模型出错了,请稍后重试~
承接上一篇, 使用NSX高级负载均衡(以下简称ALB)度量值触发后端虚拟机池水平扩缩, 本篇讲讲容器环境中使用ALB度量值触发容器的水平扩缩(HPA: Horizontal Pod Autoscaler). 我们的目标是监控ALB上某个L7 VS(Virtual Service)或Pool的度量值, 当度量值达到某个预设值时, 触发HPA, 扩展Pod实例.
从容器技术的推广以及 Kubernetes成为容器调度管理领域的事实标准开始,云原生的理念和技术架构体系逐渐在生产环境中得到了越来越广泛的应用实践。在云原生的体系下,面对高度的弹性、动态的应用生命周期管理以及微服务化等特点,传统的监控体系已经难以应对和支撑,因此新一代云原生监控体系应运而生。
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?
到目前为止,我们一直在以最基本的形式使用 Linkerd,而没有关注生产级别的相关问题。本节我们将了解生产环境中使用的一些主要注意事项,包括高可用 (HA) 模式、Helm Chart、跨集群通信和外部 Prometheus。
Prometheus(普罗米修斯)是一个最初在SoundCloud上构建的监控系统。自2012年成为社区开源项目,拥有非常活跃的开发人员和用户社区。为强调开源及独立维护,Prometheus于2016年加入云原生云计算基金会(CNCF),成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。
KEDA (Kubernetes-based Event-Driven Autoscaler) 是在 Kubernetes 中事件驱动的弹性伸缩器,功能非常强大。不仅支持根据基础的 CPU 和内存指标进行伸缩,还支持根据各种消息队列中的长度、数据库中的数据统计、QPS、Cron 定时计划以及您可以想象的任何其他指标进行伸缩,甚至还可以将副本缩到 0。
Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时序数据库,最初由SoundCloud开发的开源的系统监控和报警工具包。自2012年诞生以来,被许多公司和组织采用,该项目拥有非常活跃的社区和开发者。Prometheus 现在是一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护。为了证明这一点,Prometheus 于2016年加入了云原生计算基金会CNCF,成为了继Kubernetes之后的第二个CNCF托管项目。
用于收集和存储时间序列数据。Prometheus Server 是 Prometheus 组件中的核心部分,负责实现对监控数据的获取,存储以及查询。 Prometheus Server 可以通过静态配置管理监控目标,也可以配合使用 Service Discovery 的方式动态管理监控目标,并从这些监控目标中获取数据。其次 Prometheus Server 需要对采集到的监控数据进行存储,Prometheus Server 本身就是一个时序数据库,将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。最后Prometheus Server 对外提供了自定义的 PromQL 语言,实现对数据的查询以及分析。
前面介绍了 Prometheus AlertManager、Alertmanager 配置实现钉钉告警、Pushgateway、基于K8S服务发现、监控常见服务、配置 Grafana 展示与报警、高可用集群方案相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍Prometheus 高可用架构 Thanos相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
Prometheus 几乎已成为监控领域的事实标准,它自带高效的时序数据库存储,可以让单台 Prometheus 能够高效的处理大量的数据,还有友好并且强大的 PromQL 语法,可以用来灵活的查询各种监控数据以及配置告警规则,同时它的 pull 模型指标采集方式被广泛采纳,非常多的应用都实现了 Prometheus 的 metrics 接口以暴露自身各项数据指标让 Prometheus 去采集,很多没有适配的应用也会有第三方 exporter 帮它去适配 Prometheus,所以监控系统我们通常首选用 Prometheus,本系列文章也将基于 Prometheus 来打造云原生环境下的大型分布式监控系统。
前面我们完成了日志监控系统的搭建,这一节将会介绍在开发中比较紧密的应用服务监控的内容了。
去年底我写了一个阿里云云监控的 Prometheus Exporter, 后续迭代的过程中有一些经验总结, 这篇文章就将它们串联起来做一个汇总, 讲讲为什么要写 Exporter 以及怎么写一个好用的 Exporter何为 Prometheus ExporterPrometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_reques
监控系统的历史悠久,是一个很成熟的方向,而 Prometheus 作为新生代的开源监控系统,慢慢成为了云原生体系的事实标准,也证明了其设计很受欢迎。
