mtail 是谷歌开源的一款很不错的应用日志提取工具,我们可以方便的用来提取应用的数据 到常见的监控系统(prometheus,stats,collectd,gragphite....) 说明: demo 使用此工具转换nginx error message 为prometheus 的metrics 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services:  nginx-log:    build: ./    ports:    - "

通过elk获取到的java jvm中ygc的时间如下: 现在讲ygc字段的值,发送到influxdb中 首先安装logstash的插件 logstash-output-influxdb 安装完成后,查看: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-outputs-influxdb.html#plugins-outputs-influxdb-exclude_fields http://blog.csdn.net/julykob

最近在做压测引擎相关的开发,需要将聚合数据发送到InfluxDB保存以便实时分析和控制QPS. 下面介绍对InfluxDB的使用. 什么是InfluxDB InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖.该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据. InfluxDB特征: 无结构(无模式):可以是任意数量的列(tags). 可以设置metric的保存时间. 支持与时间有关的相

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average

背景: 话说Jmeter原生的监控确实太丑了,听大佬们在讨论Jmeter+InfluxDb+Grafana的监控,于是,为了有一个漂亮的测试报告,就手动开始进行部署. 安装步骤: 1.influxdb下载安装: [root@localhost ~]# wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.0.x86_64.rpm --no-check-certificate [root@localhost ~]# rpm -i

概述: 在本文中,我将解释如何使用JMeter + InfluxDB + Grafana获得实时性能测试结果. 请注意,此主题太大,无法涵盖一篇文章中的所有内容.所以,我试图提供与TestAutomationGuru的其他文章的链接,这些文章可能与本文有关.请尽可能检查一切. 问题陈述: 多年前,当我以前运行JMeter测试时,我无法理解测试执行期间应用程序的性能.我总是不得不等待测试完成.这有点烦人 - 特别是在长时间运行的测试中.有时,我可能不得不连续2/3天进行浸泡测试. 在某些时候,JM

我已经使用InfluxDB + Grafana来获取我的JMeter测试的实时结果.您可以在此处找到有关基本设置的更多详细信息.在本文中,让我们看看我们如何在InfluxDB测量中添加一些自定义字段,以便在将来可能需要更快的搜索. 问题陈述: 在我的组织中,我们有一组负载生成器用于性能测试.我们使用这些机器来测试多个项目/应用程序.有时,我会为应用程序的组件级别测试创建多个套件.你可以在这里查看我是如何做到这一点的. 我们的后端监听器将所有指标发送到这些测量 - 当天结束 - 我们不确定这些指标

我们都知道Jmeter提供了原生的结果查看,既然有原生的查看结果,为什么还要多此一举使用其他工具进行查看呢,除了查看内容丰富外还有最主要的原因:Jmeter提供的查看结果插件本身是比较消耗性能的,所以在正式压测中应当禁用.但是我们又需要在脚本运行时实时查看结果,这时就需要借助外在工具实现.除此之外,在真实压测过程中还需要注意Jmeter图形化模式只适合调试使用,不要进行压测.图形化的压测方式会消耗较多的客户端性能,在压测过程中容易因为客户端问题导致内存溢出.官方也给出了提示通过命令行执行.执行命

前言 最近几个月一直在研究开源的APM和监控方案,并对比使用了Zipkin,CAT,Sky-walking,PinPoint(仅对比,未实际部署),Elastic APM,TICK Stack,Prometheus等开源产品,其中不乏功能强大的监控和追踪系统,但它们都对.NET/.NET Core没有支持或支持不够完备.而在.NET/.NET Core平台也仅有Metrics.NET,AppMetrics,MiniProfiler等轻量级监控组件,它们也都和功能完备的APM系统差距甚远,也无法完

阅读PDF版本 本文会来看一下Spring Boot Actuator提供给我们的监控端点Endpoint.健康检查Health和打点指标Metrics等所谓的Production-ready(生产环境必要的一些)功能. 监控端点 我们先来新建一个模块: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"

版本4.0 摘要 新的和值得注意的 不兼容的变化 Bug修复 改进 非功能性变化 已知问题和解决方法 谢谢 新的和值得注意的 核心改进 JMeter现在支持JAVA 9. 提供新的边界提取器元件,提供易于提取和更好的性能 可用于在JSON响应上断言的新JSON Assertion元素. 提供新的精确吞吐量定时器元件,可在给定的恒定吞吐量下产生泊松到达. JMS点对点采样器增强了读取,浏览和清除选项. 现在,在许多测试元素上选择了最佳属性值,以确保最佳实践是默认值: 新添加如果Controller

这次我描述了一些稍微轻松的话题,与之前的一些帖子相比.就个人而言,我认为Grafana是一个非常酷的工具,用于可视化任何时间轴数据.事实证明,使用InfluxDB插件存储和可视化Jenkins构建结果非常容易. 1.启动码头工人集装箱 让我们从使用Grafana,InfluxDB和Jenkins开始所需的docker容器开始. 1 2 3 docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana docker run -d --name

