Prometheus+Grafana通过kafka_exporter监控kafka 一.暴露 kafka-metric 方式 二.jmx_exporter方式 2.1 下载jmx_prometheus_javaagent和kafka.yml 2.2 监控指标 2.3 预警指标分析 2.4 Grafana Dashboard JSON 原文地址: CSDN:GeekXuShuo:Prometheus 监控之 kafka 简书:whaike:[监控]Kafka - 详细指标 在与Prometheus

Prometheus+Grafana+kafka_exporter搭建监控系统监控kafka 一.Prometheus+Grafana+kafka_exporter搭建监控系统监控kafka 1.1Kafka_exporter安装 1.2配置prometheus 1.3Prometheus浏览器查看状态 1.4配置grafana 二.其他搭建相关博文 相关博文原文地址: 51CTO博客:sqtce:Prometheus+Grafana+kafka_exporter搭建监控系统监控kafka 一.

最近在搞Kafka集群监控,之前也是看了网上的很多资料.之所以使用jmxtrans+influxdb+grafana是因为界面酷炫,可以定制化,缺点是不能操作Kafka集群,可能需要配合Kafka Manager一起使用. 环境信息 CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) jdk1.8.0_201 zookeeper-3.4.14 kafka_2.11-2.2.0 开启Kafka JMX端口 JMX(Java Management Extensions,即Jav

功能实现完后有部分数据一直在波动,就产生了想把这个数据波动集成到grafana形成可视化界面的监控,但grafana不支持mongo数据库又懒得去用其他工具转换,特意看了下grafana的database插件,因此看到了json数据源. JSON Datasource - a generic backend datasource JSON Datasource is an enhanced version of the Simple JSON Datasource. The JSON datas

一.前言 1.本监控方案主要由smokeping+promethues+grafana组成.smokeping主要数据采集,promethues作为数据存储,grafana数据展示 2.其实smokeping也有自己的展示方案,但是太low太难看,不符合当下装逼的风格,所以果断换成grafana 3.之所以使用promethues,是由于目前的生产环境有一个promethues,可以直接复用,当然也可以选用graphite等 二.环境准备 组件 版本 OS Ubuntu 16.04.4 LTS

到目前为止,各种日志收集,统计监控开源组件数不胜数,即便如此还是会有很多人只是tail -f查看一下日志文件.随着容器化技术的成熟,日志和metrics度量统计已经不能仅仅靠tail -f来查看了,你甚至都不能进入部署的机器.因此,日志收集和metrics统计就必不可少.日志可以通过logstash或者filebeat收集到ES中用来查阅.对于各种统计指标,springboot提供了actuator组件,可以对cpu, 内存,线程,request等各种指标进行统计,并收集起来.本文将粗略的集成i

grafana provisioning grafana provisioning (http://docs.grafana.org/administration/provisioning/#provisioning-grafana)是grafana 5.0后引入的功能,用以支持通过配置的方式进行datasource和dashboard的配置. 要开启该功能,首先要在grafana的配置中增加provisioning的选项(http://docs.grafana.org/installation

一.Grafana基础 Grafana是一个开源的指标量监测和可视化工具.官方网站为:https://grafana.com/, 常用于展示基础设施的时序数据和应用程序运行分析.Grafana的dashboard展示非常炫酷,绝对是运维提升逼格的一大利器. 官方在线的demo可以在这里找到: http://play.grafana.org/ Grafana是一个通用的可视化工具.这意味着Grafana不仅仅适用于展示zabbix下的监控数据,也同样适用于一些其他的数据可视化需求.在开始使用Gra

问题 SQL Server在很多企业中部署在多个平台上(Windows,Linux和Container),需要一种能支持多平台的解决方案用于收集和展示相关的监控指标. 我选择企业中比较流行的监控展示工具Grafana和监控指标收集工具Telegraf进行实现.这也是为了方便与企业中已经在存在监控平台进行整合和对接. 如上图所示,Telegraf部署在SQL所在host,收集数据发送给时序数据库Influxdb存储,然后Grafana用于展示数据. 解决方案 安装和配置InfluxDB 我将Inf

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

一般 Java 集成 Prometheus 监控指标有两种方式.一种是依赖中引入,另外一种是通过agent执行. 依赖引入 <!-- The client --> <dependency> <groupId>io.prometheus</groupId> <artifactId>simpleclient</artifactId> <version>0.15.0</version> </dependency

Grafana基本概念 首先Grafana是一个通用的可视化工具.'通用'意味着Grafana不仅仅适用于展示Prometheus下的监控数据,也同样适用于一些其他的数据可视化需求.在开始使用Grafana之前,我们首先需要明确一些Grafana下的基本概念,以帮助用户能够快速理解Grafana. 数据源(Data Source) 对于Grafana而言,Prometheus这类为其提供数据的对象均称为数据源(Data Source).目前,Grafana官方提供了对:Graphite, Inf

cockroachdb 官方提供的是一个直接使用docker 运行的方式,但是使用docker-compose 会比较方便,可以快速搭建一个集群 同时官方也提供了prometheus 的metrics,我们可以快速的通过grafana 提供一个dashboard docker-compose 运行 docker-compose 文件   version: "3" services: grafana: image: grafana/grafana ports: - "3000:

haproxy 2.0 已经发布一段时间了,提供内部直接暴露的prometheus metrics 很方便 ,可以快速的监控系统的状态 以下是一个简单的demo 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services: grafana: image: grafana/grafana ports: - "3000:3000" prometheus: image: prom/prometheus volumes: - ".

redis-stat redis-stat是一个比较有名的redis指标可视化的监控工具,采用ruby开发,基于redis的info命令来统计,不影响redis性能. docker运行 docker run --name redis-stat -p 8080:63790 -d insready/redis-stat --server 192.168.99.100 运行实例图   redis-stat-web.png RedisLive RedisLive是采用python开发的redis的可视化

说明,此测试不完备,只是一个简单的集成,详细的需要进行jvm 参数的调整 环境准备 参考项目 https://github.com/rongfengliang/zulu-openjdk-openjdk-oracle-jdk 简单webapi spring boot 集成了prometheus,详细代码就不贴了,只提供简单的pom 配置 pom.xml   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project

redis监控工具汇总 https://www.cnblogs.com/felixzh/p/11170143.html redis-stat redis-stat是一个比较有名的redis指标可视化的监控工具,采用ruby开发,基于redis的info命令来统计,不影响redis性能. docker运行 docker run --name redis-stat -p 8080:63790 -d insready/redis-stat --server 192.168.99.100 运行实例图  

序 本文主要研究一下redis的监控工具 redis-stat redis-stat是一个比较有名的redis指标可视化的监控工具,采用ruby开发,基于redis的info命令来统计,不影响redis性能. docker运行 docker run --name redis-stat -p 8080:63790 -d insready/redis-stat --server 192.168.99.100 运行实例图   redis-stat-web.png RedisLive RedisLive

Install docker-compose sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose docker-compose --version Prometh

大家好,我是来自阿里云的李煌东,今天由我为大家分享 Kubernetes 监控公开课的第二节内容:如何发现 Kubernetes 中服务和工作负载的异常. 本次分享由三个部分组成: 一.Kubernetes 异常定位存在痛点: 二.针对这些痛点,Kubernetes 监控如何更快.更准.更全的发现异常: 三.网络性能监控.中间件监控等典型案例解析. Kubernetes 异常定位存在痛点 当下的互联网架构中,越来越多的公司采用微服务 + Kubernetes 这样的架构,这样的架构有如下特点: