文章首发于[陈树义]公众号,点击跳转到原文:https://mp.weixin.qq.com/s/sA0nYevO8yz6QLRz03qJSw 前面我们使用 Prometheus + Grafana 实现了一个简单的 CPU 使用率变化图,但是这个图还有许多缺陷,例如:左边栏的数值太小了无法调整,下面的图标信息无法定制化等等. 其实 Grafana 的功能是非常强大的,可以针对不同的需求进行针对性设置,从而做出让你满意的监控图表.那么我们今天就系统地讲一讲如何设置 Grafana 图表! Das

grafana配置 官网介绍:http://docs.grafana.org/installation/configuration/ 以deb或者rpm安装的,则默认的配置文件是/etc/grafana/grafana.ini 所有在配置文件中的配置都可以通过环境变量来覆盖,使用的语法如下 GF_<SectionName>_<KeyName> 1.paths [paths] data = /var/lib/grafana # 用来存储sqlite3.临时文件.会话等路径 logs

文档来源 文档来源:How to setup Docker Monitoring 由garyond翻译.校正及整理 Docker监控简介 我们提供的Docker主机和容器越来越多,对Docker服务器和容器的监控越来越必要.本文将引导你了解如何通过多个不同组件的配置和协作,以实现Docker监控. Docker监控组件 首先, 我们假设在您的主机上已经安装.配置和运行Docker Engine.请确保您可以通过Web浏览器在本地或者通过网络IP连接到Docker主机.以下我们将详细介绍如何创建我

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

1.添加告警途径 这里以slack为例 测试是否可用 在slack上收到告警通知了 安装插件 # grafana-cli plugins install grafana-image-renderer installing grafana-image-renderer @ 2.0.0 from: https://grafana.com/api/plugins/grafana-image-renderer/versions/2.0.0/download into: /var/lib/grafana/

Grafana是一个用于展示数据的工具,配置数据源,直接连接数据库.(这里的数据库应该是结果库,直接需要给用户看的结果数据信息) SingleStat : 想用来展示单一数据信息的图表,效果图如图 (这里我是以保留两位小数的百分比数据去展示的,可以根据自己的需求展示单一数据,不一定是百分数哦) 详细配置信息: General: 配置面板名字,以及描述信息 Metrics:配置数据库信息以及sql语句 sql语法需按照规范: countdate在数据库中为date类型, kpiDesc在数据库中为

简介 Nginx默认没有开启利用多核cpu,我们可以通过增加worker_cpu_affinity配置参数来充分利用多核cpu的性能.cpu是任务处理,计算最关键的资源,cpu核越多,性能就越好. 规则设定 (1)cpu有多少个核,就有几位数,1代表内核开启,0代表内核关闭 (2)worker_processes最多开启8个,8个以上性能就不会再提升了,而且稳定性会变的更低,因此8个进程够用了 示例:linode VPS 最低配,8核CPU,nginx配置信息: worker_processes

在linux的系统维护中,可能需要经常查看cpu使用率,分析系统整体的运行情况.而监控CPU的性能一般包括以下3点:运行队列.CPU使用率和上下文切换. 对于每一个CPU来说运行队列最好不要超过3,例如,如果是双核CPU就不要超过6.如果队列长期保持在3以上,说明任何一个进程运行时都不能马上得到cpu的响应,这时可能需要考虑升级cpu.另外满负荷运行cpu的使用率最好是user空间保持在65%-70%,system空间保持在30%,空闲保持在0%~5% . 下面总结下查看CPU使用率常用的几个命

问题描述: 最近在测试环境的服务器上,无意中发现cpu持续飙高.最高的时候达到了200%经过反复重启无效之后,决定挖掘深层次的原因 通过top命令打印出消耗cpu的pid,如图 通过ps -mp 24597 -o THREAD,tid,time,找出进程中cpu占用率最高的tid 通过  jstack -F tid >> tid.log打印出该进程下的线程信息 在文件中可以看到一行怪异的信息 从线程信息中,可以看到,似乎是这个线程调用某一个dubbo服务的时候,线程阻塞了,持续消耗cpu 排查

前提:已搭建好kubernetes集群.安装完dashboard 默认安装的dashboard无法展示集群的度量指标信息,此时就需要安装heapster插件 Heapster 插件使用包含三部分内容: Heapster:显示各 Nodes.Pods 的 CPU.内存.负载等利用率曲线图. InfluxDB:存储 Pod 信息相关的数据库, Heapster 获取数据之后, 可以指定存储在 InfluxDB. Grafana:这个主要是用于显示 InfluxDB 里面的数据情况, 可以让我们很直观

influxDB1.6版安装与配置(windows环境).Jmeter+influxDB+Grafana性能监控 来源:https://blog.csdn.net/SwTesting/article/details/82700023   influxDB 1.介绍 influxDB是一个开源的时间序列数据库,同时也属于关系型数据库,因为influxDB主要是针对一次插入的数据,没有类似更新的操作,所以插入和读出数据显示速度比较快,我主要用来保存Jmeter运行的测试结果. 2.安装 2.1 下载

