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

Prometheus 告警收敛 告警面临最大问题,是警报太多,相当于狼来了的形式.收件人很容易麻木,不再继续理会.关键的告警常常被淹没.在一问题中,alertmanger在一定程度上得到很好解决. Prometheus成功的把一条告警发给了Altermanager,而Altermanager并不是简简单单的直接发送出去,这样就会导致告警信息过多,重要告警被淹没.所以需要对告警做合理的收敛. 告警收敛手段: 分组(group):将类似性质的警报分类为单个通知 1.减少报警消息的熟练 2.同类告警聚

Prometheus 告警分配到指定接收组 route属性用来设置报警的分发策略,它是一个树状结构,按照深度优先从左向右的顺序进行匹配. 主要处理流程:1. 接收到Alert,根据labels判断属于哪些Route(可存在多个Route,一个Route有多个Group,一个Group有多个Alert).2. 将Alert分配到Group中,没有则新建Group.3. 新的Group等待group_wait指定的时间(等待时可能收到同一Group的Alert),根据resolve_timeout判

Prometheus 告警状态了解 一旦这些警报存储在Alertmanager,它们可能处于以下任何状态: · Inactive:这里什么都没有发生. · Pending:已触发阈值,但未满足告警持续时间(即rule中的for字段) · Firing:已触发阈值且满足告警持续时间.警报发送到Notification Pipeline,经过处理,发送给接受者这样目的是多次判断失败才发告警,减少邮件.

Prometheus告警规则增删改自动化 前言: 随着容器技术的发展,zabbix监控方式与k8s的结合不完善,导致不得不放弃zabbix,而新的监控工具prometheus的使用就越来越多了.但是经过初步使用,发现prometheus过于原始,很多设置都要通过配置文件手动添加修改,本篇文章介绍我是如何解决prometheus的“原始”. 环境: 语言:python2.7 web框架:flask 简介: Prometheus的告警设置是通过文件设置,在prometheus.yml配置文件中设置r

Prometheus作为时下最为流行的开源监控系统,其庞大的生态体系:包括针对各种传统应用的Exporter,完整的二次开发工具链,与Kubernetes等主流平台的高度亲和以及由此带来的强大的自发现能力,使得我们通过简单的配置就能获取大量的监控指标且包含的维度及其丰富.一方面,如此多样的指标极大地提高了集群的可观测性,配合Grafana等Dashboard就能让我们实时了解集群各个维度的状态:另一方面,基于监控数据进行实时地告警也是在可观测性得到满足之后必然要实现的需求.当然,Promethe

Prometheus告警简介 告警能力在Prometheus的架构中被划分成两个独立的部分.如下所示,通过在Prometheus中定义AlertRule(告警规则),Prometheus会周期性的对告警规则进行计算,如果满足告警触发条件就会向Alertmanager发送告警信息. 在Prometheus中一条告警规则主要由以下几部分组成: 告警名称:用户需要为告警规则命名,当然对于命名而言,需要能够直接表达出该告警的主要内容 告警规则:告警规则实际上主要由PromQL进行定义,其实际意义是当表达

Prometheus-告警altermanger 1.告警altermanger装配 2.告警Mysql 3.Prometheus针对nodes告警规则配置 相关内容原文地址链接: 51CTO:wfwf1990:使用prometheus的mysql exporter监控mysql 简书:fish_man:node_exporter 配置 1.告警altermanger装配 altermanager作用: 接收prometheus发送的告警信息, 通过相关方式例如邮件和微信等方式发送给接收者. 创

在Prometheus Server中定义告警规则以及产生告警,Alertmanager组件则用于处理这些由Prometheus产生的告警.Alertmanager即Prometheus体系中告警的统一处理中心. Prometheus告警简介 告警能力在Prometheus的架构中被划分成两个独立的部分. 如下所示,通过在Prometheus中定义AlertRule(告警规则),Prometheus会周期性的对告警规则进行计算,如果满足告警触发条件就会向Alertmanager发送告警信息. 在

在实际的项目中需要对线上日志做实时分析跟统计,这一套方案可以用现有的ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)方案既可以满足,关于这个方案的具体的步骤可以参考网上的解决方案.但如果只想统计某个错误码(http状态码,业务错误码)在指定时间内出现多少次然后就触发一个告警或者某个指令动作(邮件或者是调用已经写好的http接口,例如例如微信平台来通知告警信息等),这种需求可以用logstash进行实现,并且这种方案比较轻量级,很容易实现.这里以在linux平台为主. 下载

prometheus本身不支持告警功能,主要通过插件alertmanage来实现告警.AlertManager用于接收Prometheus发送的告警并对于告警进行一系列的处理后发送给指定的用户. prometheus触发一条告警的过程: prometheus--->触发阈值--->超出持续时间--->alertmanager--->分组|抑制|静默--->媒体类型--->邮件|钉钉|微信等. 配置alertmanager 安装alertmanager.https://g

global: scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute. evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute. # scrape_timeout is set to the global default (10s). # A

配置alertmanager的时候,都是根据网上的教程来配置的. 因为我是用QQ邮箱来发送告警的,所以alertmanager.yml的邮箱配置如下: global: resolve_timeout: 5m smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465' smtp_from: 'xxxxxx@qq.com' smtp_auth_username: 'xxxxxx@qq.com' smtp_auth_password: 'xxxxxxxxxx' smtp_require_tls

PromQL基础     http_request_total{} 瞬时向量表达式,选择当前最新的数据 http_request_total{}[5m] 区间向量表达式,选择以当前时间为基准,5分钟内的数据 http_request_total{} offset 5m http_request_total{}[1d] offset 1d 分钟前的瞬时样本数据 昨天一天的区间内的样本数据 PromQL聚合操作     sum () by (cluster_name)  每个结果里的value值的求

创建slackapp: https://blog.walterlv.com/post/slack-api-starter-incoming-webhooks.html#%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%96%B0-slack-%E5%BA%94%E7%94%A8

GitHub网址1 https://github.com/samber/awesome-prometheus-alerts 网址2 https://awesome-prometheus-alerts.grep.to/rules

rules_up.yml groups: - name: up rules: - alert: mysql expr: up{instance="db1",job="mysql"} != 0 for: 10s labels: instance: '{{$labels.instance}}' priority: "3" type: 'mysql' annotations: description: '{{ $labels.instance }} n

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

目录 一.Alertmanager简介 二.Alertmanager部署 三.Alertmanager配置 四.自定义告警规则和发送 五.自定义告警模板 一.Alertmanager简介 Prometheus是一个划分平台,metrics的收集和存储与警报是分开的,警报是由Alertmanager负责,这是监控环境的独立部分.警报的规则是在Prometheus server上进行定义的,这些规则可以触发时间,然后将其传到alertmanager,alertmanager随后决定如何处理各自的警报

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

Docker+Prometheus+Alertmanager+Webhook钉钉告警 1.环境部署 1.1 二进制部署 1.2 docker部署 1.2.1 webhook 1.2.2 alertmanager 2. 配置文件 2.1 alertmanager配置文件 2.2 prometheus配置文件 3.AlertManager 配置邮件告警 4.Prometheus 配置 AlertManager 告警规则 5.AlertManager 配置自定义邮件模板 6.prometheus告警规