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如何使用CentOS 7上的TICK堆栈监控系统指标

找到该[[influxdb]]部分并提供用于连接InfluxDB数据库的用户名和密码: /etc/kapacitor/kapacitor.conf # Multiple InfluxDB configurations...您将看到如下图所示的欢迎页面: [欢迎页面] 输入InfluxDB数据库的用户名和密码,然后单击“ 连接New Source”以继续。 连接后,您将看到主机列表。...单击服务器的主机名,打开一个仪表板,其中包含有关主机的一系列系统级图表,如下图所示: [系统图表] 现在让我们将Chronograf连接到Kapacitor以设置警报。...将鼠标悬停在左侧导航菜单中的最后一项上,然后单击Kapacitor以打开配置页面。 [配置页面] 使用默认的连接详细信息因为我们没有为Kapacitor配置用户名和密码。...单击“连接Kapacitor”。一旦Kapacitor成功连接,您将看到表单下方出现“配置警报端点”部分。

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    利用TICK搭建Docker容器可视化监控中心

    :专门负责存储时序数据 Chronograf:基于React.js编写的性能数据可视化服务 Kapacitor:提供告警触发和处理功能 这四个组件组成了性能监控的数据管道:Telegraf负责采集节点上的性能数据...,然后放入InfluxDB数据库进行存储,Kapacitor通过监听InfluxDB的性能数据来对异常指标发出告警,而Chronograf用来展示集群实时的各项性能指标和状态,提供一个可视化的界面。...=http://192.168.31.177:8086 注意从上面的指令我们可以看出,Chronograf服务是需要连接到InfluxDB服务中去的,服务启动以后利用浏览器访问8888端口可以打开Chronograf...的可视化监控界面 --- --- Kapacitor部署 docker run -d \ --name kapacitor \ -p 9092:9092 \ -v /var/lib/kapacitor:.../var/lib/kapacitor \ docker.io/kapacitor 好了,至此 TICK 组件已经部署完成,我们可以查看一下宿主机上的容器情况,发现服务都已经启动起来了: [容器运行情况]

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    ChirpStack 学习笔记 2.8.1 ChirpStack 容器连接本机 InfluxDB 容器的一个典型问题处理

    前言 在 2.8 应用集成 InfluxDB 笔记中有记录一个无法连接 influxdb 容器的问题,这篇笔记做个深入分析。...的容器,根据应用需要又再开了一个 InfluxDB 容器,当在 chirpstack 的页面中配置 localhost:8086 为 InfluxDB 的连接地址时,提示 connection refused...容器连接到相同网络中 # docker network connect loraserver-docker_default influxdb # docker network inspect loraserver-docker_default...://192.168.64.9:8086/write 4 小结 这节笔记从 chirpstack 的 app_server 容器外接 influxdb 无法通过 localhost 连接的一个典型问题入手...,分析了 chirpstack 所涉及的容器网络,针对问题给出了 网桥ip即为宿主机ip、将 influxdb 容器也接入相同容器网络 等两种解决方案。

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    通过案例带你轻松玩转JMeter连载(51)

    这就需要在执行性能测试的时候,有对应的监控工具来监控。第1节和第3节中介绍的工具均可以达到这个功能,但是JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana是目前最友好的监控压测端的工具组合。...InfluxDB 完整的上下游产业还包括:Chronograf、Telegraf、Kapacitor,其具体作用及关系如图1所示。 1 InfluxDB家族图 具体操作步骤如下。...1)连接获得InfluxDB Studio。 链接:https://pan.baidu.com/s/1CRJXtmj_W5bIEJjkP0mR5g。 提取码:ok87。...图2 在InfluxDBStudio开始建立数据库连接 4)在图3中,输入任意你喜欢的连接名,InfluxDB地址(默认为localhost)和端口号(默认为8086)以及用户名和密码。...图3 建立InfluxDBStudio数据库连接 5)在左边出现图4的树状结构,_internal为默认数据库。

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    Linux流负载均衡中Layer7的数据流(连接跟踪)识别问题

    1.支持Layer7的nf_conntrack真的没有必要做 走火入魔之后,你会觉得需要赶紧将“基于五元组的数据流”改成“基于应用层协议固定偏移的数据流”,赶紧动手,越快越好!...,而不再使用传统的五元组来识别一个流。...重新定义tuple,同样增加一个bool型l7,表示它是否是应用层的流标识,同时增加一个MAX_IDLEN长度的数组sid,这意味着流标识别最长是MAX_IDLEN字节。...,这就意味着这个变化了IP的客户端发出的下一个UDP数据包将可能被分发给别的socket,这在基于UDP的长连接服务中是不希望发生的。...// 问题是这个sid怎么传到这里...大修吧          hash = sid_based_hash(sid, );                  matches = 1;

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    Windows版InfluxDB及相关软件安装与配置

