我们刚刚配置的Dashboard还是有点简陋,为了界面美观,这里我们这里使用一些模板 1.使用node_exporter模板 去grafana官网下载模板,点击Download,如下所示 2.导入模板 导入刚刚下载的json文件 3.模板展示 以上就是现有模板导入的操作,有时候我们使用别人的模板有些图不一定会出图形,这时候我们需要看下图形公式是否正确,相应调整即可,更多模板请参考:https://grafana.com/dashboards 软件测试汪简书地址 软件测试汪博客地址 欢迎关注微信公

List CentOS7.3 prometheus-2.2.1.linux-amd64.tar.gz redis_exporter-v0.30.0.linux-amd64.tar.gz ` 节点名 IP 软件版本 硬件 网络 说明 Prometheus 192.168.43.144 list 里面都有 2C4G Nat,内网 测试环境 Memcached 192.168.43.134 list 里面都有 2C4G Nat,内网 测试环境 部署Prometheus 部署Promehteus请看我前

1.前言 在使用jmeter做性能测试的时候,监控系统性能的时候,无论是使用插件还是报告生成,都没法实现实时监控.使用JMeter+Influxdb+Grafana可以实现实时监控. 本次环境搭建各软件版本说明: Grafana v6.2.5 InfluxDB 1.7.0 JMeter 5.2.1 2.Influxdb简介 InfluxDB是用Go语言编写的高性能.高可用的分布式时序数据存储数据库,无其他依赖,安装简单快速. 该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,

在上一篇博文中,主要是讲了InfluxDB的配置,博文链接:https://www.cnblogs.com/hong-fithing/p/14453695.html,今天来分享下Jmeter的配置. 在介绍Jmeter之前,必须是要有Jmeter环境的,至于环境怎么配,工具怎么用,可以看以前的博文.环境搭建:Jmeter--环境搭建:Jmeter系列博文:Jmeter系列.所以这些就不多讲了,可以自行查看,今天以性能监控平台配置为主,介绍Jmeter运行脚本来采集对应数据. Jmeter配置 添

一.概况 1.拓扑图 2.名词解释 Grafana 可视化监控容器运行情况 Prometheus: 开源系统监视和警报工具包 Alertmanager 一个独立的组件,负责接收并处理来自Prometheus Server(也可以是其它的客户端程序)的告警信息 Cadvisor 不仅可以搜集一台机器上所有运行的容器信息还提供基础查询界面和 http 接口,方便 Prometheus 进行数据抓取. 二.部署grafana docker run -d -p 5000:3000 \ -v /home/

作为承载海量数据存储的分布式文件系统,用户通常需要直观地了解整个系统的容量.文件数量.CPU 负载.磁盘 IO.缓存等指标的变化. JuiceFS 没有重复造轮子,而是通过 Prometheus 兼容的 API 对外提供实时的状态数据,只需将其添加到用户自建的 Prometheus Server 建立时序数据,然后通过 Grafana 等工具即可轻松实现 JucieFS 文件系统的可视化监控. 快速上手 这里假设你搭建的 Prometheus Server.Grafana 与 JuiceFS 客

以 Prometheus为例: emqx_prometheus 支持将数据推送至 Pushgateway 中,然后再由 Promethues Server 拉取进行存储. 注意:emqx_prometheus不支持 Prometheus 的 Pull 操作. 安装pushgateway docker run -d -p 9091:9091 --restart=always --name pushgateway prom/pushgateway:v1.4.2 配置emqx 配置文件位于 etc/p

1.为什么需要监控服务   监控服务的所属服务器硬件(如cpu,内存,磁盘I/O等)指标.服务本身的(如gc频率.线程池大小.锁争用情况.请求.响应.自定义业务指标),对于以前的小型单体服务来说,确实没什么必要,但对于中大型项目,尤其那些群集部署显得尤为重要.尤其是现在的微服务架构,服务众多,而且很多服务都是群集部署,我们更是需要实时知道每一个服务所属的实例(pod,服务器)的运行.请求异常.自定义业务监控指标等情况. 2.监控方案   监控方案因公司而异,没有固定的套路,不一定复杂就好用,越复

