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

功能实现完后有部分数据一直在波动,就产生了想把这个数据波动集成到grafana形成可视化界面的监控,但grafana不支持mongo数据库又懒得去用其他工具转换,特意看了下grafana的database插件,因此看到了json数据源. JSON Datasource - a generic backend datasource JSON Datasource is an enhanced version of the Simple JSON Datasource. The JSON datas

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

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,

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

POD资源历史曲线(CPU.内存.网络) 监控方案heapster+hawkular-metrics+hawkular-cassandra heapster负责收集数据 hawkular-cassandra 存储数据 hawkular-metrics 展示数据 部署方案 修改/etc/ansible/hosts添加一下内容 这里要注意看要不要持久化 [OSEv3:vars]openshift_metrics_install_metrics=true openshift_metrics_cassa

Grafana+Prometheus通过node_exporter监控Linux服务器信息 一.Grafana+Prometheus通过node_exporter监控Linux服务器信息 1.1node_exporter下载 1.2解压 1.3启动 1.4node_exporter的常用配置项详解 1.4.1node_exporte基本信息配置 1.4.2通过正则表达式来屏蔽或选择某些监控项 1.5将node_exporter配置到Prometheus中 1.6 Docker方式启动node_e

之前介绍了Sentinel相关的文章,小伙伴在生产实践中不知道有没有这个疑问?我们的Sentinel控制台监控的数据只能看最近5分钟的,如图 那么就导致历史数据是查看不了的,那肯定是不行的,在生产环境中我们最起码能够看到最近几天甚至几个月的监控数据,方便我们排查出哪些时间段/哪些天,哪些接口会到达什么样的QPS:方便我们对整体系统的QPS.以及异常情况有基本的了解. 如果要做到这些,就需要做到对这些数据进行持久化,而不能只保存在内存中.那我们今天就来介绍一下怎么改造Sentinel控制台,可以达

在最近的博文中,都是介绍监控平台的搭建,其实并不难,主要是需要自己动手操作,实践一番就会了. 有天在想,云上的服务器,是不是也可以搭建一个监控平台,所以就捣鼓了一下,不过遗憾的是,使用阿里云开源的插件-CMS Grafana Service没能成功,尝试了许久都没能成功. 所以就改用Prometheus了,一步步实践,配置成功,小有收获吧,来分享下每天点滴. Node-exporter Node-exporter简介 在配置环境前,可能会有疑问,为什么需要?所以就先来讲下其作用. 在Promet

Prometheus是什么 Prometheus是一套开源监控系统和告警为一体,由go语言(golang)开发,是监控+报警+时间序列数 据库的组合.适合监控docker容器.因为kubernetes(k8s)的流行带动其发展. Prometheus的主要特点 多维度数据模型,由指标名称和键/值对标识的时间序列数据. 作为一个时间序列数据库,其采集的数据会以文件的形式存储在本地中. 灵活的查询语言,PromQL(Prometheus Query Language)函数式查询语言. 不依赖分布式存

特别声明: 此次并非针对其他参与2013中国十大优秀开源项目的同行,体系有漏洞要谴责的是制定规则并从中获益但不作为的权贵,草根们制定不了规则但可发现和利用漏洞,这是程序员应有反叛精神没错.但被作为道具不可接受.我代表FineUI请求CSDN公开数据,如果您觉得CSDN有必要撕下遮羞布,请共同呼吁. ============ 有人说我太较真了,有人说我应该匿名举报,还有人说有本事你也刷票呀,不过今天我还是要把我知道的说出来,我不会说哪些软件在恶意刷票,我也没有资格说哪些软件在恶意刷票,我只是从程序

上一篇我们介绍了获取Azure的监控指标和监控数据: http://www.cnblogs.com/teld/p/5113376.html 本篇我们继续:监控虚拟机的自定义性能计数器. 随着我们应用规模的扩张,几十上百的虚拟机运行在Azure上面,实时监控应用的运行情况是我们智能化运维的需要.因此,我们在应用的核心组件上添加了性能计数器,实时将运行数据记录到性能计数器上. 监控实时抓取虚拟机中性能计数器的数据. 在Google中搜一下Azure Monitor extension,找到几个有用的

