open-falcon其他篇 目录: 1.1 openfalcon介绍 1.2 open-falcon架构 1.1 openfalcon介绍返回顶部   openfalcon官网: https://book.open-falcon.org/zh/   1.openfalcon特点 1. 数据采集免配置: 无需预定义agent自动发现.支持plugin.支持主动push 2. 容量水平扩展: 生产环境每秒20多万此数据收集.告警.存储.绘图 3. 告警策略易于管理: 支持策略模板.模板继承和覆盖.

技术背景 在前面一篇博客中我们介绍了在python中自定义异常以及异常的捕获.这里我们要介绍另外一种形式的用户提醒:告警.我们这里就不给出一些过于官方或者技术的定义了,在实际项目中的使用场景主要有这么一点区别:异常信息表示程序中的某一个步骤输入不正确而导致没办法继续往下执行,但是用户自己可以选择抑制这些异常信息继续往下执行.也就是说,能否继续执行的决定权在用户手里,而我们的程序后端给出的建议是终止运行.告警信息与异常信息的最大区别就在于,我们在程序后端就判定这个问题并不影响程序的执行,我们只播报

针对 open-falcon 与 nightingale 的调研 一.open-falcon 1.1 组件介绍 1.1.1 agent > agent用于采集机器负载监控指标,比如cpu.idle.load.1min.disk.io.util等等,每隔60秒push给Transfer.agent与Transfer建立了长连接,数据发送速度比较快,agent提供了一个http接口/v1/push用于接收用户手工push的一些数据,然后通过长连接迅速转发给Transfer. > agent需要部署

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

1. 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

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

上一篇:二进制安装Prometheus  下面准备在监控的流程中呈现到告警到企微 查看企业ID,用于后续配置文件 四.安装Alertmanager1.准备安装的包 --选择上面链接给的Linux的tar包 alertmanager-0.22.2.linux-amd64.tar.gz wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.22.2/alertmanager-0.22.2.linux-amd64.ta

prometheus 告警 prometheus 通过alertmanager进行告警 实现监控告警的步骤: 在prometheus中定义告警规则rule_files alertmanager配置告警告警动作,分组,抑制,静默等功能 alertmanager安装route定义的规则向终端:邮箱,企业微信等发生告警信息 监控服务端主机下载安装alertmanager alertmanager可以和prometheus主机安装在一起,也可以独立部署在一台主机.这里部署在一台主机 [root@loca

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

MonitoredItem 每个监控项均指明了要监控的项目(item)和用来发送通知的订阅. item可以是一个节点的属性(node attribute). MonitorItem可以监控一个属性,一个变量或者一个事件 可以通过MonitorItem定义的过滤器(fiter),来决定是否产生一个通知 Queue attribute定义了可以被缓存的通知数量,可以通过配置策略决定丢弃新消息还是最老的消息 Triggering model MonitoredItem服务允许某item只有在关联Ite

18 复制 18 复制 18.1 复制配置 18.1.1 基于Binary Log的数据库复制配置 18.1.2 配置基于Binary log的复制 18.1.2.1 设置复制master的配置 18.1.2.2 创建复制要用的用户 18.1.2.3 获取复制Binary Log坐标 18.1.2.4 选择同步数据快照的方法 18.1.2.5配置Slave 18.1.2.6 为复制环境增加一个slave 18.1.3 基于全局事务标示符的复制 18.1.3.1 GTID概述 18.1.3.2 使

0. 背景 0.1 为什么要有 Ceilometer? 通常云,特别是公有云在计费方面有三个层次: 计量 (Metering): 收集资源的使用数据,其数据信息主要包括:使用对象(what), 使用者(who), 使用时间(when)和 用量(how much). 计费 (Rating):将资源使用数据按照商务规则转化为可计费项目并计算费用 结算 (Billing):收钱开票 Ceilometer 的目标是 计量 Metering 方面,为上层的计费.结算或者监控应用提供统一的资源使用数据收集功

参考https://book.open-falcon.org/zh_0_2/quick_install/prepare.html一.安装后端1.环境准备yum -y install redisyum install golang -y ##需要epel源配置环境变量(/etc/profile)export GOROOT=/usr/lib/golangexport GOPATH=/home配置mysqlyum install -y mysql-server/etc/init.d/mysqld st

https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404296528549285581 前言 前几月经常看到有 MySQL 到底能不能放到 Docker 里跑的各种讨论.这样做是错的!这样做是对的!说错的理由也说了一大堆,说对的思想也很明确.大家都有道理.但是我本人觉得这样的讨论落地意义不大.因为对与错还是要实践来得出的. 所以同程旅游也很早开始了 MySQL 的 Docker 化实践,到目前已经有超一千多个 MySQL 实例在 Docker 平台安全稳定地跑着

一 前期准备 节点 IP 备注 falcon 私网:172.24.10.95 临时公网:120.132.23.107 Open-Falcon服务端 node01 172.24.10.216 被监控端 安装git等依赖:yum -y install git telnet NTP配置: SELinux及防火墙关闭. 提示:对于任何时序性要求高的服务,都建议部署NTP服务. Open-Falcon,为前后端分离的架构,包含backend 和 frontend两部分: 安装后端 安装前端 二 基础环境

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

Guarded Suspension模式的架构 核心是一个受保护方法(Guarded Method).该方法需要执行其所要真正执行的操作时需要满足特定的条件(Predicate,以下称之为保护条件).当该条件不满足时,执行受保护方法的线程会被挂起进入等待状态,直到该条件满足时该线程才会继续运行.此时,受保护方法才会正在执行其所要执行的操作(目标操作).GuardedObject:包含受保护方法的对象.主要方法和职责如下:-guardedMethod:受保护方法.-stateChanged:改变G

前面几个篇幅,我们介绍了alertmanger报警配置,在实际运维过程中,我们都会遇到,报警的重复发送,以及报警信息关联性报警.接下来我们就介绍下通过alertmanger对告警信息的收敛.一.告警分组(Grouping)1.1 定义三个报警规则: 文中为了实验验证,告警值设置比较小,实际生产中,应该跟据业务的实际使用场景,来确定合理的告警值 [root@prometheus-server ~]# vim /etc/prometheus/rules/node_alerts.yml groups:

阿里云容器服务Kubernetes(简称ACK)支持一键部署Istio,可以参考文档在ACK上部署使用Isito.Istio on ACK提供了丰富的监控能力,为网格中的服务收集遥测数据,其中Mixer是负责提供策略控制和遥测收集的Istio组件.使用Prometheus进行监控是Istio提供的监控能力之一. 告警能力在Prometheus的架构中被划分成两个独立的部分:Prometheus负责产生告警,而Alertmanager负责告警产生后的后续处理.如下所示,通过在Prometheus中

目的:给我们项目的微服务应用都加上监控告警.在这之前你需要将 Spring Boot Actuator引入 本章主要介绍 如何集成监控告警系统Prometheus 和图形化界面Grafana 如何自定义监控指标 Prometheus 如何集成 Alertmanager 进行告警 基本概念  Prometheus Prometheus 中文名称为普罗米修斯,受启发于Google 的Brogmon 监控系统,从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud 以开源软件的形式进行研发,20