环境搭建: 被测linux机器上部署了Grafana,Prometheus,node_exporter,并成功启动了它们. Grafana中已经创建了Prometheus数据源,并测试通过,并且导入了监控面板,将对被测机器的CPU,内存,网络和磁盘进行监控. 问题: 使用windows机器登录Grafana监控被测的Linux机器,右上角时间调整为最近的12个小时,无数据显示,显示为NA,如下图: 分析原因: Prometheus这个时序数据库对时间要求很严格,Linux服务器与Windows监

互联网企业中,随着机器规模以及业务量的爆发式增长,监控数据逐渐成为一种大数据,对监控大数据的分析,包括数据采集.数据缓存.数据聚合分析.数据存储.数据展现等几个阶段.不同阶段有不同的解决方案及支撑工具,而数据展现作为最终的可视化手段,在整个监控大数据分析过程中起着举足轻重的作用,本文分享一下笔者基于Grafana的监控数据钻取功能应用实践,供感兴趣的同行做参考. Grafana作为一个开源的数据分析展现平台,其丰富的图表.灵活的插件.多样的数据源.快速华丽的展现,总让做监控数据分析的人爱不释手,

一.系统搭建(以Centos7为例)因为我们的主要目的是展示zabbix的数据,所以建议大家直接在zabbix的服务器上搭建这个系统,亲测两系统无冲突,这样部署的好处是两系统间的数据传输更快,前端展示加载速度也将更快.首先简单粗暴点,关闭防火墙,以免系统启动的时候出问题.关闭防火墙 [root@localhost ~]# systemctl stop firewalld.service 关闭防火墙的开机自启 [root@localhost ~]# systemctl disable firewa

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:/

这是一个大数据爆发的时代.面对信息的激流.多元化数据的涌现,我们在获取.存储.传输.理解.分析.应用.维护大数据时,无疑需要一种便捷的信息交流通道,以便快速.有效.准确地理解和驾驭这个过程.本文将通过时序数据库(InfluxDB)+Grafana的实践,来介绍如何将数据便捷地展现出来. 一.InfluxDB 开源的分布式时序.时间和指标数据库,使用Go语言编写,无需外部依赖.其中,时间序列数据库是数据格式里包含Timestamp字段的数据,比如某一时间用户上网流量.通话详单等.但是,有什么数据不

简介 Grafana是一个独立运行的系统,内置了Web服务器.它可以基于仪表盘的方式来展示.分析时间序列数据. Grafana支持多种数据源,例如:Graphite.OpenTSDB.InfluxDB.Elasticsearch.你可以混合使用多种数据源.它对Graphite有以下增强的支持: 点击修改Metrics路径的每一个片断 快速的添加函数,支持点击函数参数以修改之 修改函数顺序 丰富的模板支持 在UI方面,Grafana具有以下特性: 丰富的.基于客户端的图表组件:Bar图.区域图.线

nagios介绍 nagios是一款开源监控的应用,可用于监控本地和远程主机的日志.资源.死活等等诸多功能.通过snmp协议和nrpe协议. nagios的配置文件是由nconf上进行配置,然后点击生成至服务器,上面有各种模板,可以自己配,也可以用现有的. nagios的搭建过程,自行百度. 下面是一个nagios配置文件的样例 nagios配置文件目录结构: # ll /usr/local/nagios/etc/ total 152 -rw-rw-r-- 1 nagios nagios 129

0x00 概述 Prometheus和Grafana部署完成后,网络正常,配置文件正常,抓取agent运行正常,使用curl命令获取监控端口数据正常,甚至Prometheus内的targets列表内都是全绿,Grafana数据源配置也是全绿: 但是Prometheus查询界面(在Windows的浏览器上)无法查询出数据,Grafan展示页面(在Windows的浏览器上)也不显示相关的监控曲线和数据...... prometheus搜索指标显示No datapoints found...或者Gra

Grafana是什么?我们知道Node_export监控服务器状态,但是没有具体的展示,简单来说,Grafana的主要作用就是对监控的数据进行图形化展示. docker部署 grafana我们这里采用docker方式部署,Docker安装,可参考Centos7下实现docker + wordpress 安装 1.下载 [root@localhost opt]# docker pull grafana/grafana:latest 2.启动 [root@localhost opt]# docker

grafana我们这里采用docker方式部署 1.下载镜像 镜像官网地址:https://hub.docker.com/r/grafana/grafana/tags [root@prometheus-server ~]# docker pull grafana/grafana:latest 2.启动 [root@prometheus-server ~]# docker run \ -d \ -p : \ --name=grafana \ -v /etc/localtime:/etc/local

