Monitoring mit Grafana und Prometheus auf dem Raspberry Pi

Monitoring mit Grafana und Prometheus auf dem Raspberry Pi ist eine überraschend leistungsfähige Kombination, um Server, Smart-Home-Komponenten, Container, Netzwerke oder sogar ganze Homelab-Stacks transparent zu überwachen. Gerade im privaten Umfeld oder in kleinen Teams fehlt oft ein zentrales Monitoring, bis plötzlich eine SD-Karte voll ist, ein Dienst nicht mehr reagiert oder die Temperatur im Gehäuse zu hoch steigt. Ein Raspberry Pi eignet sich hier ideal als schlanker Monitoring-Host: stromsparend, leise und mit genügend Leistung, um Metriken einzusammeln, Zeitreihen zu speichern und Dashboards zu visualisieren. Prometheus übernimmt dabei die Datenerfassung (Scraping) und Speicherung von Metriken, während Grafana die Daten anschaulich aufbereitet – inklusive Alarmen, wenn Grenzwerte überschritten werden. Damit das Setup im Alltag stabil bleibt, sind jedoch einige Entscheidungen wichtig: Welche Hardware passt, wie werden Metriken gesammelt, wie groß muss der Speicher sein, und wie sichern Sie das System sinnvoll ab? Dieser Artikel erklärt den Einstieg verständlich und praxisnah, ohne unnötige Komplexität, und zeigt typische Best Practices für ein zuverlässiges Raspberry-Pi-Monitoring, das Sie später bei Bedarf erweitern können.

Warum Grafana und Prometheus auf einem Raspberry Pi Sinn ergeben

Die Kombination aus Prometheus und Grafana ist etabliert, weil sie unterschiedliche Aufgaben sauber trennt. Prometheus sammelt Metriken in festen Intervallen (z. B. alle 15 Sekunden oder jede Minute) und speichert Zeitreihen effizient. Grafana visualisiert diese Daten, erlaubt flexible Dashboards und kann Alarme auslösen. Auf einem Raspberry Pi profitieren Sie zusätzlich von niedrigen Betriebskosten und einer hohen Verfügbarkeit, wenn das Gerät mit stabiler Stromversorgung und geeignetem Speicher läuft.

• Frühe Fehlererkennung: Sie sehen Ausreißer (CPU-Spitzen, RAM-Leaks, IO-Wartezeiten), bevor Dienste ausfallen.
• Transparenz im Homelab: Temperatur, Spannung, Netzwerktraffic und Container-Last werden nachvollziehbar.
• Trendanalysen: Sie erkennen, ob ein System „über Monate langsam schlechter wird“ (z. B. wachsende Logfiles).
• Skalierbar: Starten Sie klein (nur Pi + Router) und erweitern Sie später um NAS, Proxmox, Kubernetes oder Smart-Home.

Offizielle Einstiegs- und Referenzdokumente finden Sie bei Prometheus Dokumentation und Grafana Dokumentation.

Hardware- und Speicherwahl: Der wichtigste Stabilitätsfaktor

Für ein Monitoring-System ist nicht nur CPU-Leistung relevant. Entscheidend sind vor allem I/O und Speichermedium, weil Prometheus kontinuierlich Daten schreibt. Eine günstige, langsame microSD kann im Dauerbetrieb schneller verschleißen und zu Performance-Problemen führen. Je nach Umfang des Monitorings ist ein Boot von SSD oder eine externe SSD als Datenlaufwerk empfehlenswert.

• Raspberry Pi 4/5: Sehr gut geeignet, insbesondere mit Ethernet und guter Kühlung.
• Raspberry Pi Zero/3: Möglich für sehr kleine Setups, aber schneller am Limit (Datenbank-Schreiben, Grafana-UI).
• Speicher: Hochwertige microSD (A2) oder besser SSD, besonders bei längerer Aufbewahrung (Retention).
• Netzwerk: Ethernet bevorzugt, um Scrapes und Dashboard-Load stabil zu halten.

Wenn Sie Raspberry Pi OS nutzen, finden Sie System- und Betriebshinweise in der Raspberry Pi Dokumentation.

