部署elasticsearch集群,配置文件可"浓缩"为以下: cluster.name: es_cluster node.name: node1 path.data: /app/data/elasticsearch path.logs: /app/logs/elasticsearch network.host: 192.168.x.x http.port: 9200 transport.tcp.port: 9201 discovery.zen.ping.unicast.hosts:

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.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

0x00 概述 Grafana 是一个开源的,可以用于大规模指标数据的可视化项目,甚至还能对指标进行报警.基于友好的 Apache License 2.0 开源协议,目前是prometheus监控展示的首选.优点如下: 1.使用: 配置方便:支持Dashboard.Panel.Row等组合,且支持折线图.柱状图等多种图例 图表漂亮:可以选择暗黑系或纯白系,你也可以自己定义颜色 模板很多:grafana模板很活跃,有很多用户贡献的面板,直接导入就能用 支持多种数据源:grafana作为展示面板,支

关于Prometheus Prometheus是一套开源的监控系统,它将所有信息都存储为时间序列数据:因此实现一种Profiling监控方式,实时分析系统运行的状态.执行时间.调用次数等,以找到系统的热点,为性能优化提供依据. 监控方式 程序代码收集运行数据写入到redis,通过API接口开放给Prometheus,Prometheus定时去抓取接口上的数据,形成时间系数据存入到本地.同时通过promql与开放接口可视化数据到前端.   一.采集运行数据写入到redis 在采集数据之前,先要明白

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SpringCloud使用Prometheus,基于Eureka服务发现. 1.Prometheus介绍 在之前写过两篇有关Prometheus使用的文章,如下: <SpringBoot使用prometheus监控> <SpringBoot使用SOFA-Lookout监控> 但是如果使用微服务的话,一个服务一个服务的配置似乎太麻烦,Prometheus提供了很多服务发现的机制去统一配置服务,具体可以查看官网介绍:https://prometheus.io/docs/prom

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

Prometheus 监控Haproxy 普罗米修斯是一个完整的监控和趋势系统,包括基于时间序列数据的内置和主动刮削,存储,查询,绘图和警报,以下使用Prometheus+grafana对Haproxy进行监控,关于prometheus和Haproxy安装不再赘述. 客户端安装 安装Haproxy_exporter https://github.com/prometheus/haproxy_exporter/releases/download/v0.9.0/haproxy_exporter-0.

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?

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

最近学习K8S和基于容器的监控,发现了如下的教程质量不错,记录下来以备参考 1. K8S最佳实战(包括了K8S的Prometheus监控和EFK日志搜集) https://jimmysong.io/kubernetes-handbook/practice/ 2. Prometheus-book https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/ 3.  Prometheus实战 https://songjiayang.gitbooks.io/prometh

0x00 Prometheus容器监控解决方案 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.它是一个独立的开放源码项目,并且独立于任何公司.不同于传统的运维监控工具,Prometheus是面向容器和微服务的监控系统,采用基于时间序列的存储方式,监控采集更加精确,监控频率更高,和容器和微服务兼容性更好.随着目前容器和微服务的使用日趋广泛,Prometheus的应用范围将会越来越广. 0x01 Prometheus架构 Prometheus是面

skipper 是支持prometheus监控的,只是没有启用,需要添加参数 -enable-prometheus-metrics 测试使用的是一个简单nginx web ,同时使用docker-compose 运行 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: skipper: image: dalongrong/skipper:latest ports: - "9090:9090" - "9911:9911

一般,我们从网上看到的帖子和资料, 都是用prometheus监控k8s的各项资源, 如api server, namespace, pod, node等. 那如果是自己的业务pod上的自定义metrics呢? 比如,一个业务pod开放了/xxx/metrics, 那么,如果用prometheus来抓取呢? 这里,我们就会用到kubernetes-pods这样一个job. 然后,在业务的deployment中,加annotation来配合抓取配置. 如下: prometheus-configma

本文建立在你已经会安装prometheus服务的基础之上,如果你还不会安装,请参考:prometheus多维度监控容器 如果你还没有安装库k8s集群,情参考: 从零开始搭建基于calico的kubenetes 前言 kubernetes显然已成为各大公司亲睐的容器编排工具,各种私有云公有云平台基于它构建,那么,我们怎么监控集群中的所有容器呢?目前有三套方案: heapster+influxDB heapster为k8s而生,它从apiserver获取节点信息,每个节点kubelet内含了cAdv

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

通过之前的文章我们使用Prometheus监控了应用服务器node_exporter,数据库mysqld_exporter,今天我们来监控一下你的应用.(本文以SpringBoot 2.1.9.RELEASE 作为监控目标) 编码 添加依赖 使用Prometheus监控SpringBoot应用只需要在pom文件添加如下两个依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId

一.安装wmi-exporter 首先在需要监控的Windows机器上安装wmi_exporter.wmi_exporter下载地址:https://github.com/martinlindhe/wmi_exporter/releases 下载后,双击即可完成安装. 完成安装后,会自动创建一个开机自启的服务 验证服务是否启动,默认wmi-exporter端口为9182 浏览器访问  http://192.168.56.1:9182/metrics  (Windows系统IP地址:9182端口)