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

一.Prometheus介绍之前已经详细介绍了Kubernetes集群部署篇,今天这里重点说下Kubernetes监控方案-Prometheus+Grafana.Prometheus(普罗米修斯)是一个开源系统监控和警报工具,最初是在SoundCloud建立的.自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了普罗米修斯,该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区.它现在是一个独立的开放源码项目,并且独立于任何公司,为了强调该点并澄清项目的治理结构,Prometheus在2016年加入了云计算基金会,成

上一节介绍了pushgateway的作用.优劣以及部署使用,本机通过几个实例来重温一下自定义监控指标是如何使用的. 一.监控容器启动时间(shell) 使用prometheus已经两个月了,但从未找到容器运行时间的指标(有一个类似的指标是容器创建时间).学会自定义监控指标后,第一个实例就应该来搞定它. 前提条件是,部署好pushagateway! 在被监控机器上(linux),创建以下脚本 #!/bin/bash allname=`docker ps --format "{{.Names}}&q

grafana结合prometheus提供了大量的模板,虽然这些模板几乎监控到了常见的监控指标,但是有些特殊的指标还是没能提供(也可能是我没找到指标名称).受zabbix的影响,自然而然想到了自定义监控项,promethues同样也支持. 一.简介 Pushgateway是prometheus的一个重要组件,利用该组件可以实现自动以监控指标,从字面意思来看,该部件不是将数据push到prometheus,而是作为一个中间组件收集外部push来的数据指标,prometheus会定时从pushgat

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

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

本文介绍SpringBoot如何使用Prometheus配合Grafana监控. 1.关于Prometheus Prometheus是一个根据应用的metrics来进行监控的开源工具.相信很多工程都在使用它来进行监控,有关详细介绍可以查看官网:https://prometheus.io/docs/introduction/overview/. 2.有关Grafana Grafana是一个开源监控利器,如图所示. 从图中就可以看出来,使用Grafana监控很高大上,提供了很多可视化的图标. 官网地

一.背景 在平时开发过程当中需要针对 MySQL 数据库进行监控,这里我们可以使用 Grafana 和 Prometheus 来实现监控功能.Grafana 是一款功能强大的仪表盘面板,支持多种数据源,可以自定义图表进行监控.而 Prometheus 就是 Grafana 支持的数据源之一,Prometheus 负责采集需要监控的数据,然后通过 Grafana 展示出来. Prometheus 拥有多种 Exporter 进行监控数据的导出,这里我们使用的是 Mysql Exporter 来进行

官方文档 Prometheus基础文档 从零开始:Prometheus 进阶之路:Prometheus —— 技巧篇 进阶之路:Prometheus —— 理解篇 prometheus的数据类型介绍 Prometheus 查询语言 Prometheus 函数 Prometheus的架构及持久化 基于Prometheus的数据库监控 Prometheus源码分析(三)Prometheus常用服务架构 如何以优雅的姿势监控kubernetes grafana----alert 简介 TSDB是什么?

效果图 部署环境 服务器名称 IP地址 部署业务 备注 部署agent sht-sgmhadoopcm-01 172.16.101.54 PostgreSQL 监控服务器.被监控服务器 node_exporter postgres_exporter sht-sgmhadoopdn-03 172.16.101.60 PostgreSQL 被监控服务器 node_exporter postgres_exporter sht-sgmhadoopdn-04 172.16.101.66 PostgreSQ

0x00 概述 Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL,允许用户实时选择和汇聚时间序列数据.表达式的结果可以在浏览器中显示为图形,也可以显示为表格数据,或者由外部系统通过 HTTP API 调用. 0x01 表达式语言数据类型 在 Prometheus 的表达式语言中,表达式或子表达式包括以下四种类型之一: 瞬时向量(Instant vector) - 一组时间序列,每个时间序列包含单个样本,它们共享相同的时间戳.也就是说,表达式的返回值中只会包含该时间序列中的最新的一个样

