简述: 在k8s早期版本中,对资源的监控使用的是heapster的资源监控工具. 但是从 Kubernetes 1.8 开始,Kubernetes 通过 Metrics API 获取资源使用指标,例如容器 CPU 和内存使用情况. 这些度量指标可以由用户直接访问,例如通过使用kubectl top 命令,或者使用集群中的控制器. Metrics API: 通过 Metrics API,您可以获得 node 或 pod 当前的资源使用情况(但是不存储). metres-server比 heapst

自己写代码来定义一个metrics,然后让prmetheus收走,在grafana里面定义一个panel并展示出来. prometheus的四种metrics指标.虽然所有的metrics都是数字,但是数字和数字之间还不一样. counter:比如说请求的总量,cpu的使用时间 Gauge:统计的数,是可增加也可以减少的,比如说当前业务使用的内存的大小.垃圾回收后,内存就会减少. Hostogram:用来做数据分布统计,比如说请求的响应时间来举例子,某个应用收了100个请求,在这100个请求里面

Metrics核心 翻译自Metrics官方文档: http://metrics.codahale.com/manual/core/ JAVA Metrics是一个用于度量的一个JAVA的类库,使用请參见  < Java Metric使用介绍1 > http://blog.csdn.net/scutshuxue/article/details/8350135 或者官方的高速入门:http://metrics.codahale.com/getting-started/ 在Metrics中最重要的

0.简介 Ambari作为一款针对大数据平台的运维管理工具,提供了集群的创建,管理,监控,升级等多项功能,目前在业界已经得到广泛使用. Ambari指标系统( Ambari Metrics System,以下简称AMS)主要负责监控平台各类服务及主机的运行情况,提供各类服务及主机的相关指标,从而达到判断集群健康情况的目的,其重要性不言而喻. 本文是在深入阅读AMS源代码的基础之上,力求能够从监控指标的采集.存储.聚合及指标获取4个层面详细阐述AMS的整个工作机制.  图 1 AMS架构图 1.A

前言 Prometheus社区提供了大量的官方以及第三方Exporters,可以满足Prometheus的采纳者快速实现对关键业务,以及基础设施的监控需求. 如上所示,一个简单的应用以及环境架构.一般而言,我们通常会从几个层面进行监控指标的采集: 入口网关:这里可以是Nginx/HaProxy这一类的负载均衡器,也可以是注入Spring Cloud Zuul这一类框架提供的微服务入口.一般来说我们需要对所有Http Request相关的指标数据进行采集.如请求地址,Http Method,返回状

不多说,直接上干货! 一切来源于官网 http://kafka.apache.org/documentation/ Metrics 指标 Kafka is often used for operational monitoring data. This involves aggregating statistics from distributed applications to produce centralized feeds of operational data. kafka也常常用于监

Prometheus 原理介绍 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/70090800 Prometheus由Go语言编写而成,采用Pull方式获取监控信息,并提供了多维度的数据模型和灵活的查询接口.Prometheus不仅可以通过静态文件配置监控对象,还支持自动发现机制,能通过Kubernetes.Consl.DNS等多种方式动态获取监控对象.在数据采集方面,借助Go语音的高并发特性,单机Prometheus可以采取数百个节点的监控数据:在数据存储方面,随着本地时

Kubernetes 1.8 关于资源使用情况的 metrics,可以通过 Metrics API 获取到, Kubernetes 1.11 已经废弃 heapster.这里我们基于 Kubernetes 1.14.1 版本安装 Metrics Server. 首先,先说明下集群环境: [root@node-01]# kubectl get nodes NAME STATUS ROLES AGE VERSION node-01 Ready master 2d1h v1.14.1 node-02

Prometheus介绍 Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源监控系统 .它现在是一个独立的开源项目,为了强调这一点,并说明项目的治理结构,Prometheus 于2016年加入CNCF,作为继Kubernetes之后的第二个托管项目. 特点 具有由 metric 名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型 PromQL,有一个灵活的查询语言 不依赖分布式存储,只和本地磁盘有关 通过 HTTP 的服务拉取时间序列数据 也支持推送的方式来添加时间序列数据 通过服务发

Prometheus K8S中部署Alertmanager 设置告警和通知的主要步骤如下:一.部署Alertmanager二.配置Prometheus与Alertmanager通信三.配置告警 1. prometheus指定rules目录 2. configmap存储告警规则 3. configmap挂载到容器rules目录 一.部署Alertmanager 配置文件 已经修改好的配置文件 # 存储主配置文件 alertmanager-configmap.yaml apiVersion: v1