Grundprinzip: So arbeiten Prometheus, Exporter und Grafana zusammen

Prometheus sammelt Metriken nicht „irgendwie“, sondern per Pull-Prinzip: Es ruft in festem Intervall HTTP-Endpunkte ab, die Metriken in einem standardisierten Textformat liefern. Diese Endpunkte stellen sogenannte Exporter bereit. Beispiele: der Node Exporter liefert Host-Metriken (CPU, RAM, Filesystem), ein cAdvisor liefert Container-Metriken, ein Blackbox Exporter prüft Erreichbarkeit von HTTP/ICMP/TCP.

• Exporter: „Übersetzen“ System- oder Applikationsdaten in Prometheus-Metriken.
• Prometheus: Ruft Metriken ab, speichert Zeitreihen, erlaubt Abfragen über PromQL.
• Grafana: Visualisiert Prometheus-Daten in Dashboards und kann Alarme auslösen.

Für den Start ist der Prometheus Node Exporter nahezu immer die erste Wahl, weil er grundlegende Systemmetriken liefert.

Installation: Docker/Compose vs. native Pakete

Auf einem Raspberry Pi sind zwei Installationswege üblich: native Installation über Paketquellen oder containerisiert mit Docker/Compose. Container sind häufig einfacher zu verwalten, weil Konfigurationen klar getrennt sind und Updates kontrolliert erfolgen. Native Installation kann sinnvoll sein, wenn Sie besonders schlank bleiben oder Docker nicht einsetzen möchten.

Containerisiert mit Docker

Docker vereinfacht den Betrieb, weil Prometheus, Grafana und Exporter sauber gekapselt sind. Sie behalten Versionen unter Kontrolle und können Datenverzeichnisse gezielt auf SSD ablegen. Wenn Sie bereits andere Services in Containern betreiben, passt dieser Weg besonders gut. Hintergrund und Einstieg: Docker Dokumentation.

Native Installation

Native Installation kann bei sehr knapper Hardware oder strikt minimalistischem Setup Vorteile bringen. Achten Sie hier besonders auf kompatible Versionen und die sichere Konfiguration von Diensten (Systemd-Units, Benutzerrechte, Ports, Firewall).

Prometheus konfigurieren: Targets, Scrape-Intervalle und Labels

Die wichtigste Prometheus-Konfiguration ist die Definition der Scrape-Targets: Welche Endpunkte sollen in welchen Intervallen abgefragt werden? In kleinen Setups ist das überschaubar, in wachsenden Homelabs wird Struktur entscheidend. Mit Labels (z. B. job, instance, role, location) behalten Sie später den Überblick und können in Grafana flexibel filtern.

• Scrape-Interval: Kürzere Intervalle liefern feinere Details, erhöhen aber Last und Speicherbedarf.
• Timeouts: Zu kurze Timeouts erzeugen Lücken; zu lange blockieren Scrapes bei instabilen Zielen.
• Labels: Einheitliche Labels erleichtern Dashboards und Alarme massiv.
• Service Discovery: Später möglich (z. B. Kubernetes, Consul), für den Start oft nicht nötig.

Eine fundierte Einführung in Konfigurationskonzepte finden Sie in der Prometheus Konfigurationsreferenz.

Wie viel Speicher brauche ich? Retention und Datenmenge realistisch planen

Prometheus speichert Zeitreihen lokal. Wie schnell der Speicher wächst, hängt von der Anzahl der Zeitreihen, dem Scrape-Intervall und der Aufbewahrungsdauer (Retention) ab. Für einen Raspberry Pi ist eine konservative Planung sinnvoll, damit das Dateisystem nicht vollläuft. Eine grobe Abschätzung kann helfen, auch wenn reale Werte je nach Datenmuster variieren.

Als Faustformel können Sie sich merken: Mehr Targets, mehr Exporter und kürzere Intervalle erhöhen die Datenrate. Eine vereinfachte Näherung für den Speicherbedarf S (in Byte) über einen Zeitraum T (in Sekunden) lautet:

$S\approx R·B·T$

Dabei steht R für die Anzahl der Samples pro Sekunde (abhängig von Zeitreihen und Intervall) und B für die durchschnittliche Byte-Menge pro Sample (inklusive Overhead). Für eine „Greifbarkeit“ können Sie R näherungsweise so betrachten:

$R=\frac{N}{I}$

Hier ist N die Anzahl der Zeitreihen (Series) und I das Scrape-Intervall in Sekunden. In der Praxis ist die genaue Byte-Annahme komplex, aber die Richtung stimmt: Verdoppeln Sie die Zeitreihen oder halbieren Sie das Intervall, steigt der Bedarf deutlich. Für Raspberry-Pi-Setups ist es oft sinnvoll, mit einem moderaten Intervall (z. B. 30–60 Sekunden) zu starten und die Retention so zu wählen, dass mindestens einige Wochen Historie verfügbar sind – und später bei Bedarf gezielt zu optimieren.

