一.说明 最近使用Prometheus新搭建监控系统时候发现内存采集时centos6和centos7下内存监控指标采集计算公式不相同,最后采用统一计算方法并整理计算公式如下: 1 100-(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes*10 二.node-exporter常用指标含义(参考文档) https://www.gitbook

访问http://localhost:9100/metrics,可以看到当前node exporter获取到的当前主机的所有监控数据,如下所示: 每一个监控指标之前都会有一段类似于如下形式的信息: # HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode. # TYPE node_cpu counter node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625 # HELP node

文章首发于公众号<程序员果果> 地址:https://mp.weixin.qq.com/s/40ULB9UWbXVA21MxqnjBxw 简介 Prometheus 官方和一些第三方,已经把一些常用数据库.系统.中间件等的指标数据的采集做成了一个个 exporter,在生产环境中,直接导入使用就可以. 这一节,我们就用 Prometheus 官方提供的 Node Exporter 来完成对Linux系统运行数据的采集 . 实验 Node Exporter 安装及运行 在一台 Linux 机器上

Prometheus Prometheus介绍 Prometheus新一代开源监控解决方案.github地址 Prometheus主要功能 多维 数据模型(时序由 metric 名字和 k/v 的 labels 构成). 灵活的查询语句(PromQL). 无依赖存储,支持 local 和 remote 不同模型. 采用 http 协议,使用 pull 模式,拉取数据,简单易懂. 监控目标,可以采用服务发现或静态配置的方式. 支持多种统计数据模型,图形化友好. Prometheus核心组件 Pro

Node Exporter 1. Node Exporter Scrape Time type: GraphUnit: secondsLabel: Seconds{{collector}} - 各个收集器持续时间 metrics: node_scrape_collector_duration_seconds{instance=~"$node:$port",job=~"$job"} 2. Node Exporter Scrape Success type: Graph

现在慢慢在把prometheus operator的一些概念组织完整. https://github.com/coreos/prometheus-operator/tree/master/contrib/kube-prometheus 这个全家桶是值得关注的,里面的概念和步骤要领会. Node exporter的github地址: https://github.com/prometheus/node_exporter 这里面也提到了用于win的 WMI exporter . 窗口级安装命令: d

  上一篇文章中讲了如何利用Prometheus和Grafana监控SpringBoot应用的JVM信息,这次就来看看如何监控 服务器运行状态,先列出用到的工具: Prometheus node_exporter 0.17 Grafana Grafana Dashboard(8919) Prometheus和Grafana的安装和配置上一篇文章已经讲过,这里主要看下剩下的步骤   一.目标服务器上安装并运行Node Exporter 下载并解压      https://prometheus.i

本文使用的 Prometheus 版本为 2.22.0,node exporter 版本为 1.0.1:部署在 Linux 服务器Prometheus 是开源的监控报警系统和时序列数据库 (TSDB):node exporter 用来监控服务器CPU.内存.磁盘.I/O等信息 一.node exporter node exporter 下载地址:https://prometheus.io/download/#node_exporter,下载 node_exporter-1.0.1.linux-a

Node.js为javascript语言提供了一个在服务端运行的平台,它以其事件驱动,非阻塞I/O机制使得它本身非常适合开发运行在在分布式设备上的I/O密集型应用,分布式应用要求Node.js必须对网络通信支持友好,事实上Node.js也提供了非常强大的网络通信功能,本文就主要探讨如何使用Node.js进行网络编程. 首先,网络编程的概念是"使用套接字来达到进程间通信的目的".通常情况下,我们要使用网络提供的功能,可以有以下几种方式: 1.使用应用软件提供的网络通信功能来获取网络服务,

稳定性: 3 - 稳定 net 模块提供了异步网络封装,它包含了创建服务器/客户端的方法(调用 streams).可以通过调用 require('net') 包含这个模块. net.createServer([options][, connectionListener]) 创建一个 TCP 服务器.参数 connectionListener 自动给 'connection' 事件创建监听器. options 包含有以下默认值: { allowHalfOpen: false, pauseOnCon

