环境搭建: 被测linux机器上部署了Grafana,Prometheus,node_exporter,并成功启动了它们. Grafana中已经创建了Prometheus数据源,并测试通过,并且导入了监控面板,将对被测机器的CPU,内存,网络和磁盘进行监控. 问题: 使用windows机器登录Grafana监控被测的Linux机器,右上角时间调整为最近的12个小时,无数据显示,显示为NA,如下图: 分析原因: Prometheus这个时序数据库对时间要求很严格,Linux服务器与Windows监

互联网企业中,随着机器规模以及业务量的爆发式增长,监控数据逐渐成为一种大数据,对监控大数据的分析,包括数据采集.数据缓存.数据聚合分析.数据存储.数据展现等几个阶段.不同阶段有不同的解决方案及支撑工具,而数据展现作为最终的可视化手段,在整个监控大数据分析过程中起着举足轻重的作用,本文分享一下笔者基于Grafana的监控数据钻取功能应用实践,供感兴趣的同行做参考. Grafana作为一个开源的数据分析展现平台,其丰富的图表.灵活的插件.多样的数据源.快速华丽的展现,总让做监控数据分析的人爱不释手,

TIPS 本文基于Spring Boot 2.1.4,理论支持Spring Boot 2.x所有版本 众所周知,Spring Boot有个子项目Spring Boot Actuator,它为应用提供了强大的监控能力.从Spring Boot 2.0开始,Actuator将底层改为Micrometer,提供了更强.更灵活的监控能力.Micrometer是一个监控门面,可以类比成监控界的 Slf4j . 借助Micrometer,应用能够对接各种监控系统,例如: AppOptics Atlas Da

问题 在上一篇文章中,我们使用Telegraf自带的Plugin配置好了的监控,但是自带的Plugin并不能完全覆盖我们想要的监控指标,就需要收集额外的自定义的监控数据,实现的方法有: 开发自己的Telegraf Plugin 使用可以执行自定义脚本的inputs plugin 此处收集的监控项不多,收集间隔也不是很频繁,所以我选择Telegraf预置的Inputs.exec plugin实现.它非常灵活,可以执行任意命令和脚本.在脚本中实现获取监控数据的逻辑,然后使用inputs.exec执行

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

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

  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

如果用生成jtl文件再分析结果的方式的话,每一次请求就会往jtl里面写一条数据,在进行长时间的稳定性测试的时候,特别是当TPS很高的时候,写入的数据会非常的大,这个时候等稳定性测试完成,再对jtl进行分析,会无法分析,如果要强制进行分析,造成的最后结果是内存泄漏,即无法分析,所以需要通过其他途径来保存和分析数据 上Grafana官网下载Grafana,此产品只有64位的版本,没有32位的 Influxdb:InfluxDB是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数

在微服务体系当中,监控是必不可少的.当系统环境超过指定的阀值以后,需要提醒指定的运维人员或开发人员进行有效的防范,从而降低系统宕机的风险.在CNCF云计算平台中,Prometheus+Grafana是比较通用的解决方案,在SpringBoot2.0以后metrics默认与micrometer集成,而micrometer有关于Prometheus的MeterRegistry规范的实现,因此我们通过Micrometer这个桥梁能将SpringBoot的监控数据与Prometheus展示出来.然后通过

一.概述 Linux 内核(以下简称内核)是一个不与特定进程相关的功能集合,内核的代码很难轻易的在调试器中执行和跟踪.开发者认为,内核如果发生了错误,就不应该继续运 行.因此内核发生错误时,它的行为通常被设定为系统崩溃,机器重启.基于动态存储器的电气特性,机器重启后,上次错误发生时的现场会遭到破坏,这使得查找 内核的错误变得异常困难. 线上的k8s集群,有时候回出现重启的现象,但是什么原因导致重启,无法得知. Kdump Kdump 是一种基于 kexec 的内存转储工具,目前它已经被内核主线接

