前言 本文主要介绍如何使用Grafana和Prometheus以及node_exporter对Linux服务器性能进行监控.下面两张图分别是两台服务器监控信息: 服务器A 服务器B 概述 Prometheus是一个开源的服务监控系统,它通过HTTP协议从远程的机器收集数据并存储在本地的时序数据库上. 多维数据模型(时序列数据由metric名和一组key/value组成) 在多维度上灵活的查询语言(PromQl) 不依赖分布式存储,单主节点工作. 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据 可以通

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

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

下载Prometheus 下载最新安装包,本文说的都是在Linux x64下面内容,其它平台没尝试过,请选择合适的下载. Prometheus 主程序,主要是负责存储.抓取.聚合.查询方面. Alertmanager 程序,主要是负责实现报警功能. Pushgateway 程序,主要是实现接收由Client push过来的指标数据,在指定的时间间隔,由主程序来抓取. *_exporter 这类是不同系统已经实现了的集成. 下载解压,一般默认的配置就可以运行. tar xvfz prometheu

前几天我在mesos平台上基于 cadvisor部署了 influxdb 和 grafana,用于监控 mesos 以及 docker app 运行信息,发现这套监控系统不太适合 mesos + docker 的架构,原因是: 1)mesos task id 和 docker container name 不一致 cadvisor 的设计基于 docker host,没有考虑到mesos 数据中心: cadvisor 用 docker name(docker ps能看到)来标记抓取的数据,而 m

如今,越来越多的公司开始使用 Docker 了,2 / 3 的公司在尝试了 Docker 后最终使用了它.为了能够更精确的分配每个容器能使用的资源,我们想要实时获取容器运行时使用资源的情况,怎样对 Docker 上的应用进行监控呢?Docker 的结构会不会加大监控难度? 可是在没有专业运维团队来监控 Docker 的情况下,并且还想加快 Docker 监控的日程,怎么办呢? 我们通过调查了解到几种不错的 Docker 监控方法,其中 Prometheus 和 Cloud Insight 让人很

1.prometheus安装 wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v1.5.2/prometheus-1.5.2.linux-amd64.tar.gz .linux-amd64. cd /opt/prometheus mv prometheus.yml prometheus.yml-bak # vi prometheus.yml global: scrape_interval: 10s evaluatio

Prometheus 是一个开源的监控系统.支持灵活的查询语言(PromQL),采用 http 协议的 pull 模式拉取数据等特点使 Prometheus 即简单易懂又功能强大. Prometheus 由 server, client, push gateway, exporter, alertmanager 等核心组件构成.Prometheus server 主要用于抓取和存储数据.Client libraries 可以用来连接 server 并进行查询等操作.Push gateway  用

Prometheus 是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus 提供了监控数据搜集.存储.处理.可视化和告警一套完整的解决方案. 让我们先来看看 Prometheus 的架构. 架构 Prometheus 架构如下: 官网上的原始架构图比上面这张要复杂一些,为了集中大家的注意力,我只保留了最重要的组件. Prometheus Server Prometheus Server 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用

Prometheus有着非常高效的时间序列数据存储方法,每个采样数据仅仅占用3.5byte左右空间,上百万条时间序列,30秒间隔,保留60天,大概花了200多G(引用官方PPT). 接下来让我们看看他的原理. Prometheus内部主要分为三大块,Retrieval是负责定时去暴露的目标页面上去抓取采样指标数据,Storage是负责将采样数据写磁盘,PromQL是Prometheus提供的查询语言模块. 从最原始的抓取数据上来看,基本是这个样子: 每个Metric name代表了一类的指标,他

本节讨论 Prometheus 的核心,多维数据模型.我们先来看一个例子. 比如要监控容器 webapp1 的内存使用情况,最传统和典型的方法是定义一个指标 container_memory_usage_bytes_webapp1 来记录 webapp1 的内存使用数据.假如每1分钟取一次样,那么在数据库里就会有类似下面的记录. 好,现在需求发生了点变化,我们需要知道所有 webapp 容器的内存使用情况.如果还是采用前面的方法,就不得不增加新的指标 container_memory_usage