前言 随着公司postgresql数据库被广泛应用,尤其是最近多个项目在做性能测试的时候都是基于postgresql的数据库,为了确定性能瓶颈是否会出现在数据库中,数据库监控也被我推上了日程.在网上找了一遍好像没有特别好的监控工具,虽然推荐比较多的是pgwatch,但是部署比较麻烦,需要Linux环境,然而公司大部分都是Windows而且后期推广也不是很方便,因此果断放弃了. 最近在做一个服务器性能监控时发现telegraf+influxdb+grafana的组合比较不错,然后去官网和githu

由于最近在做监控方面的工作,因此也读了不少相关的经验分享.其中有这样一篇文章总结了一些基于Spring Boot的监控方案,因此翻译了一下,希望可以对大家有所帮助. 原文:Near real-time monitoring charts with Spring Boot Actuator, Jolokia and Grafana Spring Boot Actuator通过/metrics端点,以开箱即用的方式为应用程序的性能指标与响应统计提供了一个非常友好的监控方式. 由于在集群化的弹性环境中

一.grafana介绍 grafana是一个开源的数据展示工具, 是一个开箱即用的可视化工具,具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,有灵活丰富的图形化选项,可以混合多种风格,支持多个数据源特点. zabbix监控性能毋庸置疑,但也有很多人说zabbix图形显示过于简单.丑,因此用grafana显示zabbix中的数据再好不过了. grafana使用超级简单,安装完成后登陆grafana添加数据源即可,后面的事情就是添加图表等工作了. 二.grafana安装 #安装grafana yum inst

上一篇我们介绍了获取Azure的监控指标和监控数据: http://www.cnblogs.com/teld/p/5113376.html 本篇我们继续:监控虚拟机的自定义性能计数器. 随着我们应用规模的扩张,几十上百的虚拟机运行在Azure上面,实时监控应用的运行情况是我们智能化运维的需要.因此,我们在应用的核心组件上添加了性能计数器,实时将运行数据记录到性能计数器上. 监控实时抓取虚拟机中性能计数器的数据. 在Google中搜一下Azure Monitor extension,找到几个有用的

Spring Cloud(六):Hystrix 监控数据聚合 Turbine[Finchley 版]  发表于 2018-04-17 |  更新于 2018-05-07 |  上一篇我们介绍了使用 Hystrix Dashboard 来展示 Hystrix 用于熔断的各项度量指标.通过 Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过 Hystrix Dashboard 我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的

原 荐 使用Spring Boot Actuator.Jolokia和[可视化]Grafana实现准实时监控.   监控系统:          日志- 基础处理 - 表格 - 可视化一体化解决方案. 不需要业务代码变动.            1. 基础数据,各个维度信息都有. 有些可能还不全.                  基于这些数据去做时时可视化.         缺点: 基于历史源数据的新建分析没有用. 无法数据补全? 可做.   hive 数据分析: 1. 统计类问题的维度类比

原文地址:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxODcyNjEzNQ==&mid=2247483789&idx=1&sn=ae11f047802257c945278a2934e37eac&chksm=9bd0ac15aca72503c4ec34d6eeecff620432a78079b3ff88fff0053102e6d1729bf7f1d8643b&mpshare=1&scene=23&srcid=0228mL1R

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

一.什么是Ganglia 对于这个工具,大家可能比较陌生,但是它功能非常强大,如果我们想收集所有服务器.网络设备的数据,那么ganglia绝对是首选,在深入学习之前,还是先从基础概念了解起吧! Ganglia是一款为HPC(高性能计算)集群而设计的可扩展的分布式监控系统,它可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息,它由运行在各个节点上的gmond守护进程来采集CPU .内存.硬盘利用率.I/O负载.网络流量情况等方面的数据,然后汇总到gmetad守护进程下,使用rrdtool存储数据,最后将历史