Docker Compose

前置条件

部署前请确认以下条件：

前置项	说明
被监控的中间件已就绪	MongoDB/MySQL/Redis/Kafka/Elasticsearch 等
中间件账号权限	见部署总览。MongoDB 基础采集需 `clusterMonitor`；若要用慢查询诊断，还需目标库的 `dbAdmin`（运维平台会为其开启 profiling），完整示例见数据源
资源	4C/8G/100G+ 磁盘

观测范围：主机资源、上述中间件的运行指标、各微服务日志、MongoDB 慢查询诊断、以及基于这些数据的告警。 不观测 内部的业务数据（工作表内容、用户数据等）。

第 1 步：确定安装位置

不要和管理器的目录混用

私有部署管理器会独占并重写 /data/mingdao/script/ 目录。若将运维平台的 ops.yaml 和数据卷放入该目录，重装或覆盖安装时可能互相影响。

请把运维平台放在独立目录，例如 /data/mingdao/mdis/，再通过 networks 段接入所在的 Docker 网络。这样既能通过服务名访问系统中间件，也能与安装器目录隔离。清理、备份和单独挂载数据盘时仅需操作该目录；同时避免与产品业务库目录混放，降低误删风险。

先确认产品服务所在的网络名（通常是 script_default）：

docker network ls

第 2 步：拉取镜像（离线包下载）

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/ops-allinone:1.5.7

第 3 步：创建配置文件

mkdir -p /data/mingdao/mdis && cat > /data/mingdao/mdis/ops.yaml <<\EOF
x-ops-image: &ops_image registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/ops-allinone:1.5.7   # 所有服务共用，靠 ROLE 区分角色

x-common-env: &common_env
  TZ: "Asia/Shanghai"
  ENV_OPS_TOKEN: "your-ops-access-token-change-me"    # 访问令牌，首次部署务必修改
  # ENV_OPS_SUB_PATH: /mdis                           # 反代挂子路径时填，直接端口访问则删

  # ⚠️ 被监控对象（MySQL/MongoDB/Redis/Kafka/Elasticsearch/主机/
  #    Flink）不在本文件配置。部署完成后打开「数据源」页添加，
  #    或下载 YAML 模板批量导入（导入时会逐条测连接）。详见下方「采集配置从哪里读」。

  ENV_PROMETHEUS_SERVER: "http://ops-prometheus:9090"

  # 告警子系统（1.4.0）
  ENV_OPS_MONGODB_URI: "mongodb://ops-mongo:27017"    # 告警自有存储
  ENV_MONGODB_COLLECTION_PREFIX: "mdis_"
  ENV_ALERT_CRYPTO_KEY: "change-me-to-32-byte-secret" # 凭据加密密钥，务必改随机串

services:
  gateway:
    image: *ops_image
    restart: always
    ports:
      - "48881:48881"
    environment:
      <<: *common_env
      ROLE: gateway
    depends_on:
      - ops-prometheus
      - ops-grafana
      - ops-loki
      - ops-tempo
      - ops-alloy
      - ops-mongo

  ops-prometheus:
    image: *ops_image
    restart: always
    volumes:
      - ./volume/data/mdis/prometheus/:/data/mdis/prometheus/
    environment:
      <<: *common_env
      ROLE: prometheus

  ops-grafana:
    image: *ops_image
    restart: always
    volumes:
      - ./volume/data/mdis/grafana/:/data/mdis/grafana/
    environment:
      <<: *common_env
      ROLE: grafana
      GF_SECURITY_ALLOW_EMBEDDING: "true"
      GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED: "true"
      GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE: Editor
      GF_SECURITY_COOKIE_SAMESITE: lax
      GF_USERS_DEFAULT_THEME: light

  ops-loki:
    image: *ops_image
    restart: always
    ports:
      - "3100:3100"    # 供服务侧推送服务日志，与运维平台同机时可删掉这行
    volumes:
      - ./volume/data/mdis/loki/:/data/mdis/loki/
    environment:
      ROLE: loki
      ENV_LOKI_RETENTION: "720h"    # 日志保留时长，默认 30 天
      # 日志落对象存储（可选，不填用容器本地文件系统）。endpoint 必须是「本容器网络里能解析到」
      # 的地址：自建 MinIO 若不在同一个网络（例如另起的 stack 或部署在宿主机上），要填宿主机 IP +
      # 宿主机映射端口，不能写对方的容器名，否则报 no such host。
      # MinIO / US3 用 path style（true）；腾讯云 COS 只支持 virtual-hosted，必须填 false。
      # ENV_S3_ENDPOINT: "http://192.168.1.12:9000"
      # ENV_S3_BUCKET: "mdis-loki"
      # ENV_S3_ACCESS_KEY: "your-access-key"
      # ENV_S3_SECRET_KEY: "your-secret-key"
      # ENV_S3_FORCE_PATH_STYLE: "true"

