一.Grafana的简单介绍 Grafana是开源的.炫酷的可视化监控.分析利器,无论您的数据在哪里,或者它所处的数据库是什么类型,您都可以将它与Grafana精美地结合在一起.它还有丰富的套件供您选择,目前,它已拥有54个数据源,50个面板,17个应用程序和1732个仪表盘.总而言之Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知. 二.Grafana的六大特点 1.展示方式:快速灵活的客户端图表,面板插件有许多不同方式的可视化指标和

监控规划图 使用Docker 创建两台Redis docker run -d --name redis1 redis docker run -d --name redis2 redis 查看redis的部署地址 docker inspect (docker ps -a | grep redis | awk '{print $1}') | grep IPAddress 部署redis_exporter收集redis数据 docker run -d --name redis_exporter_1 -

Prometheus(普罗米修斯)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监控系统相似的实现是Prometheus.现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控. Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状

一:Grafana 简介与部署 安利一个生产环境正在使用的监控和告警平台:grafana,它是一个开源的可对指标和日志进行查询.可视化和告警的平台. docker 安装官方文档:https://grafana.com/docs/grafana/latest/administration/configure-docker/ # 创建持久化目录 cd /root/data/docker mkdir -p grafana/data mkdir -p grafana/logs # 将修改后的配置文件放在

导读 Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板.在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的.根据不同的指标数据,它提供了一个强大.优雅的来创建.分享和浏览数据的方式. 它提供了丰富多样.灵活的图形选项.此外,针对数据源,它支持许多不同的存储后端.每个数据源都有针对特定数据源的特性和功能所定制的查询编辑器.Grafana 提供了对下述数据源的正式支持:Graphite.InfluxDB.OpenTSDB. Prometheus.Elasticsearch 和 Cloudwatch. 每个数据

一.Docker 监控方式 1.利用docker 的 docker stats API 命令: docker stats [容器ID/容器名称] [root@docker ~]# docker stats --help Usage: docker stats [OPTIONS] [CONTAINER...] Display a live stream of container(s) resource usage statistics -a, --all Show all containers (

一.Docker 容器监控报警方式 接着上篇文章的记录,看到grafana的版本已经更新到4.2了,并且在4.0以后的版本中,加入了Alert Notifications 功能,这样在对容器 监控完,可以加入报警规则.根据官网介绍,报警方式也有很多种,常见的Email.Slack即时通讯.webhook等. 本篇记录的是邮件的报警设置.环境和上篇基本一致,都是在Docker 平台测试环境下,另外本篇使用的grafana容器的版本是用的 dockerhub上最新版本,该版本为grafana/gra

Docker部署Zabbix+Grafana监控 环境 centos 7 ; Docker 17.12.0-ce ; docker-compose version 1.20.1 2018-4-1 当前zabbix最新版3.4.7 ,grafana最新版5.0.4 #下载部署代码 cd /opt git clone https://gitee.com/almi/zabbix-docker.git 主要是docker-compose编排文件,中文字体msyhl.ttc(微软雅黑) #运行容器 cd

cAdvisor+Prometheus+Grafana监控docker 一.cAdvisor(需要监控的主机都要安装) 官方地址:https://github.com/google/cadvisor CAdvisor是谷歌开发的用于分析运行中容器的资源占用和性能指标的开源工具.CAdvisor是一个运行时的守护进程,负责收集.聚合.处理和输出运行中容器的信息.注意在查找相关资料后发现这是最新版cAdvisor的bug,换成版本为google/cadvisor:v0.24.1 就ok了,映射主机端

目录 参考资料 1. InfluxDB 1. 特征: 2. 特点: 3. 功能及默认 4. 主要概念 1) 与SQL的名词做比较 2) InfluxDB的独有概念 5. 常用命令 1. 用户管理: 6. 函数 7. golang中使用 2. Grafana 1. 主要特性 2. 功能及默认 3. Telegraf 1. 功能 4. docker-compose搭建 telegraf收集服务的各指标信息. influxdb存储收集的信息 grafana显示收集出来的数据 参考资料 Telegraf

本文演示在Docker中运行Grafana和InfluxDB,并通过Grafana展示InfluxDB曲线图. 1 准备工作 1.1 安装Docker 请参考这里 1.2 下载镜像 $ docker pull grafana/grafana:5.2.3 $ docker pull influxdb:1.6.1 2 启动 2.1 启动InfluxDB $ docker run -d -p 8086:8086 -v $PWD:/var/lib/influxdb -v /etc/localtime:/

