1.需求 在 rancher 应用商店添加集群监控,会安装 prometheus.grafana:需要从 prometheus 的 api 中收集 pod 的一些信息. 查看grafana 配置的数据源为:http://prometheus-operated:9090 遂用 curl 请求如下: curl http://prometheus-operated:9090/api/v1/query?query=container_cpu_usage_seconds_total unauthorize

作者简介 Loris Degioanni,Sysdig的创始人和CTO,同时还是容器安全工具Falco的创建者. 原文链接 https://thenewstack.io/6-things-to-consider-in-a-prometheus-monitoring-platform/ 本文转自Rancher Labs 当前,Prometheus被许多企业和组织广泛使用,以监控其容器和微服务.但是在这一过程中,大型公司通常会陷入困境:当应用程序数量越来越多的时候,扩展监控指标则是一个十分重大的挑战

本文转自Rancher Labs 介 绍 Prometheus高可用的必要性 在过去的几年里,Kubernetes的采用量增长了数倍.很明显,Kubernetes是容器编排的不二选择.与此同时,Prometheus也被认为是监控容器化和非容器化工作负载的绝佳选择.监控是任何基础设施的一个重要关注点,我们应该确保我们的监控设置具有高可用性和高可扩展性,以满足不断增长的基础设施的需求,特别是在采用Kubernetes的情况下. 因此,今天我们将部署一个集群化的Prometheus设置,它不仅能够弹性

Prometheus 源码解读(一) Prometheus 是云原生监控领域的事实标准,越来越来的开源项目开始支持 Prometheus 监控数据格式.从本篇开始,我将和大家一起阅读分析 Prometheus 源码.学习 Prometheus 的设计理念,了解 Prometheus 的局限性与不足.本系列分八个板块逐一拆解 Prometheus 源码.本文基于 Prometheus v2.13.0. 工作原理与架构 时序数据库模块(TSDB) 配置文件加载模块(Configuration Rel

实战 Prometheus 搭建监控系统 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud,这是一个在线音乐分享的平台,类似于做视频分享的 YouTube,由于他们在微服务架构的道路上越走越远,出现了成百上千的服务,使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性,于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统.Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud,他也是在 2012

1. 简介 Prometheus: (简称Prom)是由SoundCloud开发的开源监控报警系统.是大名鼎鼎的CNCF云原生基金会下的第二大开源项目.具有如下特点: 使用Go语言开发 内置时序数据库 性能足够支撑上万台规模的集群 多维度数据模型,灵活的查询语言 通过HTTP的pull方式采集时序数据 可以通过中间网关进行时序列数据推送 服务发现或者静态配置来发现被监控对象 支持多种多样的图表和界面展示,比如Grafana等 架构图 工作流程 Prometheus Server通过http协议周

这篇文章将承接此前关于使用Prometheus配置自定义告警规则的文章.在本文中,我们将demo安装Prometheus的过程以及配置Alertmanager,使其能够在触发告警时能发送邮件,但我们将以更简单的方式进行这一切--通过Rancher安装. 我们将在这篇文章中看到没有使用依赖项的情况下如何完成这一操作.在本文中,我们不需要: 专门配置运行指向Kubernetes集群的kubectl 有关kubectl的知识,因为我们可以使用Rancher UI Helm binary的安装/配置 前

本文主要介绍基于Prometheus + Grafana 监控Linux服务器. 一.Prometheus 概述(略) 与其他监控系统对比 1 Prometheus vs. Zabbix Zabbix 使用的是 C 和 PHP, Prometheus 使用 Golang, 整体而言 Prometheus 运行速度更快一点. Zabbix 属于传统主机监控,主要用于物理主机.交换机.网络等监控,Prometheus 不仅适用主机监控,还适用于 Cloud.SaaS.Openstack.Contai

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

概述 HikariCP提供了一些监控指标,他的监控指标都是基于MicroMeter提供出来的,然后支持Prometheus和Dropwizard.本次我们将讨论一下HikariCp的监控指标有哪些,为什么提供这些指标,以及咱们如何去做监控. 监控指标 就像com.zaxxer.hikari.metrics.PoolStats提供的那样,几个重要的指标都存储在poolState中. totalConnections 总连接数,包括空闲的连接和使用中的连接. idleConnections 空闲连接