工具介绍: InfluxDB:是一款用Go语言编写的开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖.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,APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据.时间序列数据库:时间序列是随时间变化采集的数据序列.时序数据库是处理时间序列数据的软件应用程序.想象它就像一个sql表,其中时间是主键! 官方网址:https://www.influxdata.com Grafana是一个开源软件,拥有丰富的指标仪表盘和图形编辑器,适用G

1.监控pods .   prometheus再部署以后,会自带cAdvisor.结果如下: 2.K8S集群状态监控.需要使用kube-state-metrics插件.部署以后 kubernetes.io/cluster-service: "true" 会自动启用监控对象,无需配置 [root@VM_0_48_centos prometheus]# cat kube-state-metrics-deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Depl

1. InfluxDB安装 下载包并解压: $:wgethttps://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.3.6_linux_amd64.tar.gz $: tar -zxvf influxdb-1.3.6_linux_amd64.tar.gz /home/influxdb[目标目录] 启动服务: $: ./home/influxdb/usr/bin/influxd 启动服务时要确保8080端口没有被占用 启动客户端操作: $: ./h

最近开始做行人检测,因此开始接触faster-rcnn,这里贴上配置教程(亲测可行),不过是基于cpu的,蓝瘦... 参考博客:http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra(opencv配置) http://blog.csdn.net/sinat_17196995/article/details/53410292(faster-rcnn配置) 环境:ubuntu16.04 一.首先要配置好opencv 这里我是在opencv官网上下载了opencv-3.0.0-

一.Grafana以圖表的形式展示KPI報表的結果數據1.按照日期顯示數據達標量與未達標量2.顯示當前報表的最大值.最小值.平均值.總量3.報表結果數據的鏈接分享與頁面嵌入,用戶無需登錄直接訪問報表統計結果(不可編輯) 二.Grafana以表格的形式展示KPI報表的導出數據1.配置列名顯示數據,指定列數據類型2.將表格數據以csv文件的格式導出3.表格數據的鏈接分享與頁面嵌入,用戶無需登錄直接訪問報表統計結果(不可編輯) Grafana配置步驟三.配置數據庫1.在配置中選中數據源 (Config

目录 安装 docker 启动 配置 配置域名和端口 配置ldap 配置邮箱 添加数据源 创建dashboard 配置alert 安装 docker 启动 先普通启动,然后把配置文件导出来,修改配置文件,挂载到etc下 ## 普通启动,挂载数据盘 docker run -d --name grafana -p 3000:3000 -v /data/grafana:/var/lib/grafana grafana/grafana ## 复制出配置文件 docker cp grafan:/etc/g

需求 近期在使用python写一套模拟API请求的监控项目,考虑数据可视化这方面就采用grafana来呈现,下面来看看怎么弄. 数据源准备 首先安装好mysql,将监控的日志数据写入到mysql之中.如下图: 好了,这里就已经准备好了相关的测试模拟数据.那么下面就使用Grafana来配置图表看看. 使用Grafana呈现table表格 如果有不清楚Grafana怎么安装的朋友,可以点击这里查看如何安装部署. 执行Grafana的启动脚本如下: [root@server86 grafana]# c

一.基础环境 系统 IP 监控主机 CentOS 7 192.168.56.200 被监控主机 CentOS 7 192.168.56.201 二.Prometheus服务端安装 以下操作皆在监控主机(192.168.56.200)上执行. 2.0 关闭机器防火墙 # systemctl stop firewalld # systemctl disable firewalld 2.1 安装 go 环境 由于Prometheus是由go语言开发的,所以在安装Prometheus之前需要先在监控主机

一.Grafana 配置 InfluxDB 数据源 1.1 登录 Granfana 界面选择 InfluxDB 数据源 在前面我们已经部署好相应监控环境,登录Grafana:http://10.223.1.199:3000/,登录密码默认是 admin / admin,初次登录时会要求修改密码. 进入 Settings -> Data Sources -> Add data source,可以看到 Grafana 支持多种数据源,在这里我们选择 InfluxDB 数据源. 1.2 配置 Inf

grafana安装和配置 grafana安装非常简单:(https://grafana.com/grafana/download) 对于有apt的服务器: # apt install -y software-properties-common # only for debian9 sudo add-apt-repository "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main" wget -q -O - https://pack