一.node-exporter配置textfile收集器 textfile收集器作用: 运行暴露自定义指标.例如,需要在某个被监控节点上添加一个地理位置的指标. node-exporter会自动启动textfile收集器,只需要指定textfile收集器指标所在的目录即可.使用--collector.textfile.directory指定 如下,定义了一个metadata,里面包含两个标签,一个是role,一个是datacenter(nj南京).最后,指标的值为1,因为它不是计数型.测量型或计

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

预置条件 安装kafka.prometheus 使用JMX exporter暴露指标 下载jmx exporter以及配置文件.Jmx exporter中包含了kafka各个组件的指标,如server metrics.producer metrics.consumer metrics等,但这些指标并不是prometheus格式的,因此需要通过重命名方式转变为prometheus格式,重命名规则配置在kafka-2_0_0.yml中. wget https://repo1.maven.org/ma

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

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

Oracle Statspack报告中各项指标含义详解~~学习性能必看!!! Data Buffer Hit Ratio#<#90# 数据块在数据缓冲区中的命中率,通常应该在90%以上,否则考虑加大 db_block_buffers(9i 以上可是db_cache_size) Buffer Nowait Ratio#<#99# 在缓冲区中获取buffer 的未等待比率 Library Hit Ratio#<#98# 主要代表着sql在共享区的命中率,通常在98%以上 In Memory

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

nmon分析文件详细指标详解指标类型指标名称指标含义SYS_SUMMCPU%cpu占有率变化情况:IO/secIO的变化情况:AAAAIXAIX版本号:buildbuild版本号:command执行命令:cpusCPU数量:date执行日期:disks_per_linehardware被测主机处理器技术:host被测主机名:interval监控取样间隔:(秒)kernel被测主机内核信息:ML维护等级:progname执行文件名称:runname运行主机名称:snapshots实际快照次数:su

  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

CPU各个具体的指标含义解释如下: ①CPU(监测到的master主机上的CPU使用情况) 从图中看出,一共有五个关于CPU的指标.分别如下: 1. User User表示:CPU一共花了多少比例的时间运行在用户态空间或者说是用户进程(running user space processes).典型的用户态空间程序有:Shells.数据库.web服务器…… 2.Nice Nice表示:可理解为,用户空间进程的CPU的调度优先级,范围为[-20,19] 你可以在使用nice命令启动进程时设置nic

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

一.告警规则相关参数 二.SkyWalking UI相关参数CPM:每分钟请求调用的次数SLA: 服务等级协议(简称:SLA,全称:service level agreement).是在一定开销下为保障服务的性能和可用性.网站服务可用性SLA:9越多代表全年服务可用时间越长服务更可靠,停机时间越短1年 = 365天 = 8760小时99.9 = 8760 * 0.1% = 8760 * 0.001 = 8.76小时99.99 = 8760 * 0.0001 = 0.876小时 = 0.876 *

参考: https://blog.csdn.net/yjph83/article/details/84909319 https://www.gitbook.com/book/songjiayang/prometheus/details (Prometheus 实战) https://github.com/1046102779/prometheus (Prometheus 非官方中文手册) http://www.bubuko.com/infodetail-2004088.html (基于prome

一.名词定义(时间单位ms) 1.聚合报告 Sample:本次测试场景共运行多少个请求: Average:平均响应时间: Median:统计意义上的响应时间中值: 90% line:所有线程中90%的线程响应时间都小于xx的值; Min:响应最小时间:(ms) Max:响应最大时间:(ms) Error:出错率: Throughput - 吞吐量以"requests/second.requests /minute. requests /hour"来衡量. 时间单位second,所以,显

In the visualization, spout components are represented as blue, while bolts are colored between green and red depending on their associated capacity metric. The width of the lines between the components represent the flow of tuples relative to the ot

              监控项目                        详细内容                                                                                  主机监控 CPU,内存,磁盘的剩余空寂按/利用率和I/O,swap使用率.系统up时间,进程数,负载 网卡监控 ping的往返时间及包成功率,网卡流量,包括流入.流出量和错误的数据包数 文件监控 监控文件大小,hash值,匹配查询,字符串存在否

记忆早退 Brokers Spread:看作broker使用率,如kafka集群9个broker,某topic有7个partition,则broker spread: 7 / 9 = 77% Brokers Skew:partition是否存在倾斜,如kafka集群9个broker,某topic有18个partition,正常每个broker应该2个partition.若其中有3个broker上的partition数>2,则broker skew:  3 / 9 = 33% Brokers Le

一.prometheus基本架构 Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架.它启发于 Google 的 borgmon 监控系统,由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建,作为社区开源项目进行开发,并于 2015 年正式发布.2016 年,Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation,成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目.作为新一代的监控框架,Prometheus 具有以下特点: 多维