部署elasticsearch集群,配置文件可"浓缩"为以下: cluster.name: es_cluster node.name: node1 path.data: /app/data/elasticsearch path.logs: /app/logs/elasticsearch network.host: 192.168.x.x http.port: 9200 transport.tcp.port: 9201 discovery.zen.ping.unicast.hosts:

原文链接:Contour 学习笔记(一):使用 Contour 接管 Kubernetes 的南北流量 在 Kubernetes 中运行大规模以 Web 为中心的工作负载,最关键的需求之一就是在 L7 层实现高效流畅的入口流量管理.自从第一批 Kubernetes Ingress Controller 开发完成以来,Envoy(由 Matt Klein 和 Lyft 团队开发)已经成为云原生生态系统中的新生力量.Envoy 之所以受到支持,因为它是一个 CNCF 托管的项目,与整个容器圈和云原生

Prometheus 监控K8S Node监控 Prometheus社区提供的NodeExporter项目可以对主机的关键度量指标进行监控,通过Kubernetes的DeamonSet可以在各个主机节点上部署有且仅有一个NodeExporter实例,实现对主机性能指标数据的监控,但由于容器隔离原因,使用容器NodeExporter并不能正确获取到宿主机磁盘信息,故此本课程将NodeExporter部署到宿主机. node_exporter:用于*NIX系统监控,使用Go语言编写的收集器 使用文档

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Prometheus 监控Redis需要用到redis_exporter客户端, Prometheus -> redis_exporter这个模式, 类似监控Mysql 一个思路. 1 ) 设置系统代理,golang有可能被墙,导致编译失败. # Enable the go modules feature export GO111MODULE=on # Set the GOPROXY environment variable export GOPROXY=https://goproxy.io s

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

Micrometer 为基于 JVM 的应用程序的性能监测数据收集提供了一个通用的 API,支持多种度量指标类型,这些指标可以用于观察.警报以及对应用程序当前状态做出响应. 通过添加如下依赖可以将 Micrometer 收集的服务指标数据发布到 Prometheus 中. <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</a

上一篇博文中说到Prometheus有四种指标类型:Counter(计数器).Gauge(仪表盘).Histogram(直方图).Summary(摘要),并且我们做了一个Counter的Demo,接下来看看Gauge. 2.Gauge:仪表盘,有增有减 这个指标非常像汽车的车速表,指针是在一定范围内有增有减的.下面我们接着上一篇博文的Sample来说,现在需要实时监控处在下"单完成","支付完成","发货完成"的单据数据,和各三种状态的占比:我们

前言 虽然可以使用jvisualvm之类的工具监控java项目,但是集群环境下,还是捉襟见肘,下面介绍如何用主流的prometheus来监控java项目. java项目配置 在pom.xml中添加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependen

prometheus监控redis需要用到redis_exporter. redis_exporter 项目地址:https://github.com/oliver006/redis_exporter 1.安装部署 我这里的redis部署在192.168.0.254之上,而prometheus服务端是在192.168.75.11上,这个时候,监控的工具redis_exporter可以部署在这两台主机任一一台上,只不过需要注意的是,在配置prometheus.yaml添加监控目标的时候,注意填写对

在之前的平台中,对于组件之间的网络流向不具备直接的可观测性,用户组件间通信出现问题,只能通过传统命令行工具进行手动排查,而 cilium 的 Hubble 服务可以提供 UI 界面向用户展示实时的流量状态,同时可以将这些指标暴露给 Prometheus 进行聚合整理,让用户可以更直观的对底层网络状态进行观测监控. 开启 Hubble UI 服务 cilium 的网络可观测性由 Hubble 服务提供,在安装 cilium 时,默认不会安装 Hubble ,可以通过以下命令开启 Hubble 服务

若主从同步数据库未同步默认的mysql表,则也需要在从库上创建mysql用户mysqld_exporter用来收集监控数据 mysqld_exporter安装部署 这里采取的是mysqld_exporter安装在mysql主机上 cd /usr/local/src wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.13.0/mysqld_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.g

prometheus监控MySQL需要用到mysql_exporter. mysql_exporter 项目地址:https://github.com/prometheus/mysqld_exporter 1.安装部署 我这里的mysql部署在192.168.0.254之上,而prometheus服务端是在192.168.75.11上,这个时候,监控的工具mysql_exporter可以部署在这两台主机任一一台上,只不过需要注意的是,在配置prometheus.yaml添加监控目标的时候,注意填