Prometheus Node_exporter 之 Basic CPU / Mem / Disk Gauge
1. CPU Busy :收集所有 cpu 内核 busy 状态占比
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
(所有 cpu使用情况 - 5分钟内 cpu 空闲的平均值) / 所有 cpu使用情况
metrics:
(((count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu))) - avg(sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode='idle',instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}[5m])))) * 100) / count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu))
最大值: 100%
2. Used RAM Memory free -m
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
已使用的内存占比(包括Buffer缓存和Cached缓存)
metrics:
((node_memory_MemTotal_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"} - node_memory_MemFree_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) / (node_memory_MemTotal_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"} )) * 100
node_memory_MemFree_bytes 空闲内存
已使用的内存占比(不包括Buffer缓存和Cached缓存)
metrics:
100 - ((node_memory_MemAvailable_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"} * 100) / node_memory_MemTotal_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"})
MemAvailable: Free + Buffers + Cached - 不可回收的部分。不可回收部分包括:共享内存段,tmpfs,ramfs等
3. Used SWAP: 交换分区使用率
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
metrics:
((node_memory_SwapTotal_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"} - node_memory_SwapFree_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) / (node_memory_SwapTotal_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"} )) * 100
node_memory_SwapFree_bytes 交换分区的空闲大小
4. Used Root FS 根文件系统使用率
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
metrics:
100 - ((node_filesystem_avail_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job",mountpoint="/",fstype!="rootfs"} * 100) / node_filesystem_size_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job",mountpoint="/",fstype!="rootfs"})
node_filesystem_avail_bytes 文件系统可用空间
5. CPU System Load (1m avg) 一分钟内 CPU 所有内核的平均负载率
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
metrics:
avg(node_load1{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}) / count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}) by (cpu)) * 100
node_load1 : 系统一分钟内的负载
6. CPU System Load (5m avg) 五分钟内 CPU 所有内核的平均负载率
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
metrics:
avg(node_load5{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}) / count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}) by (cpu)) * 100
node_load5 : 指5分钟内cpu的负载
1. CPU Busy :收集所有 cpu 内核 busy 状态占比
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
(所有 cpu使用情况 - 5分钟内 cpu 空闲的平均值) / 所有 cpu使用情况
metrics:
(((count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu))) - avg(sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode='idle',instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}[5m])))) * 100) / count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu))
最大值: 100%
2. Used RAM Memory free -m
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
已使用的内存占比(包括Buffer缓存和Cached缓存)
metrics:
((node_memory_MemTotal_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"} - node_memory_MemFree_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) / (node_memory_MemTotal_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"} )) * 100
node_memory_MemFree_bytes 空闲内存
已使用的内存占比(不包括Buffer缓存和Cached缓存)
metrics:
100 - ((node_memory_MemAvailable_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"} * 100) / node_memory_MemTotal_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job"})
MemAvailable: Free + Buffers + Cached - 不可回收的部分。不可回收部分包括:共享内存段,tmpfs,ramfs等
3. Used SWAP: 交换分区使用率
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
metrics:
((node_memory_SwapTotal_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"} - node_memory_SwapFree_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) / (node_memory_SwapTotal_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"} )) * 100
node_memory_SwapFree_bytes 交换分区的空闲大小
4. Used Root FS 根文件系统使用率
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
metrics:
100 - ((node_filesystem_avail_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job",mountpoint="/",fstype!="rootfs"} * 100) / node_filesystem_size_bytes{instance=~"$node:$port",job=~"$job",mountpoint="/",fstype!="rootfs"})
node_filesystem_avail_bytes 文件系统可用空间
5. CPU System Load (1m avg) 一分钟内 CPU 所有内核的平均负载率
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
metrics:
avg(node_load1{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}) / count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}) by (cpu)) * 100
node_load1 : 系统一分钟内的负载
6. CPU System Load (5m avg) 五分钟内 CPU 所有内核的平均负载率
type: Singlestat
Unit: perent(0-100)
metrics:
avg(node_load5{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}) / count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}) by (cpu)) * 100
node_load5 : 指5分钟内cpu的负载
Prometheus Node_exporter 之 Basic CPU / Mem / Disk Gauge的更多相关文章
- Prometheus Node_exporter 之 Basic CPU / Mem Graph
1. CPU Basic cpu 的基本信息 /proc/stat type: GraphUnit: shortBusy System: cpu 处于核心态的占比 metrics: sum by (i ...
- Prometheus Node_exporter metrics 之 Basic CPU / Mem / Disk Info
Basic CPU / Mem / Disk Info 1. CPU Cores 物理 CPU 的核数 cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| u ...
