灵活实现方案:   1:     telegraf 为go 语言写得占用内存小 收集主机各项监控数据 定时写入 时序DB   influxdb ------------------------"telegraf + influxdb + grafana" 2:  也可自已用python 编写监控脚本收集主机各项数据写入   influxdb ------------------------------------------------------- "python + i

前言 前一段时间自家养的几只猫经常出问题,由于没有有效的监控预警手段,以至于问题出现或者许久一段时间才会被通知到.凌晨一点这个锅可谁都不想背,为此基于目前的情况搭建了以下这么一套监控预警系统. 相关软件 Nginx:代理访问 Grafana Grafana: 可视化面板(Dashboard),有着非常漂亮的图表和布局展示 Influxdb:开源的时间序列数据库,适用于记录度量,事件及执行分析 Telegraf:收集系统和服务的统计数据 Docker:开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用

InfluxDB docker search influxdb docker pull influxdb docker run -d -p 8086:8086 -v /var/lib/influxdb:/var/lib/influxdb --name=influxdb influxdb docker start influxdb 接口进行访问curl -G http://localhost:8086/query --data-urlencode "q=show databases" d

  今天准备开始研究研究当前非常流行的Grafana+Influxdb监控系统,两者都是非常轻量级的应用但是功能却异常强大,可以说Grafana在作图显示方面真的毫不逊色与Cacti. 组件介绍 cAdvisor   开源软件cAdvisor(Container Advisor)是用于监控容器运行状态的利器之一,该项目主页为https://github.com/google/cadvisor,它被用于多个与docker相关的开源项目中.实际上在Kubernetes系统中,cAdvisor已经被默

InfluxDB v1.6.4 OS X (via Homebrew) brew update brew install influxdb Docker Image docker pull influxdb Ubuntu & Debian SHA256: d6040af9c0e620ff4dc092f325157b1ffc4858c757db31d1671354972fe422a6 wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb

前言 在十万博文终极架构中,我们使用了Tomcat集群,但这并不能保证系统不会出问题,为了保证系统的稳定运行,我们还需要对 Tomcat 进行有效的运维监控手段,不至于问题出现或者许久一段时间才知道.凌晨一点这个锅可谁都不想背,为此基于目前的情况搭建了以下这么一套监控预警系统. 架构图 相关软件 Nginx:代理访问 Grafana Grafana: 可视化面板(Dashboard),有着非常漂亮的图表和布局展示 Influxdb:开源的时间序列数据库,适用于记录度量,事件及执行分析 Teleg

目录 参考资料 1. InfluxDB 1. 特征: 2. 特点: 3. 功能及默认 4. 主要概念 1) 与SQL的名词做比较 2) InfluxDB的独有概念 5. 常用命令 1. 用户管理: 6. 函数 7. golang中使用 2. Grafana 1. 主要特性 2. 功能及默认 3. Telegraf 1. 功能 4. docker-compose搭建 telegraf收集服务的各指标信息. influxdb存储收集的信息 grafana显示收集出来的数据 参考资料 Telegraf

inflxudb1.7.7 1.拉取最新的镜像 docker pull influxdb 2.运行实例: docker run -d --restart=always -p 8086:8086 -p 8083:8083  -p 2003:2003  -v /root/docker/influxdb/data/:/var/lib/influxdb/data  -v /root/docker/influxdb/dump/:/var/lib/influxdb/dump/ -e INFLUXDB_GRA

一.背景 上篇文章我们进行了Docker的快速入门,基本命令的讲解,以及简单的实战,那么本篇我们就来实战一个真实的项目,看看怎么在产线上来通过容器技术来运行我们的项目,来达到学会容器间通信以及docker-compose学习以及docker网络模型学习的目的. 二.项目描述 创建Todo应用,功能很简单,实现创建Task关联Task分类,以及更新Task的完成状态的功能. 项目运行后的主界面如下: 三.启动项目 因为是使用git管理的maven java项目,所以需要首先在服务器上安装java.

