PromQL(Prometheus Query Language)为Prometheus tsdb的查询语言.是结合grafana进行数据展示和告警规则的配置的关键部分. 本文默认您已了解Prometheus的四种指标类型: counter(计数器) gauge (仪表类型) histogram(直方图类型) summary (摘要类型) 便于读者实践,本文大部分样本数据target: Prometheus node_exporter 表达式数据类型 PromQL查询语句即表达式,实现的四种数据

通过前面几篇文章我们搭建好了监控环境并且监控了服务器.数据库.应用,运维人员可以实时了解当前被监控对象的运行情况,但是他们不可能时时坐在电脑边上盯着DashBoard,这就需要一个告警功能,当服务器或应用指标异常时发送告警,通过邮件或者短信的形式告诉运维人员及时处理. 今天我们就来聊聊 基于Prometheus和Grafana的监控平台的异常告警功能. 告警方式 Grafana 新版本的Grafana已经提供了告警配置,直接在dashboard监控panel中设置告警即可,但是我用过后发现其实并

Prometheus告警简介 告警能力在Prometheus的架构中被划分成两个独立的部分.如下所示,通过在Prometheus中定义AlertRule(告警规则),Prometheus会周期性的对告警规则进行计算,如果满足告警触发条件就会向Alertmanager发送告警信息. 在Prometheus中一条告警规则主要由以下几部分组成: 告警名称:用户需要为告警规则命名,当然对于命名而言,需要能够直接表达出该告警的主要内容 告警规则:告警规则实际上主要由PromQL进行定义,其实际意义是当表达

前言 最近有个新项目需要搞一套完整的监控告警系统,我们使用了开源监控告警系统Prometheus:其功能强大,可以很方便对其进行扩展,并且可以安装和使用简单:本文首先介绍Prometheus的整个监控流程:然后介绍如何收集监控数据,如何展示监控数据,如何触发告警:最后展示一个业务系统监控的demo. 监控架构 Prometheus的整个架构流程可以参考如下图片: 整个流程大致分为收集数据,存储数据,展示监控数据,监控告警:核心组件包括:Exporters,Prometheus Server,Al

在Prometheus Server中定义告警规则以及产生告警,Alertmanager组件则用于处理这些由Prometheus产生的告警.Alertmanager即Prometheus体系中告警的统一处理中心. Prometheus告警简介 告警能力在Prometheus的架构中被划分成两个独立的部分. 如下所示,通过在Prometheus中定义AlertRule(告警规则),Prometheus会周期性的对告警规则进行计算,如果满足告警触发条件就会向Alertmanager发送告警信息. 在

目录 Kubernetes 监控 监控对象 Prometheus 指标 实践 节点监控 部署 Prometheus 部署 Kube State Metrics 部署 Grafana 应用如何接入 Prometheus 和 Grafana 告警 Kubernetes 监控 当你的应用部署到 Kubenetes 后,你很难看到容器内部发生了什么,一旦容器死掉,里面的数据可能就永远无法恢复,甚至无法查看日志以定位问题所在,何况一个应用可能存在很多个实例,用户的一个请求不指定被哪个容器处理了,这使得在

0x00 概述 Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL,允许用户实时选择和汇聚时间序列数据.表达式的结果可以在浏览器中显示为图形,也可以显示为表格数据,或者由外部系统通过 HTTP API 调用. 0x01 表达式语言数据类型 在 Prometheus 的表达式语言中,表达式或子表达式包括以下四种类型之一: 瞬时向量(Instant vector) - 一组时间序列,每个时间序列包含单个样本,它们共享相同的时间戳.也就是说,表达式的返回值中只会包含该时间序列中的最新的一个样

1. Prometheus告警简介 告警能力在Prometheus的架构中被划分成两个独立的部分.如下所示,通过在Prometheus中定义AlertRule(告警规则),Prometheus会周期性的对告警规则进行计算,如果满足告警触发条件就会向Alertmanager发送告警信息. 在Prometheus中一条告警规则主要由以下几部分组成: 告警名称:用户需要为告警规则命名,当然对于命名而言,需要能够直接表达出该告警的主要内容 告警规则:告警规则实际上主要由PromQL进行定义,其实际意义是

初识PromQL Prometheus通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(labelset)唯一定义一条时间序列.指标名称反映了监控样本的基本标识,而label则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度.用户可以基于这些特征维度过滤,聚合,统计从而产生新的计算后的一条时间序列. PromQL是Prometheus内置的数据查询语言,其提供对时间序列数据丰富的查询,聚合以及逻辑运算能力的支持.并且被广泛应用在Prometheus的日常应用当中,包括对数据查询.可视化

