标量(Scalar):一个浮点型的数字值 标量只有一个数字,没有时序. 需要注意的是,当使用表达式count(http_requests_total),返回的数据类型,依然是瞬时向量.用户可以通过内置函数scalar()将单个瞬时向量转换为标量. Prometheus-自定义Exporter-使用flask #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- from flask import Flask,request,render_template,jsonif

当Prometheus的node_exporter中没有我们需要的一些监控项时,就可以如zabbix一样定制一些key,让其支持我们所需要的监控项. 例如,我要根据 逻辑cpu核数 来确定load的告警值,现在就要添加一个统计 逻辑cpu核数的 key 添加统计脚本 mkdir /usr/local/node_exporter-0.16/key vim /usr/local/node_exporter-0.16/key/Logical_CPU_core_number cat /proc/cpui

一.前言 canal 是阿里的一款开源项目,纯 Java 开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了 MySQL(也支持 mariaDB). canal 模拟 mysql slave 的交互协议,伪装自己为 mysql slave,向 mysql master发送 dump 协议: mysql master 收到 dump 请求,开始推送binary log给 slave(也就是canal) canal 解析 binary log对象(原始为byte流). 总体架构:

为什么说 Prometheus 是足以取代 Zabbix 的监控神器?   Kuberneteschina 致力于提供最权威的 Kubernetes 技术.案例与Meetup! ​关注他 12 人赞同了该文章 作者:陈晓宇来源:dbaplus 社群校对:Bot(才云).星空下的文仔(才云) Kubernetes 自从 2012年开源以来便以不可阻挡之势成为容器领域调度和编排的领头羊.Kubernetes 是 Google Borg 系统的开源实现,于此对应,Prometheus 则是 Googl

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

注意区分以下两种“数据格式”: 1.自定义exporter的时候所需要遵循的给prometheus提供数据的数据格式: https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/part-ii-prometheus-jin-jie/exporter/what-is-prometheus-exporter 2.查询prometheus时所要遵循的查询格式 https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/parti-prome

1.二进制包安装 mkdir -p /opt/exporter 下载地址: wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.14.0/node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gzwget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.li

相关下载: https://prometheus.io/download/https://github.com/prometheus/ 相关文档 https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/content/alertmanager/wechat.html #此文档最全 https://github.com/yunlzheng/prometheus-bookhttps://github.com/prometheus/ prometheus安装和简单配置 t

Prometheus 介绍 Prometheus 安装 https://www.bookstack.cn/read/prometheus-book/quickstart-why-monitor.md Part I - Prometheus基础 第1章 天降奇兵 Prometheus简介 初识Prometheus 任务和实例 Prometheus组件 第2章 探索PromQL 理解时间序列 Metric类型 初识PromQL PromQL操作符 PromQL聚合操作 PromQL内置函数 在HTT

Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位.本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例--TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的.能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics).该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期有 Prometheus 监控方

前言 最近有个新项目需要搞一套完整的监控告警系统,我们使用了开源监控告警系统Prometheus:其功能强大,可以很方便对其进行扩展,并且可以安装和使用简单:本文首先介绍Prometheus的整个监控流程:然后介绍如何收集监控数据,如何展示监控数据,如何触发告警:最后展示一个业务系统监控的demo. 监控架构 Prometheus的整个架构流程可以参考如下图片: 整个流程大致分为收集数据,存储数据,展示监控数据,监控告警:核心组件包括:Exporters,Prometheus Server,Al

目录 手把手教你学Dapr - 1. .Net开发者的大时代 手把手教你学Dapr - 2. 必须知道的概念 手把手教你学Dapr - 3. 使用Dapr运行第一个.Net程序 手把手教你学Dapr - 4. 服务调用 手把手教你学Dapr - 5. 状态管理 手把手教你学Dapr - 6. 发布订阅 手把手教你学Dapr - 7. Actors 手把手教你学Dapr - 8. 绑定 手把手教你学Dapr - 9. 可观测性 介绍 通过Tracing(跟踪).Metrics(指标).Logs(日

