一.说明 最近使用Prometheus新搭建监控系统时候发现内存采集时centos6和centos7下内存监控指标采集计算公式不相同,最后采用统一计算方法并整理计算公式如下: 1 100-(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes*10 二.node-exporter常用指标含义(参考文档) https://www.gitbook

访问http://localhost:9100/metrics,可以看到当前node exporter获取到的当前主机的所有监控数据,如下所示: 每一个监控指标之前都会有一段类似于如下形式的信息: # HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode. # TYPE node_cpu counter node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625 # HELP node

文章首发于公众号<程序员果果> 地址:https://mp.weixin.qq.com/s/40ULB9UWbXVA21MxqnjBxw 简介 Prometheus 官方和一些第三方,已经把一些常用数据库.系统.中间件等的指标数据的采集做成了一个个 exporter,在生产环境中,直接导入使用就可以. 这一节,我们就用 Prometheus 官方提供的 Node Exporter 来完成对Linux系统运行数据的采集 . 实验 Node Exporter 安装及运行 在一台 Linux 机器上

Prometheus Prometheus介绍 Prometheus新一代开源监控解决方案.github地址 Prometheus主要功能 多维 数据模型(时序由 metric 名字和 k/v 的 labels 构成). 灵活的查询语句(PromQL). 无依赖存储,支持 local 和 remote 不同模型. 采用 http 协议,使用 pull 模式,拉取数据,简单易懂. 监控目标,可以采用服务发现或静态配置的方式. 支持多种统计数据模型,图形化友好. Prometheus核心组件 Pro

Node Exporter 1. Node Exporter Scrape Time type: GraphUnit: secondsLabel: Seconds{{collector}} - 各个收集器持续时间 metrics: node_scrape_collector_duration_seconds{instance=~"$node:$port",job=~"$job"} 2. Node Exporter Scrape Success type: Graph

现在慢慢在把prometheus operator的一些概念组织完整. https://github.com/coreos/prometheus-operator/tree/master/contrib/kube-prometheus 这个全家桶是值得关注的,里面的概念和步骤要领会. Node exporter的github地址: https://github.com/prometheus/node_exporter 这里面也提到了用于win的 WMI exporter . 窗口级安装命令: d

  上一篇文章中讲了如何利用Prometheus和Grafana监控SpringBoot应用的JVM信息,这次就来看看如何监控 服务器运行状态,先列出用到的工具: Prometheus node_exporter 0.17 Grafana Grafana Dashboard(8919) Prometheus和Grafana的安装和配置上一篇文章已经讲过,这里主要看下剩下的步骤   一.目标服务器上安装并运行Node Exporter 下载并解压      https://prometheus.i

本文使用的 Prometheus 版本为 2.22.0,node exporter 版本为 1.0.1:部署在 Linux 服务器Prometheus 是开源的监控报警系统和时序列数据库 (TSDB):node exporter 用来监控服务器CPU.内存.磁盘.I/O等信息 一.node exporter node exporter 下载地址:https://prometheus.io/download/#node_exporter,下载 node_exporter-1.0.1.linux-a

在prometheus中负责数据汇报的程序统一叫做exporter; 负责主机信息收集的node_exporter 可以利用prometheus的static_configs来拉取node_exporter的数据: 在prometheus.yml文件的scrape_configs中添加如下配置: - job_name : node static_configs: - targets : ["127.0.0.1:9100"] 远程通过ip访问

目录 资源指标: Metrics-Server 资源指标: Metric-Server介绍 Metric-Server部署 下载yaml文件 因为有墙, 所以提前下载image镜像, 当然也可以手动修改yaml相关文件 修改文件, 不然报错 创建Metric-Server 自定义资源指标: Prometheus k8s-prometheus-adapter 项目 Prometheus 在k8s集群中部署Prometheus github地址 需要部署的服务清单 安装部署所有服务及插件 部署kub

