Grafana是一个可视化面板(Dashboard),有着非常漂亮的图表和布局展示,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,支持Graphite.zabbix.InfluxDB.Prometheus和OpenTSDB作为数据源 最新版本:Version 5.4.2 December 13, 2018  https://grafana.com/grafana/download Grafana添加Zabbix为数据源 一.Grafana介绍 Grafana是一个可视化面板(Dashboard),有着非常漂

脚本文件: #!/usr/bin/env python import datetime import time import urllib import json import urllib2 import os import sys # ElasticSearch Cluster to Monitor elasticServer = os.environ.get('ES_METRICS_CLUSTER_URL', 'http://10.80.2.83:9200') interval = 60

测试结果实时监控:jmeter+influxdb+grafana InfluxDB:存储实时数据的DB Grafana:DB中存储的实时数据可以在浏览器查看 --------------------------------------------------配置如下:--------------------------------------------------------------------- 一. InfluxDB配置 安装目录下找到influxdb.conf 文件进行修改如下: #

在ubuntu docker inflxudb(安装 使用 备份 还原 以及python编码) telegraf Grafana我采用telegraf采集数据, 本文计划采用zabbix来才采集数据,仍然用grafana来展示数据(为了节约资源我把telegraf先停掉) sudo systemctl enable --now telegraf #添加到开机启动sudo systemctl disable --now telegraf #从开机启动移除systemctl status teleg

工具介绍: InfluxDB:是一款用Go语言编写的开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖.该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据.时间序列数据库:时间序列是随时间变化采集的数据序列.时序数据库是处理时间序列数据的软件应用程序.想象它就像一个sql表,其中时间是主键! 官方网址:https://www.influxdata.com Grafana是一个开源软件,拥有丰富的指标仪表盘和图形编辑器,适用G

本文主要介绍基于Prometheus + Grafana 监控Linux服务器. 一.Prometheus 概述(略) 与其他监控系统对比 1 Prometheus vs. Zabbix Zabbix 使用的是 C 和 PHP, Prometheus 使用 Golang, 整体而言 Prometheus 运行速度更快一点. Zabbix 属于传统主机监控,主要用于物理主机.交换机.网络等监控,Prometheus 不仅适用主机监控,还适用于 Cloud.SaaS.Openstack.Contai

1.简介 使用微创联合M5S空气检测仪.树莓派3b+.prometheus.grafana实现空气质量持续监控告警WEB可视化 grafana dashboard效果: 2.背景 2.1 需求: 1.过段时间公司要搬新办公室,较多同事担心甲醛(HCHO).异味(TVOC)这些重要的空气指标,所以需要能够对其检测 2.能够把这些空气指标进行WEB展示 3.监控告警关心的空气指,告警发送到钉钉群 2.2 已有硬件: 树莓派3b+ (长期吃灰中)以下简称树莓派 微创联合M5S空气检测仪(版本:M5S温

介绍 这是一个关于 Egg.js 应用上云️的示例,笔者所在的大前端团队的已应用于生产. CI/CD & DevOps & GitOps & HPA 等这里暂不做讨论,因为每一个点篇幅都很长. 我这里的实验条件 一个可用的 Kubernetes 集群 已在集群中部署 Kube-Prometheus-Stack 已在集群中部署 Traefik v2.2 作为 Ingress Controller 已安装 Helm V3 示例项目 可直接做实验(文章写的再好,不如提供一个上云示例) G

前提条件:已安装好java环境,tomcat,influxdb和collectd.本文暂不提供以上内容的安装步骤 系统环境:centos7 原理:开启tomcat的jmx端口,使用collectd的collectd-fast-jmx插件收集jmx信息,collectd把数据存储到infludb,再由grafana展示infludb的数据 1,开启tomcat的jmx配置 cd /usr/local/tomcat/bin/ cp catalina.sh catalina.sh.bak vim ca

一.Prometheus简介 1.简介 Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB). Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本. 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目. Prometheus目前在开源社区相当活跃. Prometheus和Heapster(He

渐进式交付是持续交付的下一步, 它将新版本部署到用户的一个子集,并在将其滚动到全部用户之前对其正确性和性能进行评估, 如果不匹配某些关键指标,则进行回滚. 这里有一些有趣的项目,使得渐进式交付在 Kubernetes 中变得更简单. 我将使用一个 Jenkins X 示例项目 对它们之中的三个进行讨论:Shipper.Istio 以及 Flagger. Shipper shipper 是来自 booking.com 的一个项目, 它对 Kubernetes 进行了扩展,添加了复杂的部署策略和多集