Blog:博客园 个人 承接上文. 在实际的生产使用场景中,直接用 Pod 是不合适的,因为必然会产生单点故障.因此,我们需要有一种方法来方便地创建.管理同一个服务的多个实例 Pod.Kubernetes 中引入了 Workload(工作负载) 的概念,它可以理解为 Pod 的父资源,主要的作用就是来管理多个 Pod 的生命周期. Workload资源主要分为以下几类: Deployment 和 ReplicaSet :最常见的类型,用来管理集群上的无状态应用. DaemonSet:在集群的每个

这篇文章本来是打算使用pmm 进行数据库监控的,但是居然参考官方文档使用docker 运行起来有点问题,所以直接改用 exporter 进行处理,但是比pmm 弱好多 pmm 的参考架构 说明,以上图比较早了, 实际上也可以监控mongodb,同时也是使用exporter处理的,只是pmm 基于grafanna 的扩展比较多 对于系统分析指标更全 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services: pgloader-mysql: image:

目录 资源指标: Metrics-Server 资源指标: Metric-Server介绍 Metric-Server部署 下载yaml文件 因为有墙, 所以提前下载image镜像, 当然也可以手动修改yaml相关文件 修改文件, 不然报错 创建Metric-Server 自定义资源指标: Prometheus k8s-prometheus-adapter 项目 Prometheus 在k8s集群中部署Prometheus github地址 需要部署的服务清单 安装部署所有服务及插件 部署kub

背景 我们在使用Zabbix的时候,可以自己写自定义脚本.在使用Promethues的时候,有很多的exporter,但是有一些特殊的情况没有,比如,我需要监控进程一启动就告警,但是进程没启动,是使用process_exporter监控不了的,在process_exporter官网找了一圈,也问了一圈,发现还是只有自己动手才行.但是自定义的脚本有一个缺点就是,你不知道他有什么缺点,你光是想要完成这个任务的话,有很多办法,但是想要他至少没有啥副作用,是有挑战的. 步骤 1)自定义脚本并把内容以ke

Golang 基于Prometheus Node_Exporter 开发自定义脚本监控 公司是今年决定将一些传统应用从虚拟机上迁移到Kubernetes上的,项目多而乱,所以迁移工作进展缓慢,为了建立统一的监控平台,我们使用的是在Kubernetes集群内部署Prometheus-operator,不得不说Prometheus-operator对k8s的监控支持的非常好,helm安装后会把Prometheus.Alertmanger.Grafana.以及NodeExporter都给安装完成,打开

原地址:http://www.cppblog.com/sunicdavy/archive/2014/02/06/205645.html cocos2dx引擎使用plist文件, 一种特殊的xml格式作为其atlas纹理的描述文件. plist遵循苹果的xml中key-value的设计风格.对于OC来说是合适的, 但xml本身性能低下, 垃圾内容过多, 也让plist对于高性能游戏引擎不再适合. 因此, 研究TexturePacker的导出插件技术 TexturePacker的自定义插件目录位于其

在Dubbo服务发布的整体流程一文中,只是分析了服务发布的整体流程,具体的细节还没有进一步分析.本节将继续分析服务暴露的过程.在ServiceConfig中通过一句话即可暴露服务,如下: Exporter<?> exporter = protocol.export(invoker); 此时Invoker对象携带的URL信息中定义的是"registry",则此处"protocol"加载的是RegistryProtocol对象.也即调用RegistryPro

本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型(续),阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型,怎么通过人为的加入数据入口(即占位符)来克服无法用于图像推断的问题.要解决这个问题,最简单和最省时的方法是模仿.我们模仿的代码是 TensorFlow 实现的目标检测 API 中的文件 exporter.py,该文件的目的正是要将 TensorFlow-slim 训练的目标检测模型由 .ckpt 格式转化为.pb 格式,

http://docs.unity3d.com/Manual/managingassetdependencies.html Managing asset dependencies   Any given asset in a bundle may depend on other assets. For example, a model may incorporate materials which in turn make use of textures and shaders. It is p