telegraf1.8+influxdb1.6+grafana5.2 环境搭建 结合JMeter3.2 参考地址:https://blog.csdn.net/laisinanvictor/article/details/80007356 1)配置yum源#配置yum源 /etc/yum.repos.d/influxdb.repo[influxdb]name = InfluxDB Repository - RHEL \$releaseverbaseurl = https://repos.influ

最近研究了zabbix,稍后放上环境搭建教程,建议想学习搭建的同学记得参考zabbix官网

背景 Jmeter原生的实时监控每半分钟收集一次数据,只能在Linux控制台查看日志输出,界面看起来不直观,图表报告只能等压测结束后才能生成.如下图为jmeter在Linux下运行的实时日志: 那么如何在压测过程中实时生成图表监控数据呢?这里介绍一种实现方案:搭建Jmeter + Grafana + InfluxDB性能测试监控环境. 实现方案 BackendListener:Jmeter中的监听器 InfluxDB:存储实时数据的DB Grafana:DB中存储的实时数据可以在浏览器查看 软件

InfluxDB的介绍及安装 InfluxDB是支持持续写入的时序数据库,常用于监测系统所需要的数据的存储. 官网的详细安装步骤 https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.3/introduction/installation/ 安装成功,启动之后.为了方便后面配置Grafana的数据源,先利用InfluxDB自带的客户端,建立一个数据库,并写入一些数据.   在命令行中执行influx,唤起cli

Telegraf+InfluxDB+Grafana快速搭建实时监控系统  监控postgresql

依赖库Go 1.6NodeJS v4+sqlite3GO 环境搭建 vi /etc/profile export GOPATH="/root/go" export GOROOT="/usr/local/go" export PATH=$GOROOT/bin:$PATH export PATH=$GOPATH/bin:$PATH NodeJS 环境搭建从https://nodejs.org/en/下载node源码包 cd /usr/local tar -zxvf no

相关概念 微服务中的监控分根据作用领域分为三大类,Logging,Tracing,Metrics. Logging - 用于记录离散的事件.例如,应用程序的调试信息或错误信息.它是我们诊断问题的依据.比如我们说的ELK就是基于Logging. Metrics - 用于记录可聚合的数据.例如,队列的当前深度可被定义为一个度量值,在元素入队或出队时被更新:HTTP 请求个数可被定义为一个计数器,新请求到来时进行累.prometheus专注于Metrics领域. Tracing - 用于记录请求范围内

一.influxdb 安装与配置 1.1 influxdb下载并安装 官网无需翻墙,但是下载跳出的界面需要翻墙,我这里提供下载链接:https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.2_windows_amd64.zip     ,下载下来是一个zip包,直接本地解压缩就可以了,目录如下: InfluxDB 的数据存储主要有三个目录.默认情况下是 meta, wal 以及 data 三个目录,服务器运行后会自动生成. meta 用于

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 测试环境 环境搭建 使用前提 使用方法 运行程序 效果展示 实现功能 无需在被监控主机上安装代理,一键对Linux远程服务器不同主机执行性能监控.性能数据采集命令,并实时展示 支持跨堡垒机收集实时性能数据(注:定制化开发,非通用) 支持docker容器(因为程序实现是从docker容器内部获取性能数据,所以目前仅支持 CPU,内存,I/O) 使用前提 可

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 环境搭建 3 使用前提 3 使用方法 3 运行程序 5 效果展示 6 实现功能 无需在被监控主机上安装代理,一键对Linux远程服务器不同主机执行性能监控.性能数据采集命令,并实时展示 支持跨堡垒机收集实时性能数据(注:定制化开发,非通用) 支持docker容器(因为程序实现是从docker容器内部获取性能数据,所以目前仅支持 CPU,

CentOS下结合InfluxDB及Grafana图表实时展示JMeter相关性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 环境搭建 2 1.安装influxdb 2 2.创建influxdb数据库 3 3.安装grafana 5 配置grafana图表数据源 7 JMeter Backend Listener监听器配置 9 运行jmeter 10 新建grafana图表 10 测试环境 Win7 64位 Python 3.4.0 JMeter 2.13 r1

