2021-10-21补充: 我通过修改源码来让prometheus支持remote-write,纯属多此一举: --enable-feature=remote-write-receiver这个命令行参数可以开启remote-write能力,不过写入路径是:/api/v1/write 不过,我仍然保留了原来的代码,并兼容了 /api/v1/receive 这个路径. 之前测试了thanos reveiver的remote write能力,后续又希望thanos reveiver具备更多能力. 既然

Prometheus 包含一个存储在本地磁盘的时间序列数据库,同时也支持与远程存储系统集成,比如grafana cloud 提供的免费云存储API,只需将remote_write接口信息填写在Prometheus配置文件即可. 本文不涉及远程存储接口内容,主要介绍Prometheus 时序数据的本地存储实现原理. 什么是时序数据? 在学习Prometheus TSDB存储原理之前,我们先来认识一下Prometheus TSDB.InfluxDB这类时序数据库的时序数据指的是什么? 时序数据通常以

理解OpenShift(1):网络之 Router 和 Route 理解OpenShift(2):网络之 DNS(域名服务) 理解OpenShift(3):网络之 SDN 理解OpenShift(4):用户及权限管理 理解OpenShift(5):从 Docker Volume 到 OpenShift Persistent Volume 理解OpenShift(6):集中式日志处理 理解OpenShift(7):基于 Prometheus 的集群监控 ** 本文基于 OpenShift 3.11

Prometheus Prometheus和Grafana组合基本上是监控系统的标配.Prometheus做存储后端,Grafana做分析及可视化界面. 普罗米修斯是开源的系统监控/报警工具库,功能非常全,且拥有活跃的开发者和用户社区.Prometheus通过HTTP定期主动拉取(Pull)的方式获得指标(直接获取或通过gateway推送),在本地存储所有抓取的样本,并对这些数据运行规则,从现有数据聚合和记录新的时间序列,或生成警报. Prometheus原生的可视化界面做得比较原始(主要用于调

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

引言 TKE团队负责公有云,私有云场景下近万个集群,数百万核节点的运维管理工作.为了监控规模如此庞大的集群联邦,TKE团队在原生Prometheus的基础上进行了大量探索与改进,研发出一套可扩展,高可用且兼容原生配置的Prometheus集群系统,理论上可支持无限的series数目和存储容量,支持纳管TKE集群,EKS集群以及自建K8s集群的监控诉求. 本文从TKE的架构出发,逐步介绍了整个监控系统的演进过程,包括早期的方案和遇到的问题,社区方案的瓶颈,我们的改进原理等. TKE架构简介 为了让

Telegraf 是什么? Telegraf 是一个用 Go 编写的代理程序,是收集和报告指标和数据的代理.可收集系统和服务的统计数据,并写入到 InfluxDB 数据库.Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展. Telegraf是TICK Stack的一部分,是一个插件驱动的服务器代理,用于收集和报告指标. Telegraf 集成了直接从其运行的容器和系统中提取各种指标,事件和日志,从第三方API提取指标,甚至通过StatsD和Kafka消费者

作者 | 莫源  阿里巴巴技术专家 一.背景 监控和日志是大型分布式系统的重要基础设施,监控可以帮助开发者查看系统的运行状态,而日志可以协助问题的排查和诊断. 在 Kubernetes 中,监控和日志属于生态的一部分,它并不是核心组件,因此大部分的能力依赖上层的云厂商的适配.Kubernetes 定义了介入的接口标准和规范,任何符合接口标准的组件都可以快速集成. 二.监控 监控类型 先看一下监控,从监控类型上划分,在 K8s 中可以分成四个不同的类型: 1.资源监控 比较常见的像 CPU.内存.

在上一篇文章中,给大家介绍和剖析了 HPA 的实现原理以及演进的思路与历程.本文我们将会为大家讲解如何使用 HPA 以及一些需要注意的细节. autoscaling/v1 实践 v1 的模板可能是大家平时见到最多的也是最简单的,v1 版本的 HPA 只支持一种指标 ——  CPU.传统意义上,弹性伸缩最少也会支持 CPU 与 Memory 两种指标,为什么在 Kubernetes 中只放开了 CPU 呢?其实最早的 HPA 是计划同时支持这两种指标的,但是实际的开发测试中发现:内存不是一个非常好

