首先我们监控服务需要知道prometheus-operator是如何去工作的,才好去写相关的yaml配置,这里我划分成了5个部分,如果容器服务本身就以k8s来编排的,那就只需要三步,这里因为我的rabbitmq是部署在外面所以需要5步,它们分别是: 1.创建 Endpoints  # 将外部服务映射进来 2.创建 Service   # 创建servicName,嫌麻烦也可以不写,这里1,2步只是为了隐藏真实的地址 3.创建采集工具使用deploy部署 4.创建采集工具Service ##clu

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 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

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

配置RabbitMQ集群 官方文档:https://www.rabbitmq.com/prometheus.html#quick-start 官方github地址:https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server # 获取集群名称 rabbitmq-diagnostics -q cluster_status # 设置集群名称 rabbitmqctl -q set_cluster_name myrabbitmq # 启用插件 rabbitmq-plugins

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

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

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

目录 1.Prometheus概述 2.Prometheus部署 2.1.创建名称空间prom 2.2.部署node_exporter 2.3.部署prometheus-server 2.4.部署kube-sate-metrics 2.5.制作证书 2.6.部署k8s-prometheus-adapter 3.Grafana数据展示 1.Prometheus概述 除了前面的资源指标(如CPU.内存)以外,用户或管理员需要了解更多的指标数据,比如Kubernetes指标.容器指标.节点资源指标以及

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

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/Cujn6_4w8ZcXCOWpoAStvQ 一.Kubernetes 容器监控的标配—Prometheus 1.简介 Prometheus 是由 SoundCloud 开发的开源监控告警系统并且带时序数据库,基于 Go 语言,是 Google BorgMon 监控系统的开源版本.2016 年,由 Google 发起的 Linux 基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation,CNCF)将

Prometheus作为一套完整的开源监控接近方案,因为其诸多强大的特性以及生态的开放性,俨然已经成为了监控领域的事实标准并在全球范围内得到了广泛的部署应用.那么应该如何利用Prometheus对我们的应用形成有效的监控呢?事实上,作为应用我们仅仅需要以符合Prometheus标准的方式暴露监控数据即可,后续对于监控数据的采集,处理,保存都将由Prometheus自动完成. 一般来说,Prometheus监控对象有两种:如果用户对应用的代码有定制化能力,Prometheus提供了各种语言的SDK

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

Eeporter是什么及来源? 是什么? 广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如下所示,Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据: 来源有哪些? 社区提供的 Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现,涵盖了从基础设施,中间件以及网络等各个方面的监控功能.这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求.下表列举一些社区中常用的Exporter: 范

本章节主要涵盖了Alertmanager的工作机制与配置文件的比较详细的知识内容,由浅入深的给大家讲解. 警报一直是整个监控系统中的重要组成部分,Prometheus监控系统中,采集与警报是分离的.警报规则在 Prometheus 定义,警报规则触发以后,才会将信息转发到给独立的组件 Alertmanager ,经过 Alertmanager r对警报的信息处理后,最终通过接收器发送给指定用户,另外在 Alertmanager 中没有通知组的概念,只能自己对软件重新Coding,或者使用第三方插

目录 容器监控与报警 Prometheus prometheus简介 prometheus系统架构 prometheus 安装方式 容器方式安装prometheus operator部署 克隆项目 创建账号规则 创建prometheus 设置端口转发 基于NodePort暴露服务 二进制方式安装 解压二进制压缩包文件 prometheus目录创建软链接 创建prometheus启动脚本 启动prometheus服务 访问prometheus web界面 node exporter 二进制方式安装

Prometheus作为一套完整的开源监控接近方案,因为其诸多强大的特性以及生态的开放性,俨然已经成为了监控领域的事实标准并在全球范围内得到了广泛的部署应用.那么应该如何利用Prometheus对我们的应用形成有效的监控呢?事实上,作为应用我们仅仅需要以符合Prometheus标准的方式暴露监控数据即可,后续对于监控数据的采集,处理,保存都将由Prometheus自动完成. 一般来说,Prometheus监控对象有两种:如果用户对应用的代码有定制化能力,Prometheus提供了各种语言的SDK

转载自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1486483 文章目录1.Prometheus & AlertManager 介绍2.环境.软件准备3.启动并配置 Prometheus3.1.Docker 启动 Prometheus3.2.Docker 启动 node-exporter3.3.Prometheus 配置 node-exproter4.启动并配置 AlertManager4.1.AlertManager 配置邮件告警4.2.Prom

转载自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1508319 文章目录1.Micrometer 介绍2.环境.软件准备3.Spring Boot 工程集成 Micrometer4.配置 Prometheus 监控应用指标5.配置 Grafana Dashboard 展示监控项6.自定义监控指标并展示到 Grafana6.1.监控某几个 API 请求次数6.2.监控所有 API 请求次数6.3.监控实时在线人数 1.Micrometer 介绍 Mi