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

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

前言 本文主要介绍如何使用Grafana和Prometheus以及node_exporter对Linux服务器性能进行监控.下面两张图分别是两台服务器监控信息: 服务器A 服务器B 概述 Prometheus是一个开源的服务监控系统,它通过HTTP协议从远程的机器收集数据并存储在本地的时序数据库上. 多维数据模型(时序列数据由metric名和一组key/value组成) 在多维度上灵活的查询语言(PromQl) 不依赖分布式存储,单主节点工作. 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据 可以通

Grafana+Prometheus通过node_exporter监控Linux服务器信息 一.Grafana+Prometheus通过node_exporter监控Linux服务器信息 1.1node_exporter下载 1.2解压 1.3启动 1.4node_exporter的常用配置项详解 1.4.1node_exporte基本信息配置 1.4.2通过正则表达式来屏蔽或选择某些监控项 1.5将node_exporter配置到Prometheus中 1.6 Docker方式启动node_e

Grafana Prometheus系统监控Redis服务 一.Grafana Prometheus系统监控Redis服务 1.1流程 1.2安装redis_exporter 1.3配置prometheus 1.4grafana配置 1.5下载redis仪表盘模板 1.6转载原文链接 二.搭建相关博文 一.Grafana Prometheus系统监控Redis服务 1.1流程 collectd/telegraf或prometheus插件(收集数据) ---> influxdb/prometheu

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

架构 grafana和prometheus之前安装配置过,见:Grafana+Prometheus打造全方位立体监控系统 MySql安装 MySql的地位和重要性就不言而喻了,作为开源产品深受广大中小企业以及互联网企业喜爱,所以这里我们也有必要对其进行相应的监控. 由于最近更换了CentOS7,这里对MySql重新安装一遍,顺便做个记录,CentOS7的yum源中默认好像是没有mysql的.为了解决这个问题,我们要先下载mysql的repo源. 列出所有版本信息: lsb_release -a

效果图 部署环境 服务器名称 IP地址 部署业务 备注 部署agent sht-sgmhadoopcm-01 172.16.101.54 PostgreSQL 监控服务器.被监控服务器 node_exporter postgres_exporter sht-sgmhadoopdn-03 172.16.101.60 PostgreSQL 被监控服务器 node_exporter postgres_exporter sht-sgmhadoopdn-04 172.16.101.66 PostgreSQ

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,

转自:Grafana+Prometheus 监控 MySQL 架构图 环境 IP 环境 需装软件 192.168.0.237 mysql-5.7.20 node_exporter-0.15.2.linux-amd64.tar.gz mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64.tar.gz 192.168.0.248 grafana+prometheus prometheus-2.1.0.linux-amd64.tar.gz node_exporter-0.15.2.li

使用到 Grafana+Prometheus+Mysql_exportor 使用Prometheus和Grafana,可以快速的构建我们性能测试的绝大多数的监控模型:数据库监控.服务器监控.Jvm监控.Tomcat监控.Mq监控.Redis监控.Consul监控.Haproxy监控.Nginx监控 ....(明天见...) 构建正确和全链路的监控模型,是性能测试工作中必须的工作,也是性能测试的基础. 搭建性能测试Mysql监控模型 效果图 安装Mysqld_exporter 在需要监控的数据库服

在之前博文中,已经成功的实现了邮件推送.目前主流的办公终端,就是企业微信.钉钉.飞书.今天来分享下微信推送,我们具体来看. 企业微信 在配置企业微信推送时,需要有微信企业,具体如何注册.使用,另外百度就好,在这里就不多说了. 添加机器人 登录企业微信管理后台,获取配置项基础信息. 创建应用 点击应用管理>应用>创建应用,如下所示: 填写对应信息,配置应该logo.名称.以及应用的可见范围,如下所示: 获取AgentId和Secret 应用创建成功后,可以查看应用详情,如下所示: 我们从图中可以

近期搭建的服务器监控平台,来进行一个总结.主要分为监控平台的搭建.告警中心的配置以及消息的推送.推送的话,支持多种终端.具体详细可查看之前的博文,在这里罗列下,方便查看. Docker系列--Grafana+Prometheus+Node-exporter服务器监控平台(一) Docker系列--Grafana+Prometheus+Node-exporter服务器告警中心(二) Docker系列--Grafana+Prometheus+Node-exporter微信推送(三) 钉钉推送 今天在

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

一.背景 在平时开发过程当中需要针对 MySQL 数据库进行监控,这里我们可以使用 Grafana 和 Prometheus 来实现监控功能.Grafana 是一款功能强大的仪表盘面板,支持多种数据源,可以自定义图表进行监控.而 Prometheus 就是 Grafana 支持的数据源之一,Prometheus 负责采集需要监控的数据,然后通过 Grafana 展示出来. Prometheus 拥有多种 Exporter 进行监控数据的导出,这里我们使用的是 Mysql Exporter 来进行

1. 环境 springboot 1.5.10.RELEASE Grafana 5.4.2 Prometheus 2.6.0 jdk 1.8 2.通过micrometer与springboot应用和prometheus的集成 在项目pom.xml中添加如下依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator<

监控规划图 使用Docker 创建两台Redis docker run -d --name redis1 redis docker run -d --name redis2 redis 查看redis的部署地址 docker inspect (docker ps -a | grep redis | awk '{print $1}') | grep IPAddress 部署redis_exporter收集redis数据 docker run -d --name redis_exporter_1 -

关于thanos的介绍可以参考这篇官方博客的翻译文档,本文不作部署操作介绍.下图是thanos的官方架构图,主要有5个组件: Query:可以近似看作是Prometheus的实现,用于采集其他组件的数据,如sidecar和store gateway.Query的UI与Prometheus基本相同. Store  Gateway:用于获取来自对象存储的历史数据,它使得Query可以获取历史数据,并通过Grafana展示. Compact:用于历史数据的压缩和降准采样,提高在Grafana上执行Zo

1.需求 在 rancher 应用商店添加集群监控,会安装 prometheus.grafana:需要从 prometheus 的 api 中收集 pod 的一些信息. 查看grafana 配置的数据源为:http://prometheus-operated:9090 遂用 curl 请求如下: curl http://prometheus-operated:9090/api/v1/query?query=container_cpu_usage_seconds_total unauthorize