前言 Grafana允许查询,可视化,警报和了解指标,无论它们存储在哪里. 可视化:具有多种选项的快速灵活的客户端图.面板插件提供了许多不同的方式来可视化指标和日志. 动态仪表盘:使用模板变量创建动态且可重复使用的仪表盘,这些模板变量显示在仪表盘顶部. 浏览指标:通过即席查询和动态明细浏览数据.拆分视图并排比较不同的时间范围,查询和数据源. 浏览日志:体验使用保留的标签过滤器从指标切换到日志的魔力.快速搜索所有日志或实时流式传输. 警报:直观地定义最重要指标的警报规则.Grafana将持续评估并

k8s监控实战-grafana出图_alert告警 目录 k8s监控实战-grafana出图_alert告警 1 使用炫酷的grafana出图 1.1 部署grafana 1.1.1 准备镜像 1.1.2 准备rbac资源清单 1.1.3 准备dp资源清单 1.1.4 准备svc资源清单 1.1.5 准备ingress资源清单 1.1.6 域名解析 1.1.7 应用资源配置清单 1.2 使用grafana出图 1.2.1 浏览器访问验证 1.2.2 进入容器安装插件 1.2.3 配置数据源 1.

Tarjan或Kosaraju算法[对每个点归类belong]求出SCC之后,对num_scc个SCC重新建图,针对不同问题,考虑重边的问题. //**************************************重构图****************************************// void init_rebuild(void) { rebuild_ALG->n=num_scc; ;i<=num_scc;i++) { rebuild_ALG->vlist[

/*该题被博客里标记为中等题,30分钟内1A,掌握了算法就简单了,单向连通图判定,单向连通图缩点 后必然唯一存在出度为0的点和入度为0的点,并且从入度为0的点出发,可以遍历所有点后到达出度为0点 (一条长链),(容易反证),所以缩点后,我重新建图(以前觉得重新建图好麻烦,现在看来SO easy), ,对新有向无环图,从入度为0的点做dfs(回溯时要标记回来,因为要所有dfs路线),有一条深度到达 强连通分支数即为yes,反之no*/ #include<iostream> //297MS, 1A

Instantaneous Transference Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 6177   Accepted: 1383 Description It was long ago when we played the game Red Alert. There is a magic function for the game objects which is called instantaneous

Going from u to v or from v to u? Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 15755   Accepted: 4172 Description In order to make their sons brave, Jiajia and Wind take them to a big cave. The cave has n rooms, and one-way corridors

基本概念 Prometheus 时间序列化数据库,我的理解就是将数据打上标签,以时间维度存储.后面有机会在深入研究. Prometheus架构如下: Grafana Prometheus中存储的数据,通过Grafana进行图形化呈现. Alertmanager Alertmanager 主要用于接收 Prometheus 发送的告警信息,它支持丰富的告警通知渠道,而且很容易做到告警信息进行去重,降噪,分组,策略路由,是一款前卫的告警通知系统. 软件安装 一.Prometheus安装 1.1 Pr

1.什么是Grafana? Grafana是一款采用go语言和Angular框架编写的开源的可视化工具,主要用于大规模指标数据的可视化展示,提供包括折线图,饼图,仪表盘等多种监控数据可视化UI,是网络架构和应用分析中最流行的时序数据可视化工具,支持多种不同的时序数据库数据源.github地址:https://github.com/grafana/grafana. 2.Grafana如何使用? 2.1 Grafana安装 Grafana官网地址:https://grafana.com/grafan

一.概要 1.1 背景 虚拟化技术如今已经非常热门,如果你不知道什么是虚拟化,那你应该了解虚拟机.虚拟化技术如同虚拟机一样,用于将某些硬件通过软件方式实现"复制",虚拟出"硬件系统" 并且能够对该虚拟的硬件系统实现一系列骚操作.       docker作为出色的虚拟化技术,其技术发展壮大的同时,使用docker部署主机和服务的情况越来越多.可虚拟化终究是虚拟化,它需要依托与真实的主机之上,所以面对日益庞大的docker服务群应用,需要做好有效的监控.       

目的:给我们项目的微服务应用都加上监控告警.在这之前你需要将 Spring Boot Actuator引入 本章主要介绍 如何集成监控告警系统Prometheus 和图形化界面Grafana 如何自定义监控指标 Prometheus 如何集成 Alertmanager 进行告警 基本概念  Prometheus Prometheus 中文名称为普罗米修斯,受启发于Google 的Brogmon 监控系统,从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud 以开源软件的形式进行研发,20

Prometheus+Grafana企业监控系统 作者 刘畅 实验配置: 主机名称 Ip地址 controlnode 172.16.1.70/24 slavenode1 172.16.1.71/24 目录 Prometheus+Grafana企业监控系统课程文档 1 1. 聊聊监控 3 1.1 为什么要监控 3 1.2 怎么来监控 3 1.3 准备工作 4 1.3 要监控什么 4 2. Prometheus概述 5 2.1 Prometheus是什么 5 2.2 Prometheus组成及架构

