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

部署好了 kube-prometheus 与 k8s-prometheus-adapter (详见之前的博文 k8s 安装 prometheus 过程记录),使用下面的配置文件部署 HPA(Horizontal Pod Autoscaling) 却失败. apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: blog-web spec: scaleTargetRef: apiVersion: a

1.  自定义指标 为了注册自定义指标,请将MeterRegistry注入到组件中,例如: public class Dictionary { private final List<String> words = new CopyOnWriteArrayList<>(); Dictionary(MeterRegistry registry) { registry.gaugeCollectionSize("dictionary.size", Tags.empty(

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在指标能够在下拉框可以选择到的情况下,还有No datapoints found. 则考虑是时区的问题,详见官方issue https://github.com/prometheus/prometheus/issues/1022

获取canvas图片的对应base64的uri(echart图.v-chart图 canvas元素.toDataURL()获取对应canvas的base64 uri的链接 前端处理生成的uri,可以生成一张图片 <img src="base64uri"/> python处理canvas生成的base64 uri def generate_img(self, img_path, img_uri): """ 根据base64生成图片 :param:

window cmd    :python -m pydoc -p 8888

Python? Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/) Python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum). 1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. 之所以选中Python作为程序的名字,是因为他是BBC电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团(Monty Python‘s Flying Circus)的爱好者. Import this Beautiful is

方法一 >>> from platform import python_version >>> print python_version() 2.7.8 方法二 >>> import sys >>> sys.version '2.7.3 (default, Feb 27 2014, 19:58:35) \n[GCC 4.6.3]' >>> sys.version_info sys.version_info(major

命令行选项 以下选项全部在命令行中指定. -advertise - 通告地址用于更改我们通告给集群中其他节点的地址.默认情况下,-bind地址是通告的.但是,在某些情况下,可能存在无法绑定的可路由地址.这个标志使闲聊不同的地址来支持这一点.如果此地址不可路由,则节点将处于持续振荡状态,因为其他节点会将非可路由性视为故障.在Consul 1.0和更高版本中,这可以设置为 go-sockaddr 模板. -advertise-wan - 广告WAN地址用于更改我们向通过WAN加入的服务器节点发布的地

Prometheus介绍 Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源监控系统 .它现在是一个独立的开源项目,为了强调这一点,并说明项目的治理结构,Prometheus 于2016年加入CNCF,作为继Kubernetes之后的第二个托管项目. 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 PromQL,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 通过服务发

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

前言 简单集成Prometheus+Grafana,指标的上报收集可视化. Prometheus Prometheus是一个监控平台,监控从HTTP端口收集受监控目标的指标.在微服务的架构里Prometheus多维度的数据收集是非常强大的 我们首先下载安装Prometheus和node_exporter,node_exporter用于监控CPU.内存.磁盘.I/O等信息 Prometheus下载地址 node_exporter下载地址 下载完成后解压以管理员运行 prometheus.exe 访

问题描述 通过Metrics监控页面,我们能得知当前资源(如Redis)的运行情况与各种指标.如果我们需要把指标下载到本地或者生成JSON数据导入到第三方的监控平台呢?Azure是否可以通过Python代码或者时Powershell脚本导出各种指标数据呢? 解决办法 可以!       PowerShell命令可以使用Get-AzMetric 或者是 az monitor metrics list命令来获取资源的Metrics值. Get-AzMetric:Gets the metric val

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流. 实时股票数据的重要性 对于四大可交易资产:股票.期货.期权.数字货币来说,期货.期权.数字货币,可以从交易所提供的api收到实时行情数据,而股票由于量化交易接口不面向普通人开放,导致大家想要获取到股票的实时数据,十分困难.而与此同时,股票实时数据,又是极其重要的场内交易数据. 对于手动交易者而言,实时数据一方面可以辅助盯盘,另一方面,可以用程序简单开发到价提醒,到某个价位,进行入场和出场的交易. 对于

Python 获取时间通过 time 模块 如下代码,是通过获取当前的时间,按照格式输出 Python默认获取当前的时间返回的都是时间的元组,下面是元组的,字符串时间的一个转换输出 # -*- coding:utf-8 -*- import time #Python 获取时间戳 #Python 默认获取的时间是一个具有时间的元组,asctime() 是接受时间元祖,返回一个时间字符串 TimeTuple=time.localtime(time.time()) #获取当前的时间返回一个时间元组 p

1. 获取超链接 python获取指定网页上所有超链接的方法 links = re.findall(b'"((http|ftp)s?://.*?)"', html) links = re.findall(b'href="(.*?)"') html 为 url 返回的 html 内容,可通过以下方式获取 html = urllib.request.urlopen(url).read() html = requests.get().text 2. 下载指定文件到指定路径

在使用gunicorn时,需要设置workers, 例如: gunicorn --workers=3 app:app -b 0.0.0.0:9000 其中,worker的数量并不是越多越好,推荐值是CPU的个数x2+1, CPU个数使用如下的方式获取: python -c 'import multiprocessing; print multiprocessing.cpu_count()' //输出:1 ,即1核 虚拟机只有1个CPU,可以启动3个worker(1*2+1)

批量截图(截取正方形图,哪个边短就用哪个边作为标准来截取) 功能是裁取图片中红色框的部分. 代码为: import sys from tkinter.tix import Tk from PIL import Image import os import tkinter # 获取文件夹中所有图片名 def getFileName(filePath): # file_dir = r"D:\\image123" file_dir = filePath i = 1 imageNameList

问题背景 大一点的公司都会建立一套规章流程来避免低级错误,例如合入代码前必需经过同行评审:上线前必需提测且通过 QA 验证:全量前必需经过 1%.5%.10%.20%.50% 的灰度过程.尤其是最后一步,需要严密的监控发版指标来保证新版本的质量,如果与主力版本的指标相比有异常变动,就需要及时停止放量并分析原因. 一个版本的重点观察指标,除崩溃率外有小 20 项,分布在系统的 10 多个页面,且每个指标均需要指定多达 6-10 个过滤条件,最常用的包括版本号.端类型 (PC/ Mac/Androi

什么是TSDB? TSDB(Time Series Database)时序列数据库,我们可以简单的理解为一个优化后用来处理时间序列数据的软件,并且数据中的数组是由时间进行索引的. 时间序列数据库的特点 大部分时间都是写入操作. 写入操作几乎是顺序添加,大多数时候数据到达后都以时间排序. 写操作很少写入很久之前的数据,也很少更新数据.大多数情况在数据被采集到数秒或者数分钟后就会被写入数据库. 删除操作一般为区块删除,选定开始的历史时间并指定后续的区块.很少单独删除某个时间或者分开的随机时间的数据.