前言 最近有个新项目需要搞一套完整的监控告警系统,我们使用了开源监控告警系统Prometheus:其功能强大,可以很方便对其进行扩展,并且可以安装和使用简单:本文首先介绍Prometheus的整个监控流程:然后介绍如何收集监控数据,如何展示监控数据,如何触发告警:最后展示一个业务系统监控的demo. 监控架构 Prometheus的整个架构流程可以参考如下图片: 整个流程大致分为收集数据,存储数据,展示监控数据,监控告警:核心组件包括:Exporters,Prometheus Server,Al

Prometheus 编写告警规则案例 注:确保alertmanager配置完毕! 1.创建编辑文件:vim /usr/local/prometheus/rules/node.yml # groups:组告警 groups: # name:组名.报警规则组名称 - name: general.rules # rules:定义角色 rules: # alert:告警名称. 任何实例5分钟内无法访问发出告警 - alert: NodeFilesystemUsage # expr:表达式. 获取磁盘使

Prometheus之告警规则的编写 一.前置知识 二.需求 三.实现步骤 1.编写告警规则 2.修改prometheus.yml执行告警规则的位置 3.配置文件截图 4.页面上看告警数据信息 5.查询prometheus产生的告警数据 四.告警数据的状态 1.Inactive 2.Pending 3.Firing 五.参考文档 一.前置知识 对于被Prometheus监控的服务器,我们都有一个up指标,可以知道该服务是否在线. up == 0 可以任务服务下线了. up == 1 可以任务服务

prometheus 告警 prometheus 通过alertmanager进行告警 实现监控告警的步骤: 在prometheus中定义告警规则rule_files alertmanager配置告警告警动作,分组,抑制,静默等功能 alertmanager安装route定义的规则向终端:邮箱,企业微信等发生告警信息 监控服务端主机下载安装alertmanager alertmanager可以和prometheus主机安装在一起,也可以独立部署在一台主机.这里部署在一台主机 [root@loca

通过前面几篇文章我们搭建好了监控环境并且监控了服务器.数据库.应用,运维人员可以实时了解当前被监控对象的运行情况,但是他们不可能时时坐在电脑边上盯着DashBoard,这就需要一个告警功能,当服务器或应用指标异常时发送告警,通过邮件或者短信的形式告诉运维人员及时处理. 今天我们就来聊聊 基于Prometheus和Grafana的监控平台的异常告警功能. 告警方式 Grafana 新版本的Grafana已经提供了告警配置,直接在dashboard监控panel中设置告警即可,但是我用过后发现其实并

主机数据收集 主机数据的采集是集群监控的基础:外部模块收集各个主机采集到的数据分析就能对整个集群完成监控和告警等功能.一般主机数据采集和对外提供数据使用cAdvisor 和node-exporter等工具. cAdvisor 概述 Kubernetes的生态中,cAdvisor是作为容器监控数据采集的Agent,其部署在每个节点上,内部代码结构大致如下:代码结构很良好,collector和storage部分基本可做到增量扩展开发.   cAdvisor.png 关于cAdvisor支持自定义指标

Prometheus告警规则增删改自动化 前言: 随着容器技术的发展,zabbix监控方式与k8s的结合不完善,导致不得不放弃zabbix,而新的监控工具prometheus的使用就越来越多了.但是经过初步使用,发现prometheus过于原始,很多设置都要通过配置文件手动添加修改,本篇文章介绍我是如何解决prometheus的“原始”. 环境: 语言:python2.7 web框架:flask 简介: Prometheus的告警设置是通过文件设置,在prometheus.yml配置文件中设置r

Prometheus作为时下最为流行的开源监控系统,其庞大的生态体系:包括针对各种传统应用的Exporter,完整的二次开发工具链,与Kubernetes等主流平台的高度亲和以及由此带来的强大的自发现能力,使得我们通过简单的配置就能获取大量的监控指标且包含的维度及其丰富.一方面,如此多样的指标极大地提高了集群的可观测性,配合Grafana等Dashboard就能让我们实时了解集群各个维度的状态:另一方面,基于监控数据进行实时地告警也是在可观测性得到满足之后必然要实现的需求.当然,Promethe

119.监控模式分类~1.mp4 logging:日志监控,Logging 的特点是,它描述一些离散的(不连续的)事件. 例如:应用通过一个滚动的文件输出 Debug 或 Error 信息,并通过日志收集系统,存储到 Elasticsearch 中; 审批明细信息通过 Kafka,存储到数据库(BigTable)中; 又或者,特定请求的元数据信息,从服务请求中剥离出来,发送给一个异常收集服务,如 NewRelic. tracing:链路追踪 ,例如skywalking.cat.zipkin专门做

