时间序列用于现代监控,作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样,现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示,帮助我们监控我们的服务器和服务。
2.3 Prometheus数据模型 2.3.1 指标名称 2.3.2 标签 2.3.3 采样数据 2.3.4 符号表示 2.3.5 保留时间
第7章 可靠性和可扩展性 分为两个问题进行考虑 可靠性和容错性 可扩展性 ---- 7.1 可靠性和容错性 通常的实现方式是构建集群。但是,集群解决方案需要相对复杂的网络,并且需要解决集群中节点之间的状态管理问题 Prometheus架构认为,实现集群所需的投入以及维护集群节点之间数据一致性的成本要高于数据本身的价值 Prometheus推荐的容错解决方案是并行运行两个配置相同的Prometheus服务器,并且这两个服务器同时处于活动状态。该配置生成的重复警报可以交由上游Alertmanager使用其分组(
指标、日志和链路跟踪是端到端可观察性的核心支柱。尽管对于获得云原生架构的完整可见性至关重要,但端到端的可观察性对于许多 DevOps 和 SRE 团队来说仍然遥不可及。这是由于多种原因造成的,所有这些原因都以工具为共同点。由于超大规模云提供商和容器化微服务的使用不断增加,日志管理市场必须解决这一工具难题,才能实现其预计的从2020 年的 19 亿美元到 2026 年的 41 亿美元的扩张。
时序数据库有很多,比如 Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus 和 VictoriaMetrics 是开源时间序列数据库,可为复杂 IT 环境中的监控和告警提供强大的解决方案。然而,它们的设计不同,并提供独特的功能,这些功能可能会影响其性能、可扩展性和监控工作负载的易用性。本文旨在分析 Prometheus 和 VictoriaMetrics 之间的差异,从而为寻求最适合其特定需求的解决方案(作为监控解决方案和可观察性或对系统进行故障排除)的用户提供见解。
Grafana 实验室的 Mimir 是一个在 AGPLv3 许可下新的时间序列数据库,该工程团队从 Cortex TSDB 中汲取精华,同时降低了复杂性并提高了可扩展性。
第2章 Prometheus简介 ---- 2.1 Prometheus起源 Prometheus的灵感来自谷歌的Borgmon。它最初由前谷歌SRE Matt T.Proud开发,并转为一个研究项目。在Proud加入SoundCloud之后,他与另一位工程师Julius Volz合作开发了Prometheus。后来其他开发人员陆续加入了这个项目,并在SoundCloud内部继续开发,最终于2015年1月将其发布 Facebook发现85%的查询是针对26小时内的数据 ---- 2.2 Prometheus
Prometheus 是一个具有维度数据模型,灵活的查询语言,高效的时间序列数据库和现代警报方法的开源监视系统。
了解使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Kubernetes 的优势和挑战,以及他们的潜在继任者。
Grafana 实验室的 Mimir 是一个在 AGPLv3 许可下新的时间序列数据库,该工程团队从 Cortex TSDB 中汲取精华,同时降低了复杂性并提高了可扩展性。 根据 Grafana 实验室的测试,Mimir 可以扩展到 10 亿个活跃时间序列和 5000 万个样本/秒的摄取率,该基准测试要求运行一个具有 7000 个 CPU 核心和 30TiB 内存的集群,这已经是我听说的最大、最昂贵的时间序列数据库的公共基准测试了。要重现这样规模的基准测试并不那么容易,幸运的是,在大多数情况下,用户的工作负
第4章 监控主机和容器 首先,我们将在每台主机上安装exporter,然后配置节点和Docker指标让Prometheus来抓取。基本主机资源监控 CPU 内存 磁盘 可用性 然后,我们利用收集的指标来构建一些聚合指标并保存为记录规则 最后,我们会简要介绍Grafana,并对收集的数据进行基本的可视化 回顾USE: 使用率(Utilization) 饱和度(Saturation) 错误(Error) USE方法可以概括为:针对每个资源,检查使用率、饱和度和错误。该方法对于监控那些受高使用率或饱和度的性能问题
Grafana Mimir 是 Grafana Labs 开发的一个 AGPLv3 许可的开源软件项目,与对象存储结合使用时,可为 Prometheus 指标提供可扩展的长期存储。Mimir 使用基于微服务的可水平扩展的架构构建。每个微服务被称为一个组件,Mimir 作为由这些组件组成的单个二进制文件运行。大多数组件都是无状态的,不需要在重新启动之间保留任何数据。这里我们结合 MinIO 来使用 Grafana Mimir。
翻译自 Why Did Grafana Labs Need to Add Adaptive Metrics? 。
本文档介绍了 Apache IoTDB 监控指标通过 Prometheus 的方式进行采集,并且使用 Grafana 的方式进行可视化。
