前言 最近有个新项目需要搞一套完整的监控告警系统,我们使用了开源监控告警系统Prometheus:其功能强大,可以很方便对其进行扩展,并且可以安装和使用简单:本文首先介绍Prometheus的整个监控流程:然后介绍如何收集监控数据,如何展示监控数据,如何触发告警:最后展示一个业务系统监控的demo. 监控架构 Prometheus的整个架构流程可以参考如下图片: 整个流程大致分为收集数据,存储数据,展示监控数据,监控告警:核心组件包括:Exporters,Prometheus Server,Al

1.先在 Prometheus 主程序目录下创建rules目录,然后在该目录下创建 prometheus-test.yml文件,内容如下: 内容很多,可以根据实际情况进行调整. 规则参考网址:https://awesome-prometheus-alerts.grep.to/rules 注意:注意目录和文件的权限:chown -R prometheus:prometheus rules groups: - name: Prometheus self-monitoring rules: - ale

一.拓扑图 二.收集数据 2.1前期准备 创建共享目录,即为了各节点都创建该目录,有两个文件,做数据共享 /home/target/prom-jvm-demo 1.下载文件 jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar 2.创建文件 [root@manager prom-jvm-demo]# cat simple-config.yml --- rules: - pattern: ".*" 2.2启动容器 注:6060作为java监控数据暴露端口,每一个服务单独占

0x00 变化 Prometheus 2.0 已经发布一段时间了,从今天开始我将分几篇文章为大家介绍其中的一些变化. 此篇文章主要介绍 2.0 的告警规则声明的新写法. 从 1.x 到 2.0 规则声明由自定义的 DSL 语法变成了标准的 yaml. 这么做的主要原因是 yaml 能够提供更丰富的配置信息,能够彻底解决告警规则分组问题. 在 2.0 中我们可以很方便的给不同告警组设置不同的检查轮询时间,详情请参考官方的文档. 0x01 升级 你的Prometheus 1.x已经运行一段时间了,其

脚本内容如下 #!/bin/bash #磁盘超过百分之80发送邮件告警 DISK_USED=`df -T |sed -n "2p" |awk '{print ($4/$3)*100}'` DISK_percentage=80 if [ `expr "$DISK_USED > $DISK_percentage"` ] then echo "$HOSTNAME服务器当前硬盘使用率为$DISK_USED%" | mail -s "服务器

Prometheus 编写告警规则案例 注:确保alertmanager配置完毕! 1.创建编辑文件:vim /usr/local/prometheus/rules/node.yml # groups:组告警 groups: # name:组名.报警规则组名称 - name: general.rules # rules:定义角色 rules: # alert:告警名称. 任何实例5分钟内无法访问发出告警 - alert: NodeFilesystemUsage # expr:表达式. 获取磁盘使

主机数据收集 主机数据的采集是集群监控的基础:外部模块收集各个主机采集到的数据分析就能对整个集群完成监控和告警等功能.一般主机数据采集和对外提供数据使用cAdvisor 和node-exporter等工具. cAdvisor 概述 Kubernetes的生态中,cAdvisor是作为容器监控数据采集的Agent,其部署在每个节点上,内部代码结构大致如下:代码结构很良好,collector和storage部分基本可做到增量扩展开发.   cAdvisor.png 关于cAdvisor支持自定义指标

本例介绍Pinpoint告警的相关内容,Pinpoint参考[APM]Pinpoint 安装部署(一) Pinpoint Web会定期检查应用程序的状态,并在满足某些预配置条件(规则)的情况下触发警报. 这些条件(默认情况下)由Web模块中的后台批处理过程每3分钟检查一次(默认情况下),使用的是最后5分钟的数据.一旦满足条件,批处理过程就会向注册到用户组的用户发送短信/电子邮件. 本例Pinpoint版本是:1.8.5,下载地址:https://github.com/naver/pinpoint

MaxCompute 按量计费资源为弹性伸缩资源,对于计算任务,按任务需求提供所需资源,对资源使用无限制,同时MaxCompute按量计费的账单为天账单,即当天消费需要第二天才出账,因此,有必要对计算任务的消费进行监控以免超预期消费而不可知. 本文将介绍如何通过云监控配置MaxCompute按量计费计算任务消费监控告警. 背景知识: 云监控统计计算消费主要为标准SQL和MapReduce计算任务消费(纯资源使用消费): 计算消费按Project为单位,统计日.月累计消费. 更多监控指标说明请参考

如何解决短信或者邮件频繁发送的问题:每次发送的时候都先查询数据库记录,看一下有没有给这个人发送消息,上一次发送消息的时间是什么时候,如果发送时间间隔小于半个小时,就不要再发了 ========================================== 6.日志监控告警系统 6.1需求分析: 实现项目中日志监控的功能,需要做到日志监控实时告警,例如系统中出现任何异常,触发任何的告警规则,都可以实时通过短信或者邮件告知相关系统负责人 6.2 案例:实现实时监控文件变化,通过自定义flume

