一.node-exporter配置textfile收集器 textfile收集器作用: 运行暴露自定义指标.例如,需要在某个被监控节点上添加一个地理位置的指标. node-exporter会自动启动textfile收集器,只需要指定textfile收集器指标所在的目录即可.使用--collector.textfile.directory指定 如下,定义了一个metadata,里面包含两个标签,一个是role,一个是datacenter(nj南京).最后,指标的值为1,因为它不是计数型.测量型或计

使用 Kubernetes 进行容器编排的主要优点之一是,它可以非常轻松地对我们的应用程序进行水平扩展.Pod 水平自动缩放(HPA)可以根据 CPU 和内存使用量来扩展应用,前面讲解的 HPA 章节 我们只演示了基于 CPU 的自动缩放,在更复杂的情况下,我们可能还需要基于内存或者基于某些自定义的指标来进行扩缩容. HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源,在当前稳定版本 autoscaling/v1 中只支持基于 CP

ES监控方案 本文主要讲述使用 Prometheus监控ES,梳理核心监控指标并构建 Dashboard ,当集群有异常或者节点发生故障时,可以根据性能图表以高效率的方式进行问题诊断,再对核心指标筛选添加告警. 根据<How to monitor Elasticsearch performance>一文中的介绍: Elasticsearch本身提供了大量的指标,可以帮助我们进行故障预检,并在遇到诸如节点不可用.JVM OutOfMemoryError和垃圾回收时间过长等问题时采取必要措施. 通

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

Grafana Mimir:支持乱序的指标采集 译自:New in Grafana Mimir: Introducing out-of-order sample ingestion 很早之前在使用thanos和多实例的Prometheus时经常会在thanos日志中看到时序数据乱序的问题.当时唯一的办法就是从对象存储中手动删除这部分数据,非常不方便.Grafana Mimir中对乱序数据的支持是一个很大的改进. 传统的Prometheus TSDB仅支持接收1小时内的有序采样,然后丢弃其他样本.

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

一.介绍 用于从系统和服务收集指标.从 CPU 到内存,从 Redis 到 Nginx,Metricbeat 能够以一种轻量型的方式,输送各种系统和服务统计数据. 1.系统级监控,更简洁(轻量型指标采集器) 将 Metricbeat 部署到您所有的 Linux.Windows 和 Mac 主机,并将它连接到 Elasticsearch 就大功告成啦:您可以获取系统级的 CPU 使用率.内存.文件系统.磁盘 IO 和网络 IO 统计数据,以及获得如同系统上 top 命令类似的各个进程的统计数据.

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基于prometheus的微服务指标监控 服务上线后我们往往需要对服务进行监控,以便能及早发现问题并做针对性的优化,监控又可分为多种形式,比如日志监控,调用链监控,指标监控等等.而通过指标监控能清晰的观察出服务指标的变化趋势,了解服务的运行状态,对于保证服务稳定起着非常重要的作用 prometheus是一个开源的系统监控和告警工具,支持强大的查询语言PromQL允许用户实时选择和汇聚时间序列数据,时间序列数据是服务端通过HTTP协议主动拉取获得,也可以通过中间网关来推送时间序列数据,可以通过静态

作者| 姜闻名 来源|尔达 Erda 公众号 ​ 导读:为了让大家更好的了解 MSP 中 APM 系统的设计实现,我们决定编写一个<详聊微服务观测>系列文章,深入 APM 系统的产品.架构设计和基础技术.本文为该系列文章的第三篇,将主要对 Telegraf 数据处理链路的实现原理以及插件实现方式进行介绍. <详聊微服务观测>系列文章: <从监控到可观测性,我们最终要走向哪里?> <上手后才知道,这套仪表盘系统用起来是真的爽!> <一文搞懂指标采集利器

Prometheus 配置采集目标 1.根据配置的任务(job)以http/s周期性的收刮(scrape/pull)2.指定目标(target)上的指标(metric).目标(target)3.可以以静态方式或者自动发现方式指定.Prometheus将收刮(scrape)的指标(metric)保存在本地或者远程存储上. 使用scrape_configs定义采集目标配置一系列的目标,以及如何抓取它们的参数.一般情况下,每个scrape_config对应单个Job.目标可以在scrape_confi

