对比了解Grafana与Kibana的关键差异 http://www.infoq.com/cn/articles/grafana-vs-kibana-the-key-differences-to-know http://www.infoq.com/cn/presentations/case-of-it-operation-analysis-and-log-search-analysis-engine?utm_source=infoq&utm_medium=related_content_link

一 glusterfs存储集群部署 注意:以下为简略步骤,详情参考<附009.Kubernetes永久存储之GlusterFS独立部署>. 1.1 架构示意 略 1.2 相关规划 主机 IP 磁盘 备注 k8smaster01 172.24.8.71 —— Kubernetes Master节点 Heketi主机 k8smaster02 172.24.8.72 —— Kubernetes Master节点 Heketi主机 k8smaster03 172.24.8.73 —— Kubernet

一 glusterfs存储集群部署 注意:以下为简略步骤,详情参考<附009.Kubernetes永久存储之GlusterFS独立部署>. 1.1 架构示意 略 1.2 相关规划 主机 IP 磁盘 备注 k8smaster01 172.24.8.71 —— Kubernetes Master节点 Heketi主机 k8smaster02 172.24.8.72 —— Kubernetes Master节点 Heketi主机 k8smaster03 172.24.8.73 —— Kubernet

1.1 Grafana简介 1.1.1 Grafana是什么? 一个类似Kibana的东西,也是对后端的数据进行实时展示,那么Grafana和Kibana有什么区别?在我看来区别不大,不过在大家的日常使用中Kibana是跟着Logstash.ElasticSearch等组件一起使用做日志展示.索引.分析的,造成了一种假象就是Kibana就只有这种用法了,Kibana也可以接入其他数据源的,不过大家最长用的还是展示日志. 那么Grafana到底是什么呢?Grafana其实就是一个可视化面板(Das

Promethus简介 Prometheus受启发于Google的Brogmon监控系统(相似的Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来),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,并且于2015年早期对外发布早期版本.2016年5月继Kubernetes之后成为第二个正式加入CNCF基金会的项目,同年6月正式发布1.0版本.2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本,能更好地与容器平台.云平台配合. Prometheus作为新一代

优点: ClickHouse写入吞吐量大,单服务器日志写入量在50MB到200MB/s,每秒写入超过60w记录数,是ES的5倍以上. 查询速度快,官方宣称数据在pagecache中,单服务器查询速率大约在2-30GB/s:没在pagecache的情况下,查询速度取决于磁盘的读取速率和数据的压缩率.. ClickHouse比ES服务器成本更低.一方面ClickHouse的数据压缩比比ES高,相同数据占用的磁盘空间只有ES的1/3到1/30,节省了磁盘空间的同时,也能有效的减少磁盘IO:另一方面Cl

1.前言 Mirantis 公司在2014年9月14日宣布收购 TCPCloud,然后宣布在2017年第一季度会推出全新的私有云产品.从那时候开始,我就一直满怀期待.终于,今年4月19日,Mirantis 宣布推出全新的 MCP 1.0.本文根据公开的文档,试着对该产品做些分析和总结,并且展望一下其未来.因为只是看文档和视频,并没有进行实际部署和操作,因此,可能有一些错误.本文会持续进行更新. 2. MCP 1.0 概况 2.1 MCP 1.0 的组成 MCP 1.0 主要包括三大部分: Dri

0. 技术选型参考 1. Collector Keywords: Collector, Processor 名称 Beats Fluentd-bit Introduction Beats are a collector and processor of lightweight (resource efficient, no dependencies, small) and open source log shippers that act as agents installed on the d

索引分片: 从策略层面,控制分片分配的选择 磁盘限额 为了保护节点数据安全,ES 会定时(cluster.info.update.interval,默认 30 秒)检查一下各节点的数据目录磁盘使用情况.在达到 cluster.routing.allocation.disk.watermark.low (默认 85%)的时候,新索引分片就不会再分配到这个节点上了.在达到 cluster.routing.allocation.disk.watermark.high (默认 90%)的时候,就会触发该

上一篇中我们介绍了为什么需要一个日志系统.为什么云原生下的日志系统如此重要以及云原生下日志系统的建设难点,相信DevOps.SRE.运维等同学看了是深有体会的.本篇文章单刀直入,会直接跟大家分享一下如何在云原生的场景下搭建一个灵活.功能强大.可靠.可扩容的日志系统. 需求驱动架构设计 技术架构,是将产品需求转变为技术实现的过程.对于所有的架构师而言,能够将产品需求分析透彻是非常基本也是非常重要的一点.很多系统刚建成没多久就要被推翻,最根本的原因还是没有解决好产品真正的需求. 我所在的日志服务团队