一:前言 一个服务上线了后,你想知道这个服务是否可用,需要监控.假如线上出故障了,你要先于顾客感知错误,你需要监控.还有对数据库,服务器的监控,等等各层面的监控. 近年来,微服务架构的流行,服务数越来越多,监控指标变得越来越多,所以监控也变得越来越复杂,需要新的监控系统适应这种变化. 以前我们用zabbix,StatsD监控,但是随着容器化,微服务的流行,我们需要新的监控系统来适应这种变化.于是监控项目Prometheus就应运而生. 二:Prometheus介绍 介绍 网站地址:https:/

在前一篇博文中介绍,服务器监控已经部署成功.如果每天都需要人去盯着服务情况,那也不太现实.既然监控平台已经部署好了,是不是可以自动触发报警呢? 在上一篇Prometheus架构中有讲到,核心组件之一:AlertManager,AlertManager即Prometheus体系中的告警处理中心.所以实现告警功能,可以使用该组件,具体如何实现,我们来看. AlertManager配置 服务部署 拉取镜像 使用命令 docker pull prom/alertmanager:latest 服务启动 使

一.概况 1.拓扑图 2.名词解释 Grafana 可视化监控容器运行情况 Prometheus: 开源系统监视和警报工具包 Alertmanager 一个独立的组件,负责接收并处理来自Prometheus Server(也可以是其它的客户端程序)的告警信息 Cadvisor 不仅可以搜集一台机器上所有运行的容器信息还提供基础查询界面和 http 接口,方便 Prometheus 进行数据抓取. 二.部署grafana docker run -d -p 5000:3000 \ -v /home/

prometheus 编写告警规则 将自定义的告警规则写到独立的文件中,prometheus.yml中引用如下: rule_files: - "rules/*.yml" [root@localhost prome]# mkdir /usr/local/prome/rules 编辑一个新的名为node-server.yml文件 vim node-server.yml groups: # 告警分组 - name: Node-server.rules # 组名称 rules: #告警规则 -

在Prometheus Server中定义告警规则以及产生告警,Alertmanager组件则用于处理这些由Prometheus产生的告警.Alertmanager即Prometheus体系中告警的统一处理中心. Prometheus告警简介 告警能力在Prometheus的架构中被划分成两个独立的部分. 如下所示,通过在Prometheus中定义AlertRule(告警规则),Prometheus会周期性的对告警规则进行计算,如果满足告警触发条件就会向Alertmanager发送告警信息. 在

转载自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1486483 文章目录1.Prometheus & AlertManager 介绍2.环境.软件准备3.启动并配置 Prometheus3.1.Docker 启动 Prometheus3.2.Docker 启动 node-exporter3.3.Prometheus 配置 node-exproter4.启动并配置 AlertManager4.1.AlertManager 配置邮件告警4.2.Prom

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://

以下操作在CENTOS7环境. 使用prometheus做监控,使用grafana做dashboard的界面展示: 因prometheus自带的监控web界面图形化展示方面比较弱,推荐使用grafana集成prometheus展示: 一.软件安装 1)granafa的安装: 官方安装指南:https://grafana.com/grafana/download?platform=linuxwget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releas

一.prometheus简介 1.1 什么是prometheus? Prometheus是一个开源监控系统,它前身是SoundCloud的警告工具包.从2012年开始,许多公司和组织开始使用Prometheus.该项目的开发人员和用户社区非常活跃,越来越多的开发人员和用户参与到该项目中.目前它是一个独立的开源项目,且不依赖与任何公司.为了强调这点和明确该项目治理结构,Prometheus在2016年继Kurberntes之后,加入了Cloud Native Computing Foundatio

0x00 概述 视频讲解通过链接网易云课堂·IT技术快速入门学院进入,更多关于Prometheus的文章. Prometheus是最近几年开始流行的一个新兴监控告警工具,特别是kubernetes的流行带动了prometheus的应用. Prometheus是一套完整的监控告警系统: Prometheus的主要特点有: 1. a multi-dimensional data model with time series data identified by metric name and key

什么是 TSDB (Time Series Database): 我们可以简单的理解为.一个优化后用来处理时间序列数据的软件,并且数据中的数组是由时间进行索引的. 时间序列数据库的特点: 大部分时间都是写入操作 写入操作几乎是顺序添加;大多数时候数据到达后都以时间排序. 写操作很少写入很久之前的数据,也很少更新数据.大多数情况在数据被采集到数秒或者数分钟后就会被写入数据库. 删除操作一般为区块删除,选定开始的历史时间并指定后续的区块.很少单独删除某个时间或者分开的随机时间的数据. 数据一般远远超