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

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

prometheus 配置介绍 prometheus 配置分global.alerting.rule_files.scrape_configs 1.global(全局配置) scrape_interval:拉取metric值得间隔时间 evaluation_interval:控制rules文件的频率,prometheus使用规则产生新的时间序列数据或者产生警报. 2.alerting(报警定义) 设定alertmanager和prometheus交互的接口,即alertmanager监听的ip地

Prometheus 配置采集目标 1.根据配置的任务(job)以http/s周期性的收刮(scrape/pull)2.指定目标(target)上的指标(metric).目标(target)3.可以以静态方式或者自动发现方式指定.Prometheus将收刮(scrape)的指标(metric)保存在本地或者远程存储上. 使用scrape_configs定义采集目标配置一系列的目标,以及如何抓取它们的参数.一般情况下,每个scrape_config对应单个Job.目标可以在scrape_confi

前 言 Prometheus是一个用于监控和告警的开源系统.一开始由Soundcloud开发,后来在2016年,它迁移到CNCF并且称为Kubernetes之后最流行的项目之一.从整个Linux服务器到stand-alone web服务器.数据库服务或一个单独的进程,它都能监控.在Prometheus术语中,它所监控的事物称为目标(Target).每个目标单元被称为指标(metric).它以设置好的时间间隔通过http抓取目标,以收集指标并将数据放置在其时序数据库(Time Series Dat

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

一.配置方法1 映射过滤应用程序中所有资源<filter>    <filter-name>loggerfilter</filter-name>    <filter-class>myfilter.LoggerFilter</filter-class></filter><filter-mapping>    <filter-name>loggerfilter</filter-name>    <

本文主要记录下测试环境积累的prometheus配置信息,主要是k8s基本节点的配置和cadvisor的配置,方便以后使用做为参考 global: scrape_interval: 30s scrape_timeout: 30s scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - job_name: 'kubernetes-cluster' scheme: https t

ES监控方案 本文主要讲述使用 Prometheus监控ES,梳理核心监控指标并构建 Dashboard ,当集群有异常或者节点发生故障时,可以根据性能图表以高效率的方式进行问题诊断,再对核心指标筛选添加告警. 根据<How to monitor Elasticsearch performance>一文中的介绍: Elasticsearch本身提供了大量的指标,可以帮助我们进行故障预检,并在遇到诸如节点不可用.JVM OutOfMemoryError和垃圾回收时间过长等问题时采取必要措施. 通

一.说明 最近使用Prometheus新搭建监控系统时候发现内存采集时centos6和centos7下内存监控指标采集计算公式不相同,最后采用统一计算方法并整理计算公式如下: 1 100-(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes*10 二.node-exporter常用指标含义(参考文档) https://www.gitbook

安装cadvisor docker run \ --volume=/:/roofs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:rw \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true \ --name=cadvisor \ google/ca

参考网页:https://my.oschina.net/wangyunlong/blog/3060776 global: scrape_interval:             15s evaluation_interval:        15s alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: rule_files: - /usr/local/prometheus/rule/node.yml       #配置recording r

一.环境: 1.prometheus服务器ip:192.168.0.208 2.node-exporter客户机ip:192.168.0.202 二.测试设计考虑: pushgateway类似一台信息收集中转机,其部署位置不受任何限制.本次测试,考虑把pushgateway部署在node-exporter客户机上,在prometheus服务器上编制信息收集和推送程序. 信息数据流程: 1.prometheus服务器作为信息数据采集点,通过采集和推送程序向pushgateway端推送所采集的信息数

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

https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/ 下面监控宿主机和容器的内存,CPU,磁盘等状态 groups: - name: example #定义规则组 rules: - alert: InstanceDown #定义报警名称 #Promql语句,触发规则 for: 1m # 一分钟 labels: #标签定义报警的级别和主机 name: instance severity: Critical

啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦 啦啦啦啦啦

发送SIGHUP信号给应用程序的主进程: pid ‘’-1‘’是指“终端断线” 发送post请求给指定端点: curl -XPOST http://ip:9090/-/reload 对于此种方法要注意在启动时加上以上所说的--web.enable-lifecycle启动参数

Kubernetes已经成为当下最火热的一门技术,未来一定也会有更好的发展,围绕着云原生的周边产物也越来越多,使得上云更加便利更加有意义,本文主要讲解一些蔚来汽车从传统应用落地到Kubernetes集群的一些实践经验,提供给大家在落地之前的一些思考和注意点,并且让大家在实施的时候能够有一些借鉴,提供一些使用过程中的注意事项.项目背景 Docker诞生于2013年初,随着时间的推移Docker项目也逐渐火热起来,也形成了自己的生态,为了能够灵活调度容器,编排技术也变得非常重要,Swarm,Meso

简介 Prometheus是SoundCloud公司开发的一站式监控告警平台,依赖少,功能齐全.于2016年加入CNCF,广泛用于 Kubernetes集群的监控系统中,2018.8月成为继K8S之后第二个毕业的项目.Prometheus作为CNCF生态圈中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes. 关键功能包括: 多维数据模型:metric,labels 灵活的查询语言:PromQL, 在同一个查询语句,可以对多个 metrics 进行乘法.加法.连接.取分数位等操作. 可独立部署,拆

文章首发于[陈树义]公众号,点击跳转到原文:https://mp.weixin.qq.com/s/sA0nYevO8yz6QLRz03qJSw 前面我们使用 Prometheus + Grafana 实现了一个简单的 CPU 使用率变化图,但是这个图还有许多缺陷,例如:左边栏的数值太小了无法调整,下面的图标信息无法定制化等等. 其实 Grafana 的功能是非常强大的,可以针对不同的需求进行针对性设置,从而做出让你满意的监控图表.那么我们今天就系统地讲一讲如何设置 Grafana 图表! Das