Prometheus监控docker容器运行状态,我们用到cadvisor服务,cadvisor我们这里也采用docker方式直接运行. 1.下载镜像 [root@prometheus-server ~]# docker pull google/cadvisor 2.运行 cadvisor我们需要运行在docker宿主机上(与node_exporter类似),然后通过HTTP方式供Prometheus获取数据 [root@prometheus-server ~]# docker run \ --

Prometheus监控docker容器运行状态,我们用到cadvisor服务,cadvisor我们这里也采用docker方式直接运行.这里我们可以服务端和客户端都使用cadvisor 客户端 1.下载镜像 [root@localhost opt]# docker pull google/cadvisor 2.运行 [root@localhost opt]# docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:ro \

话不多说上菜: 现在环境是这样: ceph 4台: 192.168.100.21  ceph-node1 192.168.100.22  ceph-node2 192.168.100.23  ceph-node3 192.168.100.25  ceph-node5 #已经部署好一个ceph cluster 集群    四个 osd  三个mon   没有使用块存储所有没有mod 监控服务端一台 192.168.100.26  Grafana  上面都是以容器部署了 Prometheus: Gr

Prometheus 监控Docker服务器及Granfanna可视化 cAdvisor(Container Advisor)用于收集正在运行的容器资源使用和性能信息. 使用Prometheus监控cAdvisor cAdvisor将容器统计信息公开为Prometheus指标. 默认情况下,这些指标在/metrics HTTP端点下提供. 可以通过设置-prometheus_endpoint命令行标志来自定义此端点. 要使用Prometheus监控cAdvisor,只需在Prometheus中配

Prometheus监控Docker Swarm集群(一) cAdvisor简介 为了解决容器的监控问题,Google开发了一款容器监控工具cAdvisor(Container Advisor),它为容器用户提供了对其运行容器的资源使用和性能特征的直观展示. 它是一个运行守护程序,用于收集,聚合,处理和导出有关正在运行的容器的信息. cAdvisor可以对节点机器上的资源及容器进行实时监控和性能数据采集,包括CPU.内存.网络及文件系统使用情况. cAdvisor使用go语言开发,如果想了解更多

Zabbix-(五)监控Docker容器与自定义jvm监控项 一.前言 前文中讲述了Zabbix对服务器硬件方面的监控功能,本文将讲述利用Zabbix监控Docker容器中的Java Web服务,并通过自定义监控项,监控JVM老年代使用情况以及GC信息.Zabbix其实提供了JMX监控,自带了JMX模板能够直接监控JVM信息,本文主要侧重于自定义参数与自定义监控项,关于JMX会在之后的文章中介绍. 准备 Zabbix Server (Zabbix 4.4) (ip:192.168.152.140

我们可以通过Python提供的模块docker来取各个docker容器的监控参数.参考文档:http://docker-py.readthedocs.io/en/stable/containers.html pip install docker #安装docker模块 通过脚本获取各个监控项的值: #!coding=utf- #python2..12测试通过 #监控docker状态脚本,包括内存.cpu和网速 #UserParameter=docker_monitor[*],/usr/bin/p

Grafana是一款开源的分析平台. Grafana allows you to query, visualize, alert on and understand your metrics no matter where they are stored. Create, explore, and share dashboards with your team and foster a data driven culture. 支持的数据源(本文使用Prometheus数据源): 安装 以Con

前言:前段时间在部署zabbix,有个需求就是需要监控容器的状态 也就是cpu 内存 io的占用,于是就自己写了一个脚本,以及模板,在这里分享一下 嘿嘿 : ) 废话我也就不多说,直接开始 首选,zabbix_agentd 配置  vim /usr/local/zabbix/etc/zabbix_agentd.conf UserParameter=docker.discovery,/usr/local/zabbix/script/docker.py UserParameter=docker.[*

1.环境说明 由于最近zabbix进行过一次迁移,所以zabbix-server系列采用docker方式安装,参考zabbix官网:https://github.com/zabbix/zabbix-docker.为适应本地环境和需求,docker-compose.yml文件有改动,具体内容如下: docker-compose.yml文件 version: '3.5' services: zabbix-server: image: zabbix/zabbix-server-mysql:centos

prometheus监控(小试牛刀) 环境:全部服务都是基于docker运行 本文略微草率,好文章在这里,特别好如下: https://www.cnblogs.com/tchua/p/11120228.html 这是个系列文章,值得一看: https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/part-ii-prometheus-jin-jie/exporter/commonly-eporter-usage/use-prometheus-monitor-con

