Prometheus监控神器-服务发现篇（二）

【Prometheus监控神器-服务发现篇（二）】的更多相关文章

Prometheus监控神器-服务发现篇（二）

本章节讲解服务发现与Relabelling的机制与范例. 通过服务发现的方式,我们可以在不重启Prometheus服务的情况下动态的发现需要监控的Target实例信息. 如上图所示,对于线上环境我们可能会划分为:dev, stage, prod不同的集群.每一个集群运行多个主机节点,每个服务器节点上运行一个Node Exporter实例.Node Exporter实例会自动注册到Consul中,而Prometheus则根据Consul返回的Node Exporter实例信息动态的维护Target…

spring cloud+dotnet core搭建微服务架构：服务发现（二）

前言上篇文章实际上只讲了服务治理中的服务注册,服务与服务之间如何调用呢?传统的方式,服务A调用服务B,那么服务A访问的是服务B的负载均衡地址,通过负载均衡来指向到服务B的真实地址,上篇文章已经说了这种方式的缺点.那么下面讲如何在spring cloud+dotnet core的应用下进行服务调用. 代码实现假设一种场景,有一个订单服务,有一个产品服务,其中产品服务是由两个服务节点组成一个集群.需求是订单服务访问产品服务的一个API接口.根据上一章文章的内容创建3个应用程序ServiceOne…

spring cloud+.net core搭建微服务架构：服务发现（二）

前言上篇文章实际上只讲了服务治理中的服务注册,服务与服务之间如何调用呢?传统的方式,服务A调用服务B,那么服务A访问的是服务B的负载均衡地址,通过负载均衡来指向到服务B的真实地址,上篇文章已经说了这种方式的缺点.那么下面讲如何在spring cloud+dotnet core的应用下进行服务调用. 代码实现假设一种场景,有一个订单服务,有一个产品服务,其中产品服务是由两个服务节点组成一个集群.需求是订单服务访问产品服务的一个API接口.根据上一章文章的内容创建3个应用程序ServiceOne…

Prometheus监控系统之入门篇（一）续

在上篇Prometheus监控系统之入门篇(一)中我们讲解了Prometheus的基本架构和工作流程, 并从0到1搭建了Prometheus服务,pushgateway以及告警系统. 本篇我们主要介绍Prometheus监控数据的可视化工具 - Grafana 1. Grafana安装 docker run -d -p 3000:3000 --name grafana grafana/grafana 启动后,访问127.0.0.1:3000, grafana初始用户和密码都为admin,进入后界…

Prometheus监控神器-Alertmanager篇(1)

本章节主要涵盖了Alertmanager的工作机制与配置文件的比较详细的知识内容,由浅入深的给大家讲解. 警报一直是整个监控系统中的重要组成部分,Prometheus监控系统中,采集与警报是分离的.警报规则在 Prometheus 定义,警报规则触发以后,才会将信息转发到给独立的组件 Alertmanager ,经过 Alertmanager r对警报的信息处理后,最终通过接收器发送给指定用户,另外在 Alertmanager 中没有通知组的概念,只能自己对软件重新Coding,或者使用第三方插…

Prometheus监控神器-Rules篇

本章主要对如何使用Prometheus与Alertmanager组件集成配置,以及对警报规则 Rules 的俩种类型及其模板内容进行讲解. 与Alertmanager集成 Prometheus把产生的警报发给Alertmanager进行处理时,需要在Prometheus使用的配置文件中添加关联Alertmanager的组件的对应配置信息. alerting: alert_relabel_configs: [ - <relabel_config> ... ] alertmanagers: [ -…

prometheus监控golang服务实践

一.prometheus基本原理介绍 prometheus是基于metric采样的监控,可以自定义监控指标,如:服务每秒请求数.请求失败数.请求执行时间等,每经过一个时间间隔,数据都会从运行的服务中流出,存储到一个时间序列数据库中,之后可通过PromQL语法查询. 主要特点: 多维数据模型,时间序列数据通过metric名以key.value的形式标识: 使用PromQL语法灵活地查询数据: 不需要依赖分布式存储,各服务器节点是独立自治的: 时间序列的收集,通过 HTTP 调用,基于pull 模型…