Telegraf+InfluxDB+Grafana搭建服务器监控平台 tags:网站 个人网站:https://wanghualong.cn/ 效果展示 本站服务器状态监控:https://status.wanghualong.cn 前言 要搭建服务器监控平台,总共分三步: 第一步,数据采集: 第二步,数据存储: 第三步,数据可视化. 其中,数据存储连接数据采集与数据可视化,是非常重要的中间环节.本文非常凑巧的选择了时序数据库InfluxDB.(@(滑稽)为什么巧,当然不是因为我只会用这个) I

.操作系统基础监控指标配置标准 基础监控使用通用的全局配置文件telegraf.conf,以下只贴上采集器input部分代码 telegraf -config /etc/telegraf/telegraf.d/telegraf.conf -input-filter http_response -test # Read metrics about cpu usage [[inputs.cpu]] interval = “60s” percpu = true totalcpu = true fiel

使用Telegraf + Influxdb + Grafana 监控SQLserver服务器的运行状况 前言 本文在Debian9下采用Docker的方式安装Telegraf + Influxdb + Grafana对服务器进行监控. 首先我们需要在一台Server上安装Debian9作为监控主机,这个监控主机可以配置为可监控多台Server. 安装Docker 如果之前已经安装过旧版本的Docker,先移除旧版本的安装 sudo apt-get remove docker docker-eng

简介 现在有很多客户很关心应用的自动弹性伸缩,有些客户也有自己的监控框架,并希望能跟阿里云容器服务进行集成.阿里云容器服务提供了服务弹性伸缩触发器,并能够跟监控框架集成来实现自定义的服务自动弹性伸缩.阿里云容器服务会自动采集容器的监控数据,并可以通过集成将监控数据发送到三方的监控框架中.有了监控数据,我们可以在监控框架中定义自己的报警规则,当指标发生报警的时候调用阿里云容器服务提供的触发器来进行容器的扩容或者缩容. 下面用Influxdb,Kapacitor来介绍怎样通过触发器跟监控框架集成实现

继续进行docker改造. 1. 找镜像.拉取镜像 [root@devlop ~]# docker search grafana INDEX NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED docker.io docker.io/grafana/grafana The official Grafana docker container docker.io docker.io/kamon/grafana_graphite All docker.io docker

上文Windows docker k8s asp.net core的k8swebap镜像只是一个asp.net core程序,在实际生产中我们希望容器中还有一些其他程序,比如ssh 和telegraf. 利用Dockerfile文件 只是网上比较推荐的一种方式,Dockerfile包含创建镜像所需要的全部指令,基于在Dockerfile中的指令,我们可以使用Docker build命令来创建镜像,通过减少镜像和容器的创建过程来简化部署.这里我们以   asp.net core 添加ssh服务为例

在ubuntu docker inflxudb(安装 使用 备份 还原 以及python编码) telegraf Grafana我采用telegraf采集数据, 本文计划采用zabbix来才采集数据,仍然用grafana来展示数据(为了节约资源我把telegraf先停掉) sudo systemctl enable --now telegraf #添加到开机启动sudo systemctl disable --now telegraf #从开机启动移除systemctl status teleg

写在前面: 继续docker的学习,学习了docker的基本常用命令之后,我在docker上安装jdk,tomcat两个基本的java web工具,这里对操作流程记录一下. 软件准备: 1.jdk-7u79-linux-x64.tar.gz 2.apache-tomcat-8.0.36.tar.gz 下载centos镜像:(下载centos这个过程极其漫长) # 启动docker服务 service docker start # 检索centos镜像 docker search centos #

首先为什么要自己编写Dockerfile来构建 nginx.php.mariadb这三个镜像呢?一是希望更深入了解Dockerfile的使用,也就能初步了解docker镜像是如何被构建的:二是希望将来可以定制自己的images,特别是能针对不同的系统环境与目标需求适当对镜像进行调整改进.在编辑Dockerfile过程中也参考了以下相关范例: https://hub.docker.com/_/php/ https://hub.docker.com/_/mysql/ https://hub.dock

已经多年不写博客, 看完<晓松奇谈>最后一期猛然觉醒, 决定仔细梳理下自己这几年的知识脉络. 既然决定写, 那么首先就从最近2年热门的开源项目Docker开始.Docker 这两年在国内很是火爆, 国内也有很多Docker的创业公司在做docker平台相关的事情. 比如已经拿到风投的Daocloud. 同时Docker也获得了很多大公司的青睐e.g. Google.Microsoft. 既然docker那么火热, 那么docker是什么呢? 我们一起看看Docker官网对docker的介绍 D

环境准备 1.亚马逊EC2 Windows Server 2016 with Container 2.Visual Studio 2015 Enterprise(Profresianal要装Update 3) 3..NET Core 1.0.0 – VS 2015 Tooling Preview 2.请点击此处安装 4.Microsoft .NET Core SDK,可以到微软官方网站下载安装 5.Visual Stuido Tool For Docker(在VS扩展里下载安装) 实验步骤 一.