使用velero可以对集群进行备份和恢复,降低集群DR造成的影响.velero的基本原理就是将集群的数据备份到对象存储中,在恢复的时候将数据从对象存储中拉取下来.可以从官方文档查看可接收的对象存储,本地存储可以使用Minio.下面演示使用velero将openstack上的openshift集群备份恢复到阿里云的openshift上. 环境要求:kubernetes >1.7;openshift >3.7 注意:本次使用的velero镜像来自官方dockerhub,版本为v1.2.0-beta

jenkins 提供了rest api,我们可以基于rest api 暴露prometheus metrics,社区已经有了好多 开源的实现了,使用起来也比较方便,以下集成几个进行简单的测试 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services: jenkins: image: jenkins/jenkins:lts-slim ports: - "8080:8080" jenkins-exporter2: image: tbo

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

Istio可观测性 Istio的可观测性包括metrics,日志,分布式链路跟踪以及可视化展示.下面主要介绍如何在istio中部署基于Prometheus的metrics监控,基于jaeger的链路跟踪和基于kiali的可视化界面. 目录 Istio可观测性 Prometheus 配置说明 Option 1:合并metrics Option 2:自定义抓取metrics配置 TLS设置 总结 Jaeger 概述 跟踪上下文的传递 使用Jaeger 部署 访问Jaeger 使用Boofinfo生成

最近,业务增长的很迅猛,对于我们后台这块也是一个不小的挑战,这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈,并不是单独的一个问题导致的,而是几个问题揉在一起:我们解决一个之后,发上线,之后发现还有另一个的性能瓶颈问题.这也是我经验不足,导致没能一下子定位解决:而我又对我们后台整个团队有着固执的自尊,不想通过大量水平扩容这种方式挺过压力高峰,导致线上连续几晚都出现了不同程度的问题,肯定对于我们的业务增长是有影响的.这也是我不成熟和要反思的地方.这系列文章主要记录下我们针对这次业务增长,对于我们后台微服务系统做的

上节中我们知道了 Sentinel-Go 大概能做什么事情,最简单的例子如何跑起来 其实我早就写好了本系列的第二篇,但迟迟没有发布,感觉光初始化流程显得有些单一,于是又补充了责任链模式,二合一,内容显得丰富一些. 初始化流程 初始化做了什么 Sentinel-Go 初始化时主要做了以下2件事情: 通过各种方式(文件.环境变量等)载入全局配置 启动异步的定时任务或服务,如机器 cpu.内存信息收集.metric log 写入等等 初始化流程详解 提供的 API 上节例子中,我们使用了最简单的初始化

一.    背景说明 Java服务级监控用于对每个应用占用的内存.线程池的线程数量.restful调用数量和响应时间.JVM状态.GC信息等进行监控,并可将指标信息同步至普罗米修斯中集中展示和报警.网上类似的文章较多,内容长且时间较旧,本文所写内容已经过实践验证,可快速帮助你实现集成. 二.    监控方案说明 本监控方案仅用于SpringBoot 2项目.通过在服务中引入actuator组件实现与普罗米修斯的集成.由于actuator有一定的安全隐患,本文也着重介绍了如何实现授权访问. 三. 

选择kube-prometheus版本 k8s集群版本是1.22.x 5个节点 说明:如果你电脑配置低,也可以1个master节点,2个node节点 3个节点 Kube-Prometheus地址:https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/ 找到和自己Kubernetes版本对应的版本 选择0.9 克隆:git clone -b release-0.9 https://github.com/prometheus-operator/

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

花了两天部署了一套监控服务 prometheus+node-exporter+grafana,公司的gitlab服务器准备部署node-exporter的时候突然发现gitlab已经有了这些服务, 也懒得去研究gitlab为啥要这些服务,既然gitlab服务器已经包含了node-exporter服务,我直接使用不就得了. 1.首先浏览器测试下接口并不能使用:http://ip:9100/metrics: 2.既然浏览器不能使用,那去gitlab服务器测试下:curl 127.0.0.1:9100