d34dc3n73r/netdata-glibc

netdata-glibc

镜像概述和主要用途

这是一个基于https://github.com/netdata/netdata%E7%9A%84%E8%87%AA%E5%8A%A8%E6%9E%84%E5%BB%BA%E9%95%9C%E5%83%8F%EF%BC%8C%E9%9B%86%E6%88%90%E4%BA%86https://github.com/sgerrand/alpine-pkg-glibc%EF%BC%8C%E4%B8%93%E4%B8%BAhttps://github.com/NVIDIA/nvidia-docker%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E3%80%82%E5%90%8C%E6%97%B6%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E5%9C%A8Unraid%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%B8%AD%E8%8E%B7%E5%8F%96%E3%80%82

该镜像提供容器化的Netdata并支持Nvidia GPU监控。由于官方netdata/netdata镜像基于Alpine（musl发行版）构建，而Nvidia驱动仅兼容glibc发行版，因此本镜像以netdata/netdata为基础，添加了GNU C库以运行依赖glibc的二进制文件。镜像本身不包含nvidia-smi，但与nvidia-container-toolkit和Unraid Nvidia插件兼容。

!nvidia-smi_netdata

核心功能和特性

• 完整继承Netdata的系统监控能力
• 通过glibc支持Nvidia GPU监控
• 兼容nvidia-container-toolkit和Unraid Nvidia插件
• 支持Netdata云平台连接
• 提供稳定版和最新版两种标签选择

适用场景

• 需要监控Nvidia GPU的服务器环境
• 使用Docker容器化部署Netdata的场景
• Unraid系统用户的GPU监控需求
• 需要将Netdata数据同步到云平台的监控场景

使用方法和配置说明

Docker & nvidia-container-toolkit

bash
docker run -d --name=netdata \
  -p 19999:19999 \
  -v <YOUR DOCKER CONFIGS>/netdata/config:/etc/netdata \
  -v <YOUR DOCKER CONFIGS>/netdata/lib:/var/lib/netdata \
  -v <YOUR DOCKER CONFIGS>/netdata/cache:/var/cache/netdata \
  -v /etc/passwd:/host/etc/passwd:ro \
  -v /etc/group:/host/etc/group:ro \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
  -v /proc:/host/proc:ro \
  -v /sys:/host/sys:ro \
  -v /etc/os-release:/host/etc/os-release:ro \
  -e PGID=<HOST_DOCKER_PGID> \
  -e DO_NOT_TRACK= \
  -e NETDATA_CLAIM_TOKEN= # 详见 https://learn.netdata.cloud/docs/agent/claim#connect-an-agent-running-in-docker \
  -e NETDATA_CLAIM_URL=https://app.netdata.cloud \
  -e NETDATA_CLAIM_ROOMS= # 详见 https://learn.netdata.cloud/docs/agent/claim#connect-an-agent-running-in-docker \
  --gpus all \
  --restart unless-stopped \
  --cap-add SYS_PTRACE \
  --security-opt apparmor=unconfined \
  d34dc3n73r/netdata-glibc

Docker Compose

yaml
version: '3.8'
services:
  netdata:
    image: d34dc3n73r/netdata-glibc
    container_name: netdata
    hostname: example.com # 设置为主机的完全限定域名
    ports:
      - 19999:19999
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - proxy
    cap_add:
      - SYS_PTRACE
    security_opt:
      - apparmor:unconfined
    environment:
      - DOCKER_HOST=proxy:2375
      - NETDATA_CLAIM_TOKEN= # 详见 https://learn.netdata.cloud/docs/agent/claim#connect-an-agent-running-in-docker
      - NETDATA_CLAIM_URL=https://app.netdata.cloud
      - NETDATA_CLAIM_ROOMS= # 详见 https://learn.netdata.cloud/docs/agent/claim#connect-an-agent-running-in-docker
    volumes:
      - <YOUR DOCKER CONFIGS>/netdata/config:/etc/netdata
      - <YOUR DOCKER CONFIGS>/netdata/lib:/var/lib/netdata
      - <YOUR DOCKER CONFIGS>/netdata/cache:/var/lib/cache/netdata
      - /etc/passwd:/host/etc/passwd:ro
      - /etc/group:/host/etc/group:ro
      - /proc:/host/proc:ro
      - /sys:/host/sys:ro
      - /etc/os-release:/host/etc/os-release:ro
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
          - driver: nvidia
            count: all
            capabilities: [gpu]
  proxy:
    container_name: proxy
    image: tecnativa/docker-socket-proxy
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
    environment:
      - CONTAINERS=1

可用标签

• d34dc3n73r/netdata-glibc:stable
  • 基于netdata/netdata:stable构建，随Netdata官方稳定版更新
• d34dc3n73r/netdata-glibc:latest
  • 每日自动构建，基于netdata/netdata:latest

先决条件

• 主机系统已安装Nvidia容器工具包
• 主机系统已安装Nvidia驱动

容器名称解析

docker run

• 使用主机的docker PGID环境变量。获取方法：在主机上运行grep docker /etc/group | cut -d ':' -f 3

docker-compose

• 容器名称解析不再需要主机docker PGID和挂载docker.sock，而是通过HAProxy实现，确保连接仅具有只读访问权限。更多信息请查看https://github.com/netdata/netdata/tree/master/packaging/docker

覆盖目录

Netdata现已在其Docker镜像中内置覆盖支持。详情请参见配置代理容器。使用./edit-config <配置文件名>进行配置。

注意事项

• Netdata会收集***统计信息。如要选择退出，设置环境变量DO_NOT_TRACK=1。
• 本镜像使用https://github.com/netdata/netdata/blob/master/collectors/python.d.plugin/python.d.conf%EF%BC%8C%E5%85%B6%E4%B8%AD%60nvidia_smi: yes已取消注释。使用./edit-config`可进行进一步自定义。