1.安静了这么久,换了一家公司,还有过年,去了上海,去了苏州,去了杭州,认识了一个人,跟老司机他们一起学k8s,所以很累很累,这是监控,也是在老司机的帮助下熟悉使用,3q!

原文参考: https://i4t.com/4152.html 参考:https://blog.csdn.net/mailjoin/article/details/81389700 插件链接:https://grafana.com/grafana/plugins/grafana-kubernetes-app 备注:--query.max-samples=50000000 要设置为50000000,否则前端页面会有报错信息. grafana k8s插件用于集群中的Prometheus部署.收集的指

参考: https://www.cnblogs.com/terrycy/p/10058944.html https://www.cnblogs.com/weiBlog/p/10629966.html 用到的命令和遇到的坑: https://www.cnblogs.com/terrycy/p/10058944.html https://www.cnblogs.com/weiBlog/p/10629966.html monitor-namespace.yaml cluster-role.yaml c

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

1.自定义指标-prometheus node_exporter是agent;PromQL相当于sql语句来查询数据; k8s-prometheus-adapter:prometheus是不能直接解析k8s的指标的,需要借助k8s-prometheus-adapter转换成api; kube-state-metrics是用来整合数据的. 访问:https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheu

前言 虽然可以使用jvisualvm之类的工具监控java项目,但是集群环境下,还是捉襟见肘,下面介绍如何用主流的prometheus来监控java项目. java项目配置 在pom.xml中添加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependen

目前创建K8S集群的安装程序最受欢迎的有Kops,Kubespray,kubeadm,rancher,以及个人提供的脚本集等. Kops和Kubespary在国外用的比较多,没有处理中国的网络问题,没法使用. kubeadm是Kubernetes官方提供的k8s部署工具,不过不支持HA,且支持的docker版本.K8S版本也有限,因此无法作为生产级安装程序. Rancher2016年的新起之秀,可以做到极简快速部署管理Docker,并支持多种编排方式:Cattle.Kubernetes.Meso

helm模板文件chart编写语法详解 https://blog.51cto.com/qujunorz/2421328 需要学习一下. charts编写介绍 开始 快速创建一个chart模板,helm create mychart,执行命令后本地生成一个mychart目录. chart目录结构 Chart.yaml: 该chart的描述文件,包括ico地址,版本信息等 vakues.yaml: 给模板文件使用的变量 charts: 依赖其他包的charts文件 requirements.yaml

List CentOS7.3 prometheus-2.2.1.linux-amd64.tar.gz redis_exporter-v0.30.0.linux-amd64.tar.gz ` 节点名 IP 软件版本 硬件 网络 说明 Prometheus 192.168.43.144 list 里面都有 2C4G Nat,内网 测试环境 Memcached 192.168.43.134 list 里面都有 2C4G Nat,内网 测试环境 部署Prometheus 部署Promehteus请看我前

1.前言 在使用jmeter做性能测试的时候,监控系统性能的时候,无论是使用插件还是报告生成,都没法实现实时监控.使用JMeter+Influxdb+Grafana可以实现实时监控. 本次环境搭建各软件版本说明: Grafana v6.2.5 InfluxDB 1.7.0 JMeter 5.2.1 2.Influxdb简介 InfluxDB是用Go语言编写的高性能.高可用的分布式时序数据存储数据库,无其他依赖,安装简单快速. 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,

在上一篇博文中,主要是讲了InfluxDB的配置,博文链接:https://www.cnblogs.com/hong-fithing/p/14453695.html,今天来分享下Jmeter的配置. 在介绍Jmeter之前,必须是要有Jmeter环境的,至于环境怎么配,工具怎么用,可以看以前的博文.环境搭建:Jmeter--环境搭建:Jmeter系列博文:Jmeter系列.所以这些就不多讲了,可以自行查看,今天以性能监控平台配置为主,介绍Jmeter运行脚本来采集对应数据. Jmeter配置 添