一.背景 在平时开发过程当中需要针对 MySQL 数据库进行监控,这里我们可以使用 Grafana 和 Prometheus 来实现监控功能.Grafana 是一款功能强大的仪表盘面板,支持多种数据源,可以自定义图表进行监控.而 Prometheus 就是 Grafana 支持的数据源之一,Prometheus 负责采集需要监控的数据,然后通过 Grafana 展示出来. Prometheus 拥有多种 Exporter 进行监控数据的导出,这里我们使用的是 Mysql Exporter 来进行

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 环境搭建 3 使用前提 3 使用方法 3 运行程序 5 效果展示 6 实现功能 无需在被监控主机上安装代理,一键对Linux远程服务器不同主机执行性能监控.性能数据采集命令,并实时展示 支持跨堡垒机收集实时性能数据(注:定制化开发,非通用) 支持docker容器(因为程序实现是从docker容器内部获取性能数据,所以目前仅支持 CPU,

在微服务体系当中,监控是必不可少的.当系统环境超过指定的阀值以后,需要提醒指定的运维人员或开发人员进行有效的防范,从而降低系统宕机的风险.在CNCF云计算平台中,Prometheus+Grafana是比较通用的解决方案,在SpringBoot2.0以后metrics默认与micrometer集成,而micrometer有关于Prometheus的MeterRegistry规范的实现,因此我们通过Micrometer这个桥梁能将SpringBoot的监控数据与Prometheus展示出来.然后通过

容器的监控方案其实有很多,有docker自身的docker stats命令.有Scout.有Data Dog等等,本文主要和大家分享一下比较经典的容器开源监控方案组合:cAdvisor+InfluxDB+Grafan 一.概念 1). InfluxDB是什么 nfluxDB是用GO语言编写的一个开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部的依赖,类似的数据库有Elasticsearch.Graphite等等 InfluxDB主要的功能: 基于时间序列:支持与时间有关的相关函数(如最大.最小.求和等

一.组件介绍 我们采用现在比较流行的cAdvisor+InfluxDB+Grafana组合进行Docker监控. 1.cAdvisor(数据采集) 开源软件cAdvisor(Container Advisor)是用于监控容器运行状态的利器之一,该项目主页为https://github.com/google/cadvisor,它被用于多个与docker相关的开源项目中.实际上在Kubernetes系统中,cAdvisor已经被默认集成到了kubelet组件内.cAdvisor提供了web界面可供浏

ubuntu下cadvisor+influxdb+grafana+supervisord监控主机和docker的containers(运行在主机上) 适用于类ubuntu系统.amd64. 1. influxdb: (以后考虑把influxdb换成prometheus) https://influxdb.com/docs/v0.8/introduction/installation.html#ubuntu-debian(只能先选择deb安装的方式了..没办法 代码编译方式是不行了 go发展尚未成

++++++++++++++++++++++++ sudo docker pull tutum/influxdb sudo docker run -d -p 8083:8083 -p8086:8086 --expose 8090 --expose 8099 --name influxsrv tutum/influxdb sudo docker run -d -p 3000:3000 \ -v /opt/dockerRoot/dockerData/grafana:/var/lib/grafana

前言 在做性能测试时,如果有一个性能测试结果实时展示的页面,可以极大的提高我们对系统性能表现的掌握程度,进而提高我们的测试效率.但是我们每次打开Jmeter都会有几个硕大的字提示别用GUI模式进行负载测试,而且它自带的监视器效果实在一般:在Windows下渲染效果不好,在linux环境(非GUI环境)下更是无法使用,这一点我在如何选择性能测试工具中有过简单的描述. 所以,在做性能测试时,为Jmeter构建一个可视化的监控环境平台是非常有价值的.这也是这篇博客的目的. 首先我们来看一下最后的成品,

=============================================== 2018/7/8_第1次修改                       ccb_warlock =============================================== 最近正式业务终于开始上容器,虽然前期通过swarm解决了服务部署和扩展等问题,但是针对容器监控方面缺乏经验甚至是无从入手,因为没有监控数据我根本不知道目前给的资源限制是否合理,业务量激增的时候资源是否可以支撑负

一.介绍Prometheus Prometheus(普罗米修斯)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监控系统相似的实现是Prometheus.现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控. Prometheus基本原理是通过HTT