在监控和可观察领域,Prometheus 和 Thanos 已成为处理时间序列数据的两个强大工具。这两个系统都提供强大的特性和功能,帮助组织获得对其基础设施和应用程序的宝贵见解。
ubuntu安装详见:Ubuntu16.04.5以lvm方式安装全记录 docker安装详见:Ubuntu16.04安装Docker docker-compose安装详见:Docker Compose实践
我必须承认,这篇文章只是与Grafana和InfluxDB一起玩的借口。InfluxDB是一个很酷的数据库,专门用于处理时间序列数据。Grafana是一个用于时间序列分析的开源工具。我想构建一个简单的原型。这个想法是:
Prometheus是用于监控和可观察性的标准开源解决方案之一。 Prometheus于2012年起源于SoundCloud,迅速获得广泛采用,后来成为首批CNCF项目之一,第二个毕业项目(仅次于Kubernetes)。它被许多具有前瞻性思维的公司用于生产,包括DigitalOcean、Fastly和Weaveworks等重量级公司,并拥有自己的年度会议PromCon。
vmstat 和 top 都是 Linux 系统自带的命令,提供了实时的监控信息,对于系统管理员和开发人员来说非常有用。
在之前公司搭建测试环境过程中会安装mysql、redis、kafak等数据库,在测试环境使用过程中经常会遇到服务挂了等问题,经过分析是因为数据库无法连接成功或者数据打满等异常问题。
本文介绍Prometheus 监控及在k8s集群中使用node-exporter、prometheus、grafana对集群进行监控。实现原理类似ELK、EFK组合。node-exporter组件负责收集节点上的metrics监控数据,并将数据推送给prometheus, prometheus负责存储这些数据,grafana将这些数据通过网页以图形的形式展现给用户。
有了上一个篇博文(prometheus部署与体验)的数据之后我们就可以进入告警规则的学习了。Prometheus 进程内置了告警判断引擎,prometheus.yml 中可以指定告警规则配置文件。
在前期的博文中,我已经简单的介绍过了prometheus的安装,以及通过grafana来实施监控。这篇博文,我们更深入的介绍一下prometheus的监控。本篇博文主要分为以下几个知识点:
在不断发展的软件开发世界中,可观察性使软件工程师能够实时洞察复杂的系统。OpenTelemetry 和 Prometheus 是著名的云原生计算基金会 (CNCF) 毕业项目,但用于监控和调试应用程序的可观察性工具不同。
在前面的《GitHub 热榜:轻量级无 Agent 的自动化运维平台!》文章中,简单的描述了下传统运维以及到现在的运维所接触的监控平台,spug 是面向中小型企业设计的轻量级无 Agent 的自动化运维平台。
Grafana v8.0 的重大变更包括对告警系统的重构;新的可视化改进,包括状态时间线、状态历史和直方图面板;实时流;可以重用的库面板;和细粒度的访问控制,允许企业客户确保其组织中的每个人都具有适当的访问级别。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来分享一下与 Grafana 有关的观测性话题- Grafana Mimir。 作为一个开源软件项目,Grafana Mimir 主要为 Prometheus 提供可扩展的长期存储功能支撑。
本文对 Thanos 和 VictoriaMetrics 进行了比较,讨论了它们是什么、它们的架构组件以及它们的差异。
在本文中,我们将探讨如何设计一个可扩展的指标监控和告警系统。一个好的监控和告警系统,对基础设施的可观察性,高可用性,可靠性方面发挥着关键作用。
Linux容器基本覆盖接管了企业,并且我们听到了很多关于Docker和Kubernetes的信息,以至于我们忘记了同样重要的监控和日志收集。Docker继续增长,随之而来的是围绕它构建的服务生态系统的增长。现在,尽管部署容器主要涉及在每个容器内部运行单个应用程序或服务,但随着部署变得越来越大,了解环境的状态和健康状况(不仅仅是操作系统或应用程序级别)变得越来越重要,但在容器层面也是如此。
Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包,最初在SoundCloud上构建。自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了Prometheus,该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。
数据是每项技术业务的支柱,作为一个健康医疗技术平台,Halodoc 更是如此,用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互:
