Введение
При работе с VPS или домашним сервером рано или поздно возникает вопрос: как быстро и удобно отслеживать состояние системы — загрузку CPU, использование памяти, дисков, сети и запущенных процессов. Стандартные утилиты вроде top, htop, free, df и iotop решают задачу лишь частично и по отдельности.
Glances — это универсальный инструмент мониторинга, который объединяет всё это в одном приложении и дополняет возможностью удалённого мониторинга через веб-интерфейс и API. Именно о нём и пойдёт речь в этой статье.
Что такое Glances
Glances — это кроссплатформенный open-source инструмент мониторинга системы в реальном времени, написанный на Python.
Он позволяет отслеживать:
- загрузку CPU (по ядрам и в целом)
- использование оперативной памяти и SWAP
- дисковое пространство и I/O
- сетевую активность
- запущенные процессы
- температуры, датчики и питание (если поддерживается)
- контейнеры Docker / Podman
Glances может работать:
- локально в терминале
- в режиме веб-сервера
- в клиент/сервер режиме
- как API или Python-библиотека
Для чего Glances особенно полезен
Glances отлично подходит для:
- VPS без графического интерфейса
- домашних серверов
- одноплатных компьютеров (Orange Pi, Raspberry Pi)
- Docker-серверов
- быстрого аудита состояния системы
В отличие от тяжёлых систем мониторинга (Zabbix, Netdata), Glances:
- легко устанавливается
- потребляет минимум ресурсов
- не требует сложной настройки
Установка Glances на VPS с Ubuntu
Рассмотрим установку на Ubuntu 22.04 / 24.04. На современных версиях Ubuntu рекомендуется использовать pipx, чтобы не конфликтовать с системным Python.
Установка pipx
sudo apt update
sudo apt install -y pipx
pipx ensurepath
После этого переподключитесь к серверу или выполните:
source ~/.bashrc
Установка Glances со всеми возможностями
pipx install 'glances[all]'

Проверка установки:
glances
Если всё установлено корректно, откроется интерактивный интерфейс мониторинга в терминале.
Использование Glances
Локальный режим (аналог htop)
glances
Отображает всю основную информацию о системе в одном экране.

Веб-интерфейс Glances
Один из самых удобных режимов для VPS — запуск в режиме веб-сервера.
glances -w
После запуска веб-интерфейс будет доступен по адресу:
http://IP_ВАШЕГО_VPS:61208

Если используется ufw, откройте порт:
sudo ufw allow 61208/tcp
В браузере вы получите наглядный дашборд с обновлением данных в реальном времени.
Запуск Glances как systemd-сервиса
Чтобы Glances автоматически запускался после перезагрузки сервера, удобно оформить его как сервис.
Создание сервиса
sudo nano /etc/systemd/system/glances.service
Содержимое файла:
[Unit]
Description=Glances Web Monitoring
After=network.target
[Service]
ExecStart=/usr/bin/env glances -w
Restart=always
User=root
[Install]
WantedBy=multi-user.target
Активация сервиса
sudo systemctl daemon-reexec
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable glances
sudo systemctl start glances
Проверка статуса:
systemctl status glances
Glances и Docker
Glances умеет отслеживать контейнеры Docker, что особенно полезно для VPS с несколькими сервисами.
Запуск Glances в Docker-контейнере:
docker run -d \
--name glances \
--restart always \
-p61208:61208 \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
--pid host \
nicolargo/glances:latest-full
Такой вариант не требует установки Glances в систему и хорошо подходит для контейнерной инфраструктуры.
Дополнительные возможности
Glances поддерживает:
- REST API
- экспорт метрик в Prometheus, InfluxDB, Graphite
- вывод данных в CSV и JSON
- удалённый клиент/сервер режим
- использование как Python-библиотеки
Это делает его удобным не только для визуального контроля, но и для автоматизации и мониторинга.
Заключение
Glances — это простой, лёгкий и при этом мощный инструмент мониторинга, который отлично подходит для VPS на Ubuntu.
Он не требует сложной настройки, легко устанавливается и даёт полную картину состояния системы как в терминале, так и через браузер.
Если вам нужен быстрый и понятный мониторинг без развёртывания тяжёлых систем — Glances станет отличным выбором.
📌 Полезно для: VPS, Docker-серверов, домашних и ARM-устройств 📌 Минимум ресурсов — максимум информации