Prometheus开发Exporter简介 Exporter 本身是一个http 服务,其指标结果只要符合 Prometheus 规范就可以被 Prometheus 使用. Prometheus中metric的类型 Prometheus的Client Library提供度量的四种基本类型包括 // Counter 计数器 // Gauge 仪表盘 // Histogram 直方图 // Summary 概要 // Prometheus中metric的格式 // 格式:<metric name>

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

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

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

转自:https://blog.minio.io/monitor-minio-server-with-prometheus-4ed537abcb74 Prometheus is an open source monitoring platform that help you analyze and monitor infrastructure components. Prometheus server collects metrics from targets by scraping HTTP

本文介绍两个可行的K8s监控方案:Prometheus和Sensu.两个方案都能全面提供系统级的监控数据,帮助开发人员跟踪K8s关键组件的性能.定位故障.接收预警. 拓展阅读:Kubernetes监控实践(1):K8s的工作原理与监控实践 一.K8s监控之Prometheus 1.1 简介 Prometheus是针对容器和微服务的开源监控预警工具,功能稳健,适用于开发流程中的云端管理员和开发人员等各个相关方.Prometheus定时聚合配置对象中的指标数据,评估规则表达式,展示结果,发送预警.

haproxy 2.0 已经发布一段时间了,提供内部直接暴露的prometheus metrics 很方便 ,可以快速的监控系统的状态 以下是一个简单的demo 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services: grafana: image: grafana/grafana ports: - "3000:3000" prometheus: image: prom/prometheus volumes: - ".

使用到的命令: [root@lgswork ~]# docker search prometheus NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED prom/prometheus [OK] functions/prometheus prometheus [OK] basi/prometheus-swarm A sample image that can be used [OK] bitnami/prometheus Bitnami Docker Image

https://zhuanlan.zhihu.com/p/43637757 https://www.cnblogs.com/xiangsikai/p/11289966.html dashboard分文件夹 自定义prometheus exporter 数据类型:https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/ 值类型只能为float,不能为文本:https://github.com/prometheus/prometheus/issues/222

zeebe 的operate是一个功能比较强大的管理工具,比simple-monitor 有好多方面上的改进 安全,支持用户账户的登陆 界面更友好,界面比较符合开团队工作流引擎的界面 系统监控更加强大,可以为我们提供比较全的系统指标 环境准备 还是老样子使用docker-compose 运行 docker-compose 文件 version: "3" services: db: image: oscarfonts/h2 container_name: zeebe_db ports:

1.node_exporter https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz https://github.com/prometheus/blackbox_exporter/releases/download/v0.15.0/blackbox_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz https:

何为 Prometheus Exporter? Prometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_requests_total The total number of HTTP requests. # TYPE http_requests_total counter http_requests_total{me

前文我们了解了Ceph之上的RadosGW基础使用相关话题,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/16768998.html:今天我们来聊一聊Ceph启用Dashboard和使用Prometheus监控Ceph相关话题: MGR组件作用 Ceph在早些版本(L版之前)都是没有MGR这个组件的,L版之前,ceph集群相关监控数据都是靠mon节点完成,为了减轻mon节点的压力,ceph集群相关状态数据的功能在L版之后被独立出来,用MGR来负责,MGR主