本文来自Rancher Labs 在过去的文章中,我们花了相当大的篇幅来聊关于监控的话题.这是因为当你正在管理Kubernetes集群时,一切都会以极快的速度发生变化.因此有一个工具来监控集群的健康状态和资源指标极为重要. 在Rancher 2.5中,我们引入了基于Prometheus Operator的新版监控,它可以提供Prometheus以及相关监控组件的原生Kubernetes部署和管理.Prometheus Operator可以让你监控集群节点.Kubernetes组件和应用程序工作负

Documentation   Information   Commands/Modules   CheckDisk   CheckFileSize   CheckDriveSize   CheckFile   CheckEventLog   CheckSystem   CheckCPU   CheckUpTime   CheckServiceState   CheckProcState   CheckMem   CheckCounter   CheckHelpers   CheckAlways

系统基本信息 Linux Servers: Exporter https://github.com/prometheus/node_exporter Dashboard https://grafana.com/grafana/dashboards/1860 Windows Servers: Exporter https://github.com/prometheus-community/windows_exporter Dashboard https://grafana.com/grafana/

一.概述 1.上集中我们说到,官方文档提示说从k8s 1.11版本开始,将监控体系指标数据获取机制移向新一代的监控模型.也就意味着对于我们的k8s来讲现在应该有这样两种资源指标被使用.一种是资源指标,另一种是自定义指标.意思是说HeapSter提供了指标数据的收集,存储和监控的基本功能.并支持多个数据接收器.比如influxdb来存储指标数据,而后每个存储后端的代码本身都驻留在HeapSter仓库中.意思是HeapSter为了能够支持各种各样的存储后端他就不得不去适配驱动每一个存储后端,这其中包

文章转载自:https://www.qikqiak.com/post/k8s-hpa-usage/ Kubernetes 提供了这样的一个资源对象:Horizontal Pod Autoscaling(Pod 水平自动伸缩),简称HPA,HPA 通过监控分析一些控制器控制的所有 Pod 的负载变化情况来确定是否需要调整 Pod 的副本数量,这是 HPA 最基本的原理: 我们可以简单的通过 kubectl autoscale 命令来创建一个 HPA 资源对象,HPA Controller默认30s

原文链接:https://fuckcloudnative.io/posts/monitoring-calico-with-prometheus-operator/ Calico 中最核心的组件就是 Felix,它负责设置路由表和 ACL 规则等,以便为该主机上的 endpoints 资源正常运行提供所需的网络连接.同时它还负责提供有关网络健康状况的数据(例如,报告配置其主机时发生的错误和问题),这些数据会被写入 etcd,以使其对网络中的其他组件和操作人员可见. 由此可见,对于我们的监控来说,监

Windows性能计数器(Performance Counter)是Windows提供的一种系统功能,它能实时采集.分析系统内的应用程序.服务.驱动程序等的性能数据,以此来分析系统的瓶颈.监控组件的表现,最终帮助用户对系统进行合理调优.市面上采集Windows性能计数器指标的产品参差不齐,尤其在处理某类应用程序有多个进程实例时,采集的数据更是差强人意.所幸微软为码农精心准备了获得性能计数器指标的接口,用于灵活获得相关性能计数器指标值,但进程级别Windows性能计数器指标的采集监控,并没有想象的

本篇文章为系列文章,未读前几集的同学请猛戳这里: Spring Cloud 系列之 Sleuth 链路追踪(一) Spring Cloud 系列之 Sleuth 链路追踪(二) 本篇文章讲解 Sleuth 如何使用 Elasticsearch.Logstash.Kibana 分析追踪数据. 使用 ELK 分析追踪数据 点击链接观看:ELK 环境准备视频(获取更多请关注公众号「哈喽沃德先生」) ELK 是 elastic 公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案,是三个产品的首字母缩写,分别

一.Kafka应用 本文主要总结当Kafka集群流量达到 万亿级记录/天或者十万亿级记录/天  甚至更高后,我们需要具备哪些能力才能保障集群高可用.高可靠.高性能.高吞吐.安全的运行. 这里总结内容主要针对Kafka2.1.1版本,包括集群版本升级.数据迁移.流量限制.监控告警.负载均衡.集群扩/缩容.资源隔离.集群容灾.集群安全.性能优化.平台化.开源版本缺陷.社区动态等方面.本文主要是介绍核心脉络,不做过多细节讲解.下面我们先来看看Kafka作为数据中枢的一些核心应用场景. 下图展示了一些主