项目摘要: 本文是搭建一套prometheus环境的教程. 前期准备:准备三台虚拟机,本文以centos7为例. 项目具体实施:分别进入每台虚拟机设置hostname:# hostnamectl set-hostname prometheus.demo # hostnamectl set-hostname agent.demo # hostnamectl set-hostname grafana.demo 在每台虚拟机的/etc/hosts文件中加入如下内容(ip改成真实的ip地址):ip ag

1. 下载文件 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.2.4.linux-amd64.tar.gz tar -zxvf grafana-.linux-amd64.tar.gz ./prometheus --config.file=prometheus.yml #界面浏览 http://47.103.43.223:9090/graph 2. 配置文件 node_export https://www.linuxidc.com/Linux/

背景 接上一篇 快速搭建 Windows Kubernetes , 我们发现原来在 Windows Kubernetes 会有一些与在 Linux 上使用不一样的体验,俗称坑,例如 hostAliases.对于我们希望真的把 Windows 放入生产,感觉除了基本的 Pod.Volume.Service .Log 以外,我们还需要监控.一般来讲我们会用 Prometheus 来做监控,然后通过 Grafana 来展示,但是 Prometheus 的 Node Exporter 是为 *nix 设

1. 简介 Prometheus: (简称Prom)是由SoundCloud开发的开源监控报警系统.是大名鼎鼎的CNCF云原生基金会下的第二大开源项目.具有如下特点: 使用Go语言开发 内置时序数据库 性能足够支撑上万台规模的集群 多维度数据模型,灵活的查询语言 通过HTTP的pull方式采集时序数据 可以通过中间网关进行时序列数据推送 服务发现或者静态配置来发现被监控对象 支持多种多样的图表和界面展示,比如Grafana等 架构图 工作流程 Prometheus Server通过http协议周

介绍 Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB).Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本. 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目.Prometheus目前在开源社区相当活跃. Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目,用于

一.前言: 一直以来对服务安全都很感兴趣,所以就学习.这是学习immoc的 jojo老师的 <Spring Cloud微服务安全实战课程>的笔记,讲的很好. 课程简介:  二.最终形成的架构图  三.章节目录 第1章 课程导学 对整个课程的内容做一个简要的介绍,包括章节的安排,使用的主要技术栈,实战案例的介绍以及前置知识的介绍等内容. 1-1 课程导学 第2章 环境搭建 开发工具的介绍及安装,介绍项目代码结构并搭建,基本的依赖和参数设置. 2-1 环境安装 第3章 API安全 从简单的API场

介绍: 为了更好的对生产环境的一些中间件和操作系统的运行情况进行可视化的展示,近期了解了下prometheus加上grafana来实现这种效果,由于prometheus是新出来的开源项目,所以,监控的插件还不是很多,但是对基本的一些需求能够满足. Prometheus 是源于 Google Borgmon 的一个开源监控系统,用 Golang 开发.被很多人称为下一代监控系统. Prometheus 基本原理是通过 HTTP 协议周期性抓取被监控组件的状态,这样做的好处是任意组件只要提供 HTT

一.Prometheus介绍之前已经详细介绍了Kubernetes集群部署篇,今天这里重点说下Kubernetes监控方案-Prometheus+Grafana.Prometheus(普罗米修斯)是一个开源系统监控和警报工具,最初是在SoundCloud建立的.自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了普罗米修斯,该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区.它现在是一个独立的开放源码项目,并且独立于任何公司,为了强调该点并澄清项目的治理结构,Prometheus在2016年加入了云计算基金会,成

相关概念 微服务中的监控分根据作用领域分为三大类,Logging,Tracing,Metrics. Logging - 用于记录离散的事件.例如,应用程序的调试信息或错误信息.它是我们诊断问题的依据.比如我们说的ELK就是基于Logging. Metrics - 用于记录可聚合的数据.例如,队列的当前深度可被定义为一个度量值,在元素入队或出队时被更新:HTTP 请求个数可被定义为一个计数器,新请求到来时进行累.prometheus专注于Metrics领域. Tracing - 用于记录请求范围内

写在前面 现每个后端的同学的日常都在跟服务(接口)打交道,维护老的比较大单体应用.按业务拆得相对比较细的新服务.无论企业内部用的,面向用户的前端的服务.流量大的有流量小的,有重要的有不那么重要的. 但是,不管怎样的服务,我们总思考过这样的问题:我能不能实时监控/查看服务的运行情况呢,服务一挂掉我马上能收到预警呢?这个问题的答案就是:服务监控. 服务监控一般包括两部分: 服务运行环境的监控.毕竟现在云环境所占比例越来越多不能单纯叫服务器(硬件)监控了.我们日常遇到的服务挂掉多少是运行环境出问题,宕