注:node_exporter导出机器指标配合 Grafana+Prometheus使用,可参考:远程监控服务器指标 创建相关目录 $ mkdir /home/prometheus/ -p $ cd /home/prometheus/ 获取node_exporter压缩包 没有安装wget需要执行:$ yum install wget -y github主页(版本参考主页) $ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/d

Exporter是什么 广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如下所示,Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据: Exporter的来源 从Exporter的来源上来讲,主要分为两类: 社区提供的 Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现,涵盖了从基础设施,中间件以及网络等各个方面的监控功能.这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求.下表列

1.部署监控主机 部署主机监控,需要安装node_exporter 1.1 下载node exporter wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz tar -xf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz #新建一个目录专门安装各种exporter mkdir -p /e

1.业务架构:从单体式到微服务 K歌亭是唱吧的一条新业务线,旨在提供线下便捷的快餐式K歌方式,用户可以在一个电话亭大小的空间里完成K歌体验.K歌亭在客户端有VOD.微信和Web共三个交互入口,业务复杂度较高,如长连接池服务.用户系统服务.商户系统.增量更新服务.ERP等.对于服务端的稳定性要求也很高,因为K歌亭摆放地点不固定,很多场所的运营活动会造成突发流量. 为了快速开发上线,K歌亭项目最初采用的是传统的单体式架构,但是随着时间的推移,需求的迭代速度变得很快,代码冗余变多,经常会出现牵一发动全

1.业务架构:从单体式到微服务 K歌亭是唱吧的一条新业务线,旨在提供线下便捷的快餐式K歌方式,用户可以在一个电话亭大小的空间里完成K歌体验.K歌亭在客户端有VOD.微信和Web共三个交互入口,业务复杂度较高,如长连接池服务.用户系统服务.商户系统.增量更新服务.ERP等.对于服务端的稳定性要求也很高,因为K歌亭摆放地点不固定,很多场所的运营活动会造成突发流量. 为了快速开发上线,K歌亭项目最初采用的是传统的单体式架构,但是随着时间的推移,需求的迭代速度变得很快,代码冗余变多,经常会出现牵一发动全

从零搭建Prometheus监控报警系统 什么是Prometheus? Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB).Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本. 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目. Prometheus目前在开源社区相当活跃. Prometh

Monitoring with Prometheus读书笔记 原书见: https://www.safaribooksonline.com/library/view/monitoring-with-prometheus/9780988820289/ 摘录了一些内容,稍微整理了下,更详细的内容可以阅读原书. 简介 Prometheus灵感来源于谷歌的borgmon. 他的设计专注于最近发生的事,而不是几个星期几个月前的,默认只保存15天的时间序列. 内置PromQL查询语言,可以方便进行metri

大家一定要先看详细的理论教程,再开始搭建,这样报错后才容易找到突破口 参考文档 https://www.cnblogs.com/afterdawn/p/9020129.html https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-lo-prometheus-getting-started-and-practice/ https://www.hi-linux.com/posts/25047.html 参考grafana安装 https://

Prometheus架构描述 Prometheus 是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus 提供了监控数据搜集.存储.处理.可视化和告警一套完整的解决方案 Prometheus 最大的亮点和先进性是它的多维数据模型   Prometheus Server         Prometheus Server 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用户使用   Exporter         Exporter 负责

prometheus架构图 prometheus 各组件介绍 Prometheus Server: 使用pull方式采集监控数据,在该组件上配置监控数据的采集和告警规则. Client Library: 客户端库,为需要监控的服务生成相应的 metrics 并暴露给 prometheus server.当 prometheus server 来 pull 时,直接返回实时状态的 metrics. Push Gateway: 主要用于短期的 jobs.由于这类 jobs 存在时间较短,可能在pro

Prometheus是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus提供了监控数据搜集,存储,处理,可视化和告警一套完整的解决方案 Prometheus架构如盗图: 官网上的原始架构要复杂些. Prometheus server prometheus server负责从exporter拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语句(promQL)供用户使用 exporter: exporter负责收集目标对象(host,container...)的性能数据,并通过HTTP接