Grafana部署监控docker服务 一.使用InfluxDB+cAdvisor+Grafana配置Docker监控 1.1Docker监控组件 1.2cAdvisor: 1.3Docker监控安装与配置 安装influxDB 运行Grafana可视化平台并与influxDB容器进行互联 二.docker容器监控(cAdvisor+InfluxDB+Grafana) 2.1部署influxDB服务 部署cadvisor服务 布署granafa 三.Prometheus+Grafana部署监控d

Prometheus架构图 常见的镜像 pod 备注 kube-state-metric 用来收集K8S基本状态信息的监控代理 node-exporter 专门用来收集K8S运算节点基础信息,需要部署到所有运算节点 cadivsor 用来监控容器内部使用资源的重要工具 blackbox-exporter 用来帮助你探明你业务容器是否存活 新一代容器云监控平台P+G Exporters(可以自定义开发) HTTP接口定义监控荐和监控项的标签(维度)按一定的数据结构组织监控数据以时间序列被收集 Pr

Prometheus是什么 Prometheus是一套开源监控系统和告警为一体,由go语言(golang)开发,是监控+报警+时间序列数 据库的组合.适合监控docker容器.因为kubernetes(k8s)的流行带动其发展. Prometheus的主要特点 多维度数据模型,由指标名称和键/值对标识的时间序列数据. 作为一个时间序列数据库,其采集的数据会以文件的形式存储在本地中. 灵活的查询语言,PromQL(Prometheus Query Language)函数式查询语言. 不依赖分布式存

目录 1.Prometheus的主要特征及概述 2.普罗米修斯原理架构图 3.下载安装启动Prometheus 4.web客户端操作 5.默认图像 6.目录解释 7.配置文件 8.监控指标 8.1.监控其他机器node_exporter 8.2监控mysql指标mysqld_exporter 8.3监控postgres指标postgres_exporter 8.4监控redis指标redis_exporter 9.监控站点 9.1blackbox_exporter应用场景 9.2下载安装blac

在开源的日志管理方案中,最出名的莫过于 ELK 了.ELK 是三个软件的合称:Elasticsearch.Logstash.Kibana. Elasticsearch一个近乎实时查询的全文搜索引擎.Elasticsearch 的设计目标就是要能够处理和搜索巨量的日志数据. Logstash读取原始日志,并对其进行分析和过滤,然后将其转发给其他组件(比如 Elasticsearch)进行索引或存储.Logstash 支持丰富的 Input 和 Output 类型,能够处理各种应用的日志. Kiba

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_181 我们知道,奉行长期主义的网络公司,势必应在软件开发流程管理体系上具备规范意识,即代码提交有CR(CodeReview),功能测试上自动化,而功能发布讲究三板斧:灰度.监控.止血.灰度属于测试范畴,止血则是亡羊补牢,今天我们来聊聊监控,提起监控,就不得不提在DepOps(自动化运维)领域鼎鼎有名的Prometheus(普罗米修斯),有人说这个开源系统的名字怎么有点如雷贯耳啊,没错,它的名字就是取自从宙斯手中为人类夺回圣火的

一.Docker 监控方式 1.利用docker 的 docker stats API 命令: docker stats [容器ID/容器名称] [root@docker ~]# docker stats --help Usage: docker stats [OPTIONS] [CONTAINER...] Display a live stream of container(s) resource usage statistics -a, --all Show all containers (

当 Docker 部署规模逐步变大后,可视化监控容器环境的性能和健康状态将会变得越来越重要. 在本章中,我们将讨论几个目前比较常用的容器监控工具和方案,为大家构建自己的监控系统提供参考. 首先我们会讨论 Docker 自带的几个监控子命令:ps, top 和 stats.然后是几个功能更强的开源监控工具 sysdig, Weave Scope, cAdvisor 和 Prometheus.最后我们会对这些不同的工具和方案做一个比较. Docker 自带的监控子命令 ps docker conta

Prometheus 是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus 提供了监控数据搜集.存储.处理.可视化和告警一套完整的解决方案. 让我们先来看看 Prometheus 的架构. 架构 Prometheus 架构如下: 官网上的原始架构图比上面这张要复杂一些,为了集中大家的注意力,我只保留了最重要的组件. Prometheus Server Prometheus Server 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用