在prometheus中负责数据汇报的程序统一叫做exporter; 负责主机信息收集的node_exporter 可以利用prometheus的static_configs来拉取node_exporter的数据: 在prometheus.yml文件的scrape_configs中添加如下配置: - job_name : node static_configs: - targets : ["127.0.0.1:9100"] 远程通过ip访问

server.js var express = require('express') var axios = require('axios') var port = 9000; var app = express(); var allowCrossDomain = function (req, res, next) { res.header('Access-Control-Allow-Origin', '*'); next(); }; app.use(allowCrossDomain); var

0x00 概述 Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案.在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等.最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构. 0x01 监控的目标 在<SRE:Google运维解密>一书中指出,监控系统需要能够有效的支持白盒监控和

Prometheus Prometheus和Grafana组合基本上是监控系统的标配.Prometheus做存储后端,Grafana做分析及可视化界面. 普罗米修斯是开源的系统监控/报警工具库,功能非常全,且拥有活跃的开发者和用户社区.Prometheus通过HTTP定期主动拉取(Pull)的方式获得指标(直接获取或通过gateway推送),在本地存储所有抓取的样本,并对这些数据运行规则,从现有数据聚合和记录新的时间序列,或生成警报. Prometheus原生的可视化界面做得比较原始(主要用于调

安装Prometheus Server Prometheus基于Golang编写,编译后的软件包,不依赖于任何的第三方依赖.用户只需要下载对应平台的二进制包,解压并且添加基本的配置即可正常启动Prometheus Server. 从二进制包安装 对于非Docker用户,可以从https://prometheus.io/download/找到最新版本的Prometheus Sevrer软件包: export VERSION=2.4.3 curl -LO https://github.com/pro

目录 一.Prometheus安装部署 1. 简介 监控的目的 Prometheus的优势 2. Prometheus工作流程: 2.1 服务端 2.2 客户端 2.3 metrics主要数据类型 3. 安装部署Prometheus Server 4. 配置(more) 4.1 配置文件(mroe) 4.2 prometheus.yml的样例 二.使用Node Exporter采集主机运行数据 1. 部署 2. 熟悉Node Exporter监控指标 3. 从Node Exporter收集监控数

在之前的文章中,我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制.作为这一系列的第二篇文章,本文将在第一篇的基础上更进一步,主要探讨如何监视与网络相关的指标,从而识别背压等因素带来的影响,或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在.本文将简要介绍处理背压的手段,而之后的文章将进一步研究网络栈微调的话题.如果你不是很熟悉网络栈的知识,强烈建议先阅读本系列的第一篇文章 <原理解析 | 深入了解 Apache Flink 的网络协议栈>. 监控 网络监控工作中最重要的环节可能就是监控背压了

预置条件 安装kafka.prometheus 使用JMX exporter暴露指标 下载jmx exporter以及配置文件.Jmx exporter中包含了kafka各个组件的指标,如server metrics.producer metrics.consumer metrics等,但这些指标并不是prometheus格式的,因此需要通过重命名方式转变为prometheus格式,重命名规则配置在kafka-2_0_0.yml中. wget https://repo1.maven.org/ma

目录 资源指标: Metrics-Server 资源指标: Metric-Server介绍 Metric-Server部署 下载yaml文件 因为有墙, 所以提前下载image镜像, 当然也可以手动修改yaml相关文件 修改文件, 不然报错 创建Metric-Server 自定义资源指标: Prometheus k8s-prometheus-adapter 项目 Prometheus 在k8s集群中部署Prometheus github地址 需要部署的服务清单 安装部署所有服务及插件 部署kub

Exporter是什么 广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如下所示,Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据: Exporter的来源 从Exporter的来源上来讲,主要分为两类: 社区提供的 Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现,涵盖了从基础设施,中间件以及网络等各个方面的监控功能.这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求.下表列

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an