一.概况 1.拓扑图 2.名词解释 Grafana 可视化监控容器运行情况 Prometheus: 开源系统监视和警报工具包 Alertmanager 一个独立的组件,负责接收并处理来自Prometheus Server(也可以是其它的客户端程序)的告警信息 Cadvisor 不仅可以搜集一台机器上所有运行的容器信息还提供基础查询界面和 http 接口,方便 Prometheus 进行数据抓取. 二.部署grafana docker run -d -p 5000:3000 \ -v /home/

作为承载海量数据存储的分布式文件系统,用户通常需要直观地了解整个系统的容量.文件数量.CPU 负载.磁盘 IO.缓存等指标的变化. JuiceFS 没有重复造轮子,而是通过 Prometheus 兼容的 API 对外提供实时的状态数据,只需将其添加到用户自建的 Prometheus Server 建立时序数据,然后通过 Grafana 等工具即可轻松实现 JucieFS 文件系统的可视化监控. 快速上手 这里假设你搭建的 Prometheus Server.Grafana 与 JuiceFS 客

以 Prometheus为例: emqx_prometheus 支持将数据推送至 Pushgateway 中,然后再由 Promethues Server 拉取进行存储. 注意:emqx_prometheus不支持 Prometheus 的 Pull 操作. 安装pushgateway docker run -d -p 9091:9091 --restart=always --name pushgateway prom/pushgateway:v1.4.2 配置emqx 配置文件位于 etc/p

原文链接:Contour 学习笔记(一):使用 Contour 接管 Kubernetes 的南北流量 在 Kubernetes 中运行大规模以 Web 为中心的工作负载,最关键的需求之一就是在 L7 层实现高效流畅的入口流量管理.自从第一批 Kubernetes Ingress Controller 开发完成以来,Envoy(由 Matt Klein 和 Lyft 团队开发)已经成为云原生生态系统中的新生力量.Envoy 之所以受到支持,因为它是一个 CNCF 托管的项目,与整个容器圈和云原生

在之前的平台中,对于组件之间的网络流向不具备直接的可观测性,用户组件间通信出现问题,只能通过传统命令行工具进行手动排查,而 cilium 的 Hubble 服务可以提供 UI 界面向用户展示实时的流量状态,同时可以将这些指标暴露给 Prometheus 进行聚合整理,让用户可以更直观的对底层网络状态进行观测监控. 开启 Hubble UI 服务 cilium 的网络可观测性由 Hubble 服务提供,在安装 cilium 时,默认不会安装 Hubble ,可以通过以下命令开启 Hubble 服务

部署elasticsearch集群,配置文件可"浓缩"为以下: cluster.name: es_cluster node.name: node1 path.data: /app/data/elasticsearch path.logs: /app/logs/elasticsearch network.host: 192.168.x.x http.port: 9200 transport.tcp.port: 9201 discovery.zen.ping.unicast.hosts:

List CentOS7.3 prometheus-2.2.1.linux-amd64.tar.gz redis_exporter-v0.30.0.linux-amd64.tar.gz 节点名 IP 软件版本 硬件 网络 说明 Prometheus 192.168.43.144 list 里面都有 2C4G Nat,内网 测试环境 Tomcat 192.168.43.134 list 里面都有 2C4G Nat,内网 测试环境 部署Prometheus 部署Promehteus请看我前面写的文章

Prometheus 监控Redis需要用到redis_exporter客户端, Prometheus -> redis_exporter这个模式, 类似监控Mysql 一个思路. 1 ) 设置系统代理,golang有可能被墙,导致编译失败. # Enable the go modules feature export GO111MODULE=on # Set the GOPROXY environment variable export GOPROXY=https://goproxy.io s

Golang 基于Prometheus Node_Exporter 开发自定义脚本监控 公司是今年决定将一些传统应用从虚拟机上迁移到Kubernetes上的,项目多而乱,所以迁移工作进展缓慢,为了建立统一的监控平台,我们使用的是在Kubernetes集群内部署Prometheus-operator,不得不说Prometheus-operator对k8s的监控支持的非常好,helm安装后会把Prometheus.Alertmanger.Grafana.以及NodeExporter都给安装完成,打开

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