在之前的InfluxDB系列教程 中,我们给大家介绍了当下流行的一款时序数据库--InfluxDB. 接下来给大家带来一款强大的,与InfluxDB搭配使用的前端指标项展示项目--Grafana. Grafana简介 grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用,主要用于大规模指标数据的可视化展现,基于商业友好的 Apache License 2.0 开源协议. 来看一下官网上对Grafana做的定义: Grafana is most commonly used for visualiz

最近在搞Kafka集群监控,之前也是看了网上的很多资料.之所以使用jmxtrans+influxdb+grafana是因为界面酷炫,可以定制化,缺点是不能操作Kafka集群,可能需要配合Kafka Manager一起使用. 环境信息 CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) jdk1.8.0_201 zookeeper-3.4.14 kafka_2.11-2.2.0 开启Kafka JMX端口 JMX(Java Management Extensions,即Jav

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

问题 SQL Server在很多企业中部署在多个平台上(Windows,Linux和Container),需要一种能支持多平台的解决方案用于收集和展示相关的监控指标. 我选择企业中比较流行的监控展示工具Grafana和监控指标收集工具Telegraf进行实现.这也是为了方便与企业中已经在存在监控平台进行整合和对接. 如上图所示,Telegraf部署在SQL所在host,收集数据发送给时序数据库Influxdb存储,然后Grafana用于展示数据. 解决方案 安装和配置InfluxDB 我将Inf

一般 Java 集成 Prometheus 监控指标有两种方式.一种是依赖中引入,另外一种是通过agent执行. 依赖引入 <!-- The client --> <dependency> <groupId>io.prometheus</groupId> <artifactId>simpleclient</artifactId> <version>0.15.0</version> </dependency

redis-stat redis-stat是一个比较有名的redis指标可视化的监控工具,采用ruby开发,基于redis的info命令来统计,不影响redis性能. docker运行 docker run --name redis-stat -p 8080:63790 -d insready/redis-stat --server 192.168.99.100 运行实例图   redis-stat-web.png RedisLive RedisLive是采用python开发的redis的可视化

redis监控工具汇总 https://www.cnblogs.com/felixzh/p/11170143.html redis-stat redis-stat是一个比较有名的redis指标可视化的监控工具,采用ruby开发,基于redis的info命令来统计,不影响redis性能. docker运行 docker run --name redis-stat -p 8080:63790 -d insready/redis-stat --server 192.168.99.100 运行实例图  

序 本文主要研究一下redis的监控工具 redis-stat redis-stat是一个比较有名的redis指标可视化的监控工具,采用ruby开发,基于redis的info命令来统计,不影响redis性能. docker运行 docker run --name redis-stat -p 8080:63790 -d insready/redis-stat --server 192.168.99.100 运行实例图   redis-stat-web.png RedisLive RedisLive

大家好,我是来自阿里云的李煌东,今天由我为大家分享 Kubernetes 监控公开课的第二节内容:如何发现 Kubernetes 中服务和工作负载的异常. 本次分享由三个部分组成: 一.Kubernetes 异常定位存在痛点: 二.针对这些痛点,Kubernetes 监控如何更快.更准.更全的发现异常: 三.网络性能监控.中间件监控等典型案例解析. Kubernetes 异常定位存在痛点 当下的互联网架构中,越来越多的公司采用微服务 + Kubernetes 这样的架构,这样的架构有如下特点:

最近,业务增长的很迅猛,对于我们后台这块也是一个不小的挑战,这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈,并不是单独的一个问题导致的,而是几个问题揉在一起:我们解决一个之后,发上线,之后发现还有另一个的性能瓶颈问题.这也是我经验不足,导致没能一下子定位解决:而我又对我们后台整个团队有着固执的自尊,不想通过大量水平扩容这种方式挺过压力高峰,导致线上连续几晚都出现了不同程度的问题,肯定对于我们的业务增长是有影响的.这也是我不成熟和要反思的地方.这系列文章主要记录下我们针对这次业务增长,对于我们后台微服务系统做的

序言 我们通过一个系列文章跟大家详细展示一个 go-zero 微服务示例,整个系列分十篇文章,目录结构如下: 环境搭建 服务拆分 用户服务 产品服务 订单服务 支付服务 RPC 服务 Auth 验证 服务监控(本文) 链路追踪 分布式事务 期望通过本系列带你在本机利用 Docker 环境利用 go-zero 快速开发一个商城系统,让你快速上手微服务. 完整示例代码:https://github.com/nivin-studio/go-zero-mall 首先,我们来看一下整体的服务拆分图: 8.

