考虑到分布式部署监控环境是所有的请求情况,所以这一块一般在网关GateWay里面加比较省事,聚合在一起的,如果放在api服务中,如果只有1个还好,一旦部署Node多是很痛苦的事情 这天需要添加的Nuget包如下: 在配置添加 { "Logging": { "LogLevel": { "Default": "Warning" } }, //AppMetrics配置 "AppMetrics": { "

cAdvisor+InfluxDB+Grafana cAdvisor:是谷歌开源的一个容器监控工具,采集主机上容器相关的性能指标数据.比如CPU.内存.网络.文件系统等. Heapster是谷歌开源的集群监控数据收集工具,会所有节点监控数据,Heapster作为一个pod在集群中运行,通过API获得集群中的所有节点,然后从节点kubelet暴露的10255汇总数据.目前社区用Metrics Server 取代 Heapster. InfluxDB:时序数据库,存储监控数据. Grafana:可视

前言 阿里巴巴提供的控制台只是用于演示 Sentinel 的基本能力和工作流程,并没有依赖生产环境中所必需的组件,比如持久化的后端数据库.可靠的配置中心等.目前 Sentinel 采用内存态的方式存储监控和规则数据,监控最长存储时间为 5 分钟,控制台重启后数据丢失. 企业版 这里推荐一下阿里云的官方版,AHAS Sentinel 控制台 是 Sentinel 控制台的阿里云上版本,提供企业级的控制台服务,包括: 实时请求链路查看 还有各种酷炫的监控图表 可靠的实时监控和历史监控数据查询,无需自

根据官方wiki文档,sentinel控制台的实时监控数据,默认仅存储 5 分钟以内的数据.如需持久化,需要定制实现相关接口. https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/在生产环境中使用-Sentinel-控制台 也给出了指导步骤: 1.自行扩展实现 MetricsRepository 接口: 2.注册成 Spring Bean 并在相应位置通过 @Qualifier 注解指定对应的 bean name 即可. 本文使用时序数据库InfluxDB来进行持久

之前介绍了Sentinel相关的文章,小伙伴在生产实践中不知道有没有这个疑问?我们的Sentinel控制台监控的数据只能看最近5分钟的,如图 那么就导致历史数据是查看不了的,那肯定是不行的,在生产环境中我们最起码能够看到最近几天甚至几个月的监控数据,方便我们排查出哪些时间段/哪些天,哪些接口会到达什么样的QPS:方便我们对整体系统的QPS.以及异常情况有基本的了解. 如果要做到这些,就需要做到对这些数据进行持久化,而不能只保存在内存中.那我们今天就来介绍一下怎么改造Sentinel控制台,可以达

互联网企业中,随着机器规模以及业务量的爆发式增长,监控数据逐渐成为一种大数据,对监控大数据的分析,包括数据采集.数据缓存.数据聚合分析.数据存储.数据展现等几个阶段.不同阶段有不同的解决方案及支撑工具,而数据展现作为最终的可视化手段,在整个监控大数据分析过程中起着举足轻重的作用,本文分享一下笔者基于Grafana的监控数据钻取功能应用实践,供感兴趣的同行做参考. Grafana作为一个开源的数据分析展现平台,其丰富的图表.灵活的插件.多样的数据源.快速华丽的展现,总让做监控数据分析的人爱不释手,

功能实现完后有部分数据一直在波动,就产生了想把这个数据波动集成到grafana形成可视化界面的监控,但grafana不支持mongo数据库又懒得去用其他工具转换,特意看了下grafana的database插件,因此看到了json数据源. JSON Datasource - a generic backend datasource JSON Datasource is an enhanced version of the Simple JSON Datasource. The JSON datas

TIPS 本文基于Spring Boot 2.1.4,理论支持Spring Boot 2.x所有版本 众所周知,Spring Boot有个子项目Spring Boot Actuator,它为应用提供了强大的监控能力.从Spring Boot 2.0开始,Actuator将底层改为Micrometer,提供了更强.更灵活的监控能力.Micrometer是一个监控门面,可以类比成监控界的 Slf4j . 借助Micrometer,应用能够对接各种监控系统,例如: AppOptics Atlas Da

根据官方wiki文档,sentinel控制台的实时监控数据,默认仅存储 5 分钟以内的数据.如需持久化,需要定制实现相关接口. https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/在生产环境中使用-Sentinel-控制台 也给出了指导步骤: 1.自行扩展实现 MetricsRepository 接口: 2.注册成 Spring Bean 并在相应位置通过 @Qualifier 注解指定对应的 bean name 即可. 本文先学习官方提供的接口梳理思路,然后使用S

问题 在上一篇文章中,我们使用Telegraf自带的Plugin配置好了的监控,但是自带的Plugin并不能完全覆盖我们想要的监控指标,就需要收集额外的自定义的监控数据,实现的方法有: 开发自己的Telegraf Plugin 使用可以执行自定义脚本的inputs plugin 此处收集的监控项不多,收集间隔也不是很频繁,所以我选择Telegraf预置的Inputs.exec plugin实现.它非常灵活,可以执行任意命令和脚本.在脚本中实现获取监控数据的逻辑,然后使用inputs.exec执行

POD资源历史曲线(CPU.内存.网络) 监控方案heapster+hawkular-metrics+hawkular-cassandra heapster负责收集数据 hawkular-cassandra 存储数据 hawkular-metrics 展示数据 部署方案 修改/etc/ansible/hosts添加一下内容 这里要注意看要不要持久化 [OSEv3:vars]openshift_metrics_install_metrics=true openshift_metrics_cassa