0x00 概述 有时候对于一个公司,k8s集群或是所谓的caas只是整个技术体系的一部分,往往这个时候监控系统不仅仅要k8s集群以及k8s中部署的应用,而且要监控传统部署的项目.也就是说整个监控系统不是部署在k8s cluster中.非in-cluster的prometheus怎么监控k8s是今天需要讨论的问题.在上一篇文章解读了prometheus提供的监控k8s的配置文件,我们知道主要是采集node,cadvisor,service,endpoint,ingress和pod 6个方面.集群外

0x00 概述 Prometheus 是一个开源监控系统,它本身已经成为了云原生中指标监控的事实标准,几乎所有 k8s 的核心组件以及其它云原生系统都以 Prometheus 的指标格式输出自己的运行时监控信息.我在工作中也比较深入地使用过 Prometheus,最大的感受就是它非常容易维护,突出一个简单省心成本低.当然,这当中也免不了踩过一些坑,下面就总结一下. # 假如你没有用过 Prometheus,建议先看一遍 官方文档 0x01 接受准确性与可靠性的权衡 Prometheus 作为一个

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

0x00 概述 视频讲解通过链接网易云课堂·IT技术快速入门学院进入,更多关于Prometheus的文章. Prometheus是最近几年开始流行的一个新兴监控告警工具,特别是kubernetes的流行带动了prometheus的应用. Prometheus是一套完整的监控告警系统: Prometheus的主要特点有: 1. a multi-dimensional data model with time series data identified by metric name and key

前言 Prometheus社区提供了大量的官方以及第三方Exporters,可以满足Prometheus的采纳者快速实现对关键业务,以及基础设施的监控需求. 如上所示,一个简单的应用以及环境架构.一般而言,我们通常会从几个层面进行监控指标的采集: 入口网关:这里可以是Nginx/HaProxy这一类的负载均衡器,也可以是注入Spring Cloud Zuul这一类框架提供的微服务入口.一般来说我们需要对所有Http Request相关的指标数据进行采集.如请求地址,Http Method,返回状

由于容器化和微服务的大力发展,Kubernetes基本已经统一了容器管理方案,当我们使用Kubernetes来进行容器化管理的时候,全面监控Kubernetes也就成了我们第一个需要探索的问题.我们需要监控kubernetes的ingress.service.deployment.pod......等等服务,以达到随时掌握Kubernetes集群的内部状况. 此文章是Prometheus监控系列的第一篇,目的也很明确,旨在于寻找一套能够胜任kubernetes集群监控的架构. k8s监控方案调研

1.集群监控 集群监控主要包括两个方面的内容,分别是集群健康情况和集群的运行状态. 集群健康状态可以通过以下api获取: http://ip:9200/_cluster/health?pretty 关键指标说明: status: #集群状态,分为green.yellow和red. number_of_nodes/number_of_data_nodes: #集群的节点数和数据节点数. active_primary_shards: #集群中所有活跃的主分片数. active_shards: #集群

Prometheus监控(二) 数据类型 Counter(计数器类型) Counter类型的指标的工作方式和计数器一样,只增不减(除非系统发生了重置),Counter一般用于累计值. Gauges(仪表盘类型) Gauges是可增可减的指标类,可以用于反应当前应用的状态.比如在监控主机时,可用内存大小. Histograms(直方图类型) 主要用于表示一段时间范围内对数据进行采样(通常是请求持续时间或响应大小),并能够对其指定区间以及总数进行统计,代表的是⼀种近似的百分⽐估算数值.举例说明: 如

概述 HikariCP提供了一些监控指标,他的监控指标都是基于MicroMeter提供出来的,然后支持Prometheus和Dropwizard.本次我们将讨论一下HikariCp的监控指标有哪些,为什么提供这些指标,以及咱们如何去做监控. 监控指标 就像com.zaxxer.hikari.metrics.PoolStats提供的那样,几个重要的指标都存储在poolState中. totalConnections 总连接数,包括空闲的连接和使用中的连接. idleConnections 空闲连接