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_181 我们知道,奉行长期主义的网络公司,势必应在软件开发流程管理体系上具备规范意识,即代码提交有CR(CodeReview),功能测试上自动化,而功能发布讲究三板斧:灰度.监控.止血.灰度属于测试范畴,止血则是亡羊补牢,今天我们来聊聊监控,提起监控,就不得不提在DepOps(自动化运维)领域鼎鼎有名的Prometheus(普罗米修斯),有人说这个开源系统的名字怎么有点如雷贯耳啊,没错,它的名字就是取自从宙斯手中为人类夺回圣火的

前提条件 已部署docker 已部署grafana 需要开放 3000 9100 和 9090 端口 启动node-exporter docker run --name node-exporter -d \ --restart=always \ -p 9100:9100 \ -v "/proc:/host/proc:ro" \ -v "/sys:/host/sys:ro" \ -v "/:/rootfs:ro" \ --net="hos

1.概述 最近因项目需要统计服务的负载情况及机器的负载情况,但是项目里面却没有相关统计而服务所在的机器也没有相关的监控,因为工期原因就选择了相对轻量级的prometheus方案.其中windows_exporter用来采集机器的负载情况,如CPU.内存.磁盘io.网络等基础信息,使用mtail来采集应用日志统计服务情况(需要业务系统有基础的日志,如请求发起,是否正常结束等,或者通过nginx等中间件的日志来统计也行),如QPS.TPS.请求数.成功率.异常率等,使用prometheus来统计分析

下载Prometheus 下载最新安装包,本文说的都是在Linux x64下面内容,其它平台没尝试过,请选择合适的下载. Prometheus 主程序,主要是负责存储.抓取.聚合.查询方面. Alertmanager 程序,主要是负责实现报警功能. Pushgateway 程序,主要是实现接收由Client push过来的指标数据,在指定的时间间隔,由主程序来抓取. *_exporter 这类是不同系统已经实现了的集成. 下载解压,一般默认的配置就可以运行. tar xvfz prometheu

docker和Jenkins不是什么新东西了,两者结合也不是什么稀奇的事情,也已经有很多Jenkins和docker相结合的文章,此文仅为自己的一点心得实践,如有不对的地方,欢迎大家纠正. 先贴上大致的流程图,逐步说明: 代码-Git: 并没有什么好说明的,就是简单的使用了Git作为版本控制工具而已,通用使用规范不在细说.此步的产出:Git分支特定版本号 Git-自动构建.自动构建-代码包: 做法也很通用了,将project的Git钩子同Jenkins结合,达到特定分支有push时机触发自动构建

本节讨论 Prometheus 的核心,多维数据模型.我们先来看一个例子. 比如要监控容器 webapp1 的内存使用情况,最传统和典型的方法是定义一个指标 container_memory_usage_bytes_webapp1 来记录 webapp1 的内存使用数据.假如每1分钟取一次样,那么在数据库里就会有类似下面的记录. 好,现在需求发生了点变化,我们需要知道所有 webapp 容器的内存使用情况.如果还是采用前面的方法,就不得不增加新的指标 container_memory_usage

1 什么是 Kubernetes? Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统,其管理操作包括部署,调度和节点集群间扩展等. 如下图所示为目前 Kubernetes 的架构图,由 master 和 node 端构成,调度部署和扩展由 master 发起,node 协助 master 实现这些功能.  使用 Kubernetes 可以做到: 自动化容器的部署和复制:随时扩展或收缩容器规模:将容器组织成组,并且提供容器间的负载均衡:提供容器弹性,如果容器失效就替换它等等. 2 P

上一节介绍了 Prometheus 的核心,多维数据模型.本节演示如何快速搭建 Prometheus 监控系统. 环境说明 我们将通过 Prometheus 监控两台 Docker Host:192.168.56.102 和 192.168.56.103,监控 host 和容器两个层次的数据. 按照架构图,我们需要运行如下组件: Prometheus Server Prometheus Server 本身也将以容器的方式运行在 host 192.168.56.103 上. Exporter Pr

序言 Prometheus是一个开源的监控系统,拥有许多Advanced Feature,他会定期用HTTP协议来pull所监控系统状态进行数据收集,在加上timestamp等数据组织成time series data,用metric name和label来标识不同的的time series,用户可以将数据用可视化工具显示出来,并设置报警阈值进行报警. 本文将介绍Primetheus client的使用,基于golang语言,golang client 源码参见github,相关的文档参见GoD

Prometheus是一款开源的监控工具,支持k8s metrics的数据格式,同时也支持通过k8s api进行服务发现从而实现对自定义的metrics进行监控.下面通过一个示例来介绍如何将Prometheus集成到k8s集群中. 参考资料 文中的示例具体参考了这篇文章:https://coreos.com/blog/monitoring-kubernetes-with-prometheus.html Prometheus官方文档:https://prometheus.io/docs 镜像:qu