前言 本文来自Prometheus官网手册1.2.3.4和 Prometheus简介1.2.3.4 记录规则 一.配置规则 Prometheus支持两种类型的规则,这些规则可以定期配置,然后定期评估:记录规则和警报规则. 要在Prometheus中包含规则,请创建包含必要规则语句的文件,并让Prometheus通过Prometheus配置中的rule_files字段加载文件, 规则文件使用YAML. 通过将SIGHUP发送到Prometheus进程,可以在运行时重新加载规则文件. 仅当所有规则文

目录 一.Alertmanager简介 二.Alertmanager部署 三.Alertmanager配置 四.自定义告警规则和发送 五.自定义告警模板 一.Alertmanager简介 Prometheus是一个划分平台,metrics的收集和存储与警报是分开的,警报是由Alertmanager负责,这是监控环境的独立部分.警报的规则是在Prometheus server上进行定义的,这些规则可以触发时间,然后将其传到alertmanager,alertmanager随后决定如何处理各自的警报

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Prometheus中一条告警规则主要由以下几部分组成: 告警名称:用户需要为告警规则命名,当然对于命名而言,需要能够直接表达出该告警的主要内容 告警规则:告警规则实际上主要由PromQL进行定义,其实际意义是当表达

prometheus安装和配置 prometheus组件介绍 1.Prometheus Server: 用于收集和存储时间序列数据. 2.Client Library: 客户端库,检测应用程序代码,当Prometheus抓取实例的HTTP端点时,客户端库会将所有跟踪的metrics指标的当前状态发送到prometheus server端. 3.Exporters: prometheus支持多种exporter,通过exporter可以采集metrics数据,然后发送到prometheus ser

前言 前面一篇博客,我已经介绍了prometheus如何监控mysql. 这一篇我来介绍如何通过alertmanger进行告警邮件发送(微信或钉钉类似,因为需要企业帐户,我就不试了),以及如何通过grafana查看告警. 开始演示 测试机器 Prometheus: 192.168.56.140 Host01:192.168.56.103 安装alertmanager 获取安装包 wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/do

1.概述 本文档主要介绍如何在k8s集群中部署prometheus server用来作为监控的数据采集服务器,这样做可以很方便的对k8s集群中的指标.pod的.节点的指标进行采集和监控. 2.下载镜像并且上传到本地的habor 可以先将prometheus server的镜像下载并且导入到本地的镜像仓库中. 镜像版本信息 docker pull prom/prometheus:v2.33.1 3.节点添加标签 为了保证prometheus的数据可以在重启或者重新调度之后依然在一个主机上,可以考虑

前面我们已经学习了 Prometheus 的使用,了解了基本的 PromQL 语句以及结合 Grafana 来进行监控图表展示,通过 AlertManager 来进行报警,这些工具结合起来已经可以帮助我们搭建一套比较完整的监控报警系统了,但是也仅仅局限于测试环境,对于生产环境来说则还有许多需要改进的地方,其中一个非常重要的就是 Prometheus 的高可用. 单台的 Prometheus 存在单点故障的风险,随着监控规模的扩大,Prometheus 产生的数据量也会非常大,性能和存储都会面临问

参考网站:https://awesome-prometheus-alerts.grep.to/rules 这个网站上有好多常用软件的告警规则,但是有些并不一定实用,有些使用起来会有错误,这里就把这些都给排除掉,只保留能使用的 结合文章:https://www.cnblogs.com/sanduzxcvbnm/p/13589792.html 来使用 1.prometheus自身的告警规则 groups: - name: prometheus_rules rules: - alert: Promet

1.先在 Prometheus 主程序目录下创建rules目录,然后在该目录下创建 prometheus-test.yml文件,内容如下: 内容很多,可以根据实际情况进行调整. 规则参考网址:https://awesome-prometheus-alerts.grep.to/rules 注意:注意目录和文件的权限:chown -R prometheus:prometheus rules groups: - name: Prometheus self-monitoring rules: - ale

前面我们学习 Prometheus 的时候了解到 Prometheus 包含一个报警模块,就是我们的 AlertManager,Alertmanager 主要用于接收 Prometheus 发送的告警信息,它支持丰富的告警通知渠道,而且很容易做到告警信息进行去重,降噪,分组等,是一款前卫的告警通知系统. 通过在 Prometheus 中定义告警规则,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 Prometheus 中一