- linux中表示系统信息如cpu mem disk等内容都在 /proc
linux中表示系统信息的 内容都在 /proc 要查看系统的任何信息, 如cpu mem 磁盘等等, 都在 /proc下, 如: cpuinfo ,meminfo diskstatus 等等
- Prometheus Node_exporter 之 Basic Net / Disk Info
1. Network Traffic Basic 每个接口的基本网络信息 type: GraphUnit: bytesrecv {{device}} 各个网络接口的下载量 recv lo: 本地环回接 ...
- Prometheus Node_exporter 详解
Basic CPU / Mem / Disk Info https://www.cnblogs.com/qianyuliang/p/10479515.html Basic CPU / Mem / Di ...
- jmeter+influxdb+granfana+collectd监控cpu+mem+TPS
1.安装grafana #####gafana过期安装包安装报错 Error unpacking rpm package grafana-5.1.4-1.x86_64error: unpacking ...
- Centos8.X 搭建Prometheus+node_exporter+Grafana实时监控平台
Prometheus Promtheus是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,因此项目目录下需要一个data目录,需要我们自己创建,下面会讲到 下载 下载好的.tar.gz包放 ...
- Centos7.X 搭建Prometheus+node_exporter+Grafana实时监控平台
Prometheus简介 什么是 Prometheus Prometheus是一个开源监控报警系统和时序列数据库 主要功能 多维数据模型(时序由 metric 名字和 k/v 的 labels 构成) ...
- Golang 基于Prometheus Node_Exporter 开发自定义脚本监控
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 ...
随机推荐
- attachEvent和addEventListener区别总结
1.attachEvent与addEventListener的区别 支持的浏览器不同.attachEvent在IE9以下的版本中受到支持.其它的都支持addEventListener. 参数不同.ad ...
- SPSS学习系列之SPSS Modeler的帮助文档怎么调出来使用?
不多说,直接上干货! 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑 人工智能躺过的坑 同时,大家可以关注我的个人博客: http://www.cnblogs.com/z ...
- Term Weighting
对文本分词后,接下来需要对分词后的每个term计算一个权重,重要的term应该给与更高的权重.举例来说,“什么产品对减肥帮助最大?”的term weighting结果可能是: “什么 0.1,产品 0 ...
- mysql时间字符串按年/月/天/时分组查询 -- date_format
SELECT DATE_FORMAT( deteline, "%Y-%m-%d %H" ) , COUNT( * ) FROM test GROUP BY DATE_FORMAT( ...
- 玩转mongodb(五):mongodb 3.0+ 查询性能分析
mongodb性能分析方法:explain() 为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录.(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成.如果你想插更多的文档也没问题,只要有耐心等就可以了.) ...
- Core中使用Hangfire
之前使用Quartz.Net,后来发现hangfire对Core的继承更加的好,而且自带管理后台,这就比前者好用太多了. 安装注册 安装 PM> Install-Package Hangfire ...
- Java生成指定范围内的工具类
/** * 生成[min, max]之间的随机整数 * * @param min 最小整数 * @param max 最大整数 * @return * @author jqlin */ private ...
- for-in循环
//for in循环遍历var objs={"username":"hh","age":"20","sex&q ...
- Node.js之HTTP请求与响应
在C#.OC中也是客户端发起一个请求,服务端作出响应.我们可以把这个过程抽象理解 . 1.客户端给服务端发起请求相当于向服务端写入一个流(writable) 2.服务端读取客户端的流(readable ...
- TryParse用法示例
int.Parse()是一种类型转换:表示将数字内容的字符串转为int类型.如果字符串为空,则抛出ArgumentNullException异常:如果字符串内容不是数字,则抛出FormatExce ...