在 Kubernetes 中运行大规模以 Web 为中心的工作负载,最关键的需求之一就是在 L7 层实现高效流畅的入口流量管理。自从第一批 Kubernetes Ingress Controller 开发完成以来,Envoy(由 Matt Klein 和 Lyft 团队开发)已经成为云原生生态系统中的新生力量。Envoy 之所以受到支持,因为它是一个 CNCF 托管的项目,与整个容器圈和云原生架构有着天然的支持。
KEDA 支持 prometheus 类型的触发器,即根据自定义的 PromQL 查询到的 Prometheus 指标数据进行伸缩,完整配置参数参考 KEDA Scalers: Prometheus,本文将给出使用案例。
在上一讲mac 上学习k8s系列(29)prometheus part I搭建完k8s prometheus的基础环境后,我们开始完成一段完整的应用监控。使用
Kubernetes自动弹性伸缩可以根据业务流量,自动增加或减少服务。这一功能在实际的业务场景中十分重要。在本文中,我们将了解Kubernetes如何针对应用产生的自定义指标实现自动伸缩。
在从物理机部署向容器化部署的过程中,基于目前主流容器编排的k8s系统管理下,传统监控系统无法满足对容器和容器集群以及容器内的服务进行监控的需求。
文章《腾讯云TKE-搭建prometheus监控》基于prometheus,手把手教你如何在TKE上搭建全面的平台和业务监控,为业务保驾护航。这是系列文章的第三篇,前两篇链接如下:
ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉,Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
最近公司正在往云原生进行转型,想拥有一套适合当前项目的监控系统,基于这个出发点,我们团队考虑使用 Prometheus 和 Grafana 组件。本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。
Prometheus 无疑是现在最热门的监控系统,它已被证明是 Kubernetes 系统中监控和报警的首选解决方案,不过虽然 Prometheus 有一些方案来实现自身的高可用性,但它在数据保留、历史数据检索和多租户方面也有其自身的局限性,而这也是 Thanos 试图去弥补 Prometheus 不足的地方。本文我们将介绍在 Kubernetes 环境中集成 Thanos 和 Prometheus 的两种不同方法,并将对比这两种方式的异同点。
为了在Kubernetes中能够方便管理和部署Prometheus,我们使用ConfigMap管理Prometheus配置文件。每次对Prometheus配置文件进行升级时,我们需要手动移除已经运行的Pod实例,从而让Kubernetes可以使用最新的配置文件创建Prometheus。而如果当应用实例的数量更多时,通过手动的方式部署和升级Prometheus过程繁琐并且效率低下。
随着容器技术的迅速发展,Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus 作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation(简称:CNCF)中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。
前面我们已经学习了 Prometheus 的使用,了解了基本的 PromQL 语句以及结合 Grafana 来进行监控图表展示,通过 AlertManager 来进行报警,这些工具结合起来已经可以帮助我们搭建一套比较完整的监控报警系统了,但是也仅仅局限于测试环境,对于生产环境来说则还有许多需要改进的地方,其中一个非常重要的就是 Prometheus 的高可用。
Prometheus 是当下火热的监控解决方案,尤其是容器微服务架构,Kubernetes 的首选监控方案。关于为什么要用 Prometheus,我这里就不多讲,相关的文章太多了,大家也可以看看官方的说法。本文就讲讲如何自动化的搭建一套基于 Kubernetes 集群的 Prometheus 监控系统。
这就是Prometheus 随着容器技术的迅速发展,Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation(简称:CNCF)中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。 本文带领大家体验如何使用Prometheus开始收集系统指标,以便开发人员和云平台运维人员可以快速的掌握 Prometheus。 上图是Grafana看板的监
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。
Prometheus 是一个开源的系统监控和报警工具,最初由 SoundCloud 开发,现在是 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 的一个项目。它特别适合用于动态和分布式环境,尤其是在云原生应用中。以下是 Prometheus 的一些关键特性和组件:
