一.概述 使用metric-server收集数据给k8s集群内使用,如kubectl,hpa,scheduler等 使用prometheus-operator部署prometheus,存储监控数据 使用kube-state-metrics收集k8s集群内资源对象数据 使用node_exporter收集集群中各节点的数据 使用prometheus收集apiserver,scheduler,controller-manager,kubelet组件数据 使用alertmanager实现监控报警 使用g

监控 1.资源指标和资源监控 一个集群系统管理离不开监控,同样的Kubernetes也需要根据数据指标来采集相关数据,从而完成对集群系统的监控状况进行监测.这些指标总体上分为两个组成:监控集群本身和监控Pod对象,通常一个集群的衡量性指标包括以下几个部分:   节点资源状态:主要包括网络带宽.磁盘空间.CPU和内存使用率 节点的数量:即时性了解集群的可用节点数量可以为用户计算服务器使用的费用支出提供参考. 运行的Pod对象:正在运行的Pod对象数量可以评估可用节点数量是否足够,以及节点故障时是否

Microsoft SQL Server 2005 提供了一些工具来监控数据库.方法之一是动态管理视图.动态管理视图 (DMV) 和动态管理函数 (DMF) 返回的服务器状态信息可用于监控服务器实例的运行状况.诊断问题和优化性能.常规服务器动态管理对象包括:– dm_db_*:数据库和数据库对象– dm_exec_*:执行用户代码和关联的连接– dm_os_*:内存.锁定和时间安排– dm_tran_*:事务和隔离– dm_io_*:网络和磁盘的输入/输出此部分介绍为监控 SQL Server

SQL Server 使用的资源受到操作系统的调度,同时,SQL Server在内部实现了一套调度算法,用于管理从操作系统获取的资源,主要是对内存和CPU资源的调度.一个好的数据库系统,必定在内存中缓存足够多的信息,以减少从物理硬盘中读取数据的次数:如果内存是系统瓶颈,那么SQL Server一定会运行的非常慢.监控SQL Server的内存压力,需要从Widnows级别上,对内存使用的整体使用情况进行监控:从SQL Server级别上,监控SQL Server对内存资源的使用情况. 一,从Wi

用脚本定时监控SQL Server主从一致性 首先说一下我们的环境 我们使用的是事务复制,复制是单向的,主服务器和从服务器都在同一个机房,当然不同机房也可以,只需要改一下IP和端口 下面的脚本在我们的SQLServer 2008上已经应用,暂时没有发现问题,当然,如果大家使用过程中有发现问题欢迎向我反馈o(∩_∩)o 首先,我们为什麽要校验呢? 我们知道因为网络延迟,或者从库有写入的情况(当然一般我们在订阅端会设置为db_datareader,不允许写)会造成主从数据不一致的情况 无论是SQL

原文:第三篇--第二部分--第六文 监控SQL Server镜像 原文出处:http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/26846203 要优化,首先要监控,看看是否有性能问题,如果有,在哪里.才能开始真正的优化,所以本文以监控为入口,在上一篇已经略微提供了一些监控方面的信息 针对监控部分,本文将介绍以下内容: 监控组件 警告阈值 数据库镜像监视器 关于镜像的系统存储过程 性能计数器 1.1. 监控组件: 数据库镜像状态表: 数据库镜像状态存

前言 之前有过2篇关于如何监控ASP.NET core项目的文章,有兴趣的也可以看看. 今天我们主要来介绍一下,如何使用Opserver监控我们的SQL Server 和ASP.NET项目的异常监控 监控效果如下: SQL Server的: ASP.NET异常情况的监控: 监控SQL Server 首先我们来讲解一下如何监控我们的SQL Server. 上篇内容我们已经提到过 Opeserver的项目有很多的配置文件. 我们找到我们的SQLSettings.example.json文件,改名为S

运维监控-Zabbix Server 使用微信 WeChat 告警 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 微信公众号告警每个一天只支持1000次告警,如果超出这个次数了就不会告警了,这一点大家要注意一下.我们在使用微信告警时,需要zabbix调用脚本去执行.如果大家觉得微信好景不好使的话,也可以使用短信告警,几年前很多企业都在用短信猫,用短信猫的话得安装别人的提供的驱动. 其实现在短信告警可以直接调用云平台自带的短信接口,人家会告诉你如何去使用,也有专门做短信告警的,

运维监控-Zabbix Server 使用QQ SMTP发送邮件报警及定制报警内容 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客采用腾讯邮箱,想必大家都对QQ很了解,所以我就直接用QQ邮箱来发送数据.我之前测试过163邮箱也是好使的,当然你用你公司自己的邮箱配置也是可以的,操作方法都大同小异. 一.获取邮箱的授权码 1>.登录QQ邮箱,查看账户设置,如下图所示 2>.查看设置收发邮件的方式 连接地址:https://service.mail.qq.com/cgi-

