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

1.创建项目 pom.xml引入相关依赖 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd&qu

Prometheus自定义监控内容 一.io.micrometer的使用 1.1 Counter 1.2 Gauge 1.3 Timer 1.4 Summary 二.扩展 相关内容原文地址: 博客园:Throwable:基于Prometheus搭建SpringCloud全方位立体监控体系 一.io.micrometer的使用 在SpringBoot2.X中,spring-boot-starter-actuator引入了io.micrometer,对1.X中的metrics进行了重构,主要特点是支

prometheus 编写告警规则 将自定义的告警规则写到独立的文件中,prometheus.yml中引用如下: rule_files: - "rules/*.yml" [root@localhost prome]# mkdir /usr/local/prome/rules 编辑一个新的名为node-server.yml文件 vim node-server.yml groups: # 告警分组 - name: Node-server.rules # 组名称 rules: #告警规则 -

Prometheus中包含了很多收集指标,那么我们怎来在Grafana中来使用呢? 接下来我们还是以之前自定义的来演示如图:我们在Prometheus中已经可以看到这个之前我们自定义的类型了 关于Grafana的部署前面的文章已经介绍过了,这里就不继续介绍了,这里新建一个面板 添加图表 创建好后会默认添加一个图标,这里我们选择编辑 接下来选择数据源名称,前面的章节已经介绍过了 如下图输入我们自定义的指标,其实这里都是智能检索的,都有提示的,我们选这这个之前定义好的 然后统计图就已经有了如图: 这

Prometheus Operator默认的监控指标并不能完全满足实际的监控需求,这时候就需要我们自己根据业务添加自定义监控.添加一个自定义监控的步骤如下: 1.创建一个ServiceMonitor对象,用于Prometheus添加监控项 2.为ServiceMonitor对象关联metrics数据接口的Service对象 3.确保Services对象可以正确获取到metrics数据 下面本文将以如何添加redis监控为例 部署redis k8s-redis-and-exporter-deplo

文章来源于本人的印象笔记,如出现格式问题可访问该链接查看原文 部署canal的prometheus监控到k8s中 1.grafana的docker部署方式:https://grafana.com/grafana/download?platform=docker 2.prometheus的docker部署方式: https://github.com/prometheus/prometheus 有了现成的docker镜像后,直接部署即可: k8s中部署prometheus yml编排文件如下: --

自己写代码来定义一个metrics,然后让prmetheus收走,在grafana里面定义一个panel并展示出来. prometheus的四种metrics指标.虽然所有的metrics都是数字,但是数字和数字之间还不一样. counter:比如说请求的总量,cpu的使用时间 Gauge:统计的数,是可增加也可以减少的,比如说当前业务使用的内存的大小.垃圾回收后,内存就会减少. Hostogram:用来做数据分布统计,比如说请求的响应时间来举例子,某个应用收了100个请求,在这100个请求里面

最近一直在折腾时序类型的数据库,经过一段时间项目应用,觉得十分不错.而Prometheus又是刚刚推出不久的开源方案,中文资料较少,所以打算写一系列应用的实践过程分享一下. Prometheus 是什么? Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的.随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社会也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作.google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相

一.介绍Prometheus Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的.随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社会也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作.Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus.现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控. Prometheus基本原理是通过HTT

Prometheus Operator 监控Kubernetes 1. Prometheus的基本架构 ​ Prometheus是一个开源的完整监控解决方案,涵盖数据采集.查询.告警.展示整个监控流程,下图是Prometheus的架构图: 官方文档:https://prometheus.io/docs/introduction/overview/ 2. 组件说明 Prometheus生态系统由多个组件组成.其中许多组件都是可选的 Promethus  server 必须安装,本质是一个时序数据库

主机数据收集 主机数据的采集是集群监控的基础:外部模块收集各个主机采集到的数据分析就能对整个集群完成监控和告警等功能.一般主机数据采集和对外提供数据使用cAdvisor 和node-exporter等工具. cAdvisor 概述 Kubernetes的生态中,cAdvisor是作为容器监控数据采集的Agent,其部署在每个节点上,内部代码结构大致如下:代码结构很良好,collector和storage部分基本可做到增量扩展开发.   cAdvisor.png 关于cAdvisor支持自定义指标

什么是Prometheus? Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB).Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本.2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目.Prometheus目前在开源社区相当活跃.Prometheus和Heapster(Heapster是K8

使用Prometheus进行监控是Istio提供的监控能力之一.Istio提供丰富的监控能力,为网格中的服务收集遥测数据.Mixer是负责提供策略控制和遥测收集的Istio组件. Istio通过Mixer实现流量监控的基本流程如下图:每个pod内有一个service和proxy,Envoy容器实现proxy功能,对流入和流出pod的流量进行管理.认证和控制.Mixer则主要负责访问控制和遥测信息收集.当某个服务被请求时,首先会请求istio-policy服务,来判定是否具备访问资格,若具备资格则

实战 Prometheus 搭建监控系统 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud,这是一个在线音乐分享的平台,类似于做视频分享的 YouTube,由于他们在微服务架构的道路上越走越远,出现了成百上千的服务,使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性,于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统.Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud,他也是在 2012

1 简介 项目越做越发觉得,任何一个系统上线,运维监控都太重要了.关于Springboot微服务的监控,之前写过[Springboot]用Springboot Admin监控你的微服务应用,这个方案可以实时监控并提供告警提醒功能,但不能记录历史数据,无法查看过去1小时或过去1天等运维情况.本文介绍Prometheus + Grafana的方法监控Springboot 2.X,实现美观漂亮的数据可视化. 2 Prometheus Prometheus是一套优秀的开源的监控.报警和时间序列数据库组合

本文主要介绍基于Prometheus + Grafana 监控Linux服务器. 一.Prometheus 概述(略) 与其他监控系统对比 1 Prometheus vs. Zabbix Zabbix 使用的是 C 和 PHP, Prometheus 使用 Golang, 整体而言 Prometheus 运行速度更快一点. Zabbix 属于传统主机监控,主要用于物理主机.交换机.网络等监控,Prometheus 不仅适用主机监控,还适用于 Cloud.SaaS.Openstack.Contai

Zabbix 一个基与WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案(普遍) 能监视各种网络参数,保证服务器系统的安全运营:并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题 优点 1.支持多平台的企业级分布式开源软件 2.安装简单.多种数据采集方式灵活集成 3.可以实现复杂的多条告警 4.自带画图功能 5.支持API接口.支持调用脚本 6.出现问题时可以自动执行远程命令 缺点 1.项目多项修改不方便 2.没有告警收敛功能 3.缺少数据汇总功能.数据报表要二次开

prometheus的简介和安装 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.为了强调这一点,为了澄清项目的治理结构,普罗米修斯在2016年加入了云计算基金会,成为继Kubernetes之后的第二个托管项目. 特征: Prometheus的主要特征有: 多维度数据模型灵活的查询语言不依赖分布式