1 什么是 Kubernetes? Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统,其管理操作包括部署,调度和节点集群间扩展等. 如下图所示为目前 Kubernetes 的架构图,由 master 和 node 端构成,调度部署和扩展由 master 发起,node 协助 master 实现这些功能.  使用 Kubernetes 可以做到: 自动化容器的部署和复制:随时扩展或收缩容器规模:将容器组织成组,并且提供容器间的负载均衡:提供容器弹性,如果容器失效就替换它等等. 2 P

上一节介绍了 Prometheus 的核心,多维数据模型.本节演示如何快速搭建 Prometheus 监控系统. 环境说明 我们将通过 Prometheus 监控两台 Docker Host:192.168.56.102 和 192.168.56.103,监控 host 和容器两个层次的数据. 按照架构图,我们需要运行如下组件: Prometheus Server Prometheus Server 本身也将以容器的方式运行在 host 192.168.56.103 上. Exporter Pr

架构 grafana和prometheus之前安装配置过,见:Grafana+Prometheus打造全方位立体监控系统 MySql安装 MySql的地位和重要性就不言而喻了,作为开源产品深受广大中小企业以及互联网企业喜爱,所以这里我们也有必要对其进行相应的监控. 由于最近更换了CentOS7,这里对MySql重新安装一遍,顺便做个记录,CentOS7的yum源中默认好像是没有mysql的.为了解决这个问题,我们要先下载mysql的repo源. 列出所有版本信息: lsb_release -a

序言 Prometheus是一个开源的监控系统,拥有许多Advanced Feature,他会定期用HTTP协议来pull所监控系统状态进行数据收集,在加上timestamp等数据组织成time series data,用metric name和label来标识不同的的time series,用户可以将数据用可视化工具显示出来,并设置报警阈值进行报警. 本文将介绍Primetheus client的使用,基于golang语言,golang client 源码参见github,相关的文档参见GoD

前言 前一段时间使用SpringBoot创建了一个webhook项目,由于近期项目中也使用了不少SpringBoot相关的项目,趁着周末,配置一下使用prometheus监控微服务Springboot. 项目配置 引入坐标 <!-- Exposition spring_boot --> <dependency> <groupId>io.prometheus</groupId> <artifactId>simpleclient_spring_boo

概述 Webhook是一个API概念,并且变得越来越流行.我们能用事件描述的事物越多,webhook的作用范围也就越大.Webhook作为一个轻量的事件处理应用,正变得越来越有用. 准确的说webhoo是一种web回调或者http的push API,是向APP或者其他应用提供实时信息的一种方式.Webhook在数据产生时立即发送数据,也就是你能实时收到数据.这一种不同于典型的API,需要用了实时性需要足够快的轮询.这无论是对生产还是对消费者都是高效的,唯一的缺点是初始建立困难. Webhook有

Prometheus是一款开源的监控工具,支持k8s metrics的数据格式,同时也支持通过k8s api进行服务发现从而实现对自定义的metrics进行监控.下面通过一个示例来介绍如何将Prometheus集成到k8s集群中. 参考资料 文中的示例具体参考了这篇文章:https://coreos.com/blog/monitoring-kubernetes-with-prometheus.html Prometheus官方文档:https://prometheus.io/docs 镜像:qu

Prometheus 系统监控方案 一 https://www.cnblogs.com/vovlie/p/Prometheus_CONCEPTS.html 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

1.下载go(version>1.9,否则promtool工具不好使) https://golang.org/doc/install?download=go1.10.2.linux-amd64.tar.gz tar -C /usr/local -xzf go1.10.2.linux-amd64.tar.gz export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin 2.yuml install -y git 3.下载安装promtool go get github.com/prom

本文大纲: • prometheus metrics的概念• k/v的数据形式• prometheus exporter的使⽤(pull形式采集数据)• prometheus pushgateway的⼊门介绍(push形式采集数据) 1)prometheus metrics的概念promethes监控中对于采集过来的数据统⼀称为metrics数据当我们需要为某个系统某个服务做监控.做统计,就需要⽤到Metrics.metrics是⼀种对采样数据的总称(metrics 并不代表某⼀种具体的数据格式