引言 最近逛 nmon 官网时,发现了一个新工具 njmon,功能与 nmon 类似,但输出为 JSON 格式,可以用于服务器性能统计. 可以使用 njmon 来向 InfluxDB 存储服务器性能统计数据,再通过 Grafana 实时读取展示,来实现性能测试过程中的实时可视化监控服务器性能指标的目的. 当然,传统的 nmon.InfluxDB+Grafana+Jmeter等都可以实现. 验证环境 CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 整体架构 原图链接:ht

用了这个logstash扩展 https://github.com/PeterPaulH/logstash-influxdb/blob/master/src/influxdb.rb 把这个文件放到 logstash-1.4.2/lib/logstash/outputs 看一下午logstash的文档,终于解决了自己的需求 用python描述就是这样的 开发要求统计日志中各种类型的数量 while True: line = f.readline() try: if '"type":&qu

1.环境说明 操作系统:Windows Server 2008 R2 IP:192.168.10.135 官方文档地址 :https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.10/ 2.安装包下载(windows) wget https://dl.influxdata.com/telegraf/releases/telegraf-1.10.3_windows_amd64.zip unzip telegraf-1.10.3_windows_amd64.zip 3.安装前

Telegraf+InfluxDB+Grafana搭建服务器监控平台 tags:网站 个人网站:https://wanghualong.cn/ 效果展示 本站服务器状态监控:https://status.wanghualong.cn 前言 要搭建服务器监控平台,总共分三步: 第一步,数据采集: 第二步,数据存储: 第三步,数据可视化. 其中,数据存储连接数据采集与数据可视化,是非常重要的中间环节.本文非常凑巧的选择了时序数据库InfluxDB.(@(滑稽)为什么巧,当然不是因为我只会用这个) I

1.安装和使用Influxdb 安装部分网上资料比较多,也讲的比较详细,请自行百度. 下面大概讲下InfluxDB的写入和读取数据的方法. 我使用了InfluxData.Net包. 工具->NuGet包管理器->管理解决方案的NuGet程序包->浏览->输入InfluxData.Net. 安装好之后就可以写代码了 其中注意几点坑 1.InfluxDB的time格式是世界标准时区时间,所以我在其基础上加了8小时,具体请看下面的代码. 2.插入和查询数据时,语句中不能包含引号"

Telegraf 是什么? Telegraf 是一个用 Go 编写的代理程序,是收集和报告指标和数据的代理.可收集系统和服务的统计数据,并写入到 InfluxDB 数据库.Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展. Telegraf是TICK Stack的一部分,是一个插件驱动的服务器代理,用于收集和报告指标. Telegraf 集成了直接从其运行的容器和系统中提取各种指标,事件和日志,从第三方API提取指标,甚至通过StatsD和Kafka消费者

telegraf 是influxdata 开发的一个插件驱动的服务器代理,可以方便的用来收集以及报告系统的metrics 我使用mac 系统,测试安装使用了brew 安装 下载地址 说明官方也提供了mac版本 https://github.com/influxdata/telegraf/releases linux 系统安装 下载对应版本即可 mac 系统安装   brew update brew install telegraf 基本使用 生成运行配置文件 安装好的二进制文件已经包含了生成配置

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

本文主要讲述如何利用JMeter监听器Backend Listener,配合使用InfluxDB+Grafana展示实时性能测试数据 关于JMeter实时测试数据 JMeter从2.11版本开始,命令行模式下执行测试的时候会有summary的实时结果输出: 在进行长时间的测试后,这个信息会越来越多,而且这些数据在测试完成之后进行读取和分析也很不直观,如果能有一个实时的图形结果来展示这些测试数据(不用等到测试完成后在JMeter里面创建图形查看),对执行测试的测试人员来说,这样的实时图形(对整个测

一.Docker 监控方式 1.利用docker 的 docker stats API 命令: docker stats [容器ID/容器名称] [root@docker ~]# docker stats --help Usage: docker stats [OPTIONS] [CONTAINER...] Display a live stream of container(s) resource usage statistics -a, --all Show all containers (

完成一套精准,漂亮图形化监控系统从这里开始第一步 Telegraf是收集和报告指标和数据的代理 它是TICK堆栈的一部分,是一个用于收集和报告指标的插件驱动的服务器代理.Telegraf拥有插件或集成功能,可直接从运行的系统获取各种指标,从第三方API获取指标,甚至通过StatsD和Kafka消费者服务来收听指标.它还具有输出插件,可将指标发送到各种其他数据存储,服务和消息队列,包括InfluxDB,Graphite,OpenTSDB,Datadog,Librato,Kafka,MQTT,NSQ

