最近自己个人尝试在使用prometheus+grafana监控工作业务上的指标, 但是报警功能还没有实际用上,但是感觉是很好用,写下一些啃prometheus官网文档并且自己用到的一些配置的总结,后续还用到其他东西再更新.如果想深入理解还是请看官方文档(https://prometheus.io/docs/introduction/overview/) 安装 直接在操作系统上安装 略 docker compose version: "3" networks: monitor: driv

cAdvisor+Prometheus+Grafana监控docker 一.cAdvisor(需要监控的主机都要安装) 官方地址:https://github.com/google/cadvisor CAdvisor是谷歌开发的用于分析运行中容器的资源占用和性能指标的开源工具.CAdvisor是一个运行时的守护进程,负责收集.聚合.处理和输出运行中容器的信息.注意在查找相关资料后发现这是最新版cAdvisor的bug,换成版本为google/cadvisor:v0.24.1 就ok了,映射主机端

话不多说上菜: 现在环境是这样: ceph 4台: 192.168.100.21  ceph-node1 192.168.100.22  ceph-node2 192.168.100.23  ceph-node3 192.168.100.25  ceph-node5 #已经部署好一个ceph cluster 集群    四个 osd  三个mon   没有使用块存储所有没有mod 监控服务端一台 192.168.100.26  Grafana  上面都是以容器部署了 Prometheus: Gr

Prometheus监控Docker Swarm集群(一) cAdvisor简介 为了解决容器的监控问题,Google开发了一款容器监控工具cAdvisor(Container Advisor),它为容器用户提供了对其运行容器的资源使用和性能特征的直观展示. 它是一个运行守护程序,用于收集,聚合,处理和导出有关正在运行的容器的信息. cAdvisor可以对节点机器上的资源及容器进行实时监控和性能数据采集,包括CPU.内存.网络及文件系统使用情况. cAdvisor使用go语言开发,如果想了解更多

Docker 是构建和部署软件的一个新兴的轻量级的平台,也是一个减轻替代虚拟机的容器.Docker 通过给开发者提供兼容不同环境的镜像,成为解决现代基础设施的持续交付的一个流行的解决方案. 和虚拟机一样,容器也需要一个新的监测方法.现在有许多开源的监控软件,但部署麻烦,需要许多人力来进行后期维护,Luckily,如果你是一个 OneAPM 用户,现在你可以利用我们最新的应用产品:Cloud Insight. 如果你已经安装了 Cloud Insight 探针实现了服务器监控,接下来只需要配置一个

我们可以通过Python提供的模块docker来取各个docker容器的监控参数.参考文档:http://docker-py.readthedocs.io/en/stable/containers.html pip install docker #安装docker模块 通过脚本获取各个监控项的值: #!coding=utf- #python2..12测试通过 #监控docker状态脚本,包括内存.cpu和网速 #UserParameter=docker_monitor[*],/usr/bin/p

Zabbix-(五)监控Docker容器与自定义jvm监控项 一.前言 前文中讲述了Zabbix对服务器硬件方面的监控功能,本文将讲述利用Zabbix监控Docker容器中的Java Web服务,并通过自定义监控项,监控JVM老年代使用情况以及GC信息.Zabbix其实提供了JMX监控,自带了JMX模板能够直接监控JVM信息,本文主要侧重于自定义参数与自定义监控项,关于JMX会在之后的文章中介绍. 准备 Zabbix Server (Zabbix 4.4) (ip:192.168.152.140

Prometheus 监控Docker服务器及Granfanna可视化 cAdvisor(Container Advisor)用于收集正在运行的容器资源使用和性能信息. 使用Prometheus监控cAdvisor cAdvisor将容器统计信息公开为Prometheus指标. 默认情况下,这些指标在/metrics HTTP端点下提供. 可以通过设置-prometheus_endpoint命令行标志来自定义此端点. 要使用Prometheus监控cAdvisor,只需在Prometheus中配

Prometheus监控docker容器运行状态,我们用到cadvisor服务,cadvisor我们这里也采用docker方式直接运行. 1.下载镜像 [root@prometheus-server ~]# docker pull google/cadvisor 2.运行 cadvisor我们需要运行在docker宿主机上(与node_exporter类似),然后通过HTTP方式供Prometheus获取数据 [root@prometheus-server ~]# docker run \ --

Prometheus监控docker容器运行状态,我们用到cadvisor服务,cadvisor我们这里也采用docker方式直接运行.这里我们可以服务端和客户端都使用cadvisor 客户端 1.下载镜像 [root@localhost opt]# docker pull google/cadvisor 2.运行 [root@localhost opt]# docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:ro \

cAdvisor (Container Advisor) :用于收集正在运行的容器资源使用和性能信息. https://github.com/google/cadvisor Prometheus(普罗米修斯):容器监控系统. https://prometheus.io https://github.com/prometheus Grafana:是一个开源的度量分析和可视化系统. https://grafana.com/grafana/download https://grafana.com/da

