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

目录 一.Prometheus 介绍 1.1.Prometheus 架构 1.2.Prometheus Operator 架构 二.Helm 安装部署 2.1.Helm 客户端安装 2.2.Tiller 服务器安装 三.部署 Prometheus Operator 3.1.安装 Prometheus Operator Deployment 3.2.安装 Prometheus 3.3.安装 Alertmanager 3.4.安装 kube-prometheus 四.查看效果图 4.1.查看 kub

1.浅析监控方案 heapster是一个监控计算.存储.网络等集群资源的工具,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.network.filesystem等,然后将这些数据输出到外部存储(backend),如InfluxDB,最后再通过相应的UI界面进行可视化展示,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+Ki

前言 本文介绍在k8s集群中使用node-exporter.prometheus.grafana对集群进行监控.其实现原理有点类似ELK.EFK组合.node-exporter组件负责收集节点上的metrics监控数据,并将数据推送给prometheus, prometheus负责存储这些数据,grafana将这些数据通过网页以图形的形式展现给用户. 在开始之前有必要了解下Prometheus是什么?Prometheus (中文名:普罗米修斯)是由 SoundCloud 开发的开源监控报警系统和

本文介绍两个可行的K8s监控方案:Prometheus和Sensu.两个方案都能全面提供系统级的监控数据,帮助开发人员跟踪K8s关键组件的性能.定位故障.接收预警. 拓展阅读:Kubernetes监控实践(1):K8s的工作原理与监控实践 一.K8s监控之Prometheus 1.1 简介 Prometheus是针对容器和微服务的开源监控预警工具,功能稳健,适用于开发流程中的云端管理员和开发人员等各个相关方.Prometheus定时聚合配置对象中的指标数据,评估规则表达式,展示结果,发送预警.

目录 Kubernetes 监控 监控对象 Prometheus 指标 实践 节点监控 部署 Prometheus 部署 Kube State Metrics 部署 Grafana 应用如何接入 Prometheus 和 Grafana 告警 Kubernetes 监控 当你的应用部署到 Kubenetes 后,你很难看到容器内部发生了什么,一旦容器死掉,里面的数据可能就永远无法恢复,甚至无法查看日志以定位问题所在,何况一个应用可能存在很多个实例,用户的一个请求不指定被哪个容器处理了,这使得在

Prometheus介绍 Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源监控系统 .它现在是一个独立的开源项目,为了强调这一点,并说明项目的治理结构,Prometheus 于2016年加入CNCF,作为继Kubernetes之后的第二个托管项目. 特点 具有由 metric 名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型 PromQL,有一个灵活的查询语言 不依赖分布式存储,只和本地磁盘有关 通过 HTTP 的服务拉取时间序列数据 也支持推送的方式来添加时间序列数据 通过服务发

一.概要 1.1 背景 虚拟化技术如今已经非常热门,如果你不知道什么是虚拟化,那你应该了解虚拟机.虚拟化技术如同虚拟机一样,用于将某些硬件通过软件方式实现"复制",虚拟出"硬件系统" 并且能够对该虚拟的硬件系统实现一系列骚操作.       docker作为出色的虚拟化技术,其技术发展壮大的同时,使用docker部署主机和服务的情况越来越多.可虚拟化终究是虚拟化,它需要依托与真实的主机之上,所以面对日益庞大的docker服务群应用,需要做好有效的监控.       

一 Prometheus概述 1.1 Prometheus简介 Prometheus是由SoundCloud公司开发的开源监控系统,是继Kubernetes之后CNCF第2个毕业的项目,在容器和微服务领域得到了广泛应用.Prometheus的主要特点如下: 使用指标名称及键值对标识的多维度数据模型. 采用灵活的查询语言PromQL. 不依赖分布式存储,为自治的单节点服务. 使用HTTP完成对监控数据的拉取. 支持通过网关推送时序数据. 支持多种图形和Dashboard的展示,例如Grafana.

过去的一年中,关于 Docker 的话题从未断过,而如今,从尝试 Docker 到最终决定使用 Docker 的转化率依然在逐步升高,关于 Docker 的讨论更是有增无减.另一方面,大家的注意力也渐渐从 "Docker 是什么"转移到"实践 Docker"与"监控 Docker"上. 本文转自刘斌博文 「如何选择 Docker 监控方案 」 ,文中刘斌从技术的角度深入解释了 Docker 监控的数据采集原理,介绍了现有开源的监控方案,以及能够对

摘要 最开始做cassandra monitor 方案的选型时,主要是从cassandra 本身入手,后来发现cassandra运行在JVM上,所有的metrics都是通过JMX 暴露出来.所以又可以使用一些通用的Java Application 的监控方案,作者在调查了很多的实现方案后,最终将范围缩小在graphite,newrelic,opscenter三种解决方案.本文只给出各自的优劣势,具体选用哪种,相信读者自有判断. 想了解更多cassandra 知识请访问 http://www.we