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

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时监控Android系统和应用进程   By: 授客 QQ:1033553122     1． 测试环境 2． 实现功能 3． 使用前提 4． 使用方法 influxDB主机配置 monitor_scope.conf监控范围配置 device_with_package.conf设备和应用包配置 sample_type.conf 配置 运行程序 grafana图表配置 数据源配置 Dashboard变量配置 Dashboard Pannel

kafka环境搭建 for mac 对应qq群号:616961231 在之前的文章中, 有学习能力和兴趣爱好的同学,自己动手维护测试环境,丰衣足食是最好的办法,今天我们来讲讲kafka在mac上的安装 安装之前简单讲讲几个名词:producer:消息生产者,发布消息到 kafka 集群的终端或服务 broker:kafka 集群中包含的服务器 consumer:从 kafka 集群中消费消息的终端或服务 1. 安装kafka, 安装过程会自带安装zookeeper,下面来看安装步骤,  brew

本节内容: Kubernetes 监控方案 Heapster.InfluxDB和Grafana介绍 安装配置Heapster.InfluxDB和Grafana 访问 grafana 访问 influxdb admin UI heapster采集的metric 一.Kubernetes 监控方案 可选的方案: Heapster + InfluxDB + Grafana Prometheus + Grafana Cadvisor + InfluxDB + Grafana 本篇文章介绍的是Heapst

InfluxDB 分布式时间序列数据库环境搭建   1. 环境说明 Ubuntu14.04  + influxDB V0.10.1 搭建3个节点的分布式数据库,副本数量2,各节点之间自动进行数据备份并与heapster kubernate配合,收集各容器运维数据. 2. InfluxDB安装 wget https://s3.amazonaws.com/influxdb/influxdb_0.10.1-1_amd64.deb sudo dpkg -i influxdb_0.10.1-1_amd64

前面的几篇文章我们聊了基于Metrics的监控Prometheus,利用Prometheus和Grafana可以全方位监控你的服务器及应用的性能指标,在出现异常时利用Alertmanager告警及时通知运维处理.今天我们聊聊基于Trace的分布式跟踪系统 - SkyWalking 初识SkyWalking 应用场景 随着微服务架构的流行,一些微服务架构下的问题也会越来越突出,比如一个请求会涉及多个服务,而服务本身可能也会依赖其他服务,整个请求路径就构成了一个网状的调用链,而在整个调用链中一旦某个

项目摘要: 本文是搭建一套prometheus环境的教程. 前期准备:准备三台虚拟机,本文以centos7为例. 项目具体实施:分别进入每台虚拟机设置hostname:# hostnamectl set-hostname prometheus.demo # hostnamectl set-hostname agent.demo # hostnamectl set-hostname grafana.demo 在每台虚拟机的/etc/hosts文件中加入如下内容(ip改成真实的ip地址):ip ag

2016年6月27日.NET Core & ASP.NET Core 1.0在Redhat峰会上正式发布,社区里涌现了很多文章,我也计划写个系列文章,原因是.NET Core的入门门槛相当高,很有必要写个深入浅出的系列文章,本节内容帮助你入门.我将可能用Windows做开发环境,也可能用Linux/Mac,但是所有的dotnet CLI命令都是跨平台的,我们在windows/Linux/mac平台上开发跨平台的应用. 安装.NET Core .NET Core 包括.NET Core Runti

微服务体系结构是一种将服务器应用程序构建为一组小型服务的方法,每个服务都按自己的进程运行,并通过 HTTP 和 WebSocket 等协议相互通信.每个微服务都在特定的界定上下文(每服务)中实现特定的端到端域和业务功能,并且必须由自动机制进行自主开发和独立部署.最后,每个服务都应该拥有自己的相关域数据模型和域逻辑,并能使用不同的数据存储技术(SQL 和非 SQL),对每个微服务使用不同的编程语言. 为什么要使用微服务? 一言以蔽之,就是因为灵活性.从长远来看,微服务能够将应用程序设计为基于许多可