Grafana einrichten: Datenquelle, Dashboards und sinnvolle Visualisierung

Nachdem Prometheus läuft, fügen Sie in Grafana Prometheus als Datenquelle hinzu. Danach profitieren Sie schnell von Community-Dashboards oder starten mit einem eigenen, schlanken Basisset. Wichtig ist, nicht direkt zu überfrachten: Ein gutes Dashboard beantwortet klare Fragen („Ist das System gesund?“, „Welche Ressource ist der Engpass?“) statt alles gleichzeitig zu zeigen.

• System-Übersicht: CPU-Auslastung, Load, RAM, Swap, Disk-Usage, Disk-IO, Netzwerktraffic.
• Temperatur und Throttling: Gerade bei Pi 4/5 relevant, um Drosselung früh zu erkennen.
• Service-Metriken: HTTP-Statuscodes, Latenzen, Fehlerraten (wenn Ihre Dienste Metriken liefern).
• Kapazitätsplanung: Trendlinien für Speicherbelegung, Datenbankwachstum, Netzwerkvolumen.

Grafana bietet zusätzlich umfangreiche Alarmierungsfunktionen. Details dazu finden Sie in der Grafana Alerting Dokumentation.

Alarme richtig aufsetzen: Weniger ist mehr

Ein häufiger Fehler ist „Alarm-Spam“. Wenn jede kleine Schwankung einen Alarm auslöst, ignoriert man Meldungen irgendwann. Gute Alarme sind handlungsorientiert: Sie sollen auf echte Probleme hinweisen, nicht auf normale Tageszyklen. Auf einem Raspberry Pi als Monitoring-Host sind typische, sinnvolle Alarme:

• Disk fast voll: Frühwarnung bei z. B. 80–85 % Nutzung, kritisch bei 95 %.
• Host down: Ein Ziel ist nicht mehr erreichbar (aber mit sinnvoller Verzögerung, um kurze WLAN-Drops zu tolerieren).
• Temperatur/Throttling: Dauerhaft hohe Temperatur oder wiederholte Drosselung.
• RAM-Engpässe: Sehr hoher RAM-Verbrauch plus Swap-Aktivität als Indikator für Druck.
• Prometheus selbst: Scrape-Fehler, hohe WAL/TSDB-Latenzen, ungewöhnlich hoher Speicherverbrauch.

Wenn Sie Prometheus-typische Alarmierung nutzen möchten, ist der Alertmanager das zentrale Bauteil für Routing, Deduplizierung und Benachrichtigungen.

Nützliche Exporter für den Raspberry-Pi-Alltag

Der Node Exporter ist der Anfang, aber oft möchten Sie mehr Kontext. Je nach Umgebung sind diese Exporter besonders praktisch:

• cAdvisor: Container-Metriken (CPU/RAM/IO pro Container), hilfreich bei Docker-Stacks.
• Blackbox Exporter: Prüft HTTP-Endpunkte, TCP-Ports oder ICMP-Pings, ideal für „Erreichbarkeit“.
• SNMP Exporter: Für Router, Switches, NAS oder USVs, sofern SNMP verfügbar ist.
• Smartctl Exporter: SMART-Werte von SSD/HDD (Temperatur, Reallocated Sectors), sehr relevant für Storage.

Eine Übersicht vieler offizieller und community-basierter Exporter finden Sie in der Prometheus-Übersicht: Prometheus Exporter-Liste.

Sicherheit: Monitoring-Daten sind oft sensibler als man denkt

Monitoring zeigt interne IPs, Hostnamen, Dienste, Pfade und Auslastungsprofile. Diese Informationen sollten nicht frei im Netzwerk herumliegen. Auf einem Raspberry Pi ist es besonders wichtig, Grafana und Prometheus sauber abzusichern.

