一.node-exporter配置textfile收集器 textfile收集器作用: 运行暴露自定义指标.例如,需要在某个被监控节点上添加一个地理位置的指标. node-exporter会自动启动textfile收集器,只需要指定textfile收集器指标所在的目录即可.使用--collector.textfile.directory指定 如下,定义了一个metadata,里面包含两个标签,一个是role,一个是datacenter(nj南京).最后,指标的值为1,因为它不是计数型.测量型或计

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

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: --

基于prometheus的微服务指标监控 服务上线后我们往往需要对服务进行监控,以便能及早发现问题并做针对性的优化,监控又可分为多种形式,比如日志监控,调用链监控,指标监控等等.而通过指标监控能清晰的观察出服务指标的变化趋势,了解服务的运行状态,对于保证服务稳定起着非常重要的作用 prometheus是一个开源的系统监控和告警工具,支持强大的查询语言PromQL允许用户实时选择和汇聚时间序列数据,时间序列数据是服务端通过HTTP协议主动拉取获得,也可以通过中间网关来推送时间序列数据,可以通过静态

前言 简单集成Prometheus+Grafana,指标的上报收集可视化. Prometheus Prometheus是一个监控平台,监控从HTTP端口收集受监控目标的指标.在微服务的架构里Prometheus多维度的数据收集是非常强大的 我们首先下载安装Prometheus和node_exporter,node_exporter用于监控CPU.内存.磁盘.I/O等信息 Prometheus下载地址 node_exporter下载地址 下载完成后解压以管理员运行 prometheus.exe 访

本文来自Rancher Labs Prometheus是CNCF中已经毕业的项目之一,主要用于监控和告警.在Kubernetes生态中,它是应用最为广泛的监控和告警工具之一.Rancher用户可以通过使用内置的监控堆栈来快速利用Prometheus. Prometheus将其指标(metrics)作为时序数据库存储在本地磁盘上,因此Prometheus的本地存储会受到磁盘大小以及所能保留的指标数量的制约.但是,Prometheus允许与远程系统集成,通过_remotewrite和_remoter

本文来自Rancher Labs 在过去的文章中,我们花了相当大的篇幅来聊关于监控的话题.这是因为当你正在管理Kubernetes集群时,一切都会以极快的速度发生变化.因此有一个工具来监控集群的健康状态和资源指标极为重要. 在Rancher 2.5中,我们引入了基于Prometheus Operator的新版监控,它可以提供Prometheus以及相关监控组件的原生Kubernetes部署和管理.Prometheus Operator可以让你监控集群节点.Kubernetes组件和应用程序工作负

使用 Kubernetes 进行容器编排的主要优点之一是,它可以非常轻松地对我们的应用程序进行水平扩展.Pod 水平自动缩放(HPA)可以根据 CPU 和内存使用量来扩展应用,前面讲解的 HPA 章节 我们只演示了基于 CPU 的自动缩放,在更复杂的情况下,我们可能还需要基于内存或者基于某些自定义的指标来进行扩缩容. HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源,在当前稳定版本 autoscaling/v1 中只支持基于 CP

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

一.Prometheus中的基本概念 Prometheus将所有数据存储为时间序列,这里先来了解一下prometheus中的一些基本概念 指标名和标签每个时间序列都由指标名和一组键值对(也称为标签)唯一标识. metric的格式如下: <metric name>{<label name>=<label value>, ...} 例如: http_requests_total{host="192.10.0.1", method="POST&q

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

为什么说 Prometheus 是足以取代 Zabbix 的监控神器?   Kuberneteschina 致力于提供最权威的 Kubernetes 技术.案例与Meetup! ​关注他 12 人赞同了该文章 作者:陈晓宇来源:dbaplus 社群校对:Bot(才云).星空下的文仔(才云) Kubernetes 自从 2012年开源以来便以不可阻挡之势成为容器领域调度和编排的领头羊.Kubernetes 是 Google Borg 系统的开源实现,于此对应,Prometheus 则是 Googl

一.安装部署 Prometheus基于Golang编写,编译后的软件包,不依赖于任何的第三方依赖.用户只需要下载对应平台的二进制包,解压并且添加基本的配置即可正常启动Prometheus Server. 二进制部署 1.下载安装包 为您的平台下载最新版本的Prometheus,然后解压缩并运行它: https://prometheus.io/download/ https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/getting_started/ tar xv

Prometheus 持久化安装 我们prometheus采用nfs挂载方式来存储数据,同时使用configMap管理配置文件.并且我们将所有的prometheus存储在kube-system #建议将所有的prometheus yaml文件存在一块 mkdir /opt/prometheus -p && cd /opt/prometheus #生成配置文件 cat >> prometheus.configmap.yaml <<EOF apiVersion: v1

Prometheus+Grafana企业监控系统 作者 刘畅 实验配置: 主机名称 Ip地址 controlnode 172.16.1.70/24 slavenode1 172.16.1.71/24 目录 Prometheus+Grafana企业监控系统课程文档 1 1. 聊聊监控 3 1.1 为什么要监控 3 1.2 怎么来监控 3 1.3 准备工作 4 1.3 要监控什么 4 2. Prometheus概述 5 2.1 Prometheus是什么 5 2.2 Prometheus组成及架构

SpringBoot整合Prometheus 一.需求 二.实现步骤 1.引入jar包 2.application.prometheus文件配置 3.查看指标数据 4.接入到 prometheus 中 1.修改 prometheus.yml 配置文件 2.在 prometheus 中查看指标数据 三.个性化 MeterRegistry 1.增加全局标签 2.对标签.指标名称等进行过滤. 3.监控业务数据 1.如果我们的监控依赖其它的bean,推荐使用`MeterBinder`注册 2.不依赖其它

Prometheus是什么 首先, Prometheus 是一款时序(time series) 数据库, 但他的功能却并非支部与 TSDB , 而是一款设计用于进行目标 (Target) 监控的关键组件. 结合生态系统内的其他组件, 例如: Pushgateway, Altermanager, Grafana等,可构成一个完整的IT监控系统. 时序数据简介 时序数据, 是在一段时间内通过重复测量(measurement)而获得的观测值的结合, 将这些观测值绘制于图形之上, 他会有一个数据轴和时间

在早期的版本中 Kubernetes 提供了 heapster.influxDB.grafana 的组合来监控系统,在现在的版本中已经移除掉了 heapster,现在更加流行的监控工具是 Prometheus,Prometheus 是 Google 内部监控报警系统的开源版本,是 Google SRE 思想在其内部不断完善的产物,它的存在是为了更快和高效的发现问题,快速的接入速度,简单灵活的配置都很好的解决了这一切,而且是已经毕业的 CNCF 项目. 简介 Prometheus 最初是 Soun

1.但是Heapster无法做Kubernetes下应用的监控.现在,Heapster作为Kubernetes下的开源监控解决方案已经被其弃用,Prometheus成为Kubernetes官方推荐的监控解决方案.  2.Prometheus同样通过Kubernetes的cAdvisor接口(/api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor)获取pod和container的性能监控数据,同时可以使用Kubernetes的Kube-state-metrics插件来获

本文为 TiKV 源码解析系列的第三篇,继续为大家介绍 TiKV 依赖的周边库 rust-prometheus,本篇主要介绍基础知识以及最基本的几个指标的内部工作机制,下篇会介绍一些高级功能的实现原理. rust-prometheus 是监控系统 Prometheus 的 Rust 客户端库,由 TiKV 团队实现.TiKV 使用 rust-prometheus 收集各种指标(metric)到 Prometheus 中,从而后续能再利用 Grafana 等可视化工具将其展示出来作为仪表盘监控面板