  ops-tempo:
    image: *ops_image
    restart: always
    volumes:
      - ./volume/data/mdis/tempo/:/data/mdis/tempo/
    environment:
      ROLE: tempo
      ENV_TEMPO_RETENTION: "720h"   # 链路数据保留时长，默认 30 天
      # 注：单机部署不具备链路追踪能力，此处不配置对象存储；链路 + 对象存储属于集群场景，见 Kubernetes 文档。

  ops-alloy:
    image: *ops_image
    restart: always
    ports:
      # Alloy 的 OTLP 接收端口。单机部署不产生链路数据（见本页前置条件），
      # 这两个端口保留但通常用不上，端口冲突时可直接删掉。
      - "4317:4317"    # OTLP gRPC
      - "4318:4318"    # OTLP HTTP
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
      - ./volume/data/mdis/alloy/:/data/mdis/alloy/
    environment:
      ROLE: alloy
      ENV_TEMPO_GRPC_URL: "http://ops-tempo:4317"
      ENV_PROMETHEUS_REMOTE_WRITE_URL: "http://ops-prometheus:9090/prometheus/server/api/v1/write"
      ENV_LOKI_PUSH_URL: "http://ops-loki:3100/loki/api/v1/push"

  # 告警子系统自有 MongoDB（1.4.0 新增，存规则/状态/历史/渠道/数据源，与被监控目标解耦）
  ops-mongo:
    image: *ops_image
    restart: always
    environment:
      ROLE: mongo
    volumes:
      - ./volume/data/mdis/mongo/:/data/mdis/mongo

  agent:
    image: *ops_image
    restart: always
    environment:
      <<: *common_env
      ROLE: agent

  nodeagent:
    image: *ops_image
    restart: always
    volumes:
      - /:/host:ro,rslave
    network_mode: host
    pid: host
    environment:
      <<: *common_env
      ROLE: nodeagent

# 直接复用微服务所在的网络，这样可以用服务名（如 sc）访问被监控的中间件。
# name 填 docker network ls 里微服务网络的实际名字。
networks:
  default:
    external: true
    name: script_default
EOF

第 4 步：启动与访问

docker compose -f /data/mingdao/mdis/ops.yaml up -d     # 启动
docker compose -f /data/mingdao/mdis/ops.yaml down      # 停止

浏览器访问 http://部署服务器IP:48881，登录 Token 为 ops.yaml 里的 ENV_OPS_TOKEN。

第 5 步：验证

部署完成后建议执行随包提供的端到端回归脚本，确认全链路正常：

pip install playwright && playwright install chromium
python3 mdis_regression.py --base http://<主机IP>:48881 --token <ENV_OPS_TOKEN>

退出码 0 为全部通过。遇到问题优先查看 UI「数据源」页的采集状态列，再查阅常见问题。

后续接入

登记要监控的对象

统一入口：UI「数据源」页。 ops.yaml 只描述运维平台自身依赖，不描述要监控谁。

新增数据源、改密码、启停都在数据源页，改完即时生效（30 秒内），无需重启任何容器。

批量接入

批量接入多个实例时，用数据源页右上角的「批量导入」：

先「下载 YAML 模板」，里面每类数据源各有一条带注释的示例
修改为当前环境的连接地址后上传
建议先点「仅校验」——只做格式校验和逐条连接探测，不写入数据
确认无误再点「导入」

按「类型 + 名称」幂等：同名条目是更新而不是新建，同一份文件可以反复导入。更新已有条目时密码留空 = 沿用原密码。连接探测失败不会阻止导入（配置可先保存，服务稍后再启动），但导入结果会逐条标出异常。

自动化部署可以直接调接口，可不经过页面：

curl -X POST "http://部署服务器IP:48881/api/alert/sources/import" \
     -H "Content-Type: application/yaml" \
     --data-binary @datasources.yaml

接入服务日志与链路

服务日志 结构化服务日志需要在微服务侧配 ENV_LOKI_URL 才会推送到运维平台。单机部署填 http://运维平台主机IP:3100。完整说明见接入服务日志。
容器日志：部署后自动采集，无需配置。
链路追踪：面向集群部署，单机暂不支持。

还可以做

Node Exporter：监控这台机器以外的服务器
对象存储：让日志不受本机磁盘限制、长期留存
功能介绍：资源监控、告警、日志查询、慢查询诊断使用说明

前置条件​

第 1 步：确定安装位置​

第 2 步：拉取镜像（离线包下载）​

第 3 步：创建配置文件​

第 4 步：启动与访问​

第 5 步：验证​

后续接入​

登记要监控的对象​

批量接入​

接入服务日志与链路​

还可以做​