先结果导向,来看我在kibana dashborad中制作的几张监控图. 一:先睹为快 dashboard1:监控几个维度的日志,这么点日志量是因为把无用的清理掉了,而且只接入了部分应用. <1>  每日日志总数. <2>  每日日志错误数,从log4net中level=ERROR抠出来的. <3>  每个应用贡献的日志量(按照应用程序分组) <4>  今日错误日志时间分布折线图. <5>  今日全量日志时间分布折线图. dashboard2:这

 基于Flink进行秒级计算时,发现监控图表中CPU有数据中断现象,通过一段时间的跟踪定位,该问题目前已得到有效解决,以下是解决思路:   一.问题现象       以SQL02为例,发现本来10秒一个点的数据,有时会出现断点现象,会少1-2个点甚至更多:   二.问题定位   针对该问题,根据数据处理链路,制定了数据输出跟踪示意图,如下所示:       通过输出的实际数据发现:    1.监控Agent的数据已经正确上报Kafka    2.从Kafka中可以正确取到监控Agent上报的数据

1.Windows可监控的性能计数器 2.UNIX可监控的性能计数器 3.性能计数器信息说明 Windows 性能对象 计数器 数值说明 System %Total Processor Time 系统中所有处理器工作时间百分比 Processor %Processor Time 当前处理器处理特定线程所花费的时间百分比 System File Data Operations/sec 整个系统每秒钟对文件系统进行纯数据读写的操作次数.不包括控制读写操作所花费的额外操作 System Process

在 Skywalking RocketBot 上添加监控图表 效果图 该图的一些配置信息如下: 标题为: JVM Thread State Count (Java Service) 指标为: read all values in the duration instance_jvm_thread_new_thread_count,instance_jvm_thread_runnable_thread_count,instance_jvm_thread_blocked_thread_count,in

原文档地址:https://mp.weixin.qq.com/s/Wcp7ltEbnHpUlbaF9JDgZg 去绘制渲染报警图表,然后上传到对象存储中保存起来,在钉钉中就可以直接展示了,Promoter 就是这个方案的一个实现,支持在消息通知中展示实时报警图表,效果图如下所示: 目前是将报警数据渲染成图片后上传到 S3 对象存储,所以需要配置一个对象存储(阿里云 OSS 也可以),此外消息通知展示样式支持模板定制,该功能参考自项目 https://github.dev/timonwong/pr

一.Docker 容器监控报警方式 接着上篇文章的记录,看到grafana的版本已经更新到4.2了,并且在4.0以后的版本中,加入了Alert Notifications 功能,这样在对容器 监控完,可以加入报警规则.根据官网介绍,报警方式也有很多种,常见的Email.Slack即时通讯.webhook等. 本篇记录的是邮件的报警设置.环境和上篇基本一致,都是在Docker 平台测试环境下,另外本篇使用的grafana容器的版本是用的 dockerhub上最新版本,该版本为grafana/gra

1.在左侧Available Graphs视图中展开Runtime Graphs节点,选择其中一种类型添加至控制器运行标签的界面. 2.在图中显示的空白区域点击右键,在弹出的快捷菜单中选择configure选项,弹出如下图表配置窗口.设置完成后点击“OK”,更改的图表属性生效. 3.增加度量值 图表区域右键-“Add Measurements”,打开添加监控项窗口(不是所有图表都有这个功能). 新的监视项添加成功后,如下图Windows Resource图表所示.

1.“Monitoer”菜单-“Online Graphs”-“Open a new graph”打开监视图表列表. 实际上这些监视图表已经在Available Graphs中显示了出来. 2.常用监视图表类型如下: 1) Runtime Graphs(运行时图表): 显示运行的虚拟用户.运行时发生的错误.用户自定义数据点信息. 2) Transaction Graphs(交易情况图表): 显示交易响应时间以及每秒成功交易的数量.百分比等. 3)Web Resource Graphse(网络资源

服务端安装 Elasticsearch和Kibana(需要安装openjdk1.8以上) 安装方法:https://www.elastic.co以Ubuntu为例: wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add - sudo apt-get install apt-transport-https echo "deb https://artifacts.elastic.co/pack

https://blog.csdn.net/phachon/article/details/53424631 https://blog.csdn.net/Dragon714/article/details/80625386 https://blog.csdn.net/whg18526080015/article/details/73812400

sentinl是什么 Kibi/Kibana Alert & Reporting App Watching your data, 24/7/365 sentinl是一个免费的kibana预警与报告插件,与付费软件X-Pack功能类似. Some Examples for illustration: HIT COUNT PER HOUR QUESTION: How many hits does index X receive hourly? WATCHER: query index and ret