Grafana部署监控docker服务 一.使用InfluxDB+cAdvisor+Grafana配置Docker监控 1.1Docker监控组件 1.2cAdvisor: 1.3Docker监控安装与配置 安装influxDB 运行Grafana可视化平台并与influxDB容器进行互联 二.docker容器监控(cAdvisor+InfluxDB+Grafana) 2.1部署influxDB服务 部署cadvisor服务 布署granafa 三.Prometheus+Grafana部署监控d

一.zabbix agent2 介绍 从Zabbix 4.4之后,官方推出了Zabbix Agent 2,意味着zabbix 不在只是物理机监控的代名词,现在你可以使用Go为Zabbix编写插件,来监控各类应用及微服务. 以下为官方对zabbix agent2的介绍: Zabbix agent2是新一代Zabbix代理,可以代替Zabbix代理使用.Zabbix agent2已开发为: 减少TCP连接数 具有更大的支票并发 易于通过插件扩展.插件应该能够: 提供仅由几行简单代码组成的琐碎检查 提

导读 Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板.在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的.根据不同的指标数据,它提供了一个强大.优雅的来创建.分享和浏览数据的方式. 它提供了丰富多样.灵活的图形选项.此外,针对数据源,它支持许多不同的存储后端.每个数据源都有针对特定数据源的特性和功能所定制的查询编辑器.Grafana 提供了对下述数据源的正式支持:Graphite.InfluxDB.OpenTSDB. Prometheus.Elasticsearch 和 Cloudwatch. 每个数据

[toc] 1.下载模版 然后把模版放到/usr/local/lib/zabbix/agent下 github地址内含监控模版 2.修改 zabbix-agentd 配置文件 vim /usr/local/etc/zabbix_agentd.conf 中的下面几个参数: Server=Zabbix-Server-IP ServerActive=Zabbix-Server-IP Hostname=Current-Host-Name Timeout=30 LoadModulePath=/usr/lo

说明 第一种方案,借助docker的python版的api,然后通过自己封装自定义脚本来做,稍微麻烦点,但是可以达到个人自定义的效果. 第二种借助国外的一位大神已经封装好的模板来做,简单省事情,不过功能有限,更多功能还是需要自己开写脚本开发. 开始配置 废话不多说,搭建部分可以直接略过了,不知道的童鞋,可以参考我写的其他文章,有docker安装的,也有宿主机安装的,不过我建议宿主机安装吧,灵活,或者你自己写好dockerfile来做定制也不错.主要讲解配置. 安装模块docker.py pip

Docker自带的监控子命令 1.docker ps:docker ps -a这是我们常用的查看容器状态的命令 docker  container ls和docker ps的功能一样 2.docker top <容器名> 如果想知道容器运行了那些进程,可以执行docker top <容器名>命令 也可以加一些参数,比如aux 3.docker stats用于显示每个容器各种资源使用情况 默认会显示一个实时变化的列表,展示每个容器的CPU使用率,内存使用量和可用量,磁盘IO数据 ps

容器的监控方案其实有很多,有docker自身的docker stats命令.有Scout.有Data Dog等等,本文主要和大家分享一下比较经典的容器开源监控方案组合:cAdvisor+InfluxDB+Grafan 一.概念 1). InfluxDB是什么 nfluxDB是用GO语言编写的一个开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部的依赖,类似的数据库有Elasticsearch.Graphite等等 InfluxDB主要的功能: 基于时间序列:支持与时间有关的相关函数(如最大.最小.求和等

前言:前段时间在部署zabbix,有个需求就是需要监控容器的状态 也就是cpu 内存 io的占用,于是就自己写了一个脚本,以及模板,在这里分享一下 嘿嘿 : ) 废话我也就不多说,直接开始 首选,zabbix_agentd 配置  vim /usr/local/zabbix/etc/zabbix_agentd.conf UserParameter=docker.discovery,/usr/local/zabbix/script/docker.py UserParameter=docker.[*

Prometheus 持久化安装 我们prometheus采用nfs挂载方式来存储数据,同时使用configMap管理配置文件.并且我们将所有的prometheus存储在kube-system #建议将所有的prometheus yaml文件存在一块 mkdir /opt/prometheus -p && cd /opt/prometheus #生成配置文件 cat >> prometheus.configmap.yaml <<EOF apiVersion: v1

1.环境说明 由于最近zabbix进行过一次迁移,所以zabbix-server系列采用docker方式安装,参考zabbix官网:https://github.com/zabbix/zabbix-docker.为适应本地环境和需求,docker-compose.yml文件有改动,具体内容如下: docker-compose.yml文件 version: '3.5' services: zabbix-server: image: zabbix/zabbix-server-mysql:centos