目录 一.简要介绍 二.注意事项 三.部署过程 四.运行截图 五.参考链接 一.简要介绍: 看了Rancher中文官网上的一篇关于DataDog部署的文章,自己尝试了一下,没有成功,主要是自己对Datadog是什么?它是如何工作的?对这些都不了解导致的.后来百度了一下DataDog做了最基础的了解后,部署起来就顺利多了.对于新手来说,还是有必要细化一下整个部署的过程. DataDog是什么?DataDog是一个SaaS平台,是一个数据面板展示工具.用于展示DataDog agent发来的各种软件

朱晔的互联网架构实践心得S1E4:简单好用的监控六兄弟 [下载本文PDF进行阅读] 这里所说的六兄弟只指ELK套件(ElasticSearch+Logstash+Kibana)以及TIG套件(Telegraf+InfluxDb+Grafana). 上图显示了两套独立的体系,ELK和TIG(TIG是我自己编出来的,网上没有类似于ELK这种约定俗成的说法): 这两套体系都由收集器+存储+展示网站构成,青绿色的收集器,蓝绿色的存储,红色的展示网站. 这两套体系都有免费的组件可以使用,安装配置也相对简单

转载于:https://www.jevic.cn/2018/09/23/kuberentes-1.10.10/?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg#heapster 通读一遍在实际操作!!! 关于镜像请查看最后的补充说明 部署脚本查看仓库脚本 一. 系统环境 CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) IP地址 主机名 Docker 版本 kubernetes 版本 192.168.2.219 master219 18.06.0-ce v1.10.1

通过micrometer实时监控线程池的各项指标 前提 最近的一个项目中涉及到文件上传和下载,使用到JUC的线程池ThreadPoolExecutor,在生产环境中出现了某些时刻线程池满负载运作,由于使用了CallerRunsPolicy拒绝策略,导致满负载情况下,应用接口调用无法响应,处于假死状态.考虑到之前用micrometer + prometheus + grafana搭建过监控体系,于是考虑使用micrometer做一次主动的线程池度量数据采集,最终可以相对实时地展示在grafana的

近两年微服务架构流行,主流互联网厂商内部都已经微服务化,初创企业虽然技术积淀不行,但也通过各种开源工具拥抱微服务.再加上容器技术赋能,Kubernetes又添了一把火,微服务架构已然成为当前软件架构设计的首选.但微服务化易弄,服务治理难搞! 一.微服务的“痛点” 微服务化没有统一标准,多数是进行业务领域垂直切分,业务按一定的粒度划分职责,并形成清晰.职责单一的服务接口,这样每一块规划为一个微服务.微服务之间的通信方案相对成熟,开源领域选择较多的有RPC或RESTful API方案,比如:gRPC

查看prometheus target页面可得组件 kube-state-metric: https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics/blob/master/docs/pod-metrics.md kubelet: https://kubernetes.io/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet/ etcd: https://blog.csdn.net/bbwangj/arti

实战 Prometheus 搭建监控系统 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud,这是一个在线音乐分享的平台,类似于做视频分享的 YouTube,由于他们在微服务架构的道路上越走越远,出现了成百上千的服务,使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性,于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统.Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud,他也是在 2012

TiDB集群安装主要操作 参考资料:https://www.cnblogs.com/plyx/archive/2018/12/21/10158615.html 一.TiDB数据简介 TiDB 是 PingCAP 公司设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库,结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性. TiDB 兼容 MySQL,支持无限的水平扩展,具备强一致性和高可用性.TiDB 的目标是为

全书目录 第一章 概述 第二章 安装 第三章 流控 第四章 服务弹性 第五章 混沌测试 ​本文目录 第6章 可观测性 6.1 分布式调用链跟踪(tracing) 6.1.1 基本概念 6.1.2 Jaeger 6.1.3 Istio对分布式调用跟踪的支持 6.2 遥测(Metric) 6.3 服务图(Service graph) 第6章 可观测性 微服务架构管理中最大的挑战之一是如何通过简单方法就能了解系统各个组件之间的关系.终端用户的一次会话可能会流经多个甚至几十个独立部署的微服务,因此,发现

前言 文中解决两个问题: 1. kubernetes官方推荐的监控 prometheus 的配置文件, 各项是什么含义 2. 配置好面板之后, 如换去配置 grafana 面板 当然这两个问题网上都有很多完整的模板,可以直接套用,这里我分享一下如换去理解这些内容 准备环境: 1.需要一个 kubernetes 集群 2. grafana 部署文件 3. prometheus 部署文件