grafana结合prometheus提供了大量的模板,虽然这些模板几乎监控到了常见的监控指标,但是有些特殊的指标还是没能提供(也可能是我没找到指标名称).受zabbix的影响,自然而然想到了自定义监控项,promethues同样也支持. 一.简介 Pushgateway是prometheus的一个重要组件,利用该组件可以实现自动以监控指标,从字面意思来看,该部件不是将数据push到prometheus,而是作为一个中间组件收集外部push来的数据指标,prometheus会定时从pushgat

上一节介绍了pushgateway的作用.优劣以及部署使用,本机通过几个实例来重温一下自定义监控指标是如何使用的. 一.监控容器启动时间(shell) 使用prometheus已经两个月了,但从未找到容器运行时间的指标(有一个类似的指标是容器创建时间).学会自定义监控指标后,第一个实例就应该来搞定它. 前提条件是,部署好pushagateway! 在被监控机器上(linux),创建以下脚本 #!/bin/bash allname=`docker ps --format "{{.Names}}&q

1.  自定义指标 为了注册自定义指标,请将MeterRegistry注入到组件中,例如: public class Dictionary { private final List<String> words = new CopyOnWriteArrayList<>(); Dictionary(MeterRegistry registry) { registry.gaugeCollectionSize("dictionary.size", Tags.empty(

Prometheus中包含了很多收集指标,那么我们怎来在Grafana中来使用呢? 接下来我们还是以之前自定义的来演示如图:我们在Prometheus中已经可以看到这个之前我们自定义的类型了 关于Grafana的部署前面的文章已经介绍过了,这里就不继续介绍了,这里新建一个面板 添加图表 创建好后会默认添加一个图标,这里我们选择编辑 接下来选择数据源名称,前面的章节已经介绍过了 如下图输入我们自定义的指标,其实这里都是智能检索的,都有提示的,我们选这这个之前定义好的 然后统计图就已经有了如图: 这

Prometheus时序数据库-报警的计算 在前面的文章中,笔者详细的阐述了Prometheus的数据插入存储查询等过程.但作为一个监控神器,报警计算功能是必不可少的.自然的Prometheus也提供了灵活强大的报警规则可以让我们自由去发挥.在本篇文章里,笔者就带读者去看下Prometheus内部是怎么处理报警规则的. 报警架构 Prometheus只负责进行报警计算,而具体的报警触发则由AlertManager完成.如果我们不想改动AlertManager以完成自定义的路由规则,还可以通过we

不废话,上代码: 来源:http://bbs.csdn.net/topics/390823046 原文地址:EF之MSSQL分布式部署一:EFContext自定义数据库链接   /// <summary> /// 得到Entity的连接字符串 /// </summary> /// <param name="edmxFullName">Edmx的包括命名空间的全名称</param> /// <param name="serv

1)前言 虽然torchvision.datasets中已经封装了好多通用的数据集,但是我们在使用Pytorch做深度学习任务的时候,会面临着自定义数据库来满足自己的任务需要.如我们要训练一个人脸关键点检测算法,提供的训练数据标注如下形式,存在CSV文件中: image_name,part_0_x,part_0_y,part_1_x,part_1_y,part_2_x, ... ,part_67_x,part_67_y 0805personali01.jpg,27,83,27,98, ... 8

一.需求背景: django的models模块提供了很多数据字段的数据类型field,但是总有写奇葩需求不能依靠默认字段满足,所以需要自定义数据数据库数据字段类型.所有的自定义field应该在app路径下的fields.py文件里面定义. 二.自定义数据库数据类型字段: 1.知识点1->继承自filed类型 所以所有自定义类型都应该如下编写: from django.db import models class myfiled(models.Filed): pass 第一行引入继承的父类所在的m

前言 原本本节内容是不存在的,出于有几个人问到了我:我想使用ASP.NET Core Identity,但是我又不想使用默认生成的数据库表,想自定义一套,我想要使用ASP.NE Core Identity又不想使用EntityFramework Core.真难伺候,哈哈,不过我认为这个问题提出的非常有价值,所以就私下花了点时间看下官网资料,最终经过尝试还是搞出来了,不知道是否满足问过我这个问题的几位童鞋,废话少说,我们直接进入主题吧. ASP.NET Core Identity自定义数据库表结构

Spring Security教程(二):自定义数据库查询   Spring Security自带的默认数据库存储用户和权限的数据,但是Spring Security默认提供的表结构太过简单了,其实就算默认提供的表结构很复杂,也不一定能满足项目对用户信息和权限信息管理的要求.那么接下来就讲解如何自定义数据库实现对用户信息和权限信息的管理. 一.自定义表结构 这里还是用的mysql数据库,所以pom.xml文件都不用修改.这里只要新建三张表即可,user表.role表.user_role表.其中u