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

背景 出于数据安全的考虑,自研了一个低成本的时序数据存储系统,用于存储历史行情数据. 系统借鉴了 InfluxDB 的列存与压缩策略,并基于 HBase 实现了海量存储能力. 由于运维同事缺乏 Hadoop 全家桶的运维经验,只能由我这个研发临时兼职,亲自指挥亲自部署了. Hadoop 发行版选择 目前可选的方案并不多,主要有: CDH 目前中小企业选型首选的发行版 Amibari 最为灵活的且可定制的发行版 Apache 最原始的发行版 CDH 的缺点: Hadoop 组件的版本老旧,不支持新

前文我们了解了Ceph之上的RadosGW基础使用相关话题,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/16768998.html:今天我们来聊一聊Ceph启用Dashboard和使用Prometheus监控Ceph相关话题: MGR组件作用 Ceph在早些版本(L版之前)都是没有MGR这个组件的,L版之前,ceph集群相关监控数据都是靠mon节点完成,为了减轻mon节点的压力,ceph集群相关状态数据的功能在L版之后被独立出来,用MGR来负责,MGR主

第一节.环境和软件版本 1.1.操作系统环境 主机ip 操作系统 部署软件 备注 192.168.10.10 Centos7.9 Grafana.Pushgateway.Blackbox Exporter 监控ui 192.168.10.11 Centos7.9 Loki 日志存储 192.168.10.12 Centos7.9 Promethues 存储监控指标 192.168.10.13 Centos7.9 logstash 日志过滤 192.168.10.14 Centos7.9 File

Prometheus中包含了很多收集指标,那么我们怎来在Grafana中来使用呢? 接下来我们还是以之前自定义的来演示如图:我们在Prometheus中已经可以看到这个之前我们自定义的类型了 关于Grafana的部署前面的文章已经介绍过了,这里就不继续介绍了,这里新建一个面板 添加图表 创建好后会默认添加一个图标,这里我们选择编辑 接下来选择数据源名称,前面的章节已经介绍过了 如下图输入我们自定义的指标,其实这里都是智能检索的,都有提示的,我们选这这个之前定义好的 然后统计图就已经有了如图: 这

我们开发了一套管理平台用来监控整个系统环境的运行情况,但是在指标信息这块不想重新开发,而想直接拿grafana来用,刚开始的时候我们的管理平台和grafana是完全独立的,只能从我们平台跳转到grafana的dashboard地址来查看指标,后来发现grafana提供把dashboard通过url分享出来被其他页面嵌入,比如 <iframe src="http://172.17.32.43:3000/dashboard-solo/db/devil?orgId=1&panelId=1

前言 简单集成Prometheus+Grafana,指标的上报收集可视化. Prometheus Prometheus是一个监控平台,监控从HTTP端口收集受监控目标的指标.在微服务的架构里Prometheus多维度的数据收集是非常强大的 我们首先下载安装Prometheus和node_exporter,node_exporter用于监控CPU.内存.磁盘.I/O等信息 Prometheus下载地址 node_exporter下载地址 下载完成后解压以管理员运行 prometheus.exe 访

前言 在对数据库进行优化前,我们先要思考一下数据库系统可能存在的瓶颈所在之外.数据库服务是运行在不同的硬件设备上的,优化即通过参数配置(不考虑应用客户端程序的情况下),而实现硬件资源的最大利用化.那么硬件资源有哪些呢,那就无外乎CPU,内存,磁盘,网络这些资源. 作为常用单机数据库(如MySQL,PostgreSQL),最常见的性能瓶颈在哪呢? 根据我的经验,绝大部分出现在磁盘性能.那我们如何来对它进行优化呢,那就是把磁盘的读写转化为内存的读写(增大数据缓存),或是采用数据压缩,转化为CPU的资

Grafana Mimir:支持乱序的指标采集 译自:New in Grafana Mimir: Introducing out-of-order sample ingestion 很早之前在使用thanos和多实例的Prometheus时经常会在thanos日志中看到时序数据乱序的问题.当时唯一的办法就是从对象存储中手动删除这部分数据,非常不方便.Grafana Mimir中对乱序数据的支持是一个很大的改进. 传统的Prometheus TSDB仅支持接收1小时内的有序采样,然后丢弃其他样本.