Prometheus 监控之 Blackbox_exporter黑盒监测 1.blackbox_exporter概述 1.1 Blackbox_exporter 应用场景 2.blackbox_exporter安装 2.1 Docker方式安装 2.2 宿主机安装 3.blackbox_exporter配置 四.prometheus配置 4.1 ping检测 4.2 http监测 4.3 监控主机存活状态 4.4 监控主机端口存活状态 4.5 监控网站状态 5.prometheus告警规则 6.

0x00 概述 Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案.在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等.最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构. 0x01 监控的目标 在<SRE:Google运维解密>一书中指出,监控系统需要能够有效的支持白盒监控和

一.自动发现类型 在上一篇文中留了一个坑: 监控某个statefulset服务的时候,我在service文件中定义了个EP,然后把pod的ip写死在配置文件中,这样,当pod重启后,IP地址变化,就监控不到数据了,这肯定是不合理的. 如果在我们的 Kubernetes 集群中有了很多的 Service/Pod,那么我们都需要一个一个的去建立一个对应的 ServiceMonitor 对象来进行监控吗?这样岂不是也很麻烦么? 为解决上面的问题,Prometheus Operator 为我们提供了一个

导语 Elasticsearch(文中简称ES)是分布式全文搜索引擎,产品提供高可用.易扩展以及近实时的搜索能力,广泛应用于数据存储.搜索和实时分析.很多服务的可用性对ES重度依赖.因此,保障ES自身可用性,是实现服务高可用的重中之重. 基于京东云丰富的运维实战经验,接下来我们将陆续推出ES运维干货,欢迎小伙伴们持续关注.今天带来第一篇内容——Elasticsearch监控实战. 监控,是服务可用性保障的关键之一.本文从运维角度,对ES服务监控进行了系统性总结,涵盖监控工具选型.监控采集项筛选介

Eeporter是什么及来源? 是什么? 广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如下所示,Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据: 来源有哪些? 社区提供的 Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现,涵盖了从基础设施,中间件以及网络等各个方面的监控功能.这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求.下表列举一些社区中常用的Exporter: 范

Kubernetes的资源控制器Daemonset详解与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112 什么是控制器 ku

一.prometheus和grafana 简介 prometheus是由谷歌研发的一款开源的监控软件,目前已经贡献给了apache 基金会托管. 监控通常分为白盒监控和黑盒监控之分. 白盒监控:通过监控内部的运行状态及指标判断可能会发生的问题,从而做出预判或对其进行优化. 黑盒监控:监控系统或服务,在发生异常时做出相应措施. prometheus的优势: 易于管理,通俗易懂 能够轻易获取服务内部状态,比如jvm等. 高效灵活的查询语句 支持本地和远程存储,支持时序数据库 采用http协议,默认p

原文地址:http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,

http://pythoner.org/wiki/257/ 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一些建议,可以帮助你成为一个更好的Python开发者: 1. 使用内建函数: 你可以用Python写出高效的代码,但很难击败内建函数. 经查证. 他们非常快速. 2.使用join()

Blackbox Exporter是Prometheus社区提供的官方黑盒监控解决方案,其允许用户通过:HTTP.HTTPS.DNS.TCP以及ICMP的方式对网络进行探测. 1.安装部署 cd /usr/loacl tar -xvf blackbox_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz ln -s /usr/local/blackbox_exporter-0.14.0.linux-amd64 /usr/local/blackbox_exporter cd /u

写在前面 最近花了一点时间阅读了<SRE Goolge运维解密>这本书,对于书的内容大家可以看看豆瓣上的介绍.总体而言,这本书是首次比较系统的披露Google内部SRE运作的一些指导思想.实践以及相关的问题,对于我们运维乃至开发人员都有一定的借鉴意义. 书中的一些思想也令我印象深刻,例如SRE工程师要保证投入50%的时间在项目上.错误预算.命运之轮.事故总结等等,对于从业者有很大的启发.书中提到了很多思想,也提到了很多工具,我想不同的单位有不同的文化.制度背景,这种指导思想未必能够执行,但是书

概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,它是如何满足一个低损耗.应用透明的.大范围部署这三个需求的.当然Dapper设计之初,参考了一些其他分

英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/02/13/python-performance-tips-part-1/ 英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/03/21/python-performance-tips-part-2/ 翻译原文:http://www.oschina.net/question/1579_45822 第一部分 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 im

英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/02/13/python-performance-tips-part-1/ 英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/03/21/python-performance-tips-part-2/ 译文:http://www.oschina.net/question/1579_45822 Python是解释型语言,因此它的执行效率不高 [1] ,但这并不影响它的流行.

第一部分 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一

最近看了google的分布式追踪系统dapper的论文:http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/36356.pdf,结合自己的理解描述下. 一.引子: 用户输入关键字后只要敲个回车键就能返回搜索结果(图1a),这样一个简单的过程可能涉及到上千个服务,可能需要上千个服务器协作完成.如图1b所示,user发了RequestX请

我们知道zabbix在监控界占有不可撼动的地位,功能强大.但是对容器监控显得力不从心.为解决监控容器的问题,引入了prometheus技术.prometheus号称是下一代监控.接下来的文章打算围绕prometheus做一个系列的介绍,顺便帮自己理清知识点. 一.简介 prometheus是由谷歌研发的一款开源的监控软件,目前已经被云计算本地基金会托管,是继k8s托管的第二个项目. 二.优势 易于管理 轻易获取服务内部状态 高效灵活的查询语句 支持本地和远程存储 采用http协议,默认pull模

Elasticsearch运维经验总结 2018年12月10日 16:38:41 运小白 阅读数 3811   版本说明:5.6.4(要严格注意ES及其插件.第三方工具的版本匹配关系) 系统负载:(日志集群,日均写入10TB,保留7天) 1,出于高可用的考虑,同一个分区的多个副本不会被分配到同一台机器 如下截图所示,Index:queries,设置20副本,5分片.这个集群当前有14个可用数据节点,queries的0分区在这14个数据节点上均有且仅有一个副本,剩余​​的7个副本显示UNASSIG

exporter详解 前面的系列中,我们在主机上面安装了node_exporter程序,该程序对外暴露一个用于获取当前监控样本数据的http的访问地址, 这个的一个程序成为exporter,Exporter的实例称为一个target, prometheus通过轮训的方式定时从这些target中获取监控数据. exporter是什么 广义上向prometheus提供监控数据的程序都可以成为一个exporter的,一个exporter的实例称为target, exporter来源主要2个方面,一个是

Prometheus 是什么? Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的.随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社区也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作.google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus.现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控.类似的产品还有influxdb, 如果用于监控用途是通

prometheus数据采集exporter全家桶 Rainbowhhy1人评论2731人阅读2019-04-06 15:38:32 https://blog.51cto.com/13053917/2374734 1. exporter介绍 exporter是prometheus监控中重要的组成部分,负责数据指标的采集.上篇文章介绍了prometheus server的相关内容,本文将介绍数据采集插件.官方给出的插件有node_exporter.blackbox_exporter.mysqld_