本节将介绍一下我在使用过程中用到的promethues.node_exporter.cAdvisor的常用参数,做一个总结 一.prometheus prometheus分为容器安装和二进制文件安装,一下的参数配置都适用 1.数据存储位置 在使用过程中发现,修改数据存储位置有两个方案,一个是外部存储,另一个是本地存储: 第一种:外部存储 将数据存储到类似influxdb的时序型数据库中,实现数据的永久存储,并且查询效率要由于prometheus自带的存储 若要添加influxdb,只需要在pro

安装cadvisor docker run \ --volume=/:/roofs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:rw \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true \ --name=cadvisor \ google/ca

目的很简单,因为系统好多监控指标是通过json 暴露的,并不是标准的prometheus metrics 格式,处理方法 实际上很简单,我们可以基于jsonpath 解析json数据,转换为prometheus metrics 但是感觉查询能力一般,个人 还是比较喜欢jmespath,目前已经有一个开源的基于jsonpath 开发的exporter prometheus-jsonpath-exporter,基于python 开发,所以使用jmespath 直接替换jsonpath 实现更加方便的

一.Prometheus中的基本概念 Prometheus将所有数据存储为时间序列,这里先来了解一下prometheus中的一些基本概念 指标名和标签每个时间序列都由指标名和一组键值对(也称为标签)唯一标识. metric的格式如下: <metric name>{<label name>=<label value>, ...} 例如: http_requests_total{host="192.10.0.1", method="POST&q

现在慢慢在把prometheus operator的一些概念组织完整. https://github.com/coreos/prometheus-operator/tree/master/contrib/kube-prometheus 这个全家桶是值得关注的,里面的概念和步骤要领会. Node exporter的github地址: https://github.com/prometheus/node_exporter 这里面也提到了用于win的 WMI exporter . 窗口级安装命令: d

一.服务分类 在线服务:请求的客户端和发起者需要立即响应(高并发.低延迟:并发数.接口响应时间.错误数.延迟时间),面对突发流量能进行资源的自动伸缩 离线服务:请求发送到服务端但不要求立即获取结果(监控服务的每个执行阶段.成功/失败的次数) 批处理:批量任务的执行(一般定时执行),针对每个任务的执行耗时.待处理任务.阻塞任务.处理成功/失败的任务数 二.数据规范 prometheus制定了一套独特的监控数据规范,符合这一规范的监控数据都可以被统一采集.分析和展现 prometheus为监控对象提

exporter详解 前面的系列中,我们在主机上面安装了node_exporter程序,该程序对外暴露一个用于获取当前监控样本数据的http的访问地址, 这个的一个程序成为exporter,Exporter的实例称为一个target, prometheus通过轮训的方式定时从这些target中获取监控数据. exporter是什么 广义上向prometheus提供监控数据的程序都可以成为一个exporter的,一个exporter的实例称为target, exporter来源主要2个方面,一个是

1.golang中使用expoter import ( "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp" ) func main(){ http.Handle("/metrics", promhttp.Handler()) } 2.访问expoter内的数据 curl -G "http://192.168.0.88:8080/metrics" > text.txt 数据的格式

Prometheus 官方和社区提供了非常多的exporter,涵盖数据库.中间件.OS.存储.硬件设备等,具体可查看exporters.exporterhub.io,通过这些 exporter 基本可以覆盖80%的监控需求,依然有小部分需要通过自定义脚本或者定制.修改社区exporter实现.本文我们将学习如何通过go编写一个简单的expoter用于暴露OS的负载. 要实现的三个load指标如下: exporter的核心是http服务,对外暴露exporter本身运行时指标和监控信息.我们可以

一.prometheus基本架构 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.作为新一代的监控框架,Prometheus 具有以下特点: 多维

=============================================== 2018/7/8_第1次修改                       ccb_warlock =============================================== 最近正式业务终于开始上容器,虽然前期通过swarm解决了服务部署和扩展等问题,但是针对容器监控方面缺乏经验甚至是无从入手,因为没有监控数据我根本不知道目前给的资源限制是否合理,业务量激增的时候资源是否可以支撑负

在DockerCon EU 2015上,Brian Christner阐述了“Docker监控”的概况,分享了这方面的最佳实践和Docker stats API的指南,并对比了三个流行的监控方案:cAdvisor.“cAdvisor + InfluxDB + Grafana”以及Prometheus. Christner所建议的最佳实践包括为容器添加标签并设置资源限制,他指出尽管Google的cAdvisor容器监控工具很易用,但是将cAdvisor.InfluxDB和Grafana组合起来能够

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

Prometheus架构描述 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 Prometheus 最大的亮点和先进性是它的多维数据模型   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

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 Prometheus架构如盗图: 官网上的原始架构要复杂些. 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句(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

0x00 概述 视频讲解通过链接网易云课堂·IT技术快速入门学院进入,更多关于Prometheus的文章. Prometheus是最近几年开始流行的一个新兴监控告警工具,特别是kubernetes的流行带动了prometheus的应用. Prometheus是一套完整的监控告警系统: Prometheus的主要特点有: 1. a multi-dimensional data model with time series data identified by metric name and key

本篇已加入<.NET Core on K8S学习实践系列文章索引>,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章.上一篇介绍了Google开发的容器监控工具cAdvisor,但是其提供的操作界面较为简陋,且不支持监控多Host,实用性有待提高.因此,本篇会介绍一个流行的生产级监控工具,不,准确说来应该是一个监控方案,它就是Prometheus! # 实验环境:阿里云ECS主机(两台),CentOS 7.4 一.Prometheus简介 1.1 关于Prometheus Prometheus是由Sou

一.基本概念 Prometheus 是由前 Google 工程师从 2012 年开始在 Soundcloud 以开源软件的形式进行研发的系统监控和告警工具包,自此以后,许多公司和组织都采用了 Prometheus 作为监控告警工具.Prometheus 的开发者和用户社区非常活跃,它现在是一个独立的开源项目,可以独立于任何公司进行维护.为了证明这一点,Prometheus 于 2016 年 5 月加入 CNCF 基金会,成为继 Kubernetes 之后的第二个 CNCF 托管项目. 1.1 架

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

prometheus book https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/ 开发自己的分布式监控Prometheus Exporter时遇到的坑 https://micro.mu/docs/cn/index.html Go语言开发Prometheus Exporter示例 https://www.cnblogs.com/momoyan/p/9943268.html ubuntu1604安装,使用 wget https://dl.grafana.co

Process-exporter process-exporter可以用来检测所选进程的存活状态 下载process-exporter 下载地址:https://github.com/ncabatoff/process-exporter/releases/tag/v0.4.0 安装部署process-exporter tar -zxvf process-exporter-0.4.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/process-exporter 编写配置文件