首先我们需要在机器上开启smtp/25服务,这里有一个坑,注意,云主机为了防止滥发邮件已经封掉了smtp的所有通信,所以云主机发邮件是有问题的. 安装sendmail,ubuntu用apt,centos用yum 安装好后一般自动就跑起来了,netstat查看25端口: 这里注意,我们的grafana服务器和sendmail在同一台机器上,否则sendmail需要处理为open relay中继服务器,具体方法如下: 修改sendmail配置/etc/mail/access 添加grafana服务器

1.添加告警途径 这里以slack为例 测试是否可用 在slack上收到告警通知了 安装插件 # grafana-cli plugins install grafana-image-renderer installing grafana-image-renderer @ 2.0.0 from: https://grafana.com/api/plugins/grafana-image-renderer/versions/2.0.0/download into: /var/lib/grafana/

文章系国内领先的 ITOM 管理平台供应商 OneAPM 编译呈现. 概览 Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件.最常用于对基础设施和应用数据分析的时间序列数据进行可视化分析,也可以用于其他需要数据可视化分析的领域.Grafana 可以帮助你查询.可视化.告警.分析你所在意的指标和数据.可以与整个团队共享,有助于培养团队的数据驱动文化. Grafana 有强大的社区支持,有丰富的模板插件,足够满足需要的功能特性.几乎可以集成任何数据源.监控工具和告警平台.可谓是不可多得的神器.也

以下演示一个简单的使用telegra inputs.net_response 进行tcp 服务状态的监控,统计集成grafana 的alert 为了方便使用了一个smtp2http 的服务,对于http 的webhook 使用benthos 环境准备 项目使用docker-compose 运行,配置通过本地数据卷挂载方式,运行的服务有点多,但是关于influxdb 的基本都包含了 docker-compose 文件   version: "3" services: grafana: i

监控系统作用 监控系统主要用于保证所有业务系统正常运行, 和业务的瓶颈监控. 需要周期性采集和探测. 采集的详情 采集: 采集器, 被监控端, 监控代理, 应用程序自带仪表盘, 黑盒监控, SNMP. 存储: SQL, NoSQL(k/v, document, TSDB(series)) 展示: Grafana 报警: Alert 通知 Email, 短信, 微信, 钉钉, 常见开源实现: (Cacti/Nagios/ zabbix/ Prometheus) 监控体系 系统层监控 系统监控: C

我们用一个系列来讲解从需求到上线.从代码到k8s部署.从日志到监控等各个方面的微服务完整实践. 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了. 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 1.概述 好的服务一定是可以被及时监控的,在go-zero-looklook中我们使用目前比较流行的

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

介绍 钉钉,阿里巴巴出品,专为中国企业打造的免费智能移动办公平台,含PC版,Web版和手机版.智能办公电话,消息已读未读,DING消息任务管理,让沟通更高效:移动办公考勤,签到,审批,企业邮箱,企业网盘,企业通讯录,让工作更简单:酷公司,用钉钉,随时随地移动办公. 由于目前的版本邮件警报暂时走不通,然而钉钉也是一个不错的选择. 配置 下载钉钉:钉钉 自定义机器人:机器人 后台新增钉钉报警: 保存以后发送测试. 报警 目前只有Graph支持报警功能,所以我们选择Graph相关图表. 我们切换到前面

概述 Webhook是一个API概念,并且变得越来越流行.我们能用事件描述的事物越多,webhook的作用范围也就越大.Webhook作为一个轻量的事件处理应用,正变得越来越有用. 准确的说webhoo是一种web回调或者http的push API,是向APP或者其他应用提供实时信息的一种方式.Webhook在数据产生时立即发送数据,也就是你能实时收到数据.这一种不同于典型的API,需要用了实时性需要足够快的轮询.这无论是对生产还是对消费者都是高效的,唯一的缺点是初始建立困难. Webhook有

环境 CentOS release 6.5 (Final) 64bitzabbix_server (Zabbix) 3.0.3 grafana-4.3.1mysql-5.6.21 一.安装grafana 安装方法有很多,官网有介绍:http://docs.grafana.org/installation/rpm/.我这里采用二进制安装方法. 1.下载二进制包,安装 [root@localhost src]# rpm -Uvh grafana-4.3.1-1.x86_64.rpmwarning:

Grafana 自V4以来加入了报警功能,所有的报警都集中在 Alert List 菜单里,数量多的话,查看起来很不方便.如下图: 为此我制作了一个简单的 Grafana Alert Dashboard,可以很方便的查看报警信息: 要求: Grafana 使用 Mysql 作为 Database, 下载地址: https://grafana.com/dashboards/3489

1. InfluxDB安装 下载包并解压: $:wgethttps://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.3.6_linux_amd64.tar.gz $: tar -zxvf influxdb-1.3.6_linux_amd64.tar.gz /home/influxdb[目标目录] 启动服务: $: ./home/influxdb/usr/bin/influxd 启动服务时要确保8080端口没有被占用 启动客户端操作: $: ./h

大家一定要先看详细的理论教程,再开始搭建,这样报错后才容易找到突破口 参考文档 https://www.cnblogs.com/afterdawn/p/9020129.html https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-lo-prometheus-getting-started-and-practice/ https://www.hi-linux.com/posts/25047.html 参考grafana安装 https://

1.阿里云短信服务API2.Jenkins-plugin:Generic Webhook Trigger Plugin 阿里云 下载阿里云短信服务SDK 创建短信服务ACCESS_KEY_ID Grafana 产生报警信息 将报警信息发送给Jenkins的webhook接口 Jenkins 创建JOB,执行python脚本 设置JOB的webhook地址 一.首先根据实际情况修改阿里云短信接口的python demo # -*- coding: utf- -*- import sys from

最近研究了prometheus+grafana的系统监控,使用grafana的报警功能,grafana支持很多种通知渠道,下文记录使用到的几种notification channels,分别是email,kafka和webhook 官网文档 http://docs.grafana.org/alerting/notifications/ 发送邮件 修改smtp,找到%GRAFANA_HOME%/conf/defaults.ini(注windows环境) [smtp] enabled = true

前言 前一段时间自家养的几只猫经常出问题,由于没有有效的监控预警手段,以至于问题出现或者许久一段时间才会被通知到.凌晨一点这个锅可谁都不想背,为此基于目前的情况搭建了以下这么一套监控预警系统. 相关软件 Nginx:代理访问 Grafana Grafana: 可视化面板(Dashboard),有着非常漂亮的图表和布局展示 Influxdb:开源的时间序列数据库,适用于记录度量,事件及执行分析 Telegraf:收集系统和服务的统计数据 Docker:开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用

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

Prometheus 主要面向的是metrics,但是loki 是log,这样加上grafana 强大的可视化以及alert能力, 我们可以做好多事情,loki 的设计来源于Prometheus. 组件说明 loki 包含三个组件 loki 核心组件进行log 的查询处理 promtail 一个agent 主要是进行log 的发送 grafana ui 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services:  loki:    image: gr

  nginx-module-vts 是一个很不错的nginx 模块,我们可以用来,方便的分析系统的请求状态 同时支持基于prometheus 的监控, 我参考openresty 的docker镜像已经制作了一个集成模块 的镜像 dalongrong/openresty-nginx-module-vts 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: api: build: ./ image: dalongrong/demo-ngx-vts

一.prometheus基本架构 Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架.它启发于 Google 的 borgmon 监控系统,由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建,作为社区开源项目进行开发,并于 2015 年正式发布.2016 年,Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation,成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目.作为新一代的监控框架,Prometheus 具有以下特点: 多维