Istio 集成了 Jaeger、Zipkin 和 Skywalking 等链路追踪应用,能够有效地捕获服务网格的结构,展示网络拓扑结构,并分析网格的健康状况。
3、prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据,默认使用的拉取方式是pull
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 年加入 SoundCloud 的,实际上,在加入 SoundCloud 之前,Matt 一直就职于 Google,他从 Google 的集群管理器 Borg 和它的监控系统 Borgmon 中获取灵感,开发了开源的监控系统 Prometheus,和 Google 的很多项目一样,使用的编程语言是 Go。
背景:使用的 VictoriaMetrics(简称 VM) 作为监控的解决方案,需要将 django 服务、logstash 和 flink 引擎接入进来,VM 可以实时的获取它们的指标存储并进行监控告警,以上的服务都是部署在 k8s 中的。
Server Kubernetes API Server是Kubernetes的核心组件之一,它是所有控制平面组件和工作节点组件之间的中心组件。它负责暴露Kubernetes的API,管理资源对象的状态以及接受和处理来自其他组件和外部用户的请求。
之前在 大规模场景下 Prometheus 的优化手段 中,我们想尽 "千方百计" 才好不容易把 Prometheus 优化到适配大规模场景,部署和后期维护麻烦且复杂不说,还有很多不完美的地方,并且还无法满足一些更高级的诉求,比如查看时间久远的监控数据,对于一些时间久远不常用的 "冷数据",最理想的方式就是存到廉价的对象存储中,等需要查询的时候能够自动加载出来。
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。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 监控系统的历史悠久,是一个很成熟的方向,而 Prometheus 作为新生代的开源监控系统,慢慢成为了云原生体系的事实标准,也证明了其设计很受欢迎。本文主要分享在 prometheus 实践中遇到的一些问题和思考 几点原则 监控是基础设施,目的是为了解决问题,不要只朝着大而全去做,尤其是不必要的指标采集,浪费人力和存储资源(To B 商业产品例外) 需要处理的告警才发出来,发出来的告警必须得到处理 简单的架构就是最好的架构
谢莹莹 腾讯云监控产品经理,硕士毕业于哈尔滨工业大学。目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务和 Grafana 可视化服务的产品工作,对 to B 商业化产品领域有着丰富的经验。 前言 Prometheus 是当下最火的、更新迭代速度最快的、社区活跃度最高的开源监控系统。相信大多数人都或多或少得有听说过,不乏有跃跃欲试者,本文将花费最少的时间带你打开 Prometheus 新世界的大门。 本文包括三部分: 1. Prometheus 的自我介绍。 2. 自建 or 托管,如何抉择? 3. 简单演
常规的做法是给集群资源预留保障集群可用,通常20%左右。这种方式看似没什么问题,但放到Kubernetes中,就会发现如下2个问题。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
监控系统的历史悠久,是一个很成熟的方向,而 Prometheus 作为新生代的开源监控系统,慢慢成为了云原生体系的事实标准,也证明了其设计很受欢迎。本文主要分享在 prometheus 实践中遇到的一些问题和思考
Node应用指标监控看板显示了运行中的Node.js应用程序的性能数据。这是一个简单的模块,在Node.js入口文件的顶部应用并初始化。你可以通过在终端中运行以下命令从npm安装。
2016年,Prometheus被纳入了由谷歌发起的Linux基金会旗下的云原生基金会( Cloud Native Computing Foundation),并成为仅次于Kubernetes的第二大开源项目。自此,它成为了一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护。
监控服务主动拉取被监控服务的指标,被监控服务一般通过主动暴露metrics端口或者通过Exporter的方式暴露指标,监控服务依赖服务发现模块发现被监控服务,从而去定期的抓取指标
作者:kevinkrcai,腾讯 IEG 后台开发工程师 Prometheus 是一个开源的完整监控解决方案,本文将从指标抓取到查询及可视化展示,以及最后的监控告警,对 Prometheus 做一个基本的认识。 1. 简介 Prometheus 是古希腊神话里泰坦族的一名神明,名字的意思是"先见之明",下图中是 Prometheus 被宙斯惩罚,饱受肝脏日食夜长之苦。 下面就是我们 CRUD Boy 所了解的 Prometheus,下面是其官网封面图引导语:From metrics to insight,
一个软件如果什么问题都想解决,就会导致什么问题都解决不好。所以Prometheus 也存在不足,广受诟病的问题就是 单机存储不好扩展。
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