当Prometheus的node_exporter中没有我们需要的一些监控项时,就可以如zabbix一样定制一些key,让其支持我们所需要的监控项. 例如,我要根据 逻辑cpu核数 来确定load的告警值,现在就要添加一个统计 逻辑cpu核数的 key 添加统计脚本 mkdir /usr/local/node_exporter-0.16/key vim /usr/local/node_exporter-0.16/key/Logical_CPU_core_number cat /proc/cpui

Prometheus Operator默认的监控指标并不能完全满足实际的监控需求,这时候就需要我们自己根据业务添加自定义监控.添加一个自定义监控的步骤如下: 1.创建一个ServiceMonitor对象,用于Prometheus添加监控项 2.为ServiceMonitor对象关联metrics数据接口的Service对象 3.确保Services对象可以正确获取到metrics数据 下面本文将以如何添加redis监控为例 部署redis k8s-redis-and-exporter-deplo

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

监控项是在zabbix中手机数据的基础,没有监控项就没有数据,系统自带模板带有大量默认item,自定义item可以定义在模板中,在应用模板即可使用对应item:也可直接在host中定义 目标:自定义监控项检查/tmp/aa文件是否存在,并设置触发器,实现邮件报警 其实zabbix自带监控项vfs.file.exists可以检查文件是否存在,本文主要为了说明怎么自定义监控项,所以不使用自带的. vfs.file.exists[file] 检查文件是否存在.返回 0 - 未找到文件:1 - 常规文件

宏 概述 Zabbix支持许多在多种情况下使用宏.宏是一个变量,由如下特殊语法标识: {MACRO} 根据在上下文中, 宏解析为一个特殊的值. 有效地使用宏可以节省时间,并使Zabbix变地更加高效. 在一个的典型用途中,宏可以用于模板中.因此,模板的触发器可能命名为“Processor load is too high on {HOST.NAME}”.当这个模板应用与主机(如 Zabbix Server )时,并且当触发器展示在监控页面上时,触发器的名称讲解析为“Processor load

说明: zabbix自带的默认模版里包括了很多监控项,有时候为了满足业务需求,需要根据自己的监控项目自定义监控项,这里介绍一种自定义监控项的方式. 1,首先编写自定义监控脚本,本文以监控httpd进程是否存在为例. 脚本名字:check_httpd.sh 脚本目录(这个目录可以自定义):/usr/local/etc/zabbix_scripts 脚本内容: #!/bin/bash result=`ps -ef | grep httpd | grep -v grep` if [ -n "$resu

1.在agent端配置 1.1 添加自定义监控项 zabbix中监控项叫做item,监控项的取值方法叫做key item: Items是从agnet主机里面获取的所有数据.通常情况下我叫itme为监控项,item由key+参数组成 Key:我们可以理解为key是item的唯一标识,在agent端有很多监控项,zabbix-server根据key区分不同的监控项 zabbix_server通过发送key给zabbix_agent,然后agent端口根据key,把所要监控的item的最新数据返回给s

为zabbix增加支持传参的自定义监控项 例如使用zabbix来监控tcp的12种状态 tcp的12种状态可以通过man netstat来找到,即 LISTEN:等待从任何远端TCP 和端口的连接请求. SYN_SENT:发送完一个连接请求后等待一个匹配的连接请求. SYN_RECEIVED:发送连接请求并且接收到匹配的连接请求以后等待连接请求确认. ESTABLISHED:表示一个打开的连接,接收到的数据可以被投递给用户.连接的数据传输阶段的正常状态. FIN_WAIT_1:等待远端TCP 的

通过上一章<Docker下实战zabbix三部曲之二:监控其他机器>的实战,我们了解了对机器的监控是通过在机器上安装zabbix agent来完成的,zabbix agent连接上zabbix server之后,将自己所在机器的信息定时给到zabbix server,这样就实现了机器的监控: 但是我们能监控到的只有cpu,磁盘这些基础信息,对于一些业务信息例如访问量,某个逻辑的执行成功失败次数等信息,我们也想进行监控,这就需要我们去制作自定义监控项了,本章我们就一起来实战自定义监控项吧. 全系

