前言 本文来自Prometheus官网手册1.2.3.4和 Prometheus简介1.2.3.4 记录规则 一.配置规则 Prometheus支持两种类型的规则,这些规则可以定期配置,然后定期评估:记录规则和警报规则. 要在Prometheus中包含规则,请创建包含必要规则语句的文件,并让Prometheus通过Prometheus配置中的rule_files字段加载文件, 规则文件使用YAML. 通过将SIGHUP发送到Prometheus进程,可以在运行时重新加载规则文件. 仅当所有规则文

运行环境: OS:CentOS 6.8 / Python: 2.6.6 / Pip: 7.1.0 / Redis:3.0 / Zabbix:3.0.3 Zabbix官方提供的监控模板. 项目地址:https://github.com/blacked/zbx_redis_template 官方提供Python和Nodejs两种版本的监控脚本,本文使用Python脚本. 运行环境配置: 1. 修改Host文件: [root@localhost /] vim /etc/hosts 添加如下内容: 17

视图层处理http请求用@Controller时,要配合模板的使用,模板类似javaweb中的jsp,但是模板的引擎用的是 thymeleaf ,但是并不推荐. 现在的开发模式都是前后端分离,做后端只需要提供一些rest接口,返回一些json格式给前端,使用模板会给性能带来很大的损耗. 模板的使用: 1.引入spring官方的模板 2.刷新pom包 3.resource 目录下新建一个目录和html文件

npm run dev命令后并不会在dist目录下生成build.js文件,开发环境下build.js是在运行内存中的. 在package.json的scripts属性的dev后面加上--port 8090可以指定监测端口为8090. 通过官方下载下来的,运行npm run dev没问题,但运行npm run bulid却发生问题了.将index.html引用的js文件地址改成相对路径后好了, 但无法显示图片.没办法,自己搭了个express服务器找问题,最后搞清楚了.在npm run dev的

1.生成项目: sencha generate app -s templates/admin-dashboard/ Dashboard ../my-folder 2.修改app.json的output路径,如果不修改,项目发布之后会有些资源路径找不到 "output": {          /*"base": "${ext.dir}/build/examples/admin-dashboard/${build.id}",*/          

1,打开ABP官网下载模板页面 2,根据下图选择对应的选项及输入项目名 注:上图验证码下方的选择框打钩表示下载最新稳定版,不打钩表示下载最新版本(有可能是预览版) 3,解压下载的压缩包 解压之后是个abp版本号命名的文件夹如下图 启动服务端项目步骤如下 1,vs2017打开服务端项目xxx.sln,打开之后右键解决方案还原Nuget包(vs2017打开之后放着会自动还原其他版本有些需要下图的操作) 2,项目打开之后解决方案分层分析定义如下 3.1删除基础层xxx.EntityFrameworkC

使用Prometheus监控Kubernetes集群 监控方面Grafana采用YUM安装通过服务形式运行,部署在Master上,而Prometheus则通过POD运行,Grafana通过使用Prometheus的service地址来获取数据源. Prometheus的配置清单在kubernetes二进制程序包中就有,下载地址, 解压后有一个cluster目录,该目录里面的addons里面有所需要的插件,比如dns.dashboard以及prometheus等. 我用的就是它自带的这个prome

cAdvisor+Prometheus+Grafana监控docker 一.cAdvisor(需要监控的主机都要安装) 官方地址:https://github.com/google/cadvisor CAdvisor是谷歌开发的用于分析运行中容器的资源占用和性能指标的开源工具.CAdvisor是一个运行时的守护进程,负责收集.聚合.处理和输出运行中容器的信息.注意在查找相关资料后发现这是最新版cAdvisor的bug,换成版本为google/cadvisor:v0.24.1 就ok了,映射主机端

原博客的位置: https://blog.csdn.net/shenhonglei1234/article/details/80503353 感谢原作者 这里记录一下自己试验过程中遇到的问题: . 自己查看prometheus 里面的配置文件时 对mount的路径理解不清晰,以为是需要宿主机里面需要有目录才可以, 实际上不需要. 是k8s 将证书和token注入到container 里面去 使之能够与集群交互. 这里自己学习的不系统, 浪费了很多时间. 以为需要生成一个token 挂在进去才可以

什么是TSDB? TSDB(Time Series Database)时序列数据库,我们可以简单的理解为一个优化后用来处理时间序列数据的软件,并且数据中的数组是由时间进行索引的. 时间序列数据库的特点 大部分时间都是写入操作. 写入操作几乎是顺序添加,大多数时候数据到达后都以时间排序. 写操作很少写入很久之前的数据,也很少更新数据.大多数情况在数据被采集到数秒或者数分钟后就会被写入数据库. 删除操作一般为区块删除,选定开始的历史时间并指定后续的区块.很少单独删除某个时间或者分开的随机时间的数据.