摘要: Ingress主要提供HTTP层(7层)路由功能,是目前K8s中HTTP/HTTPS服务的主流暴露方式.为简化广大用户对于Ingress日志分析与监控的门槛,阿里云容器服务和日志服务将Ingress日志打通,只需要应用一个yaml资源即可完成日志采集.分析.可视化等一整套Ingress日志方案的部署. 前言 目前Kubernetes(K8s)已经真正地占领了容器编排市场,是默认的云无关计算抽象,越来越多的企业开始将服务构建在K8s集群上.在K8s中,组件通过Service对外暴露服务,常

Kubernetes已然成为IT世界的重要组成部分,并且仍在不断地发展壮大,现阶段,Kubernetes已经可以帮助企业进行微服务训练,加速企业数字化转型.尽管Kubernetes是一款如此令人印象深刻的容器编排工具,但它仍旧非常复杂.要运行和维护Kubernetes集群,您需要具备丰富的容器领域相关经验.再进一步,即便您已经拥有相关的经验,设置集群并部署它也将花费您不少的时间和精力.一旦您成功设置了Kubernetes环境,您就需要对其进行监控和管理. 对于一些组织而言,维护一个Kuberne

Kubernetes全系列总结如下,后期不定期更新.欢迎基于学习.交流目的的转载和分享,禁止任何商业盗用,同时希望能带上原文出处,尊重ITer的成果,也是尊重知识.若发现任何错误或纰漏,留言反馈或右侧添加本人反馈. 正篇 001.Kubernetes简介 002.Kubernetes简单入门实例 003.Kubernetes二进制部署准备 004.Kubernetes二进制部署创建证书 005.Kubernetes二进制部署kubectl 006.Kubernetes二进制部署ETCD 007.

Metricbeat包的安装及简单使用 Metricbeat包的安装及简单使用 系统数据采集 Python -> ES -> Grafana metricbeat的安装 metricbeat -> logstash -> ES -> Grafana系统监控 Metricbeat解决的问题:手动写Python比较麻烦 yum localinstall metricbeat-7.6.2-x86_64.rpm -y metric默认配置说明 /etc/metricbeat/metr

Kibana 和 Grafana 是两个开源工具,能可视化和推断大量日志数据内的趋势.Kibana 是一个分析和可视化平台,它可以让你浏览.可视化存储在Elasticsearch集群上排名靠前的日志数据,并构建仪表盘.你可以执行深入的数据分析并以多种图表.表格和地图方式可视化这些数据.Grafana 是一个开源仪表盘工具,支持如:Graphite.InfluxDB与 OpenTSDB.Elasticsearch.druid等数据源,Grafana快速的客户端渲染默认使用的是 Flot ,即使很长

前言: 做运维的很重要的基础工作就是监控,之前都是统计数据入库,然后前端js图表插件出图,费时费力,可定制性差 前几天接触到了ELK(logstash, elasticsearch, kibana)这套日志收集展示工具集,的确很方便,但是手头没有那么大的存储啊 也不是所有的日志数据都需要,然后就发现了grafana + influxdb的解决方案 简介: 先给出这两个工具的官网 http://grafana.org/ http://influxdb.com/ 建议各位看官先大体浏览下这两个工具的

近些年随着DevOps概念越来越收到重视,除了传统的Splunk,Zabbix外在开源领域也有越来越多的软件可供使用.从数据收集,时序数据库,图形展示等主要方面有各类可扩展的软件用于搭建一个数据监控平台(详细列表),Logstash+elasticsearch+kibana算是被写的比较多的,本文将偏重于业务数据及性能的监控而不是传统的机器参数的监控,所以本文以statsd+graphite+grafana在centos6上的安装配置为例. 三个组件的说明(https://blog.pkhamr

介绍: 要说kibana,就不得不先说一下logstash.这里呢,先要讲个故事.故事是开头是这样的,Logstash早期曾经自带了一个特别简单的logstash-web用来查看ES中的数据,其功能太过简单,于是RashidKhan用PHP写了一个更好用的web,取名为Kibana,这个PHP版本的Kibana发布时间是2011年12月11日.Kibana迅速流行起来,不久的2012年8月19日,Rashid Khan用Ruby重写了Kibana,也被叫做Kibana2,因为Logstash也是

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

1.浅析整个监控流程 heapster以k8s内置的cAdvisor作为数据源收集集群信息,并汇总出有价值的性能数据(Metrics):cpu.内存.网络流量等,然后将这些数据输出到外部存储,如InfluxDB,最后就可以通过相应的UI界面显示出来,如grafana. 另外heapster的数据源和外部存储都是可插拔的,所以可以很灵活的组建出很多监控方案,如:Heapster+ElasticSearch+Kibana等等. 2.创建k8s资源对象 使用官方提供的yml文件有一些小问题,请参考以下