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

前言:vue开发项目时用到了element-ui的树组件,但是发现一执行过滤事件,树就全部都展开了,为了解决这个问题,只能自己先过滤数剧,再赋值给树组件的data,就避免了一上来全部展开的尴尬. 一.简单版本 data() { return { shopsData: [], arrData: [{ label: '一级 1', children: [{ label: '二级 1-1', children: [{ label: '三级 1-1-1' }] }] }, { label: '一级 2'

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

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

0x00 概述 Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案.在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等.最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构. 0x01 监控的目标 在<SRE:Google运维解密>一书中指出,监控系统需要能够有效的支持白盒监控和

一.基本概念 Prometheus 是由前 Google 工程师从 2012 年开始在 Soundcloud 以开源软件的形式进行研发的系统监控和告警工具包,自此以后,许多公司和组织都采用了 Prometheus 作为监控告警工具.Prometheus 的开发者和用户社区非常活跃,它现在是一个独立的开源项目,可以独立于任何公司进行维护.为了证明这一点,Prometheus 于 2016 年 5 月加入 CNCF 基金会,成为继 Kubernetes 之后的第二个 CNCF 托管项目. 1.1 架

为什么说 Prometheus 是足以取代 Zabbix 的监控神器?   Kuberneteschina 致力于提供最权威的 Kubernetes 技术.案例与Meetup! ​关注他 12 人赞同了该文章 作者:陈晓宇来源:dbaplus 社群校对:Bot(才云).星空下的文仔(才云) Kubernetes 自从 2012年开源以来便以不可阻挡之势成为容器领域调度和编排的领头羊.Kubernetes 是 Google Borg 系统的开源实现,于此对应,Prometheus 则是 Googl

前言 这里要说一下Prometheus的检控指标从哪里来,它有3个渠道: 主机监控,也就是部署了Node Exporter组件的主机,它以DaemonSet或者系统进程的形式运行,Prometheus会从这里获取关于宿主机相关的资源指标 从Kubernetes自身组件,比如API Server或者Kubelet的/metrics,可以获取工作队列长度.请求QPS以及kubelet暴露出来的关于POD和容器的相关指标,其中容器的是通过Kubelet内置的cAdvisor服务暴露的,它是监控容器内部

官网:http://jmeter.apache.org/usermanual/ 说明:十八元件.十九属性.二十函数,涉及清单内容暂未仔细阅读,个人觉得一是仅供使用参考,二是适合单独写文章来解读 一.让我们开始吧 千万不要在GUI模式下来做负载测试,要用CLI模式 jmeter不带jdbc驱动程序,如果使用jdbc,就需要去网上下载,然后添加到classpath jmeter是100%的java应用程序 在jmeter的classpath中添加加密包,更新system.properties来注册s

使用ConfigMaps管理应用配置 当使用Deployment管理和部署应用程序时,用户可以方便了对应用进行扩容或者缩容,从而产生多个Pod实例.为了 能够统一管理这些Pod的配置信息,在Kubernetes中可以使用ConfigMaps资源定义和管理这些配置,并且通过环境 变量或者文件系统挂载的方式让容器使用这些配置. 这里将使用ConfigMaps管理Prometheus的配置文件,创建prometheus-config.yml文件,并写入以下内容: apiVersion: v1 data