Monitoring with Prometheus读书笔记 原书见: https://www.safaribooksonline.com/library/view/monitoring-with-prometheus/9780988820289/ 摘录了一些内容,稍微整理了下,更详细的内容可以阅读原书. 简介 Prometheus灵感来源于谷歌的borgmon. 他的设计专注于最近发生的事,而不是几个星期几个月前的,默认只保存15天的时间序列. 内置PromQL查询语言,可以方便进行metri

引言 TKE团队负责公有云,私有云场景下近万个集群,数百万核节点的运维管理工作.为了监控规模如此庞大的集群联邦,TKE团队在原生Prometheus的基础上进行了大量探索与改进,研发出一套可扩展,高可用且兼容原生配置的Prometheus集群系统,理论上可支持无限的series数目和存储容量,支持纳管TKE集群,EKS集群以及自建K8s集群的监控诉求. 本文从TKE的架构出发,逐步介绍了整个监控系统的演进过程,包括早期的方案和遇到的问题,社区方案的瓶颈,我们的改进原理等. TKE架构简介 为了让

prometheus包提供了用于实现监控代码的metric原型和用于注册metric的registry.子包(promhttp)允许通过HTTP来暴露注册的metric或将注册的metric推送到Pushgateway. Metrics prometheus一共有5种metric类型,前四种为:Counter,Gauge,Summary 和Histogram,每种类型都有对应的vector版本:GaugeVec, CounterVec, SummaryVec, HistogramVec,vect

本文基于kubernetes 1.5.2版本编写 kube-state-metrics kubectl create ns monitoring kubectl create sa -n monitoring kube-state-metrics cat << EOF > kube-state-metrics.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: kube-state-metrics na

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

Prometheus是时下最为流行的开源监控解决方案,我们可以很轻松地以Prometheus为核心快速构建一套包含监控指标的抓取,存储,查询以及告警的完整监控系统.单个的Prometheus实例就能实现每秒上百万的采样,同时支持对于采集数据的快速查询,而对于Kubernetes这类抓取对象变更频繁的环境,Prometheus也是最好的选择.显然,这些优秀特性的实现都离不开一个设计优良的时序数据库的支撑.本文就将对Prometheus内置的时序数据库tsdb的设计与实现进行剖析,从架构设计以及代码

一.概述 首先Prometheus整体监控结构略微复杂,一个个部署并不简单.另外监控Kubernetes就需要访问内部数据,必定需要进行认证.鉴权.准入控制, 那么这一整套下来将变得难上加难,而且还需要花费一定的时间,如果你没有特别高的要求,我还是建议选用开源比较好的一些方案. 关于Prometheus具体介绍不再多说,可以参考另外一篇博文:Kubernetes实战总结 - Prometheus部署(v0.3.0) 本篇主要针对Kubernetes部署Prometheus相关配置介绍,本人采用的

Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位.本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例--TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的.能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics).该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期有 Prometheus 监控方

KickStart是一种无人职守安装方式 PXE + kickstart + DHCP + TFTP 1.挂载光盘 mount /dev/sr0 /mnt/iso cp -rf /mnt/iso/* /var/www/html  #拷贝光盘里面的所有内容到apache根目录下,作为安装源 2.安装TFTP-server yum install tftp-server -y vim /etc/xinetd.d/tftp server_args = -s /tftpboot disable = no

今天在招聘频道(job.cnblogs.com)遭遇这样一个问题——在360浏览器下,在一个表单验证中,虽然输入了有效的日期,却总是提示日期格式错误,见下图: 而在Chrome/Safari/Firefox中都正常. 这个表单验证用的是jquery.validate.js + jquery.validate.unobtrusive.js,验证代码是由ASP.NET MVC自动生成的. 视图中的代码是这么写的: <label>截止日期<em>*</em>:</lab

html部分的代码 <div class="maxwidth"> <div class="address clearfix"> <div class="map-box fl"> <div id="allmap"></div> </div> <div class="maptitle fr"> <span>建和塑胶材

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label

使用MATLAB 画柱状图 ,即bar (x,y),其横坐标是默认 1.2.3.4.……的 % --v1 y1=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x1=[:]; bar(x1,y1) 现在需要修改横坐标名称,使用命令: % --v2 y2=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x2=['<=10','10-25',

https://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp dose ## 1 4.2 VC 0.5 ## 2 11.5 VC 0.5 ## 3 7.3 VC 0.5 ## 4 5.8 VC 0.5 ## 5 6.4 VC 0.5 ## 6 10.0 VC 0.5

这次老板新接了一个四点半官网页面,使用vue来写.emm……我感觉整个人都不好了,两天半解决了20个静态页面.还好vue写页面简直飞快,遇到一个vue的新坑,使用百度地图. 研究了好一会,总是报错BMap is not defined 我只有一个页面需要用到地图,所以我是使用cdn引入的方式来写的,并没有像网上一些教程一样使用npm引入安装. 直接简单粗暴的根据百度地图api来写,虽然报错.那就解决报错的bug就行了.好了,下面开始说说步骤 在需要页面的处引入cdn: <script type=

{ "__inputs": [ { "name": "DS_TEST-ENVIORMENT-K8S", "label": "test-enviorment-k8s", "description": "", "type": "datasource", "pluginId": "prometheus&q

R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记 http://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline   上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍.利用数据集ToothGrowth进行演示 #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp

基本的docker使用参考:Docker 入门 到部署Web 程序- (阿里面试常用的docker命令和优点) 昨天去阿里面试 问我如果给你5台服务器 如何部署docker,我说一个个拷贝,面试官听了脸都绿了, 说有没有听说过用swarm和compose 部署docker集群,我说没用过, 后来回来一看自己的项目,我晕,每天用的yaml文件 就是 compose. 赶紧做一下总结:阿里的人喜欢让你写命令,比如 你是否记得 docker的部署命令启动命令之类的: 5. 部署与维护 docker s

目录 简介 基础画图 其他图像 bar stacked bar barh Histograms box Area Scatter Hexagonal bin Pie 在画图中处理NaN数据 其他作图工具 散点矩阵图Scatter matrix 密度图Density plot 安德鲁斯曲线Andrews curves 平行坐标Parallel coordinates 滞后图lag plot 自相关图Autocorrelation plot Bootstrap plot RadViz 图像的格式 去

工具/原料   QT designer 方法/步骤   1 首先创建一个Manwindow窗口   拖一个label到窗口上   把文字去掉,然后把label放大   找到stylesheet一栏   点击右边那个...会弹出来一个窗口,再点击添加资源的下拉框,如图   点击那支笔,会出来个框   点击新建资源文件,如图,保存一下   这里添加图片到资源文件里去   选好图片后确认   点击确认   最后图片就被插入到窗口了

ggplot2绘图系统--添加标签与文本.数学表达式.条形图文本.注释 1. 文本与标签添加 geom_label的文本将以标签形式出现,即文本会带有一个背景色. geom_text则是纯文本形式展示. annotaete函数则在图上添加一个注释图层. 文本与标签区别 p <- ggplot(mtcars,aes(wt,mpg,label=rownames(mtcars))) a <- p+geom_text() b <- p+geom_label() gridExtra::grid.a