简介 现在有很多客户很关心应用的自动弹性伸缩,有些客户也有自己的监控框架,并希望能跟阿里云容器服务进行集成.阿里云容器服务提供了服务弹性伸缩触发器,并能够跟监控框架集成来实现自定义的服务自动弹性伸缩.阿里云容器服务会自动采集容器的监控数据,并可以通过集成将监控数据发送到三方的监控框架中.有了监控数据,我们可以在监控框架中定义自己的报警规则,当指标发生报警的时候调用阿里云容器服务提供的触发器来进行容器的扩容或者缩容. 下面用Influxdb,Kapacitor来介绍怎样通过触发器跟监控框架集成实现

logkit 是 Pandora 开源的一个通用的日志收集工具,可以将不同数据源的数据方便的发送到 Pandora 进行数据分析.除了基本的数据发送功能,logkit 还有容错.并发.监控.删除等功能.具体的 logkit 设计可以参阅<数据收集工具的设计与最佳实践>,本文将重点介绍如何 contribute logkit . 我们也特别准备了七牛云限量周边作为见面礼.欢迎大家加入我们,成为七牛云 Contributor (详情请见文末) [Contributor 登记表] 环境准备与运行 下

开源的监控技术栈除了ELK,还有InfluxData的TICK   https://cloud.tencent.com/developer/news/357119 来源 | Influxdata 译者 | Key 先森 如何选择合适的工具取决于你正在做的事情. 应用程序是会表达的,而时序数据就是它们的语言之一.DevOps,云计算和容器技术改变了我们编写和运行应用的方式.基于一些列开源项目,InfluxData 及其社区正在致力于提供一套现代化且灵活的监控工具包. 在过去的十年中,容器,虚拟机,

在本模块中,我将把几个常用的监控部分给梳理一下.前面我们提到过,在性能监控图谱中,有操作系统.应用服务器.中间件.队列.缓存.数据库.网络.前端.负载均衡.Web 服务器.存储.代码等很多需要监控的点.显然这些监控点不能在一个专栏中全部覆盖并一一细化,我只能找最常用的几个,做些逻辑思路的说明,同时也把具体的实现描述出来.如果你遇到了其他的组件,也需要一一实现这些监控. 在本篇中,主要想说明白下图的这个监控逻辑. 这应该是现在最流行的一套监控逻辑了吧.我今天把常见的使用 Grafana.Prome

1. InfluxDB安装 下载包并解压: $:wgethttps://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.3.6_linux_amd64.tar.gz $: tar -zxvf influxdb-1.3.6_linux_amd64.tar.gz /home/influxdb[目标目录] 启动服务: $: ./home/influxdb/usr/bin/influxd 启动服务时要确保8080端口没有被占用 启动客户端操作: $: ./h

在 InfluxDB学习 的上一篇文章:InfluxDB学习之InfluxDB的HTTP API写入操作 中,我们介绍了使用InfluxDB的HTTP API进行数据写入操作的过程,本文我们再来介绍下使用InfluxDB的HTTP API进行数据查询操作的过程.更多InfluxDB详细教程请看:InfluxDB系列学习教程目录 InfluxDB技术交流群:580487672(点击加入) 一.说明 官方文档上介绍说,使用HTTP API进行查询是比较初级的一种方式.推荐使用第三方语言库和客户端管理

阅读目录 1. 安装InfluxDB 2. 安装Grafana 3. 配置Jmeter 序章 前几天在群里看到大神们在讨论Jmeter + InfluxDB + Grafana监控.说起来Jmeter原生的监控确实太丑了.当年不断安慰自己说"丑一点没关系,只要能用,好用,就行了!".但是内心并不是这样,做为一名测试人员,都有一颗精益求精的心.看到有东西可以替代那原生的监控数据,果断亲自动手部署了一套. 是吧,很帅吧!数据是用InfluxDB来存储的,展示则是用Grafana来展示的 I

HTTP API也有两种操作:写入和查询,本文就先给大家介绍一下 InfluxDB的HTTP API的写入操作方式.     在InfluxDB学习的上一篇文章:InfluxDB学习之InfluxDB的基本操作 中,我们提到 InfluxDB操作有三种方式,其中一种是HTTP API的方式. HTTP API也有两种操作:写入和查询,本文就先给大家介绍一下 InfluxDB的HTTP API的写入操作方式.更多InfluxDB详细教程请看:InfluxDB系列学习教程目录 InfluxDB技术交

InfluxDB 是一个开源分布式时序.事件和指标数据库.使用 Go 语言编写,无需外部依赖.其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展. 特点 schemaless(无结构),可以是任意数量的列 Scalable min, max, sum, count, mean, median 一系列函数,方便统计 Native HTTP API, 内置http支持,使用http读写 Powerful Query Language 类似sql Built-in Explorer 自带管理工具 管理界面: API