一.node-exporter配置textfile收集器 textfile收集器作用: 运行暴露自定义指标.例如,需要在某个被监控节点上添加一个地理位置的指标. node-exporter会自动启动textfile收集器,只需要指定textfile收集器指标所在的目录即可.使用--collector.textfile.directory指定 如下,定义了一个metadata,里面包含两个标签,一个是role,一个是datacenter(nj南京).最后,指标的值为1,因为它不是计数型.测量型或计

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

文章首发于公众号<程序员果果> 地址:https://mp.weixin.qq.com/s/40ULB9UWbXVA21MxqnjBxw 简介 Prometheus 官方和一些第三方,已经把一些常用数据库.系统.中间件等的指标数据的采集做成了一个个 exporter,在生产环境中,直接导入使用就可以. 这一节,我们就用 Prometheus 官方提供的 Node Exporter 来完成对Linux系统运行数据的采集 . 实验 Node Exporter 安装及运行 在一台 Linux 机器上

预置条件 安装kafka.prometheus 使用JMX exporter暴露指标 下载jmx exporter以及配置文件.Jmx exporter中包含了kafka各个组件的指标,如server metrics.producer metrics.consumer metrics等,但这些指标并不是prometheus格式的,因此需要通过重命名方式转变为prometheus格式,重命名规则配置在kafka-2_0_0.yml中. wget https://repo1.maven.org/ma

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

在前面的文章已经写了官方的几个exporter的使用了. 在实际使用环境中,我们可能需要收集一些自定义的数据, 这个时候我们一般是需要自己编写采集器的. 快速入门编写一个入门的demo 编写代码 from prometheus_client import Counter, Gauge, Summary, Histogram, start_http_server # need install prometheus_client if __name__ == '__main__': c = Coun

Prometheus是一套开源的系统监控报警框架.它启发于Google的borgmon 监控系统,由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建,作为社区开源项目进行开发,并于2015年正式发布.2016年,Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation,成为受欢迎度仅次于Kubernetes 的项目. 我们可以利用Prometheus强大的监控功能来采集SAP ABAP Netweaver服务器上运行应用的各项日

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: --

这个比较简单, https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/supported_protocols/prometheus 只需要更改prometheus.yaml配置 文件. global: # 抓取的间隔时间 scrape_interval: 20s # How long until a scrape request times out. scrape_timeout: 10s # 计算告警触发条件的周期 evaluation_interval: 20s

Documentation   Information   Commands/Modules   CheckDisk   CheckFileSize   CheckDriveSize   CheckFile   CheckEventLog   CheckSystem   CheckCPU   CheckUpTime   CheckServiceState   CheckProcState   CheckMem   CheckCounter   CheckHelpers   CheckAlways

目录 容器监控与报警 Prometheus prometheus简介 prometheus系统架构 prometheus 安装方式 容器方式安装prometheus operator部署 克隆项目 创建账号规则 创建prometheus 设置端口转发 基于NodePort暴露服务 二进制方式安装 解压二进制压缩包文件 prometheus目录创建软链接 创建prometheus启动脚本 启动prometheus服务 访问prometheus web界面 node exporter 二进制方式安装

node_exporter简介 node_exporter安装部署 [root@node00 ~]# cd /usr/src/ [root@node00 src]# wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz [root@node00 src]# mkdir /usr/local/exporter -pv mkd

原文链接:https://fuckcloudnative.io/posts/monitoring-calico-with-prometheus-operator/ Calico 中最核心的组件就是 Felix,它负责设置路由表和 ACL 规则等,以便为该主机上的 endpoints 资源正常运行提供所需的网络连接.同时它还负责提供有关网络健康状况的数据(例如,报告配置其主机时发生的错误和问题),这些数据会被写入 etcd,以使其对网络中的其他组件和操作人员可见. 由此可见,对于我们的监控来说,监

https://github.com/prometheus/prometheus Architecture overview 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)供用户使用. Exporter Exporter 负责收集目标对象(host, container-)的性能数据,并通过 HTTP 接口供 Prometheus Server 获取. 可视化组件 监控数据的可视化展现

Prometheus 监控K8S Node监控 Prometheus社区提供的NodeExporter项目可以对主机的关键度量指标进行监控,通过Kubernetes的DeamonSet可以在各个主机节点上部署有且仅有一个NodeExporter实例,实现对主机性能指标数据的监控,但由于容器隔离原因,使用容器NodeExporter并不能正确获取到宿主机磁盘信息,故此本课程将NodeExporter部署到宿主机. node_exporter:用于*NIX系统监控,使用Go语言编写的收集器 使用文档

1.部署监控主机 部署主机监控,需要安装node_exporter 1.1 下载node exporter wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz tar -xf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz #新建一个目录专门安装各种exporter mkdir -p /e

ES监控方案 本文主要讲述使用 Prometheus监控ES,梳理核心监控指标并构建 Dashboard ,当集群有异常或者节点发生故障时,可以根据性能图表以高效率的方式进行问题诊断,再对核心指标筛选添加告警. 根据<How to monitor Elasticsearch performance>一文中的介绍: Elasticsearch本身提供了大量的指标,可以帮助我们进行故障预检,并在遇到诸如节点不可用.JVM OutOfMemoryError和垃圾回收时间过长等问题时采取必要措施. 通

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

使用 Kubernetes 进行容器编排的主要优点之一是,它可以非常轻松地对我们的应用程序进行水平扩展.Pod 水平自动缩放(HPA)可以根据 CPU 和内存使用量来扩展应用,前面讲解的 HPA 章节 我们只演示了基于 CPU 的自动缩放,在更复杂的情况下,我们可能还需要基于内存或者基于某些自定义的指标来进行扩缩容. HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源,在当前稳定版本 autoscaling/v1 中只支持基于 CP

本文来自Rancher Labs Prometheus是CNCF中已经毕业的项目之一,主要用于监控和告警.在Kubernetes生态中,它是应用最为广泛的监控和告警工具之一.Rancher用户可以通过使用内置的监控堆栈来快速利用Prometheus. Prometheus将其指标(metrics)作为时序数据库存储在本地磁盘上,因此Prometheus的本地存储会受到磁盘大小以及所能保留的指标数量的制约.但是,Prometheus允许与远程系统集成,通过_remotewrite和_remoter

基于prometheus的微服务指标监控 服务上线后我们往往需要对服务进行监控,以便能及早发现问题并做针对性的优化,监控又可分为多种形式,比如日志监控,调用链监控,指标监控等等.而通过指标监控能清晰的观察出服务指标的变化趋势,了解服务的运行状态,对于保证服务稳定起着非常重要的作用 prometheus是一个开源的系统监控和告警工具,支持强大的查询语言PromQL允许用户实时选择和汇聚时间序列数据,时间序列数据是服务端通过HTTP协议主动拉取获得,也可以通过中间网关来推送时间序列数据,可以通过静态