题目:http://poj.org/problem?id=2404 题意:有个n(n<=15)的点和m条无向边,每条边都有自己的权值.现在你要从某个点出发,每条边可以经过多次但要保证每条边至少走一次.现在你要找出一个方案,使得经过所有边的权值和最小,输出最小的权值和. 分析: 首先容易想到的是如果这个图G的每个点的度数都为偶数,那么G是欧拉图,那么一定存在欧拉回路,那么ans=∑每条边权值 如果图G不是欧拉图,那么必有偶数个奇度数的点. 如果我们把每条边都看作有无数条的话,那么原问题就是等价于走

由于 Grafana 是存静态的,你只需要下载源代码解压,将它部署在 Nginx 上面就可以了,或者可以用 Python 的 SimpleHTTPServer 来跑 $ wget http://grafanarel.s3.amazonaws.com/grafana-1.9.1.tar.gz $ tar zxf grafana-.tar.gz $ cd grafana- $ python -m SimpleHTTPServer Serving HTTP on ... 效果如图: 安装influxd

跟随YveH的脚步又做了道网络流...%%% 1305: [CQOI2009]dance跳舞 Time Limit: 5 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 2119 Solved: 878 [Submit][Status][Discuss] Description 一次舞会有n个男孩和n个女孩.每首曲子开始时,所有男孩和女孩恰好配成n对跳交谊舞.每个男孩都不会和同一个女孩跳两首(或更多)舞曲.有一些男孩女孩相互喜欢,而其他相互不喜欢(不会"单向喜欢").

Problem Description Thanks to a certain "green" resources company, there is a new profitable industry of oil skimming. There are large slicks of crude oil floating in the Gulf of Mexico just waiting to be scooped up by enterprising oil barons. O

Grafana中通过设置不同的组织,以及将用户分配到不同组织,来做到多租户,类似门户的概念. Grafana默认是不允许非管理员用户创建新的组织的,这个可以通过修改配置文件以允许非管理员用户创建组织: 下面演示下怎么新建组织,以及将组织和用户进行关联: 点击上图中的“New organization”,我们可以看到“多组织常用于多租户部署”,如下所示 输入组织名,点击“Create”,创建完组织后,可以为组织选择不同的用户: 除此之外,也可以在全局用户界面,为用户添加不同的组织: 经过上面的操作

1 什么是 Kubernetes? Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统,其管理操作包括部署,调度和节点集群间扩展等. 如下图所示为目前 Kubernetes 的架构图,由 master 和 node 端构成,调度部署和扩展由 master 发起,node 协助 master 实现这些功能.  使用 Kubernetes 可以做到: 自动化容器的部署和复制:随时扩展或收缩容器规模:将容器组织成组,并且提供容器间的负载均衡:提供容器弹性,如果容器失效就替换它等等. 2 P

前言 前一段时间使用SpringBoot创建了一个webhook项目,由于近期项目中也使用了不少SpringBoot相关的项目,趁着周末,配置一下使用prometheus监控微服务Springboot. 项目配置 引入坐标 <!-- Exposition spring_boot --> <dependency> <groupId>io.prometheus</groupId> <artifactId>simpleclient_spring_boo

BZOJ_1579_[Usaco2009 Feb]Revamping Trails 道路升级_分层图最短路 Description 每天,农夫John需要经过一些道路去检查牛棚N里面的牛. 农场上有M(1<=M<=50,000)条双向泥土道路,编号为1..M. 道路i连接牛棚P1_i和P2_i (1 <= P1_i <= N; 1 <= P2_i<= N). John需要T_i (1 <= T_i <= 1,000,000)时间单位用道路i从P1_i走到P2

原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000005639047#articleHeader2 新建一个Project 没什么好说的,“文件-新建项目”,然后选择保存位置就好了,模式的话由于我喜欢一个包一张图所以一般都选择“新建包的时候同时新建图”.会弹出一个模型向导的对话框, 是给你导入模板的,我不需要,所以都不选直接点确定.在项目浏览器里新增包,一个图一个包比较舒服:UML的图就主要在UML Structural和UML Behavioral两个包里:有时候你

 前言 对于一个运维DBA来说,了解数据库的TPS.QPS很有必要(QPS:每秒查询数,即对数据库每秒的DML的操作数:TPS:每秒事物处理,即对数据库每秒DDL操作数),通过了解他们,可以掌握一个实例的基本工作运行状态.此外,还有系统地运行与性能信息,如CPU和内存配置信息等等.目前对这些数据进行可视化的方法有很多,其中一种就是本文将要介绍的通过时序数据库(influxdb)+grafana+python脚本+......来构建监控系统. 注:本文监控的数据不仅限于TPS.QPS.CPU等.下