本节将引入完美的granafa仪表板,在上节的基础上,并提出自己的一些监控数据的总结和看法 你可以有一个类似于这个的Dashboard,会引入监控Zimbra协作 本节环境采用的是centos7系统,配置跟上节介绍的一样,但是Telegraf是企业级监控加入很多可靠的监控插件,非常有用的一些参数,随之也给自 己的监控数据分析带来了复杂度. Telegraf:它负责收集我们通过配置文件传递的所有数据,Telegraf收集我们配置的输出结果,例如CPU / RAM / LOAD或Nginx,Mari

1.浅析整个监控流程 heapster以k8s内置的cAdvisor作为数据源收集集群信息,并汇总出有价值的性能数据(Metrics):cpu.内存.网络流量等,然后将这些数据输出到外部存储,如InfluxDB,最后就可以通过相应的UI界面显示出来,如grafana. 另外heapster的数据源和外部存储都是可插拔的,所以可以很灵活的组建出很多监控方案,如:Heapster+ElasticSearch+Kibana等等. 2.创建k8s资源对象 使用官方提供的yml文件有一些小问题,请参考以下

好久没更新博客园了,说来也惭愧,之前说好每隔几天更新一个的,虽然没什么人看,但是作为一个记录,回顾也是能有新的认识,这篇博客是讲的目前我在工作中使用的一个结束点,这个技术点目前网上资料少之甚少,也是希望给刚接触的人一个大概的思路,稍作分析下.说了这么多其实我也是个半吊子,也就间接性的踌躇满志,想到一出是一出,写下这个博客都是脑子一热,只是在自己使用的过程中遇到很多问题,解决的比较艰难,查资料又查不了,只能看官方文档,官方文档又是全英文的,阅读起来速度又比较慢,看翻译之后的有很多翻译根本就不对,会

1.浅析监控方案 heapster是一个监控计算.存储.网络等集群资源的工具,以k8s内置的cAdvisor作为数据源收集集群信息,并汇总出有价值的性能数据(Metrics):cpu.内存.network.filesystem等,然后将这些数据输出到外部存储(backend),如InfluxDB,最后再通过相应的UI界面进行可视化展示,如grafana. 另外heapster的数据源和外部存储都是可插拔的,所以可以很灵活的组建出很多监控方案,如:Heapster+ElasticSearch+Ki

在日常系统工作中,我们为了洞察系统的问题和运作情况通常会记录日志的方式来进行分析,但是在很多情况下都是被动的在出问题后才会去查日志.在很多时候,我们可能更需要相对实时的了解整个系统或者某一时段的运行的情况,诸如系统出错的频率以及响应时间等等指标.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行和健康状况非常重要,而本文的主角们能通过很好的配合帮助你实现这个目标,而且是一种高大上的实现方式.想想泡杯茶翘着二郎腿看着偌大的屏幕上有着一堆华丽的仪表和曲线图,即使看不懂也很牛B的样子啊!(谁知道我看得懂看不懂

使用Python远程连接并操作InfluxDB数据库 by:授客 QQ:1033553122 实践环境 Python 3.4.0 CentOS 6 64位(内核版本2.6.32-642.el6.x86_64) influxdb-1.5.2.x86_64.rpm 网盘下载地址: https://pan.baidu.com/s/1jAbY4xz5gvzoXxLHesQ-PA influxdb-5.0.0-py2.py3-none-any.whl 下载地址: https://pypi.org/proj

背景 Jmeter原生的实时监控每半分钟收集一次数据,只能在Linux控制台查看日志输出,界面看起来不直观,图表报告只能等压测结束后才能生成.如下图为jmeter在Linux下运行的实时日志: 那么如何在压测过程中实时生成图表监控数据呢?这里介绍一种实现方案:搭建Jmeter + Grafana + InfluxDB性能测试监控环境. 实现方案 BackendListener:Jmeter中的监听器 InfluxDB:存储实时数据的DB Grafana:DB中存储的实时数据可以在浏览器查看 软件

本文需要有相关spring boot 或spring cloud 相关微服务框架的基础,如果您具备相关基础可以很容易的实现下述过程!!!!!!! 希望本文的所说对需要的您有所帮助 从这里我们开始进入闲聊阶段. 大家都知道 spring boot整合了很多很多的第三方框架,我们这里就简单讨论和使用 性能监控和JVM监控相关的东西.其他的本文不讨论虽然有些关联,所以开篇有说需要有相关spring boot框架基础说了这么多废话,下面真正进入主题. 这里首先给大家看下整体的数据流程图,其中两条主线一条

 前言 对于一个运维DBA来说,了解数据库的TPS.QPS很有必要(QPS:每秒查询数,即对数据库每秒的DML的操作数:TPS:每秒事物处理,即对数据库每秒DDL操作数),通过了解他们,可以掌握一个实例的基本工作运行状态.此外,还有系统地运行与性能信息,如CPU和内存配置信息等等.目前对这些数据进行可视化的方法有很多,其中一种就是本文将要介绍的通过时序数据库(influxdb)+grafana+python脚本+......来构建监控系统. 注:本文监控的数据不仅限于TPS.QPS.CPU等.下