1. Weave Scope Weave Scope 容器地图 创建 Kubernetes 集群并部署容器化应用只是第一步.一旦集群运行起来,我们需要确保一起正常,所有必要组件就位并各司其职,有足够的资源满足应用的需求.Kubernetes 是一个复杂系统,运维团队需要有一套工具帮助他们获知集群的实时状态,并为故障排查提供及时和准确的数据支持. Weave Scope 是 Docker 和 Kubernetes 可视化监控工具.Scope 提供了至上而下的集群基础设施和应用的完整视图,用户可以轻

一.什么是Ganglia 对于这个工具,大家可能比较陌生,但是它功能非常强大,如果我们想收集所有服务器.网络设备的数据,那么ganglia绝对是首选,在深入学习之前,还是先从基础概念了解起吧! Ganglia是一款为HPC(高性能计算)集群而设计的可扩展的分布式监控系统,它可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息,它由运行在各个节点上的gmond守护进程来采集CPU .内存.硬盘利用率.I/O负载.网络流量情况等方面的数据,然后汇总到gmetad守护进程下,使用rrdtool存储数据,最后将历史

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

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

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,

Spring Cloud(六):Hystrix 监控数据聚合 Turbine[Finchley 版]  发表于 2018-04-17 |  更新于 2018-05-07 |  上一篇我们介绍了使用 Hystrix Dashboard 来展示 Hystrix 用于熔断的各项度量指标.通过 Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过 Hystrix Dashboard 我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的

1.安装阿里开源监控工具tsar tsar官方网站 wget -O tsar.zip https://github.com/alibaba/tsar/archive/master.zip --no-check-certificate unzip tsar.zip cd tsar make && make install 安装后,您可能会看到以下文件: /etc/tsar/tsar.conf,这是tsar的主要配置文件; /etc/cron.d/tsar,用来运行tsar每分钟收集信息; /

3.9     监控.告警系统 监控报警我们分PaaS平台和业务应用两大类. PaaS平台主要聚焦在基础设施和LeEngine的各个服务组件的监控报警(比如主机CPU,内存,IO,磁盘空间,LeEngine各个服务进程等等),这一类使用公司统一的监控报警机制. 业务应用类,也就是跑在LeEngine上的各个业务线的监控和报警,需要由LeEngine进行对其进行监控和报警,触发报警后,会通知给各个 应用的负责人.我们采用了heapster 来收集容器的监控信息和Kubernetes的各种事件.每个

上一篇我们介绍了使用 Hystrix Dashboard 来展示 Hystrix 用于熔断的各项度量指标.通过 Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过 Hystrix Dashboard 我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的服务是肯定需要做高可用的,那么对于多实例的情况,我们就需要将这些度量指标数据进行聚合.下面,我们就来介绍一下另外一个工具:Turbine. 准备工作 我们将用到之前实现的几个应

上一篇我们介绍了使用Hystrix Dashboard来展示Hystrix用于熔断的各项度量指标.通过Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过Hystrix Dashboard我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的服务是肯定需要做高可用的,那么对于多实例的情况,我们就需要将这些度量指标数据进行聚合.下面,在本篇中,我们就来介绍一下另外一个工具:Turbine. 准备工作 在开始使用Turbine之前,

原文地址:https://windmt.com/2018/04/17/spring-cloud-6-turbine/ 上一篇我们介绍了使用 Hystrix Dashboard 来展示 Hystrix 用于熔断的各项度量指标.通过 Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过 Hystrix Dashboard 我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的服务是肯定需要做高可用的,那么对于多实例的情况,我们就需要

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

Telegraf作为InfluxData提供的TICK工具栈(由Telegraf, InfluxDB, Chronograf, Kapacitor四个工具的首字母组成)中收集监控数据的一环,功能非常强大,并且提供了灵活的扩展机制,具有丰富的插件,能够收集多种类型的监控数据. 由于我们的机器是分数据中心.服务单元部署的,因此我们想在Telegraf收集的监控数据中,增加一个固定的标签列:服务单元 经过查询资料,在Telegraf的配置文件(telegraf.conf)中,增加如下配置,即可实现这个

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