原文:监控SQL Server正在执行的SQL语句和死锁情况 SELECT [Individual Query] = SUBSTRING(qt.TEXT, er.statement_start_offset / 2, ( CASE WHEN er.statement_end_offset = - 1 THEN LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), qt.TEXT)) * 2 ELSE er.statement_end_offset END - er.statement_start

本篇博客总结一下Python采集SQL Server数据库服务器的磁盘使用信息,其实这里也是根据需求不断推进演化的一个历程,我们监控服务器的磁盘走了大概这样一个历程: 1:使用SQL Server作业监控磁盘空间 很久之前写过一篇博客"MS SQL 监控磁盘空间告警",后面对这个脚本进行过多次完善和优化,做成了一个模板.在每台SQL Server服务器上都部署了,确实也很实用.告警也很给力,但是缺点也非常明显. 优点:1: 自己动手DIY,在没有部署运维工具的前提下,确实能提前预警,抛

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

(一)背景 个人在使用sql server时,用到了sql server的发布订阅来做主从同步,类似MySQL的异步复制.在发布订阅环境搭建完成后,最重要的就是如何监控复制的状态了,sql server提供了复制监视器来方便我们监控复制状态.复制延迟等信息,总体来说,非常好用,复制监视器的界面如下,能够很清楚的看到哪些失败了,哪些有延迟. 然而,在运维过程中发现,我们不可能一直盯着复制监视器,甚至每天看一次都不可能,往往发生了同步故障,发布订阅停止了几天才发现.因此,如何实时监控订阅发布变得非常

  安装metrics server 参考:https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server kubectl  create -f components.yaml(components.yaml文件和涉及的镜像,都从网盘下载) 或者自己官网下载:https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml kubectl get

API Server简介 k8s API Server提供了k8s各类资源对象(pod,RC,Service等)的增删改查及watch等HTTP Rest接口,是整个系统的数据总线和数据中心. kubernetes API Server的功能: 提供了集群管理的REST API接口(包括认证授权.数据校验以及集群状态变更): 提供其他模块之间的数据交互和通信的枢纽(其他模块通过API Server查询或修改数据,只有API Server才直接操作etcd); 是资源配额控制的入口: 拥有完备的集

背景 监控是保障系统稳定性的重要组成部分,在Kubernetes开源生态中,资源类的监控工具与组件监控百花齐放. cAdvisor:kubelet内置的cAdvisor,监控容器资源,如容器cpu.内存: Kube-state-metrics:kube-state-metrics通过监听 API Server 生成有关资源对象的状态指标,主要关注元数据,比如 Deployment.Pod.副本状态等: metrics-server:metrics-server 也是一个集群范围内的资源数据聚合工

K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志 目录 K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志 1 收集K8S日志方案 1.1 传统ELk模型缺点: 1.2 K8s容器日志收集模型 2 制作tomcat底包 2.1 准备tomcat底包 2.1.1 下载tomcat8 2.1.2 简单配置tomcat 2.2 准备docker镜像 2.2.1 创建dockerfile 2.2.2 准备dockerfile所需文件 2.2.3 构建docker 3 部署ElasticSearch 3.1 安装Ela

k8s监控实战-grafana出图_alert告警 目录 k8s监控实战-grafana出图_alert告警 1 使用炫酷的grafana出图 1.1 部署grafana 1.1.1 准备镜像 1.1.2 准备rbac资源清单 1.1.3 准备dp资源清单 1.1.4 准备svc资源清单 1.1.5 准备ingress资源清单 1.1.6 域名解析 1.1.7 应用资源配置清单 1.2 使用grafana出图 1.2.1 浏览器访问验证 1.2.2 进入容器安装插件 1.2.3 配置数据源 1.

k8s监控实战-部署prometheus 目录 k8s监控实战-部署prometheus 1 prometheus前言相关 1.1 Prometheus的特点 1.2 基本原理 1.2.1 原理说明 1.2.2 架构图: 1.2.3 三大套件 1.2.4 架构服务过程 1.2.5 常用的exporter 2 部署4个exporter 2.1 部署kube-state-metrics 2.1.1 准备docker镜像 2.1.2 准备rbac资源清单 2.1.3 准备Dp资源清单 2.1.4 应用

1.scrape_configs 参数介绍 # 默认的全局配置 global: scrape_interval: 15s # 采集间隔15s,默认为1min一次 evaluation_interval: 15s # 计算规则的间隔15s默认为1min一次 scrape_timeout: 10s # 采集超时时间,默认为10s external_labels: # 当和其他外部系统交互时的标签,如远程存储.联邦集群时 prometheus: monitoring/k8s # 如:prometheu

SQL Server的IO性能受到物理Disk的IO延迟和SQL Server内部执行的IO操作的影响.在监控Disk性能时,最主要的度量值(metric)是IO延迟,IO延迟是指从Application创建IO请求,到Disk完成IO请求的时间延迟.如果物理Disk不能及时完成IO请求,跟不上请求负载的速度,那么SQL Server就容易出现性能问题.SQL Server内部在执行一些特定的操作时,会和Disk做读写交互,这也会影响物理硬盘响应SQL Server的IO请求的性能,使查询进程处