Influxes 基本概念 1.安装 两种,虚机的话直接下载二进制文件起就好了,容器也很方便,存储挂载到/var/lib/influxdb 起就ok,配置文件可以通过configmap挂载进去. 2. 概念 2.1 database CREATE DATABASE xx SHOW DATABASES USE mydb 2.2 measurement 相当于sql里面的table概念. 写数据格式: <measurement>[,<tag-key>=<tag-value>

python中字典和列表的使用,在数据处理中应该是最常用的,这两个熟练后基本可以应付大部分场景了.不过网上的基础教程只告诉你列表.字典是什么,如何使用,很少做组合说明. 刚好工作中采集prometheus监控接口并做数据处理的时候,用了很多组合场景,列出几个做一些分享. 列表(List) 序列是Python中最基本的数据结构.序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推. 列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现

Fordeal的数据平台调度系统之前是基于Azkaban进行二次开发的,但是在用户层面.技术层面都存在一些痛点问题难以被解决.比如在用户层面缺少任务可视化编辑界面.补数等必要功能,导致用户上手难体验差.在技术层面,架构过时,持续迭代难度大.基于这些情况,经过竞品对比和调研后,Fordeal数据平台新版系统决定基于Apache DolphinScheduler进行升级改造.那整个迁移过程中开发人员是如何让使用方平滑过渡到新系统,又做出了哪些努力呢? 5月 Apache Dolphinschedul

1.prometheus短信告警接口实现(python)源码如下: import subprocess from flask import Flask from flask import request import json import logging import requests logging.basicConfig(filename='/log/phone-hook-log.log', format='%(asctime)s -%(name)s-%(levelname)s-%(mod

prometheus架构图 prometheus 各组件介绍 Prometheus Server: 使用pull方式采集监控数据,在该组件上配置监控数据的采集和告警规则. Client Library: 客户端库,为需要监控的服务生成相应的 metrics 并暴露给 prometheus server.当 prometheus server 来 pull 时,直接返回实时状态的 metrics. Push Gateway: 主要用于短期的 jobs.由于这类 jobs 存在时间较短,可能在pro

0x00 概述 prometheus在容器云的领域实力毋庸置疑,越来越多的云原生组件直接提供prometheus的metrics接口,无需额外的exporter.所以采用prometheus作为整个集群的监控方案是合适的.但是metrics的存储这块,prometheus提供了本地存储,即tsdb时序数据库.本地存储的优势就是运维简单,启动prometheus只需一个命令,下面两个启动参数指定了数据路径和保存时间. storage.tsdb.path: tsdb数据库路径,默认 data/ st

一.prometheus-webhook-daingtalak github地址:[Releases · timonwong/prometheus-webhook-dingtalk · GitHub](https://github.com/timonwong/prometheus-webhook-dingtalk/releases)下载地址:[](https://github.com/timonwong/prometheus-webhook-dingtalk/releases/download/

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

一.基本概念 Prometheus 是由前 Google 工程师从 2012 年开始在 Soundcloud 以开源软件的形式进行研发的系统监控和告警工具包,自此以后,许多公司和组织都采用了 Prometheus 作为监控告警工具.Prometheus 的开发者和用户社区非常活跃,它现在是一个独立的开源项目,可以独立于任何公司进行维护.为了证明这一点,Prometheus 于 2016 年 5 月加入 CNCF 基金会,成为继 Kubernetes 之后的第二个 CNCF 托管项目. 1.1 架

概述 Prometheus使用postgresql需要使用postgresql-adapter进行数据转换.在安装postgresql-adapter之前需要安装2个扩展:pg_prometheus和timescaledb 官方推荐使用PostgreSQL, pg_prometheus,和TimescaleDB打包在一起的容器,但对于使用已有的postgresql来说并不合适,故需要手动编译安装. 环境准备 使用os为:redhat 7.4 假设已经安装好postgresql,本次使用的post

在prometheus监控系统,prometheus的职责是采集,查询和存储和推送报警到alertmanager.本文主要介绍下prometheus的配置文件. 全局配置文件简介 默认配置文件 [root@node00 prometheus]# cat prometheus.yml.default # my global config global: scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Defau

在prometheus监控系统,prometheus的职责是采集,查询和存储和推送报警到alertmanager.本文主要介绍下prometheus的配置文件. 全局配置文件简介 默认配置文件 按 Ctrl+C 复制代码 按 Ctrl+C 复制代码 global: 此片段指定的是prometheus的全局配置, 比如采集间隔,抓取超时时间等. rule_files: 此片段指定报警规则文件, prometheus根据这些规则信息,会推送报警信息到alertmanager中. scrape_con