Prometheus介绍 Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源监控系统 .它现在是一个独立的开源项目,为了强调这一点,并说明项目的治理结构,Prometheus 于2016年加入CNCF,作为继Kubernetes之后的第二个托管项目. 特点 具有由 metric 名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型 PromQL,有一个灵活的查询语言 不依赖分布式存储,只和本地磁盘有关 通过 HTTP 的服务拉取时间序列数据 也支持推送的方式来添加时间序列数据 通过服务发

创建企业微信应用 注册企业微信:访问https://work.weixin.qq.com/,注册企业,随便填,不需要认证 创建应用 创建告警配置 vim /usr/local/prometheus-2.1/rule2.yml groups: - name: cluster rules: - alert: HIGHCPU expr: (1-irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle",job="export_test2"}[1m])

使用Spring Boot Actuator将指标导出到InfluxDB和Prometheus   Spring Boot Actuator是Spring Boot 2发布后修改最多的项目之一.它经过了主要的改进,旨在简化定制,并包括一些新功能,如支持其他Web技术,例如新的反应模块 - .它还为 添加了开箱即用的支持,这是一个开源时间序列数据库,旨在处理大量带时间戳的数据.与 使用的版本相比,它实际上是一个很大的简化.您可以通过阅读我之前的一篇文章使用Grafana和InfluxDB自定义指标

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://

0x00 k8s 的监控设计 k8s 默认以及推荐的监控体系是它自己的一套东西:Heapster + cAdvisor + Influxdb + Grafana,具体可以看 这里 . 包括 k8s 自身的 HPA (Horizontal Pod Autoscaler),默认从 Heapster 中获取数据进行自动伸缩.(顺便提一句,当你部署完 k8s 集群之后,如果从 Dashboard 中看不到监控数据,往往就是因为你没有部署 Heapster,或者网络层有问题, Dashboard 无法访问

Using Prometheus as a monitor system, it is quite efficent. The most important one is that alert template is quite flexible, I can alert the message with some other metrics value except the current metric value, it is quite convient. For example, gro

资源指标:metrucs-server 自定义指标:prometheus, k8s-prometheus-adapter(转换prometheus数据的格式) 新一代架构: 核心指标流水线:由kubelet.metrics-server以及由API server提供的api组成:CPU累积使用率.内存实时使用率. Pod的资源占用率及容器的磁盘占用率: 监控流水线:用于从系统收集各种指标数据并提供终端用户.存储系统以及HPA,它们包含核心指标及许多非核心指 标.非核心指标本身不能被k8s所解析,

在微服务体系当中,监控是必不可少的.当系统环境超过指定的阀值以后,需要提醒指定的运维人员或开发人员进行有效的防范,从而降低系统宕机的风险.在CNCF云计算平台中,Prometheus+Grafana是比较通用的解决方案,在SpringBoot2.0以后metrics默认与micrometer集成,而micrometer有关于Prometheus的MeterRegistry规范的实现,因此我们通过Micrometer这个桥梁能将SpringBoot的监控数据与Prometheus展示出来.然后通过

一.概述 使用metric-server收集数据给k8s集群内使用,如kubectl,hpa,scheduler等 使用prometheus-operator部署prometheus,存储监控数据 使用kube-state-metrics收集k8s集群内资源对象数据 使用node_exporter收集集群中各节点的数据 使用prometheus收集apiserver,scheduler,controller-manager,kubelet组件数据 使用alertmanager实现监控报警 使用g

https://www.kancloud.cn/huyipow/prometheus/527092 https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/content/demo/target.html   创建 monitoring namespaces apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: monitoring Prometheus RBAC 权限管理 创建prometheus-k8s 角色账号 apiV

0x00 初衷 最近参与的几个项目,无一例外对监控都有极强的要求,需要对项目中各组件进行详细监控,如服务端API的请求次数.响应时间.到达率.接口错误率.分布式存储中的集群IOPS.节点在线情况.偏移量等. 比较常见的方式是写日志,将日志采集到远端进行分析和绘图,或写好本地监控脚本进行数据采集后,通过监控系统客户端push到监控系统中进行打点.基本上我们需要的都能覆盖,但仍然有一些问题在使用上不太舒服,如在大规模请求下日志采集和分析的效率比较难控制,或push打点的粒度和纬度以及查询不够灵活等.