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

mysqld_exporter自带的这个功能,下面是我使用的启动参数: nohup ./mysqld_exporter --config.my-cnf="./my.cnf" --web.listen-address=":9104" --collect.heartbeat --collect.auto_increment.columns --collect.binlog_size --collect.engine_innodb_status --collect.eng

0.转载 go-zero docker-compose 搭建课件服务(七):prometheus+grafana服务监控 0.1源码地址 https://github.com/liuyuede123/go-zero-courseware 1.什么是prometheus Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包.自2012年启动以来,许多公司和组织都采用了Prometheus,该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区.它现在是一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护.Prometheu

使用Grafana插件进行监控是Istio提供的监控能力之一.Istio提供丰富的监控能力,Grafana插件在Istio对Prometheus支持的基础上,为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果,使用户更加直观地查看到实时通信状况. 在前面“如何使用Prometheus监控”的文章中,我们已经介绍istio如何通过它的核心组件Mixer收集用户的访问数据,配合一系列后端基础设施,转换为Prometheus后端接收的形式,提供日志.监控.配额.检查等核心运维功能.Istio基本安装支持Gra

原文:http://www.vimer.cn/2012/05/nginx%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%A8%A1%E5%9D%97%E7%BC%96%E5%86%99-%E5%AE%9E%E6%97%B6%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E6%A8%A1%E5%9D%97.html 不是第一次写nginx的自定义模块了,之前有写过根据POST数据转发请求的模块(参见nginx自定义模块编写-根据post参数路由到不同服务器),不过上次写的是处理模块,而这次写的

地址:https://github.com/pingcap/docs-cn/blob/master/op-guide/configuration.md#tidb TiDB --store 用来指定 TiDB 底层使用的存储引擎 默认: "goleveldb" 你可以选择 "memory", "goleveldb", "BoltDB" 或者 "TiKV".(前面三个是本地存储引擎,而 TiKV 是一个分布式存

QQ会员活动运营平台(AMS),是QQ会员增值运营业务的重要载体之一,承担海量活动运营的Web系统.在过去四年的时间里,AMS日请求量从200-500万的阶段,一直增长到日请求3-5亿,最高CGI日请求达到8亿.在这个过程中,AMS在架构方面发生了大幅度的调整和变迁,我们走过了一段非常难忘的技术历程. 本文将会分享QQ会员活动运营平台的架构设计实践,希望对做技术的同学有所帮助.   一.海量活动运营的挑战和我们的应对思路 一个产品业务的发展总是离不开运营二字,而运营的表现形式很多会体现到活动需求

简单说下需求: 统计各个省份的 3大运营商的接口访问成功率,绘图展示 数据格式 {"mobile" : "15812345608", "province": "广东", "isp": "中国电信","@timestamp" : "2017-12-06T09:23:51.244Z", "success" : "false

场景:由于采集的数据量巨大,所以部署了多台prometheus server服务器.根据业务领域分片采集,减轻prometheus server单节点的压力. 问题:grafana如何同时显示多数据源datasource数据? 解决步骤: 1.首先,在grafana中添加多个prometheus server数据源.截图中的Prometheus.Prometheus-1就是我添加的两个数据源 2.在dashboard的变量中,添加datasource变量 3.在panel中,选择datasour

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

1.概述 最近因项目需要统计服务的负载情况及机器的负载情况,但是项目里面却没有相关统计而服务所在的机器也没有相关的监控,因为工期原因就选择了相对轻量级的prometheus方案.其中windows_exporter用来采集机器的负载情况,如CPU.内存.磁盘io.网络等基础信息,使用mtail来采集应用日志统计服务情况(需要业务系统有基础的日志,如请求发起,是否正常结束等,或者通过nginx等中间件的日志来统计也行),如QPS.TPS.请求数.成功率.异常率等,使用prometheus来统计分析

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

做个笔记 SQLyog客户端访问MySQL服务器 统计数据:次数总数, 次数成功率,对象(obj)总数,对象(obj)成功率 要求:按时间排序和分组 sql语句如下: SELECT a.date AS `日期`, a.total AS `总次数`, a.objs AS `总对象数`, , ) AS `失败次数比率`, , ) AS `对象失败率` FROM (SELECT ) AS `total`, COUNT(DISTINCT(`obj_id`)) AS `objs`, , NULL)) AS

很开心的告诉大家,flow.ci 数据统计功能已正式上线. 进入 flow.ci 控制台,点击「数据分析」按钮,你可以按照时间日期筛选,flow.ci 将多维度地展示「组织与项目」的构建数据指标与模型,包括构建成功率.构建次数.构建时长等,更方便地了解团队项目的构建状态. flow.ci 展示的不只是优雅可观.一目了然的数据分析图,更重要的是帮助构建者提升开发效率,交付更多的价值. 说了这么多,也不能错过上周一些「功能优化」,比如: Job 页面增加 Report 按钮,可反馈异常的构建结果:

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

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

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

简介 Prometheus是SoundCloud公司开发的一站式监控告警平台,依赖少,功能齐全.于2016年加入CNCF,广泛用于 Kubernetes集群的监控系统中,2018.8月成为继K8S之后第二个毕业的项目.Prometheus作为CNCF生态圈中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes. 关键功能包括: 多维数据模型:metric,labels 灵活的查询语言:PromQL, 在同一个查询语句,可以对多个 metrics 进行乘法.加法.连接.取分数位等操作. 可独立部署,拆

参考文档: https://blog.51cto.com/xujpxm/2080146 注: 本文留用自己参考,建议看以上参考文档,更为细致 prometheus 监控 nginx 使用 nginx-vts-exporter 采集数据.同时,需要 nginx 支持 nginx-module-vts 模块获取 nginx 自身的一些数据. nginx 的模块支持 进入nginx 安装包解压后的目录,下载模块文件 git clone git://github.com/vozlt/nginx-modu