在前一篇博文中介绍,服务器监控已经部署成功.如果每天都需要人去盯着服务情况,那也不太现实.既然监控平台已经部署好了,是不是可以自动触发报警呢? 在上一篇Prometheus架构中有讲到,核心组件之一:AlertManager,AlertManager即Prometheus体系中的告警处理中心.所以实现告警功能,可以使用该组件,具体如何实现,我们来看. AlertManager配置 服务部署 拉取镜像 使用命令 docker pull prom/alertmanager:latest 服务启动 使

上一篇:二进制安装Prometheus  下面准备在监控的流程中呈现到告警到企微 查看企业ID,用于后续配置文件 四.安装Alertmanager1.准备安装的包 --选择上面链接给的Linux的tar包 alertmanager-0.22.2.linux-amd64.tar.gz wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.22.2/alertmanager-0.22.2.linux-amd64.ta

Prometheus的四种数据类型 counter (只增不减 计数) Gauge (常规数值 可变化大小) histogram (柱状图 小于上边界的 总数与次数) summary (分位数  小于自定义值的百分比 总数与次数) Counter类型(只增不减 重启清空) Counter是计数器类型: 1.Counter 用于累计值,例如记录请求次数.任务完成数.错误发生次数. 2.一直增加,不会减少. 3.重启进程后,会被重置. 例如:http_response_total{method="G

转载自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1486483 文章目录1.Prometheus & AlertManager 介绍2.环境.软件准备3.启动并配置 Prometheus3.1.Docker 启动 Prometheus3.2.Docker 启动 node-exporter3.3.Prometheus 配置 node-exproter4.启动并配置 AlertManager4.1.AlertManager 配置邮件告警4.2.Prom

0x00 概述 Prometheus 当前稳定的 HTTP API 可以通过 /api/v1 访问. 0x01 API 响应格式 Prometheus API 使用了 JSON 格式的响应内容. 当 API 调用成功后将会返回 2xx 的 HTTP 状态码. 反之,当 API 调用失败时可能返回以下几种不同的 HTTP 状态码: 404 Bad Request :当参数错误或者缺失时. 422 Unprocessable Entity : 当表达式无法执行时. 503 Service Unava

0x00 二元运算符 Prometheus 的查询语言支持基本的逻辑运算和算术运算.对于两个瞬时向量, 匹配行为可以被改变. 算术二元运算符 在 Prometheus 系统中支持下面的二元算术运算符: + 加法 - 减法 * 乘法 / 除法 % 模 ^ 幂等 二元运算操作符支持 scalar/scalar(标量/标量).vector/scalar(向量/标量).和 vector/vector(向量/向量) 之间的操作. 在两个标量之间进行数学运算,得到的结果也是标量. 在向量和标量之间,这个运算

PromQL(Prometheus Query Language)是 Prometheus 自己开发的表达式语言,语言表现力很丰富,内置函数也很多.使用它可以对时序数据进行筛选和聚合. 1- PromQL 语法 1.1- 数据类型 PromQL 表达式计算出来的值有以下几种类型: 瞬时向量 (Instant vector): 一组时序,每个时序只有一个采样值 区间向量 (Range vector): 一组时序,每个时序包含一段时间内的多个采样值 标量数据 (Scalar): 一个浮点数 字符串

PromQL操作符 使用PromQL除了能够方便的按照查询和过滤时间序列以外,PromQL还支持丰富的操作符,用户可以使用这些操作符对进一步的对事件序列进行二次加工.这些操作符包括:数学运算符,逻辑运算符,布尔运算符等等. 数学运算 例如,我们可以通过指标node_memory_free_bytes_total获取当前主机可用的内存空间大小,其样本单位为Bytes.这是如果客户端要求使用MB作为单位响应数据,那只需要将查询到的时间序列的样本值进行单位换算即可: node_memory_free_

前言 本文主要介绍的是Prometheus采集数据,通过Grafana加上PromQL语句实现数据可视化以及通过Alertmanage实现告警推送功能.温馨提示,本篇文章特长,2w多的文字加上几十张图片,建议收藏观看. Prometheus 介绍 Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架.它启发于 Google 的 borgmon 监控系统,由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建,作为社区开源项目进行开发,并于 2015 年正式发布.2016 年,

0x00 概述 Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案.在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等.最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构. 0x01 监控的目标 在<SRE:Google运维解密>一书中指出,监控系统需要能够有效的支持白盒监控和

环境说明 软件 版本 操作系统 IP地址 Grafana 5.4.3-1 Centos7.5 192.168.18.231 Prometheus 2.6.1 Centos7.5 192.168.18.232 Zabbix 4.0.4 Centos7.5 192.168.18.233 一.部署Grafana Grafana是一个开源的指标量监测和可视化工具,官方网站为:https://grafana.com/.Grafana的安装非常简单,官方就有软件仓库可以直接使用,也可以通过docker镜像等

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