之前在知乎上尝试过回答这个问题,后来问的人挺多,干脆在博客里面保存一下. 目前Kafka监控方案看似很多,然而并没有一个"大而全"的通用解决方案.各家框架也是各有千秋,以下是我了解到的一些内容: Kafka manager Github地址: https://github.com/yahoo/kafka-manager. 这款监控框架的好处在于监控内容相对丰富,既能够实现broker级常见的JMX监控(比如出入站流量监控),也能对consumer消费进度进行监控(比如lag等).另外用

前言 当前Kubernetes(K8S)已经成为事实上的容器编排标准,大家关注的重点也不再是最新发布的功能.稳定性提升等,正如Kubernetes项目创始人和维护者谈到,Kubernetes已经不再是buzzword,当我们谈起它的时候,变得越发的boring,它作为成熟项目已经走向了IT基础设施的中台,为适应更大规模的生产环境和更多场景的应用不断延展迭代. 而现在我们更加专注于如何利用K8S平台进行CICD.发布管理.监控.日志管理.安全.审计等等.本期我们将介绍如何利用K8S中的Audit事

Docker 最常用的监控方案 当 Docker 部署规模逐步变大后,可视化监控容器环境的性能和健康状态将会变得越来越重要. Docker 自带的几个监控子命令: ps .top .stats 功能更强的开源监控工具: sysdig .Weave Scope . cAdvisor .Prometheus Docker 自带的监控子命令 ---ps docker container ps    查看当前运行的容器 新版的 Docker 提供了一个新命令 docker container ls,其作

转载自 huxihx,原文链接 关于Kafka监控方案的讨论 目前Kafka监控方案看似很多,然而并没有一个“大而全”的通用解决方案.各家框架也是各有千秋,以下是我了解到的一些内容: 一.Kafka manager Github地址: https://github.com/yahoo/kafka-manager. 这款监控框架的好处在于监控内容相对丰富,既能够实现broker级常见的JMX监控(比如出入站流量监控),也能对consumer消费进度进行监控(比如lag等).另外用户还能在页面上直接

小米开源监控系统Open-Falcon安装使用笔记 07net01.com 发布于 2016-10-25 18:42:03 分类:IT技术 阅读(88) 评论 前言 近期爆出Zabbix有严重bug,加上一直对zabbix的性能.UI不满.所以这次想钻研一下最近很火的open-falcon,源于小米公司的开源项目,赞一个. 一.官网介绍 监控系统是整个运维环节,乃至整个产品生命周期中最重要的一环,事前及时预警发现故障,事后提供翔实的数据用于追查定位问题.监控系统作为一个成熟的运维产品,业界有很多

参考文档: 大众点评的实时监控系统分析(一) CAT_source_analyze 透过CAT,来看分布式实时监控系统的设计与实现 深度剖析开源分布式监控CAT [分布式监控CAT] Client端源码解析 大众点评Cat--架构分析 大众点评Cat--Server模块架构分析 Plexus,Spring之外的IoC容器 plexus使用(一) Spring Cloud Sleuth使用简介 Spring Cloud Sleuth 整合Zipkin.RabbitMQ 和 (Mysql或Elast

https://www.cnblogs.com/yeahwell/p/cat.html 参考文档: 大众点评的实时监控系统分析(一) CAT_source_analyze 透过CAT,来看分布式实时监控系统的设计与实现 深度剖析开源分布式监控CAT [分布式监控CAT] Client端源码解析 大众点评Cat--架构分析 大众点评Cat--Server模块架构分析 Plexus,Spring之外的IoC容器 plexus使用(一) Spring Cloud Sleuth使用简介 Spring C

docker相关管理可分为四类:docker基础功能.docker监控.docker集群管理和docker系统认证管理.docker管理的基础或信息来源都是docker命令行或docker API. docker基础功能 docker基础功能,如容器管理.镜像管理,直接调用docker命令或dockerAPI即可实现.humpback和portainer实现了常用docker生命周期管理.镜像管理,可供参考. docker监控 docker监控的基础是docker stats或相关API,通过实

移动端性能监控方案Hertz 吴凯 瑞利 富强 徐宏 ·2016-12-19 16:10 性能问题是造成App用户流失的罪魁祸首之一.App的性能问题包括崩溃.网络请求错误或超时.响应速度慢.列表滚动卡顿.流量大.耗电等等.而导致App性能低下的原因有很多,除去设备硬件和软件的外部因素,其中大部分是开发者错误地使用线程.锁.系统函数.编程范式.数据结构等导致的.即便是最有经验的程序员,也很难在开发时就能避免所有导致性能低下的“坑”,因此解决性能问题的关键是在于能不能尽早地发现和定位这些“坑”.