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

前言 随着 Prometheus 监控的组件.数量.指标越来越多,Prometheus 对计算性能的要求会越来越高,存储占用也会越来越多. 在这种情况下,要优化 Prometheus 性能, 优化存储占用. 第一时间想到的可能是各种 Prometheus 的兼容存储方案, 如 Thanos 或 VM.Mimir 等.但是实际上虽然集中存储.长期存储.存储降采样及存储压缩可以一定程度解决相关问题,但是治标不治本. 真正的本,还是在于指标量(series)过于庞大. 治本之法,应该是减少指标量.有

发生现象: 在windows10下安装docker for windows,随着用docker pull image文件后,C盘的容量越来越小了,你可能也有一种跟我一样的想法,想改变默认的安装路径,本文希望能解决你的问题. 原因分析: windows上安装的docker其实本质上还是借助与windows平台的hyper-v技术来创建一个linux虚拟机,你执行的所有命令其实都是在这个虚拟机里执行的,所以所有pull到本地的image都会在虚拟机的Virtual hard disks目录的文件中,

1.  自定义指标 为了注册自定义指标,请将MeterRegistry注入到组件中,例如: public class Dictionary { private final List<String> words = new CopyOnWriteArrayList<>(); Dictionary(MeterRegistry registry) { registry.gaugeCollectionSize("dictionary.size", Tags.empty(

1.下载go(version>1.9,否则promtool工具不好使) https://golang.org/doc/install?download=go1.10.2.linux-amd64.tar.gz tar -C /usr/local -xzf go1.10.2.linux-amd64.tar.gz export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin 2.yuml install -y git 3.下载安装promtool go get github.com/prom

在指标能够在下拉框可以选择到的情况下,还有No datapoints found. 则考虑是时区的问题,详见官方issue https://github.com/prometheus/prometheus/issues/1022

结论: 所有放入镜像文件都放在虚拟硬盘文件里面. windows上安装的docker其实本质上还是借助与windows平台的hyper-v技术来创建一个linux虚拟机,你执行的所有命令其实都是在这个虚拟机里执行的,所以所有pull到本地的image都会在虚拟机的Virtual hard disks目录的文件中,这个文件就是虚拟硬盘文件(有点类似与vmware的原理). 具体的, 1.开始菜单右键->控制面板->管理工具->Hyper-V 管理器->虚拟机右键设置.如图: 2.可见

今天发现git pull origin master 的时候部分文件无法获取,然后学到了一个新方法: git fetch git checkout origin/master -- path/to/file 可以单独获取github repo中的单个文件 git checkout origin/master -- path/to/file

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: --

如上图,prometheus的data文件夹时间久了会变得很大,听说是保留15天的数据.但是实际上,我只需要保留3天的数据就够了,之前试过用批处理文件清理,但是强行删除会导致peometheus崩溃,运维新手不知道怎么在哪里配置修改.请广大网友支招.

Prometheus 基于文件的服务发现 官方文档:https://github.com/prometheus/prometheus/tree/master/discovery 服务发现支持: endpoints,ingress,kubernetes,node,pod,service.Prometheus也提供了服务发现功能,可以从consul,dns,kubernetes,file等等多种来源发现新的目标.其中最简单的是从文件发现服务. • azure_sd_configs • consul_

http://flintx.me/2017/12/12/Prometheus%20+%20Grafana%20%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%8A%B6%E6%80%81%E7%9B%91%E6%8E%A7/ 什么是Prometheus? Prometheus 是由 SoundCloud 开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB). Prometheus 使用 Go 语言开发,是 Goog

原文: https://my.oschina.net/go4it/blog/855598 Prometheus是什么 Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具,特点是 多维数据模型(时序列数据由metric名和一组key/value组成) 在多维度上灵活的查询语言(PromQl) 不依赖分布式存储,单主节点工作. 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据 可以通过push gateway进行时序列数据推送(pushing) 可以通过服务发现或者静态配置去获取要采集的目标服务器 多种可

0x00 Prometheus是什么 Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具,特点是 多维数据模型(时序列数据由metric名和一组key/value组成) 在多维度上灵活的查询语言(PromQl) 不依赖分布式存储,单主节点工作. 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据 可以通过push gateway进行时序列数据推送(pushing) 可以通过服务发现或者静态配置去获取要采集的目标服务器 多种可视化图表及仪表盘支持 pull方式 Prometheus采集数据是用的pull也

0x00 概述 Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案.在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等.最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构. 0x01 监控的目标 在<SRE:Google运维解密>一书中指出,监控系统需要能够有效的支持白盒监控和

什么是TSDB? TSDB(Time Series Database)时序列数据库,我们可以简单的理解为一个优化后用来处理时间序列数据的软件,并且数据中的数组是由时间进行索引的. 时间序列数据库的特点 大部分时间都是写入操作. 写入操作几乎是顺序添加,大多数时候数据到达后都以时间排序. 写操作很少写入很久之前的数据,也很少更新数据.大多数情况在数据被采集到数秒或者数分钟后就会被写入数据库. 删除操作一般为区块删除,选定开始的历史时间并指定后续的区块.很少单独删除某个时间或者分开的随机时间的数据.

前言: 说到监控方案,市面上开源的有很多,最常用的zabbix,深入使用zabbix以后,才知道zabbix设计团队有多厉害,简直是一个完美的监控告警方案.但是在针对docker的监控上还差点,需要自己写监控脚本实现.为此从去年开始调研针对docker的监控方案,如下: 1,cadvisor+influxdb+grafana 优点:部署方便,cadvisor监控docker主机和docker信息,influxdb记录数据,grafana展示 缺点:1,无法获取cpu使用率,cadvisor采集到

监控方案 cAdvisor+Heapster+InfluxDB+Grafana Y 简单 容器监控 cAdvisor/exporter+Prometheus+Grafana Y 扩展性好 容器,应用,主机全方面监控 Prometheus+Grafana是监控告警解决方案里的后起之秀 通过各种exporter采集不同维度的监控指标,并通过Prometheus支持的数据格式暴露出来,Prometheus定期pull数据并用Grafana展示,异常情况使用AlertManager告警. 通过cadvi

一.Prometheus介绍之前已经详细介绍了Kubernetes集群部署篇,今天这里重点说下Kubernetes监控方案-Prometheus+Grafana.Prometheus(普罗米修斯)是一个开源系统监控和警报工具,最初是在SoundCloud建立的.自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了普罗米修斯,该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区.它现在是一个独立的开放源码项目,并且独立于任何公司,为了强调该点并澄清项目的治理结构,Prometheus在2016年加入了云计算基金会,成

Prometheus(译:普罗米修斯)用领先的开源监控解决方案为你的指标和警报提供动力(赋能). 1.  概述 1.1.  Prometheus是什么? 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.Prometheus于2016年加入云原生计算基金会,成为继Kubernetes之后的第二个托管项目. 1.1.1.  Prometh

实战 Prometheus 搭建监控系统 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud,这是一个在线音乐分享的平台,类似于做视频分享的 YouTube,由于他们在微服务架构的道路上越走越远,出现了成百上千的服务,使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性,于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统.Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud,他也是在 2012