Prometheus监控docker容器运行状态,我们用到cadvisor服务,cadvisor我们这里也采用docker方式直接运行. 1.下载镜像 [root@prometheus-server ~]# docker pull google/cadvisor 2.运行 cadvisor我们需要运行在docker宿主机上(与node_exporter类似),然后通过HTTP方式供Prometheus获取数据 [root@prometheus-server ~]# docker run \ --

目录 1.Prometheus & Grafana 介绍 2.环境.软件准备 3.Rancher 2.x 应用商店 4.一键式部署 Prometheus 5.验证 Prometheus + Grafana 1.Prometheus & Grafana 介绍 Prometheus 是一套开源的系统监控.报警.时间序列数据库的组合,Prometheus 基本原理是通过 Http 协议周期性抓取被监控组件的状态,而通过 Exporter Http 接口输出这些被监控的组件信息,而且已经有很多 E

下载jmx_exporter的jar包 https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.3.1/jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar 创建配置文件namenode.yaml(datanode.yaml)放在任意位置,内容为你想要的metrics 参考配置: --- startDelaySeconds: hostPort: master:1234 #master为

本文建立在你已经会安装prometheus服务的基础之上,如果你还不会安装,请参考:prometheus多维度监控容器 如果你还没有安装库k8s集群,情参考: 从零开始搭建基于calico的kubenetes 前言 kubernetes显然已成为各大公司亲睐的容器编排工具,各种私有云公有云平台基于它构建,那么,我们怎么监控集群中的所有容器呢?目前有三套方案: heapster+influxDB heapster为k8s而生,它从apiserver获取节点信息,每个节点kubelet内含了cAdv

prometheus它是一个主动拉取的数据库,在K8S中应该展示图形的grafana数据实例化要保存下来,使用分布式文件系统加动态PV,但是在本测试环境中使用本地磁盘,安装采集数据的agent使用DaemonSet来部署,DaemonSet的特性就是在每个node上部署一个服务进程,这一切都是自动的部署. 此处只讲如何用prometheus来监控K8S集群,关于prometheus的知识参考官方文档.另外有  heapster  dcos 部署前提: 准备好所需要的文件 $ ls -l  Pro

话不多说上菜: 现在环境是这样: ceph 4台: 192.168.100.21  ceph-node1 192.168.100.22  ceph-node2 192.168.100.23  ceph-node3 192.168.100.25  ceph-node5 #已经部署好一个ceph cluster 集群    四个 osd  三个mon   没有使用块存储所有没有mod 监控服务端一台 192.168.100.26  Grafana  上面都是以容器部署了 Prometheus: Gr

cAdvisor+Prometheus+Grafana监控docker 一.cAdvisor(需要监控的主机都要安装) 官方地址:https://github.com/google/cadvisor CAdvisor是谷歌开发的用于分析运行中容器的资源占用和性能指标的开源工具.CAdvisor是一个运行时的守护进程,负责收集.聚合.处理和输出运行中容器的信息.注意在查找相关资料后发现这是最新版cAdvisor的bug,换成版本为google/cadvisor:v0.24.1 就ok了,映射主机端

使用Prometheus监控Kubernetes集群 监控方面Grafana采用YUM安装通过服务形式运行,部署在Master上,而Prometheus则通过POD运行,Grafana通过使用Prometheus的service地址来获取数据源. Prometheus的配置清单在kubernetes二进制程序包中就有,下载地址, 解压后有一个cluster目录,该目录里面的addons里面有所需要的插件,比如dns.dashboard以及prometheus等. 我用的就是它自带的这个prome

Prometheus 监控K8S集群中Pod 目前cAdvisor集成到了kubelet组件内,可以在kubernetes集群中每个启动了kubelet的节点使用cAdvisor提供的metrics接口获取该节点所有容器相关的性能指标数据.cAdvisor对外提供服务的默认端口为***4194***,主要提供两种接口: Prometheus格式指标接口:nodeIP:4194/metrics(或者通过kubelet暴露的cadvisor接口nodeIP:10255/metrics/cadviso

Prometheus 监控Redis的正确姿势(redis集群) Prometheus 监控 Redis cluster,其实套路都是一样的,使用 exporter. exporter 负责采集指标,通过 http 暴露给 Prometheus 拉取.granafa 则通过这些指标绘图展示数据.Prometheus 收集的数据还会根据你设置的告警规则判断是否要发送给 Alertmanager, Alertmanager 则要判断是否要发出告警. Alertmanager 告警分为三个阶段 Ina

转载自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1611091 1.Consul 介绍 Consul 是基于 GO 语言开发的开源工具,主要面向分布式,服务化的系统提供服务注册.服务发现和配置管理的功能.Consul 提供服务注册/发现.健康检查.Key/Value存储.多数据中心和分布式一致性保证等功能.Prometheus 通过 Consul 可以很方便的实现服务自动发现和维护,同时 Consul 支持分布式集群部署,将大大提高了稳定性,通过