Prometheus自定义监控内容 一.io.micrometer的使用 1.1 Counter 1.2 Gauge 1.3 Timer 1.4 Summary 二.扩展 相关内容原文地址: 博客园:Throwable:基于Prometheus搭建SpringCloud全方位立体监控体系 一.io.micrometer的使用 在SpringBoot2.X中,spring-boot-starter-actuator引入了io.micrometer,对1.X中的metrics进行了重构,主要特点是支

Prometheus时序数据库-内存中的存储结构 前言 笔者最近担起了公司监控的重任,而当前监控最流行的数据库即是Prometheus.按照笔者打破砂锅问到底的精神,自然要把这个开源组件源码搞明白才行.在经过一系列源码/资料的阅读以及各种Debug之后,对其内部机制有了一定的认识.今天,笔者就来介绍下Prometheus的存储结构. 由于篇幅较长,所以笔者分为两篇,本篇主要是描述Prometheus监控数据在内存中的存储结构.下一篇,主要描述的是监控数据在磁盘中的存储结构. Gorilla Pr

Prometheus时序数据库-磁盘中的存储结构 前言 之前的文章里,笔者详细描述了监控数据在Prometheus内存中的结构.而其在磁盘中的存储结构,也是非常有意思的,关于这部分内容,将在本篇文章进行阐述. 磁盘目录结构 首先我们来看Prometheus运行后,所形成的文件目录结构 在笔者自己的机器上的具体结构如下: prometheus-data |-01EY0EH5JA3ABCB0PXHAPP999D (block) |-01EY0EH5JA3QCQB0PXHAPP999D (block)

Prometheus时序数据库-数据的插入 前言 在之前的文章里,笔者详细的阐述了Prometheus时序数据库在内存和磁盘中的存储结构.有了前面的铺垫,笔者就可以在本篇文章阐述下数据的插入过程. 监控数据的插入 在这里,笔者并不会去讨论Promtheus向各个Endpoint抓取数据的过程.而是仅仅围绕着数据是如何插入Prometheus的过程做下阐述.对应方法: func (a *headAppender) Add(lset labels.Labels, t int64, v float64

Prometheus时序数据库-数据的查询 前言 在之前的博客里,笔者详细阐述了Prometheus数据的插入过程.但我们最常见的打交道的是数据的查询.Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求.在这篇文章里面,笔者就以一个简单的Promql为例,讲述下Prometheus查询的过程. Promql 一个Promql表达式可以计算为下面四种类型: 瞬时向量(Instant Vector) - 一组同样时间戳的时间序列(取自不同的时间序列,例如不同机器同一时间的CPU

Prometheus下面定了四种类型的收集方式,下面我们主要来来说下Counter的使用 Nuget导入Prometheus.AspNetCore包 下面先来看下我的Prometheus配置,这里我没有分组了 这里我有三个服务,分别是认证服务40000 用户服务 40001 以及体检服务 40002 配置好了重新用配置启动,已启动kill掉在启动 这里我们访问 http://192.168.0.212:9090/targets,可以看到配置的服务状态都是Up,其实Prometheus中自带了服务

在/api/models/下,自定义的.js文件内容 module.exports = { tableName: '自定义的数据库名',  autoCreatedAt: false, //关闭  autoUpdatedAt: false, //关闭 }

wordpress数据连接出错时,会有一个空白页面,有一行字:数据连接错误.这样当然不美观,好在这个页面是可以自定义的. 在/wp-content/目录下创建'db-error.php'文件,当数据库出现错误时,系统会自动使用这个页面. <?php // custom WordPress database error page header('HTTP/1.1 503 Service Temporarily Unavailable'); header('Status: 503 Service T

一 自定义表结构 这里还是用的mysql数据库,所以pom.xml文件都不用修改.这里只要新建三张表即可,user表.role表.user_role表.其中user用户表,role角色表为保存用户权限数据的主表,user_role为关联表.user用户表,role角色表之间为多对多关系,就是说一个用户可以有多个角色.ER图如下所示: 建表语句: -- 角色 create table role( id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name ), descn )

文章来源于本人的印象笔记,如出现格式问题可访问该链接查看原文 部署canal的prometheus监控到k8s中 1.grafana的docker部署方式:https://grafana.com/grafana/download?platform=docker 2.prometheus的docker部署方式: https://github.com/prometheus/prometheus 有了现成的docker镜像后,直接部署即可: k8s中部署prometheus yml编排文件如下: --