简单说下需求: 统计各个省份的 3大运营商的接口访问成功率,绘图展示 数据格式 {"mobile" : "15812345608", "province": "广东", "isp": "中国电信","@timestamp" : "2017-12-06T09:23:51.244Z", "success" : "false

grafana的官方提供了很多社区或者官方设置的漂亮的dashboard,地址如下: 点击打开链接 导入图表大大节省了我们配置监控的时间,非常方便. 以linux host overview为例,首先确保telegraf(貌似现在telegraf+influxdb+grafana已经成为了主流,并且这个监控架构支持全windows环境部署)中的配置包含(部分参数请根据系统情况自行修改,这里不是挖坑)如下图: 然后下载json文件 打开查看json内容,复制所有 点击左上角grafana图标,定位

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,

1.环境说明 操作系统:Windows Server 2008 R2 IP:192.168.10.135 官方文档地址 :https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.10/ 2.安装包下载(windows) wget https://dl.influxdata.com/telegraf/releases/telegraf-1.10.3_windows_amd64.zip unzip telegraf-1.10.3_windows_amd64.zip 3.安装前

这个比较简单, https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/supported_protocols/prometheus 只需要更改prometheus.yaml配置 文件. global: # 抓取的间隔时间 scrape_interval: 20s # How long until a scrape request times out. scrape_timeout: 10s # 计算告警触发条件的周期 evaluation_interval: 20s

#!/bin/bash # 定时收集java服务metrics # curl http://10.7.16.42:6301/metrics demo # 参数: post_influxdb_write='http://10.19.186.40:8086/write?db=livedb' array=( "job|server1|job-server" "projectservice-server|server1|projectservice-server" &quo

搭建环境:vmware workstation pro15.5.0, ubuntu18.04.3 实践时间:2019.10.12-10.27 (一)时序数据库InfluxDB准备 (1)安装 曾出现问题: 解决方法为: (2)配置文件的位置: 可进行InfluxDB缓存大小等参数的设置. (3)服务器端启动: 以后台运行的方式启动了InfluxDB的服务端. (4)客户端启动:登入InfluxDB服务器 将路径加入环境变量中,方便任意地方使用InfluxDB: Or: 特别提醒data和WAL的

想打造 New Relic 那样漂亮的实时监控系统我们只需要 InfluxDB/collectd/Grafana 这三个工具,这三个工具的关系是这样的: 采集数据(collectd)-> 存储数据(InfluxDB) -> 显示数据(Grafana). InfluxDB 是 Go 语言开发的一个开源分布式时序数据库,非常适合存储指标.事件.分析等数据,看版本号(v0.8.8)就知道这个项目还很年轻: collectd 就不用介绍了吧,C 语言写的一个系统性能采集工具: Grafana 是纯 J

时间序列数据库,简称时序数据库,Time Series Database,一个全新的领域,最大的特点就是每个条数据都带有Time列. 时序数据库到底能用到什么业务场景,答案是:监控系统. Baidu一下,互联网监控系统,大家会发现小米.饿了吗等互联网巨头都在用时序数据库实现企业级的互联网监控系统. 很多人会说,用Zabbix不就搞定了,其实不是这样的,简单的主机资源监控.网络监控.小规模的部署环境,Zabbix能搞定. 如果在IDC 上千台服务器环境下,分布式应用架构.各种中间件,这种情况下我们

是什么? Telegraf 是一个用 Go 编写的代理程序,可收集系统和服务的统计数据,并写入到 InfluxDB 数据库.Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展. Influxdb 是一个开源的分布式时序.时间和指标数据库,使用 Go 语言编写,无需外部依赖.Influxdb 有如下三大特性: 时序性(Time Series):与时间相关的函数的灵活使用(诸如最大.最小.求和等): 度量(Metrics):对实时大量数据进行计算: 事件(Eve