前言 本文可能不会详细记录每一步实现的过程,但一定程度上可以引领小伙伴走向更开阔的视野,串联每个环节,呈现予你不一样的效果. 业务规模 8个平台 100+台服务器 10+个集群分组 微服务600+ 用户N+ 面临问题 随着分布式微服务容器技术的发展,传统监控系统面临许多问题: 容器如何监控 微服务如何监控 集群性能如何进行分析计算 如何管理agent端大量配置脚本 这些都是传统监控所要面临的棘手问题,那么如何解决当前遇到的问题,GPE横空出世,后面会重点分析. 系统监控 目标群体:系统日志.服务

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一. Elastic Stack Elastic Stack是ELK的官方称呼,网址:https://www.elastic.co/cn/products ,其作用是“构建在开源基础之上, Elastic Stack 让您能够安全可靠地获取任何来源.任何格式的数据,并且能够实时地对数据进行搜索.分析和可视化.” 它主要包括三个元件: Beats + Logstash:采集任何格式,任何来源的数据. Beats: Beats 是轻量型采集器的平台,从边缘机器向 Logstash 和 Elastic

简介: 如何使用 Zabbix 监控 Nginx 状态 ? 1.获取 Nginx 状态( HTTP Stub Status ) [root@localhost ~]# /apps/product/nginx/sbin/nginx -V nginx version: nginx/ built by gcc (Red Hat -) (GCC) built with OpenSSL Feb TLS SNI support enabled configure arguments: --prefix=/a

Redis监控 Redis 是目前应用广泛的NoSQL,我做的项目中大部分都是与Redis打交道,发现身边的朋友也更多人在用,相对于memcached 来说,它的优势也确实是可圈可点.在随着业务,数据量等不断的扩大后,对Redis的稳定性,性能等也更在的重视,之前就遇到过Redis导致服务器内存不足,做持久化的时候CPU飙高,Redis连接数过多等问题,这时候我们就需要有一个监控工具,能够看到各个指标的变化,方便做跟踪分析,这里先列举下目前接触过几个监控工具. redis-cli 这个工具是Re

在如何开发自己的搜索帝国之Elasticsearch中已经介绍安装好了ES,下面就Kibana对ES的查询监控作介绍,就是常提到的大数据日志处理组件ELK里的K. 什么是Kibana?现引用园友的一段对此的介绍,个人觉得比较全. Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台,用来搜索.查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据.使用Kibana,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示. Kibana让海量数据更容易理解.它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速

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前面我们已经学习了 Prometheus 的使用,了解了基本的 PromQL 语句以及结合 Grafana 来进行监控图表展示,通过 AlertManager 来进行报警,这些工具结合起来已经可以帮助我们搭建一套比较完整的监控报警系统了,但是也仅仅局限于测试环境,对于生产环境来说则还有许多需要改进的地方,其中一个非常重要的就是 Prometheus 的高可用. 单台的 Prometheus 存在单点故障的风险,随着监控规模的扩大,Prometheus 产生的数据量也会非常大,性能和存储都会面临问

继上次的的<编制进度计划.保存基准>继续讲解如何对计划进行执行和监控. 计划执行即:反馈实际进度.反馈工作消耗(本文只考虑工时,不考虑成本).提出计划变更请求.如果你的企业实施了专门的PM系统,那么这些工作应该是各个执行人员分头反馈,但是如果用Project,那么就得劳驾项目经理同志去挨个手动填写了,哈哈苦B的项目经理! 计划监控有许多种方式,针对不通过的项目角色,可以提供不同的计划监控图表,特别是在项目组合管理中,更是繁多.本文只考虑单项目管理,用Project可以做到的计划监控,无非就是进

本文主要讲述如何利用JMeter监听器Backend Listener,配合使用InfluxDB+Grafana展示实时性能测试数据 关于JMeter实时测试数据 JMeter从2.11版本开始,命令行模式下执行测试的时候会有summary的实时结果输出: 在进行长时间的测试后,这个信息会越来越多,而且这些数据在测试完成之后进行读取和分析也很不直观,如果能有一个实时的图形结果来展示这些测试数据(不用等到测试完成后在JMeter里面创建图形查看),对执行测试的测试人员来说,这样的实时图形(对整个测