1 TSDB influxDB是一个time series时间序列数据库. 在监控系统的开发中,大体分为采集-存储-可视化三个大类.监控指标有很显著的时间特征数据,一般采用TSDB存储. 在TSDB中,一个指标(metrics)可以添加多个带索引的tag,然后对tag进行筛选,方便可视化的管理. 现在很多公司在用influxDB,包括一些大企. 它的优点是支持多维和多字段.缺点是开源的部分,不支持较大的并发,只能在对性能要求不大的场景中使用. 场景大的公司,有的会自研TSDB,以适应自身业务特征…

通过cadvisor+influxdb+grafana三者有机结合,打造跨主机容器监控. 优点 1.跨主机监控,可扩展 2.容器自发现 3.历史数据长期保存 4.自定义配置程度高 缺点 1.不能自动隐藏已停止的容器 2.无法实现故障告警 组件 数据采集–cAdvisor cAdvisor为Docker容器用户提供了了解运行时容器资源使用和性能特征的工具. cAdvisor是单机版容器监控系统,通过收集宿主机的cgroup统计信息,经过加工处理后通过图展示在页面上. 这些信息包括宿主机.容器的CP…

根据官方wiki文档,sentinel控制台的实时监控数据,默认仅存储 5 分钟以内的数据.如需持久化,需要定制实现相关接口. https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/在生产环境中使用-Sentinel-控制台 也给出了指导步骤: 1.自行扩展实现 MetricsRepository 接口: 2.注册成 Spring Bean 并在相应位置通过 @Qualifier 注解指定对应的 bean name 即可. 本文使用时序数据库InfluxDB来进行持久…

一.调试 当你的应用开始运行,那么DEBUG是不可避免的问题. 早些时候,我们在描述的是如何通过kubectl get pods来获得Pod的简单状态信息. 但是现在,这里有更多的方式来获得关于你的应用的更多信息. 1.使用kubectl describe pod来获得Pod的详细信息 在这个例子中,我们将会像之前的例子一样使用RC来创建两个Pod: apiVersion: v1 kind: ReplicationController metadata:   name: my-nginx spe…

开源的监控技术栈除了ELK,还有InfluxData的TICK   https://cloud.tencent.com/developer/news/357119 来源 | Influxdata 译者 | Key 先森 如何选择合适的工具取决于你正在做的事情. 应用程序是会表达的,而时序数据就是它们的语言之一.DevOps,云计算和容器技术改变了我们编写和运行应用的方式.基于一些列开源项目,InfluxData 及其社区正在致力于提供一套现代化且灵活的监控工具包. 在过去的十年中,容器,虚拟机,…

本文选自云栖大会下一代云数据库分析专场讲师自修的演讲——<TSDB云边一体化时序时空数据库技术揭秘> 自修 —— 阿里云智能数据库产品事业部高级专家 认识TSDB 第一代时序时空数据处理工具 虽然通用关系数据库可以存储时序数据,但是由于缺乏针对时间的特殊优化,比如按时间间隔存储和检索数据等等,因此在处理这些数据时效率相对不高. 第一代时序数据典型来源于监控领域,直接基于平板文件的简单存储工具成为这类数据的首先存储方式. 以RRDTool,Wishper为代表,通常这类系统处理的数据模型比较单一…

本文选自云栖大会下一代云数据库分析专场讲师自修的演讲——<TSDB云边一体化时序时空数据库技术揭秘> 自修 —— 阿里云智能数据库产品事业部高级专家       认识TSDB 第一代时序时空数据处理工具 虽然通用关系数据库可以存储时序数据,但是由于缺乏针对时间的特殊优化,比如按时间间隔存储和检索数据等等,因此在处理这些数据时效率相对不高. 第一代时序数据典型来源于监控领域,直接基于平板文件的简单存储工具成为这类数据的首先存储方式. 以RRDTool,Wishper为代表,通常这类系统处理的数据…

之前介绍了Sentinel相关的文章,小伙伴在生产实践中不知道有没有这个疑问?我们的Sentinel控制台监控的数据只能看最近5分钟的,如图 那么就导致历史数据是查看不了的,那肯定是不行的,在生产环境中我们最起码能够看到最近几天甚至几个月的监控数据,方便我们排查出哪些时间段/哪些天,哪些接口会到达什么样的QPS:方便我们对整体系统的QPS.以及异常情况有基本的了解. 如果要做到这些,就需要做到对这些数据进行持久化,而不能只保存在内存中.那我们今天就来介绍一下怎么改造Sentinel控制台,可以达…

环境: CentOS6.5_x64 InfluxDB版本:1.1.0 InfluxDB存储引擎看起来很像一个LSM Tree,它包含预写日志和类似存储在LSM Tree中的SSTables只读数据. TSM文件包含已经排好序而且经过压缩的序列化数据. InfluxDB会为每个时间块创建一个分区.例如,如果你有一个没有时间限制的存储策略,会以7天为时间块来创建分区. 这些分区会映射到底层数据库存储引擎. 每个数据库会有自己的WAL文件和TSM文件. LSM Tree 如果要让写性能最优,最佳的实现…

创建Influxdb数据库时,我们可以看到下面选项,每个选项的含义就是本文要描述的: Influxdb内部数据的存储可以使用不同的存储引擎.当前0.8.7版本支持的是LevelDB, RocksDB, HyperLevelDB, 和 LMDB. 这几个数据库都是kv类型的数据库,相关信息如下: LevelDB 是一个google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了. LevelDB 是单进程的服务,性能非常之高,在一台4核Q6600的CPU机器上,每秒…