虽然Zabbix提供了很多的模板(简单理解为监控项的集合),在zabbix界面点击share按钮就可以直接跳到模板大全的官方网站,但是由于模板内的监控项数量太多不好梳理且各种模板质量参差不齐,还是建议针对自己要监控的主机或产品自定义模板(Linux服务器主机的监控使用默认模板就可以). 之前一篇笔记描述了如何安装和配置zabbix架构,详见:Zabbix-3.4简介及安装配置 ,本文分四个小节描述如何自定义监控项: 文章概述 自定义模板的步骤 如何配置告警 监测数据的可视化 一.文章概述 什么是

目录 一.用户自定义参数 二.配置 监控 TCP 连接状态 在实际监控中,除了官方自带的一些监控项,我们很多时候有一些定制化监控,比如特定的服务.TCP 连接状态等等,这时候就需要自定义监控项.自定义监控项的就是要通过用户自定义的参数来执行监控获取数据.本文将讲讲用户自定义参数和一个用户自定义参数的示例(监控 TCP 连接状态). 一.用户自定义参数 官方文档 用户定义参数可以用来帮助用户实现通过 Zabbix agent 执行非 Zabbix 原生的 agent check. 在 agent

概述 Zabbix支持许多在多种情况下使用宏.宏是一个变量,由如下特殊语法标识: {MACRO} 根据在上下文中, 宏解析为一个特殊的值. 有效地使用宏可以节省时间,并使Zabbix变地更加高效. 在一个的典型用途中,宏可以用于模板中.因此,模板的触发器可能命名为“Processor load is too high on {HOST.NAME}”.当这个模板应用与主机(如 Zabbix Server )时,并且当触发器展示在监控页面上时,触发器的名称讲解析为“Processor load is

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

[转载]https://www.cnblogs.com/zhenglisai/p/6547402.html [zabbix]自定义监控项key值   说明: zabbix自带的默认模版里包括了很多监控项,有时候为了满足业务需求,需要根据自己的监控项目自定义监控项,这里介绍一种自定义监控项的方式. 1,首先编写自定义监控脚本,本文以监控httpd进程是否存在为例. 脚本名字:check_httpd.sh 脚本目录(这个目录可以自定义):/usr/local/etc/zabbix_scripts 脚

项目中collector中新增加自己所需监控项即可 定义启动node-exporter是传入的参数 var ( phpEndPoint = kingpin.Flag("collector.phpfpm.endpoint", "phpfpm endPonit address.").Default("tcp://localhost:9000/status").String() ) 定义启动node-exporter是是否自动启动此exporter f

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 -

原因:zabbix监控系统自带的监控规则有限,如果需要更加灵活的定义监控项,可以通过修改配置文件实现 vim xxx/zabbix_agentd.conf UnsafeUserParameters=1   #开启自定义监控 UserParameter=<key>,<shell command> #自定义监控格式<key>可以自命名 例:UserParameter=check.mysql,ps -ef | grep /usr/sbin/mysqld | grep -v g

一.实验思路过程 创建项目.触发器.图形,验证监控效果: Template OS Linux 模板基本涵盖了所有系统层面的监控,包括了我们最关注的 几项:ping.load.cpu 使用率.memory.disk.网卡流量等等,当然有些触发器的阀值可能 需要根据服务器的自身情况进行修改. 下面添加自定义服务器内存使用检测项,在此配置一个监控项为:内存使用 70M 进行警告 提醒: 1.修改客户端 zabbix_agentd.conf 配置文件,最后一行添加: UserParameter=memo

Agent端操作 [root@agent ~]# vim /usr/local/zabbix/etc/zabbix_agentd.conf 末行追加 UserParameter=memory_userd,free -m |grep Mem|awk ‘{print $3}’ [root@agent ~]# killall -9 zabbix_agentd [root@agent ~]# service zabbix_agentd start Zabbix agent started. Server

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

ZabbixServer的安装(只有源码装zabbix才能装支持java) 搭建自定义yum仓库并安装支持包 yum -y install createrepo #下载依赖关系命令 createrepo rpm #生成依赖关系 vim /etc/yum.repos.d/cccc.repo #创建yum源指定安装包 [rpm] name=rpm baseurl=file:///root/rpm/ gpgcheck= enabled= yum -y install pcre pcre-devel z