用了这个logstash扩展 https://github.com/PeterPaulH/logstash-influxdb/blob/master/src/influxdb.rb 把这个文件放到 logstash-1.4.2/lib/logstash/outputs 看一下午logstash的文档,终于解决了自己的需求 用python描述就是这样的 开发要求统计日志中各种类型的数量 while True: line = f.readline() try: if '"type":&qu

从客户端收集到Web站点信息后,写入InfluDB时,报如下异常: InfluxDB.Net.Infrastructure.Influx.InfluxDbApiException: InfluxDb API responded with status code=BadRequest, response={"error":"partial write: unable to parse 'PROCESS_PATH=\"C:\\MyApp\\MyWeb\\\"'

1.InfluxDb版本 0.10.3 2.Measurement TodayChargeTimeReport 只有time和Field列,没有Tag列 3.现象:通过定时任务向上面的表中写入数据: var point = new Point(); point.Measurement = "TodayChargeTimeReport"; point.Precision = InfluxDB.Net.Enums.TimeUnit.Milliseconds; point.Timestamp

时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据写入 http://hbasefly.com/2018/03/27/timeseries-database-6/  2018年3月27日  范欣欣  时序数据库 之前两篇文章笔者分别从TSM File文件存储格式.倒排索引文件存储格式这两个方面对InfluxDB最基础.最底层也最核心的存储模块进行了介绍,接下来笔者会再用两篇文章在存储文件的基础上分别介绍InfluxDB是如何处理用户的写入(删除)请求和读取请求的.在阅读这两篇文章之前

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

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

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

之前在 nagios 上建立了 esxi 监控,指标少.配置麻烦.视觉效果差.最近我把 esxi 监控迁移到了 influxdb+grafana 平台上,无论是监控指标.可操作性还是视觉效果都有了很大提升.下面概括一下我的配置过程: 一.安装 influxdb 和 grafana 具体请参考 influxdb 和 grafana 的文档. 安装后在 influxdb 中创建新数据库,可以命名为:vsphere,然后将该数据库加入到 grafana数据源中. 二.安装 telegraf:1.3.4

在性能测试过程中,对测试结果以及的实时监控与展示也是很重要的一部分.这篇博客,介绍下linux环境下InfluxDB的安装以及功能特点. 官网地址:influxdata 官方文档:influxdb文档 参考:InfluxDB系列教程 环境:CentOS7.4 64位 InfluxDB版本:1.0.2 一.InfluxDB介绍 InfluxDB 是用Go语言编写的一个开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖. 1.特色功能 ①.基于时间序列,支持与时间有关的相关函数(如最大,最小,求和等):

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average

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

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

influxDB1.6版安装与配置(windows环境).Jmeter+influxDB+Grafana性能监控 来源:https://blog.csdn.net/SwTesting/article/details/82700023   influxDB 1.介绍 influxDB是一个开源的时间序列数据库,同时也属于关系型数据库,因为influxDB主要是针对一次插入的数据,没有类似更新的操作,所以插入和读出数据显示速度比较快,我主要用来保存Jmeter运行的测试结果. 2.安装 2.1 下载

安装InfluxDB OSS 此页面提供有关安装,启动和配置InfluxDB的说明. InfluxDB OSS安装要求 root为了成功完成,需要安装InfluxDB软件包或具有管理员权限. InfluxDB OSS网络端口 InfluxDB默认使用以下网络端口: TCP端口8086用于通过InfluxDB的HTTP API进行客户端 - 服务器通信 TCP端口8088用于RPC服务以进行备份和还原 除了上面的端口,InfluxDB还提供了多个可能需要自定义端口的插件.可以通过配置文件修改所有端

目的理解influxDB的数据收集原理和方法为使用grafana分析数据及展示结作好准备介绍[收集数据] 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.[存储数据] 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[展示数据] Grafana 是纯 Javascript 开发的前端工具,用于

随便抄了一篇,目前我们的项目也在用,这个是linux和windows通吃的一种监控方案,非常有效,详细和优美,需要监控什么具体的业务内容,自己向influxdb中插入就行了. 监控服务器状态是运维必不可少的一部分, 通常情况, 我们用得比较多的就是graphite, 因为使用python写的, 所以对于大部分运维工程师来讲, 算是比较熟悉的语言. 但graphite毕竟比较老了, 界面体验方面不太友好, 加上graphite部署起来也不是太容易, 会给新手造成一定困扰. 这里给大家介绍的是另一种

转自:https://blog.csdn.net/RickyOne_RR/article/details/50637839 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

本文转自 http://hbasefly.com/2018/01/13/timeseries-database-4/ 为了更加系统的对时序数据库技术进行全方位解读,笔者打算再写一个系列专题(嘿嘿,好像之前事务专题还有几篇关于分布式事务的文章没有写完,后续一定会补上)-时序数据库技术专题,详细解读当前主流时序数据库中会涉及到的相关技术点.这个专题前面已经写过三篇暖场文章: <时序数据库 – 为万物互联插上一双翅膀> - 介绍时序数据库的应用场景.时序数据库关注的核心技术点以及主流的几款时序数据库

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

概述: 在本文中,我将解释如何使用JMeter + InfluxDB + Grafana获得实时性能测试结果. 请注意,此主题太大,无法涵盖一篇文章中的所有内容.所以,我试图提供与TestAutomationGuru的其他文章的链接,这些文章可能与本文有关.请尽可能检查一切. 问题陈述: 多年前,当我以前运行JMeter测试时,我无法理解测试执行期间应用程序的性能.我总是不得不等待测试完成.这有点烦人 - 特别是在长时间运行的测试中.有时,我可能不得不连续2/3天进行浸泡测试. 在某些时候,JM

1 TSDB influxDB是一个time series时间序列数据库. 在监控系统的开发中,大体分为采集-存储-可视化三个大类.监控指标有很显著的时间特征数据,一般采用TSDB存储. 在TSDB中,一个指标(metrics)可以添加多个带索引的tag,然后对tag进行筛选,方便可视化的管理. 现在很多公司在用influxDB,包括一些大企. 它的优点是支持多维和多字段.缺点是开源的部分,不支持较大的并发,只能在对性能要求不大的场景中使用. 场景大的公司,有的会自研TSDB,以适应自身业务特征