Prometheus 监控K8S Node监控 Prometheus社区提供的NodeExporter项目可以对主机的关键度量指标进行监控,通过Kubernetes的DeamonSet可以在各个主机节点上部署有且仅有一个NodeExporter实例,实现对主机性能指标数据的监控,但由于容器隔离原因,使用容器NodeExporter并不能正确获取到宿主机磁盘信息,故此本课程将NodeExporter部署到宿主机. node_exporter:用于*NIX系统监控,使用Go语言编写的收集器 使用文档

Prometheus K8S部署 部署方式:https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheus 源码目录:kubernetes/cluster/addons/prometheus 服务发现:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#kubernetes_sd_config 部署条件 1.

前文我们聊到了k8s的apiservice资源结合自定义apiserver扩展原生apiserver功能的相关话题,回顾请参考:https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/14279850.html:今天我们来聊一聊监控k8s集群相关话题: 前文我们使用自定义apiserver metrics server扩展了原生apiserver的功能,让其原生apiserver能够通过kubectl top node/pod 命令来获取对应节点或名称空间下pod的cpu和内

Kubernetes K8S之kube-prometheus概述与部署 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112 prom

prometheus安装和配置 prometheus组件介绍 1.Prometheus Server: 用于收集和存储时间序列数据. 2.Client Library: 客户端库,检测应用程序代码,当Prometheus抓取实例的HTTP端点时,客户端库会将所有跟踪的metrics指标的当前状态发送到prometheus server端. 3.Exporters: prometheus支持多种exporter,通过exporter可以采集metrics数据,然后发送到prometheus ser

一.api-server   基本概念 该端口默认值为6443,可通过启动参数"--secure-port"的值来修改默认值. 默认IP地址为非本地(Non-Localhost)网络端口,通过启动参数"--bind-address"设置该值. 该端口用于接收客户端.dashboard等外部HTTPS请求. 用于基于Tocken文件或客户端证书及HTTP Base的认证. 用于基于策略的授权.   kubernetes API测试: curl --cacert /et

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/users/6cb45a00b49c/latest_articles 网上关于Phoenix的资料寥寥无几,中文资料更是几乎没有.本人详细阅读Phoenix官网,整理成此篇中文文档,供后人参考.如有翻译错误的地方,请批评指出. 1. Phoenix定义 Phoenix最早是saleforce的一个开源项目,后来成为Apache基金的顶级项目. Phoenix是构建在HBase上

最近一直在折腾时序类型的数据库,经过一段时间项目应用,觉得十分不错.而Prometheus又是刚刚推出不久的开源方案,中文资料较少,所以打算写一系列应用的实践过程分享一下. Prometheus 是什么? Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的.随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社会也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作.google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相

Elasticsearch有一个功能叫做 聚合(aggregations) ,它允许你在数据上生成复杂的分析统计.它很像SQL中的 GROUP BY 但是功能更强大. Aggregations种类分为: Metrics, Metrics 是简单的对过滤出来的数据集进行avg,max等操作,是一个单一的数值. Bucket, Bucket 你则可以理解为将过滤出来的数据集按条件分成多个小数据集,然后Metrics会分别作用在这些小数据集上. 对于最后聚合出来的结果,其实我们还希望能进一步做处理,所

序列 名称 介绍 1 Aforge AForge   AForge名称空间的核心名称空间.微软网络框架,其中包含核心类所使用的其他框架的命名空间和类,可以独立用于各种用途. 2 AForge.Controls AForge.控制命名空间包含不同的有用的UI控件,这可能是与其他类AForge一起使用的框架. 3 AForge.Fuzzy 模糊的命名空间包含的接口和类与模糊集来操作 4 AForge.Genetic 基因遗传命名空间包含遗传计算的接口和类.名称空间和它的子名称空间包含类,可以解决很多

Prometheus 系统监控方案 一 https://www.cnblogs.com/vovlie/p/Prometheus_CONCEPTS.html 最近一直在折腾时序类型的数据库,经过一段时间项目应用,觉得十分不错.而Prometheus又是刚刚推出不久的开源方案,中文资料较少,所以打算写一系列应用的实践过程分享一下. Prometheus 是什么? Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的.随着发展,越来越多公司和组