在我们之前的博客文章中,我们主要关注跟踪,这是0.14.0版本中的一个新特性。但是跟踪并不是我们在0.14.0中对监视功能进行的惟一改进。我们还对Prometheus的监控进行了一些重大改进。Strimzi几乎从一开始就支持Prometheus的Kafka指标。但是在0.14.0中,通过添加对Kafka导出器(Kafka Exporter )的支持,我们做出了一些重大改进。Kafka导出器增加了Kafka代理中缺少的一些额外指标。在这篇博文中了解更多关于它们的信息。
你可能已经知道Kubernetes是领先的容器编排系统。根据最新的CNCF 研究,可能已经将它用于生产工作负载或在未来一年考虑使用它。2021 年的研究发现,惊人的 96% 的受访者正在使用 Kubernetes 或计划在不久的将来使用它——而 69% 的受访者目前正在生产中使用 Kubernetes。Kubernetes 为大型组织和小型组织提供了许多好处:它提高了开发人员的生产力、降低了成本、提高了效率,并最终为最终用户带来了更好的体验。
Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它由工作在 SoundCloud 的 员工创建,并在 2015 年正式发布的开源项目。2016 年,Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation,非常的受欢迎。
监控是整个产品周期中最重要的一环,及时预警减少故障影响免扩大,而且能根据历史数据追溯问题。
第7章 可视化工具 分布式追踪 分布式追踪(Distributed Tracing)主要用于记录整个请求链的信息。在微服务应用中,一个完整的业务往往需要调用多个服务才能完成,服务之间就产生了交互。当出现故障时,如何找到问题的根源非常重要。追踪系统可以地展示出请求的整个调用链以及每一步的耗时,方便查找问题所在 本节主要介绍如何使用Jaeger在Istio中实现追踪 启动Jaeger Jaeger是一个开源的分布式追踪系统,它可以在复杂的分布式系统中进行监控和故障排查。Jaeger的主要功能包括分布式请求监控
在介绍springboot如何与prometheus整合监控之前,先介绍几个待会整合会用到的工具。
Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具,最初由 SoundCloud 开发,并于 2012 年发布为开源项目。它是一个非常强大和灵活的工具,用于监控应用程序和系统的性能,并根据预定义的规则触发警报。以下是对 Prometheus 的详细介绍:
Docker监控的必要性在于确保容器化环境的稳定性、性能和安全性。以下是几个关键原因:
Grafana 是一跨平台的开源的可视化分析工具。目前网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具,主要用于大规模指标数据的可视化展示。
客座文章最初由Elastisys高级云架构师Cristian Klein在Elastisys博客[1]上发表
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。它是一个独立的开放源码项目,并且独立于任何公司。不同于传统的运维监控工具,Prometheus是面向容器和微服务的监控系统,采用基于时间序列的存储方式,监控采集更加精确,监控频率更高,和容器和微服务兼容性更好。随着目前容器和微服务的使用日趋广泛,Prometheus的应用范围将会越来越广。
想象一下,在没有财务预测的情况下经营企业,甚至不知道银行剩下多少钱。您怎么知道您是在巨大的现金缓冲中游泳还是由于资金不足而需要跳过客户午餐?如果不注意自己的财务状况,根本就不可能开展健康的业务。同样,如果不观察您的计算基础架构,就不可能保持应用程序运行正常。
🐯 猫头虎博主回来了!在现代的微服务架构中,有效的监控解决方案已经成为了关键的组件。我发现许多开发和运维朋友在搜索 “Prometheus 基础”、“Prometheus 监控实践” 或 “Prometheus 部署指南”。于是,我决定为大家深入解析 Prometheus,从最基础的概念到生产环境中的应用实践,一路带你成为监控领域的英雄!🚀
Prometheus是由SoundCloud公司开发的开源监控系统,是继Kubernetes之后CNCF第2个毕业的项目,在容器和微服务领域得到了广泛应用。Prometheus的主要特点如下:
网络监控是网络管理的重要组成部分,定期网络监控可以预防故障、优化性能、规划容量,确保网络的可用性、安全性等。相比较普通的监控工具,开源网络监控工具拥有可定制性、灵活性、可扩展性等优势,受到国内外众多企业的追捧,有哪些好用的开源网络监控工具,该如何选择呢?
我们有充分的理由证明Prometheus是一个日益流行的开源工具。开源工具可以为应用程序和服务器提供监视和警报。 Prometheus的强大优势在于监视服务器端指标,并将其存储为时间序列数据。尽管Prometheus并不适合于应用程序性能管理,主动控制或用户体验监视(尽管GitHub扩展确实使Prometheus可以使用用户浏览器指标),但Prometheus作为监视系统的能力是很强的,并且能够通过联盟实现高可扩展性服务器的数量使Prometheus成为各种使用案例的强大选择。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云