1 安装配置 这里说一下使用docker容器运行influxdb的步骤,物理机安装请参照官方文档.拉取镜像文件后运行即可,当前最新版本是1.3.5.启动容器时设置挂载的数据目录和开放端口.InfluxDB的操作语法InfluxQL与SQL基本一致,也提供了一个类似mysql-client的名为influx的CLI.InfluxDB本身是支持分布式部署多副本存储的,本文介绍都是针对的单节点单副本. # docker pull influxdb # docker run -idt --name in

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

Telegraf+InfluxDB+Grafana搭建服务器监控平台 tags:网站 个人网站:https://wanghualong.cn/ 效果展示 本站服务器状态监控:https://status.wanghualong.cn 前言 要搭建服务器监控平台,总共分三步: 第一步,数据采集: 第二步,数据存储: 第三步,数据可视化. 其中,数据存储连接数据采集与数据可视化,是非常重要的中间环节.本文非常凑巧的选择了时序数据库InfluxDB.(@(滑稽)为什么巧,当然不是因为我只会用这个) I

时序数据库InfluxDB安装及使用 1 安装配置 安装 wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.3.1.x86_64.rpm yum localinstall influxdb-1.3.1.x86_64.rpm 常规操作 启停 systemctl stop influxdb systemctl status influxdb systemctl start influxdb 2 重要概念 influxdb里面有一些

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据这种时序相关数据.而InfluxDB自带的各种特殊函数如求标准差,随机取样数据,统计数据变化比等,使数据统计和实时分析变得十分方便.在我们的容器资源监控系统中,就采用了InfluxDB存储cadvisor的监控数据.本文对InfluxDB的基本概念和一些特色功能做一个详细介绍,内容主要是翻译整理自官网文档,如有错漏,请指正. 1 安装配置 这里说一下使用docker容器运行influxdb的步骤,物理机安

本文需要有相关spring boot 或spring cloud 相关微服务框架的基础,如果您具备相关基础可以很容易的实现下述过程!!!!!!! 希望本文的所说对需要的您有所帮助 从这里我们开始进入闲聊阶段. 大家都知道 spring boot整合了很多很多的第三方框架,我们这里就简单讨论和使用 性能监控和JVM监控相关的东西.其他的本文不讨论虽然有些关联,所以开篇有说需要有相关spring boot框架基础说了这么多废话,下面真正进入主题. 这里首先给大家看下整体的数据流程图,其中两条主线一条

前言 前一段时间自家养的几只猫经常出问题,由于没有有效的监控预警手段,以至于问题出现或者许久一段时间才会被通知到.凌晨一点这个锅可谁都不想背,为此基于目前的情况搭建了以下这么一套监控预警系统. 相关软件 Nginx:代理访问 Grafana Grafana: 可视化面板(Dashboard),有着非常漂亮的图表和布局展示 Influxdb:开源的时间序列数据库,适用于记录度量,事件及执行分析 Telegraf:收集系统和服务的统计数据 Docker:开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用

这是一个大数据爆发的时代.面对信息的激流.多元化数据的涌现,我们在获取.存储.传输.理解.分析.应用.维护大数据时,无疑需要一种便捷的信息交流通道,以便快速.有效.准确地理解和驾驭这个过程.本文将通过时序数据库(InfluxDB)+Grafana的实践,来介绍如何将数据便捷地展现出来. 一.InfluxDB 开源的分布式时序.时间和指标数据库,使用Go语言编写,无需外部依赖.其中,时间序列数据库是数据格式里包含Timestamp字段的数据,比如某一时间用户上网流量.通话详单等.但是,有什么数据不

网上查看了很多关于环境搭建的文章,都比较久远了很多安装包源都不可用了,今天收集了很多资料组合尝试使用新版本来搭建,故在此记录. 采集数据(collectd)-> 存储数据(influxdb) -> 显示数据(grafana) 常用配置: influxdb + grafana安装在一台机器负责监控数据收集及展示 collectd安装在一台或多台被监控服务端,跟监控端的25826端口对接,上传本地监控的数据 influxdb监控25826端口以获得数据,自身处于8086端口,grafana从808