grafanaを起動する
docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana \
  --volume grafana-storage:/var/lib/grafana \
  grafana/grafana-enterprise