前 言 Prometheus是一个用于监控和告警的开源系统.一开始由Soundcloud开发,后来在2016年,它迁移到CNCF并且称为Kubernetes之后最流行的项目之一.从整个Linux服务器到stand-alone web服务器.数据库服务或一个单独的进程,它都能监控.在Prometheus术语中,它所监控的事物称为目标(Target).每个目标单元被称为指标(metric).它以设置好的时间间隔通过http抓取目标,以收集指标并将数据放置在其时序数据库(Time Series Dat

119.监控模式分类~1.mp4 logging:日志监控,Logging 的特点是,它描述一些离散的(不连续的)事件. 例如:应用通过一个滚动的文件输出 Debug 或 Error 信息,并通过日志收集系统,存储到 Elasticsearch 中; 审批明细信息通过 Kafka,存储到数据库(BigTable)中; 又或者,特定请求的元数据信息,从服务请求中剥离出来,发送给一个异常收集服务,如 NewRelic. tracing:链路追踪 ,例如skywalking.cat.zipkin专门做

Spring Boot 微服务应用集成Prometheus + Grafana 实现监控告警 一.添加依赖 1.1 Actuator 的 /prometheus端点 二.Prometheus 配置 部分内容原文地址: Richard_Yi:Spring Boot 微服务应用集成Prometheus + Grafana 实现监控告警 一.添加依赖 Spring Boot 应用和Prometheus 集成,你需要增加micrometer-registry-prometheus依赖. <!-- Mic

Prometheus之告警规则的编写 一.前置知识 二.需求 三.实现步骤 1.编写告警规则 2.修改prometheus.yml执行告警规则的位置 3.配置文件截图 4.页面上看告警数据信息 5.查询prometheus产生的告警数据 四.告警数据的状态 1.Inactive 2.Pending 3.Firing 五.参考文档 一.前置知识 对于被Prometheus监控的服务器,我们都有一个up指标,可以知道该服务是否在线. up == 0 可以任务服务下线了. up == 1 可以任务服务

写在前面 之前部署web网站的时候,架构图中有一环节是监控部分,并且搭建一套有效的监控平台对于运维来说非常之重要,只有这样才能更有效率的保证我们的服务器和服务的稳定运行,常见的开源监控软件有好几种,如zabbix.Nagios.open-flcon还有prometheus,每一种有着各自的优劣势,感谢的童鞋可以自行百度,但是与k8s集群监控,相对于而已更加友好的是Prometheus,今天我们就看看如何部署一套Prometheus全方位监控K8S 主要内容 1.Prometheus架构 2.K8

prometheus 编写告警规则 将自定义的告警规则写到独立的文件中,prometheus.yml中引用如下: rule_files: - "rules/*.yml" [root@localhost prome]# mkdir /usr/local/prome/rules 编辑一个新的名为node-server.yml文件 vim node-server.yml groups: # 告警分组 - name: Node-server.rules # 组名称 rules: #告警规则 -

  业务系统正常运行的稳定性十分重要,作为SpringBoot的四大核心之一,Actuator让你时刻探知SpringBoot服务运行状态信息,是保障系统正常运行必不可少的组件.   spring-boot-starter-actuator提供的是一系列HTTP或者JMX监控端点,通过监控端点我们可以获取到系统的运行统计信息,同时,我们可以自己选择开启需要的监控端点,也可以自定义扩展监控端点.   Actuator通过端点对外暴露的监控信息是JSON格式数据,我们需要使用界面来展示,目前使用比较

  无论是使用SpringBootAdmin还是使用Prometheus+Grafana都离不开SpringBoot提供的核心组件Actuator.提到Actuator,又不得不提Micrometer,从SpringBoot2.x开始,Actuator的功能实现都是基于Micrometer的.   Micrometer通过仪表客户端为各种健康监控系统提供了一个简单的外观Facade(Facade模式是23种设计模式中的一种,也叫外观模式 / 门面模式,Facade(外观)模式为子系统中的各类(或

1.添加告警途径 这里以slack为例 测试是否可用 在slack上收到告警通知了 安装插件 # grafana-cli plugins install grafana-image-renderer installing grafana-image-renderer @ 2.0.0 from: https://grafana.com/api/plugins/grafana-image-renderer/versions/2.0.0/download into: /var/lib/grafana/

一.安装elastalert 1.环境 CentOS:7.4 Python:3.6.9 pip:19.3 elastalert:0.2.1 elk:7.3.2 2.配置Python3.6.9环境 安装依赖包 yum -y install wget openssl openssl-devel gcc gcc-c++ 下载包 wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.9/Python-3.6.9.tgz 安装 mkdir -p /usr/local/pyt