• Zugriff beschränken: Nur im lokalen Netz oder einem Admin-VLAN erreichbar machen.
• Starke Logins: Admin-Passwörter und Benutzerrollen konsequent nutzen.
• TLS/Reverse Proxy: Wenn Zugriff über Browser/Remote nötig ist, besser via Reverse Proxy und HTTPS.
• Firewall: Nur die erforderlichen Ports öffnen; alles andere blockieren.
• Keine Portfreigaben ins Internet: Stattdessen VPN (z. B. WireGuard) für Fernzugriff.

Für grundlegende Linux-Firewall-Setups ist ufw ein verständlicher Einstieg: UFW Dokumentation. Für sicheren Remote-Zugriff ist WireGuard häufig die bevorzugte Wahl.

Performance-Tuning auf dem Pi: So bleibt das Monitoring reaktionsschnell

Ein Raspberry Pi kann ein erstaunlich gutes Monitoring hosten, aber die Parameter sollten zur Hardware passen. Mit ein paar Leitplanken bleibt das System stabil, auch wenn Sie mehr Ziele hinzufügen.

• Scrape-Interval moderat: Starten Sie eher mit 60 Sekunden; verkürzen Sie nur dort, wo es wirklich nötig ist.
• Retention begrenzen: Lieber 14–30 Tage auf dem Pi speichern und bei Bedarf extern archivieren.
• SSD für TSDB: Prometheus profitiert stark von besserer I/O-Leistung.
• Exporters gezielt wählen: Nicht jeden Exporter „zur Sicherheit“ aktivieren; nur was Sie auswerten.
• Dashboards schlank halten: Sehr viele Panels mit komplexen PromQL-Abfragen erhöhen die Last.
• Kühlung: Gerade bei Pi 5 kann Dauerlast Throttling auslösen; aktive oder gute passive Kühlung hilft.

Backups und Wiederherstellung: Nicht erst handeln, wenn die SD-Karte ausfällt

Monitoring ist besonders wertvoll, wenn Historie vorhanden ist. Gleichzeitig soll der Pi nach einem Defekt schnell wieder laufen. Sinnvolle Maßnahmen sind:

• Grafana-Backups: Dashboards, Datasources und Benutzerkonfiguration regelmäßig sichern.
• Prometheus-Datenstrategie: Retention bewusst klein halten oder Daten auf zuverlässiger SSD speichern.
• Konfigurations-Backup: Prometheus- und Exporter-Konfiguration versionieren (z. B. Git im privaten Repo).
• Image-Backup: Ein vollständiges Systemimage ermöglicht schnelle Wiederherstellung.

Typische Anwendungsfälle: Was Sie mit dem Setup konkret überwachen können

Damit das Monitoring nicht „nur hübsch aussieht“, hilft ein klarer Fokus auf Fragen, die Sie wirklich beantworten möchten. Typische Fälle im Raspberry-Pi-Umfeld:

• Smart-Home-Zentrale: Home Assistant/ioBroker-Last, Datenbankwachstum, Reaktionszeiten.
• NAS und Storage: Disk-Health, IO-Last, Füllstände, Netzwerkdurchsatz.
• Container-Stacks: Welche Container verursachen CPU-Spitzen, RAM-Leaks oder IO-Engpässe?
• Netzwerkgeräte: Router/Switch/Access Point via SNMP: Traffic, Fehler, Uptime.
• Erreichbarkeit: Blackbox-Checks für Webseiten, APIs, DNS, VPN-Endpunkte.

Weiterführende Informationsquellen (Outbound-Links)

• Prometheus Einführung und Konzepte
• Prometheus Konfigurationsreferenz
• Exporter-Übersicht für Prometheus
• Node Exporter (Host-Metriken)
• Alertmanager (Alarm-Routing und Deduplizierung)
• Grafana Dokumentation
• Grafana Alerting (Regeln, Benachrichtigungen)
• Docker Dokumentation (Container-Betrieb)
• Raspberry Pi Dokumentation (System, Betrieb, Netzwerk)
• UFW (Firewall-Grundlagen)
• WireGuard (sicherer Fernzugriff)

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