为什么使用Docker " 从我个人使用的角度讲的话  部署来的更方便 只要构建过一次环境 推送到镜像仓库 迁移起来也是分分钟的事情 虚拟化让集群的管理和控制部署都更方便 hub.docker.com 里面的镜像也很方便 节约了很多自己生成镜像的时间 相当于提高了复用率 " 安装Docker " 我这里使用 Ubuntu 14.04 系统上安装 ? 1 curl -s https://get.docker.io/ubuntu/ | sudo sh Ubuntu 其他版本可能需

在读完<Docker技术入门与实践>这本书后,基本上已对Docker了有一些入门的理解,以及我们为什么要使用Docker 答:我们发现在实际工作中,通过openstack一旦把一个VM创建给开发,或者测试人员后,便很难再回收回来. openstack使用的KVM或Xen,均是采用声明内存的方式,并且内存是独占方式,无论开发和测试人员有没有用这台机器,它就占坑在那里, 所以开发和测试环境,最先出现的瓶颈应该就是内存不足,导致后续无法再开通开发或测试的虚拟机.常规小服务器开到十几.二十台左右就没法

一.Kubernetes系列之介绍篇   •Kubernetes介绍 1.背景介绍 云计算飞速发展 - IaaS - PaaS - SaaS Docker技术突飞猛进 - 一次构建,到处运行 - 容器的快速轻量 - 完整的生态环境 2.什么是kubernetes 首先,他是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案.Kubernetes(k8s)是Google开源的容器集群管理系统(谷歌内部:Borg).在Docker技术的基础上,为容器化的应用提供部署运行.资源调度.服务发现和动态伸缩等一系列

一. Docker Shipyard是什么 ? shipyard是一个开源的docker管理平台,其特性主要包括: 支持镜像管理.容器管理. 支持控制台命令 容器资源消耗监控 支持集群swarm,可以随意增加节点 支持控制用户管理权限,可以设置某个容器对某个用户只读.管理权限. 有汉化版 缺点: 不支持image管理: 不支持container批量操作. 启动容器较多,占用每个节点的一部分资源  Shipyard的几个概念 )engine 一个shipyard管理的docker集群可以包含一个或

原文地址:https://blog.csdn.net/real_myth/article/details/78719244 一.Kubernetes系列之介绍篇   •Kubernetes介绍 1.背景介绍 云计算飞速发展 - IaaS - PaaS - SaaS Docker技术突飞猛进 - 一次构建,到处运行 - 容器的快速轻量 - 完整的生态环境 2.什么是kubernetes 首先,他是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案.Kubernetes(k8s)是Google开源的容器集群

docker 集群 Docker 容器 移除所有的容器和镜像(大扫除) 用一行命令大扫除: docker kill $(docker ps -q) ; docker rm $(docker ps -a -q) ; docker rmi $(docker images -q -a) 注:shell 中的 $() 和 `` 类似,会先执行这里面的内容,上面的脚本会出现如下 docker kill "pids" ; docker kill 在 docker 中用于停止容器,docker rm

docker集群管理 ps:docker machine     docker swarm       docker compose  在Docker Machine发布之前,你可能会遇到以下问题: 你需要登录主机,按照主机及操作系统特有的安装以及配置步骤安装Docker,使其能运行Docker容器. 你需要研发一套工具管理多个Docker主机并监控其状态. 你在本地开发,产品部署在公有云平台,你希望能尽可能的减小两个环境的差异性 Docker Machine的出现解决了以上问题. Docker

前言:随着云原生概念盛行,对于容器.服务.节点以及集群的监控变得越来越重要.Prometheus 作为 Kubernetes 监控的事实标准,有着强大的功能和良好的生态.但是它不支持分布式,不支持数据导入.导出,不支持通过 API 修改监控目标和报警规则,所以在使用它时,通常需要写脚本和代码来简化操作.Prometheus Operator 为监控 Kubernetes service.deployment 和 Prometheus 实例的管理提供了简单的定义,简化在 Kubernetes 上部

前提条件 redis集群:已搭建三主三从(三台主机) prometheus.grafana已安装 三台主机ip: 192.168.0.39,192.168.0.164,192.168.0.68 第一种方法和第二种方法 第一种方法需要再安装 redis_exporter和prometheus,过程较麻烦,第二种方法就简单很多 使用方法一的话,prometheus搭配alertmanager可以实现告警功能,使用方法二还没找到咋配置告警功能 优先选择使用第二种方法 第一种方法 数据路径:redis集

前言 因工作需要,我对基于Apache Mesos 的 Docker 集群作了一点研究,并搭建了一套环境,以下是资料分享. 1. Apache Mesos概述 Apache Mesos是一款开源群集管理软件,能将数据中心中的CPU.内存.存储.其它资源全部虚拟化并进行管理(引用自百度).它被一些人认为是继OpenStack之后的“下一代云计算平台”,“代表云计算的未来“. 根据网络资料,Apache Mesos具有高可靠性,经过严酷的生产环境考验.目前Twitter.Mac等公司在使用它. 现在