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

原博客的位置: https://blog.csdn.net/shenhonglei1234/article/details/80503353 感谢原作者 这里记录一下自己试验过程中遇到的问题: . 自己查看prometheus 里面的配置文件时 对mount的路径理解不清晰,以为是需要宿主机里面需要有目录才可以, 实际上不需要. 是k8s 将证书和token注入到container 里面去 使之能够与集群交互. 这里自己学习的不系统, 浪费了很多时间. 以为需要生成一个token 挂在进去才可以

https://github.com/prometheus/prometheus Architecture overview Prometheus Server Prometheus Server 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用户使用. Exporter Exporter 负责收集目标对象(host, container-)的性能数据,并通过 HTTP 接口供 Prometheus Server 获取. 可视化组件 监控数据的可视化展现

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

做一个系统,如果不做监控,是不完善的. 如果为做一个快速系统,花力气去做监控,是不值得的. 因为,我们有必要具备一个能够快速建立监控体系的能力.即使你只是一个普通开发人员! 个人觉得,做监控有三个核心能力: 1. 持续收集数据的能力; (时间序列数据库) 2. 监控结果可视化的能力; 3. 异常监控可报警的能力; 只要把这三点做到了,那么,这个监控基本就成功了. 既然自己不方便做监控系统,那就只要好框架造型就可以了. 因grafana的图表功能个人感觉最强大,我们就以 grafana 作为监控抓

Spark任务启动后,我们通常都是通过跳板机去Spark UI界面查看对应任务的信息,一旦任务多了之后,这将会是让人头疼的问题.如果能将所有任务信息集中起来监控,那将会是很完美的事情. 通过Spark官网指导文档,发现Spark只支持以下sink Each instance can report to zero or more sinks. Sinks are contained in the org.apache.spark.metrics.sink package: ConsoleSink:

前言 阿里巴巴提供的控制台只是用于演示 Sentinel 的基本能力和工作流程,并没有依赖生产环境中所必需的组件,比如持久化的后端数据库.可靠的配置中心等.目前 Sentinel 采用内存态的方式存储监控和规则数据,监控最长存储时间为 5 分钟,控制台重启后数据丢失. 企业版 这里推荐一下阿里云的官方版,AHAS Sentinel 控制台 是 Sentinel 控制台的阿里云上版本,提供企业级的控制台服务,包括: 实时请求链路查看 还有各种酷炫的监控图表 可靠的实时监控和历史监控数据查询,无需自

Prometheus Prometheus介绍 Prometheus新一代开源监控解决方案.github地址 Prometheus主要功能 多维 数据模型(时序由 metric 名字和 k/v 的 labels 构成). 灵活的查询语句(PromQL). 无依赖存储,支持 local 和 remote 不同模型. 采用 http 协议,使用 pull 模式,拉取数据,简单易懂. 监控目标,可以采用服务发现或静态配置的方式. 支持多种统计数据模型,图形化友好. Prometheus核心组件 Pro

主机数据收集 主机数据的采集是集群监控的基础:外部模块收集各个主机采集到的数据分析就能对整个集群完成监控和告警等功能.一般主机数据采集和对外提供数据使用cAdvisor 和node-exporter等工具. cAdvisor 概述 Kubernetes的生态中,cAdvisor是作为容器监控数据采集的Agent,其部署在每个节点上,内部代码结构大致如下:代码结构很良好,collector和storage部分基本可做到增量扩展开发.   cAdvisor.png 关于cAdvisor支持自定义指标

什么是Prometheus? Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB).Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本.2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目.Prometheus目前在开源社区相当活跃.Prometheus和Heapster(Heapster是K8

这次就不用 docker 部署服务了,这样大家会更容易接受.欢迎阅读. 引言 Prometheus 是一个监控系统,也是一个时间序列数据库,用Go语言开发的,官方文档.通过从某些特定的目标如主机,Mysql,Redis等,收集带有时间标记的一些指标(metrics),比如服务器内存情况,数据库连接数量等数据,经过一定的处理,按照时间序列顺序进行显示. 你可以配置规则,对这些指标进行处理,当某些指标符合某种规则,会触发报警等.项目地址: https://github.com/prometheus/