一.前言 1.本监控方案主要由smokeping+promethues+grafana组成.smokeping主要数据采集,promethues作为数据存储,grafana数据展示 2.其实smokeping也有自己的展示方案,但是太low太难看,不符合当下装逼的风格,所以果断换成grafana 3.之所以使用promethues,是由于目前的生产环境有一个promethues,可以直接复用,当然也可以选用graphite等 二.环境准备 组件 版本 OS Ubuntu 16.04.4 LTS

做一个系统,如果不做监控,是不完善的. 如果为做一个快速系统,花力气去做监控,是不值得的. 因为,我们有必要具备一个能够快速建立监控体系的能力.即使你只是一个普通开发人员! 个人觉得,做监控有三个核心能力: 1. 持续收集数据的能力; (时间序列数据库) 2. 监控结果可视化的能力; 3. 异常监控可报警的能力; 只要把这三点做到了,那么,这个监控基本就成功了. 既然自己不方便做监控系统,那就只要好框架造型就可以了. 因grafana的图表功能个人感觉最强大,我们就以 grafana 作为监控抓

Prometheus是什么 Prometheus是一套开源监控系统和告警为一体,由go语言(golang)开发,是监控+报警+时间序列数 据库的组合.适合监控docker容器.因为kubernetes(k8s)的流行带动其发展. Prometheus的主要特点 多维度数据模型,由指标名称和键/值对标识的时间序列数据. 作为一个时间序列数据库,其采集的数据会以文件的形式存储在本地中. 灵活的查询语言,PromQL(Prometheus Query Language)函数式查询语言. 不依赖分布式存

在项目前期评估数据库的增长情况,然后根据数据库数据量的增长情况来规划存储的分配其实是一件比较麻烦的事情.因为项目没有上线,用什么来评估数据库的数据增长情况呢? 如果手头没有实际的数据,我们只能从表的数量以及预计一天的数据增长情况来预估数据增长量.当然这里猜测的成分较大.这个是非常不靠谱,也是不准确的.当然我们可以监控测试环境的数据库大小的增长情况来评估数据增长情况.我们可以监控数据库大小的变化来估计生产环境的数据增长情况.当然生产环境和测试环境的区别还是蛮大的.但是这样比那种瞎猜式的还是要靠谱得

特别声明: 此次并非针对其他参与2013中国十大优秀开源项目的同行,体系有漏洞要谴责的是制定规则并从中获益但不作为的权贵,草根们制定不了规则但可发现和利用漏洞,这是程序员应有反叛精神没错.但被作为道具不可接受.我代表FineUI请求CSDN公开数据,如果您觉得CSDN有必要撕下遮羞布,请共同呼吁. ============ 有人说我太较真了,有人说我应该匿名举报,还有人说有本事你也刷票呀,不过今天我还是要把我知道的说出来,我不会说哪些软件在恶意刷票,我也没有资格说哪些软件在恶意刷票,我只是从程序

上一篇我们介绍了获取Azure的监控指标和监控数据: http://www.cnblogs.com/teld/p/5113376.html 本篇我们继续:监控虚拟机的自定义性能计数器. 随着我们应用规模的扩张,几十上百的虚拟机运行在Azure上面,实时监控应用的运行情况是我们智能化运维的需要.因此,我们在应用的核心组件上添加了性能计数器,实时将运行数据记录到性能计数器上. 监控实时抓取虚拟机中性能计数器的数据. 在Google中搜一下Azure Monitor extension,找到几个有用的

上一篇博文介绍了如何连接Windows Azure: http://www.cnblogs.com/teld/p/5113063.html 本篇我们继续上次的示例代码,获取虚拟机的监控定义和监控数据. 有人会问,Azure Portal上已经有了监控数据,通过代码获取有意思吗?我们计划基于性能计数器的监控数据来实现应用的自动伸缩,因此可以获取到监控指标定义和监控数据应该是第一步. 在Azure的管理Portal中我们可以看到虚拟机的监控数据,目前,提供的主要有以下监控指标: CPU Percen

概述 上一篇文章分析了cloudera manager中监控数据.中心数据的存储方式,如何配置外部表等.这一篇文章进一步分析监控数据的存储,配置,调优等. Service Monitor 和 Host Monitor 角色在cloudera manager中存储了时间序列.健康数据.Impla查询和Yarn应用的元数据.经过查看对应的Cloudera Manager的存储连接,发现Service Monitor和Host Monitor的存储使用的是levelDB的解析类,由此能够判断出本地存储

mongodb可以通过profile来监控数据,进行优化.查看当前是否开启profile功能用命令db.getProfilingLevel() 返回level等级,值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部开启profile功能命令为 db.setProfilingLevel(level); #level等级,值同上 level为1的时候,慢命令默认值为100ms, 更改为db.setProfilingLevel(level,slowms)如db.setProfili

上一篇我们介绍了获取Azure的监控指标和监控数据: http://www.cnblogs.com/teld/p/5113376.html 本篇我们继续:监控虚拟机的自定义性能计数器. 随着我们应用规模的扩张,几十上百的虚拟机运行在Azure上面,实时监控应用的运行情况是我们智能化运维的需要.因此,我们在应用的核心组件上添加了性能计数器,实时将运行数据记录到性能计数器上. 监控实时抓取虚拟机中性能计数器的数据. 在Google中搜一下Azure Monitor extension,找到几个有用的