也就是如何增加筛选,根据想要的条件筛选不同的内容,数据源是prometheus 效果 设置variable 正则表达式 匹配url中IP和端口 切片进阶 根据前一个切片 再过滤 含义说明 instance 表示activemq_jvm_Uptime这个查询返回来的这个一个矢量, $host 是Grafana定义的变量 mq_console是实际需要获取的值

参考博客: https://www.cnblogs.com/davidwang456/p/7795263.html

InfluxDB的介绍及安装 InfluxDB是支持持续写入的时序数据库,常用于监测系统所需要的数据的存储. 官网的详细安装步骤 https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.3/introduction/installation/ 安装成功,启动之后.为了方便后面配置Grafana的数据源,先利用InfluxDB自带的客户端,建立一个数据库,并写入一些数据.   在命令行中执行influx,唤起cli

各系统和docker安装官方文档 https://grafana.com/grafana/download?platform=linux ubuntu安装相应版本的Grafana wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_6.2.5_amd64.deb #把6.2.5改成要迁移的对应版本 sudo dpkg -i grafana_6.2.5_amd64.deb 安装包信息 二进制文件: /usr/sbin/grafana-serverinit

1.安装平台 1).grafana , 访问各类数据源 , 自定义报表.显示图表等等 , 用于提供界面监控 , 默认端口为3000 , 默认登陆信息admin wget https://grafanarel.s3.amazonaws.com/builds/grafana-3.1.1-1470047149.x86_64.rpm yum install initscripts fontconfig -y rpm -ivh grafana--.x86_64.rpm systemctl start gr

本文主要讲述如何利用JMeter监听器Backend Listener,配合使用InfluxDB+Grafana展示实时性能测试数据 关于JMeter实时测试数据 JMeter从2.11版本开始,命令行模式下执行测试的时候会有summary的实时结果输出: 在进行长时间的测试后,这个信息会越来越多,而且这些数据在测试完成之后进行读取和分析也很不直观,如果能有一个实时的图形结果来展示这些测试数据(不用等到测试完成后在JMeter里面创建图形查看),对执行测试的测试人员来说,这样的实时图形(对整个测

下载rpm wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-4.4.3-1.x86_64.rpm 本地安装 yum localinstall grafana-4.4.3-1.x86_64.rpm 编译配置文件 vim /etc/grafana/grafana.ini #默认数据.插件.日志存放 [paths] # Path to where grafana can store temp files,

 前言 对于一个运维DBA来说,了解数据库的TPS.QPS很有必要(QPS:每秒查询数,即对数据库每秒的DML的操作数:TPS:每秒事物处理,即对数据库每秒DDL操作数),通过了解他们,可以掌握一个实例的基本工作运行状态.此外,还有系统地运行与性能信息,如CPU和内存配置信息等等.目前对这些数据进行可视化的方法有很多,其中一种就是本文将要介绍的通过时序数据库(influxdb)+grafana+python脚本+......来构建监控系统. 注:本文监控的数据不仅限于TPS.QPS.CPU等.下

Kibana 和 Grafana 是两个开源工具,能可视化和推断大量日志数据内的趋势.Kibana 是一个分析和可视化平台,它可以让你浏览.可视化存储在Elasticsearch集群上排名靠前的日志数据,并构建仪表盘.你可以执行深入的数据分析并以多种图表.表格和地图方式可视化这些数据.Grafana 是一个开源仪表盘工具,支持如:Graphite.InfluxDB与 OpenTSDB.Elasticsearch.druid等数据源,Grafana快速的客户端渲染默认使用的是 Flot ,即使很长

转自:https://blog.csdn.net/RickyOne_RR/article/details/50637839 本文主要讲述如何利用JMeter监听器Backend Listener,配合使用InfluxDB+Grafana展示实时性能测试数据 关于JMeter实时测试数据JMeter从2.11版本开始,命令行模式下执行测试的时候会有summary的实时结果输出: 在进行长时间的测试后,这个信息会越来越多,而且这些数据在测试完成之后进行读取和分析也很不直观,如果能有一个实时的图形结果