一.概述 JMX Exporter https://github.com/prometheus/jmx_exporter 它是Prometheus官方组件,作为一个JAVA Agent来提供本地JVM的metrics,并通过http暴露出来.这也是官方推荐的一种方式,可以获取进程的信息,比如CPU和内存使用情况. Jmx_exporter是以代理的形式收集目标应用的jmx指标,这样做的好处在于无需对目标应用做任何的改动.运行JMX exporter的方式: java XXX -javaagent

目录 一.Grafana安装和启动 二.配置数据源 三.配置dashboard 四.配置grafana告警 一.Grafana安装和启动 Grafana支持查询Prometheus.从Grafana 2.5.0(2015-10-28)开始包含Prometheus的Grafana数据源. [root@prometheus ~]# wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.5.2-1.x86_64.rpm [root@prometheus ~

https://www.terraform.io/ Terraform Use Infrastructure as Code to provision and manage any cloud, infrastructure, or service Terraform:简介 在 DevOps 实践中,基础设施即代码如何落地是一个绕不开的话题.像 Chef,Puppet 等成熟的配置管理工具,都能够满足一定程度的需求,但有没有更友好的工具能够满足我们绝大多数的需求?笔者认为 Terraform 是

一.Grafana (1)安装Grafana的Linux环境 在官网下载windows的Grafana的压缩包到指定目录,解压缩Grafana压缩文件到包含当前Grafana版本的文件夹.将该文件夹解压缩到希望Grafana运行的任何位置.进入conf目录中复制一份sample.ini,并将sample.ini改名为custom.ini,打开文件custom.ini中,找到custom.ini中的http_port,将其取消注释(.ini文件中的注释为 ; )端口号默认为3000. 进入到 bi

什么是Prometheus? Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB).Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本.2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目.Prometheus目前在开源社区相当活跃.Prometheus和Heapster(Heapster是K8

这次就不用 docker 部署服务了,这样大家会更容易接受.欢迎阅读. 引言 Prometheus 是一个监控系统,也是一个时间序列数据库,用Go语言开发的,官方文档.通过从某些特定的目标如主机,Mysql,Redis等,收集带有时间标记的一些指标(metrics),比如服务器内存情况,数据库连接数量等数据,经过一定的处理,按照时间序列顺序进行显示. 你可以配置规则,对这些指标进行处理,当某些指标符合某种规则,会触发报警等.项目地址: https://github.com/prometheus/

实战 Prometheus 搭建监控系统 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud,这是一个在线音乐分享的平台,类似于做视频分享的 YouTube,由于他们在微服务架构的道路上越走越远,出现了成百上千的服务,使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性,于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统.Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud,他也是在 2012

目录 1.Prometheus & Grafana 介绍 2.环境.软件准备 3.Rancher 2.x 应用商店 4.一键式部署 Prometheus 5.验证 Prometheus + Grafana 1.Prometheus & Grafana 介绍 Prometheus 是一套开源的系统监控.报警.时间序列数据库的组合,Prometheus 基本原理是通过 Http 协议周期性抓取被监控组件的状态,而通过 Exporter Http 接口输出这些被监控的组件信息,而且已经有很多 E

简介 Prometheus 最初是 SoundCloud 构建的开源系统监控和报警工具,是一个独立的开源项目,于2016年加入了 CNCF 基金会,作为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目. 特征 ​ Prometheus 相比于其他传统监控工具主要有以下几个特点: ​ 具有由 metric 名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型 ​ 有一个灵活的查询语言 ​ 不依赖分布式存储,只和本地磁盘有关 ​ 通过 HTTP 的服务拉取时间序列数据 ​ 也支持推送的方式来添加时间序列数据

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

一:前言 一个服务上线了后,你想知道这个服务是否可用,需要监控.假如线上出故障了,你要先于顾客感知错误,你需要监控.还有对数据库,服务器的监控,等等各层面的监控. 近年来,微服务架构的流行,服务数越来越多,监控指标变得越来越多,所以监控也变得越来越复杂,需要新的监控系统适应这种变化. 以前我们用zabbix,StatsD监控,但是随着容器化,微服务的流行,我们需要新的监控系统来适应这种变化.于是监控项目Prometheus就应运而生. 二:Prometheus介绍 介绍 网站地址:https:/