    在时序数据库方面,InfluxDB应该是比较成熟的一款了,所以在此尝试用InfluxDB来解决这一(伪)需求,至于能完善到哪种程度,就走着看吧… InfluxDB其实包括了时序数据的上下游:...Telegraf(收集数据) —> InfluxDB(存储数据) —> Chronograf(显示数据) —>Kapacitor(处理数据) 此文先是安装了InfluxDB和Chronograf...,因为我是安装完了InfluxDB才发现这是一个上下游产业的。。。...下载后是一个压缩包,直接解压到你想安装的目录下就行了,按照惯例,路径最好别有中文,虽然我不知道有没有关系,但没有中文肯定是没问题的。...1.3 启动测试 此时,双击influxd.exe就好了,这是数据库连接,运行后,会出现一个命令行界面,而且是一直在运行,这是对的,因为一旦这个进程停止了,就可能是数据库连接断了,就无法操作数据库了

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    Install Chronograf

    前言 InfluxDB 是一款高性能的时序数据库,见长于标量的时序存储 类似于 Elasticsearch 的 ELK 技术栈,InfluxDB 也有一套 TICK 技术栈 其中 Chronograf...[root@much ~]# 依赖 在 TICK 技术栈中,Chronograf 的正常工作依赖 InfluxDB Telegraf 是建议安装的,但并非必要,因为它可以为系统不断提供新数据 Kapacitor..._64 1.4.0.0-1 influxdb kapacitor.x86_64...(由telegraf在默认配置下收集的标量信息) 也可以交互式探索数据 非常直观易用,上面是查询语句,中间是标量信息,下面是图形 ---- 总结 chronograf 作为 influxdb 的前端数据展示组件...,与 influxdb 的对接非常简单(默认不作配置都是直接连接的本地 influxdb) 界面简洁美观,和 grafana 风格比较像

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    InfluxDB 学习笔记,从概念优缺点,以及java落地

    在Java项目中实现InfluxDB的落地应用,主要包括添加InfluxDB的Java客户端依赖、创建数据库连接、执行数据的增删改查操作等步骤。...丰富的生态:InfluxDB是TICK栈的一部分,与其他组件如Telegraf、Chronograf、Kapacitor等集成,提供从数据采集到可视化的完整解决方案。...创建数据库连接接下来,你需要创建一个连接到InfluxDB的实例。这通常涉及到指定InfluxDB的服务器地址、端口、用户名和密码(如果启用了认证)。...influxDB; } // 关闭连接(在实际使用中,通常会在应用程序关闭时执行) public void close() { if (influxDB !...注意事项在生产环境中,创建数据库、关闭连接等操作通常不会放在每次连接时执行,而是会在应用程序启动时或关闭时执行。

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    常用数据库有哪些?

    按行存储在文件中(先第 1 行,然后第 2 行……) NoSQL 时序数据库 InfluxDB、RRDtool、Graphite、OpcnTSDB、Kdb+ 存储时间序列数据,每条记录都带有时间戳。...InfluxDB InfluxDB 是一个开源的时间序列数据库,能应付极高的写和查询并发数,主要用于存储大规模的时间戳数据(每条记录自动附加时间戳),如 DevOps 监控数据、应用系统运行指标数据、物联网感应器采集的数据及实时分析的结果数据等...为此,InfluxData 社区相应提供了 Telegraf(数据采集)、Chronograf(数据可视化)、Kapacitor(告警)三个开源项目,再加上 InfluxDB,能部署成一个完整的时间序列应用系统...与关系数据库相比,图数据库擅长处理大量复杂、互连接、低结构化的数据。这些数据变化迅速,需要频繁查询,如果使用关系数据库,那么这些查询会导致大量的表连接,因此会产生性能上的问题。...Neo4j 重点解决了拥有大量连接的传统关系数据库在查询时出现的性能衰退问题。Neo4j 还提供了非常快的图算法、推荐系统和 OLAP 风格的分析,而这一切在目前的关系数据库系统中都无法实现。

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    一线运维常见的工具推荐

    性能测试:Apache JMeter - 用于测试性能和负载的开源工具。 安全扫描:SonarQube - 代码质量和安全性扫描工具,用于发现潜在问题。...容器监控:cAdvisor - Google开源的容器资源使用和性能分析工具。 流水线编排:Apache Airflow - 用于编排复杂数据工作流的平台。...AlertManager - Prometheus的组件,用于处理和发送警报通知。 InfluxDB - 开源时序数据库,与Telegraf和Grafana结合使用可构建完整的监控系统。...Shinken - Nagios的克隆,提供更好的性能和可扩展性。 Zenoss - 分布式IT监控平台,支持物理、虚拟和云基础设施。 Cabot - 开源的自助服务监控系统,用于检测应用程序问题。...Kapacitor - InfluxDB的组件,用于实时数据处理和警报。 VictoriaMetrics - 高性能的时序数据库和监控解决方案。

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    这些技术轮子,让监控落地成为现实!

    如果你想知道机器在某段时间内的 CPU 使用率、系统负载;如果你想知道应用在某段时间内的 HTTP 请求访问量;如果你想知道 MySQL 的连接数、QPS;如果... ......大体流程是:telegraf 收集监控的指标;然后交给 InfluxDB 进行存储;chronograf 负责从 InfluxDB 查询数据展示;kapacitor 负责监控报警。...不过她可以跟上面的普罗米修斯 Prometheus、InfluxDB 任性组合搭配,这倒是给我们提供一种扩展的可能性,我们只需要把要监控的指标放进 InfluxDB,再搭上 Grafana,那效果堪称完美...我们都知道,在微服务盛行的今天,服务散落部署在各个节点,导致排查定位问题需要连续切换 N 台机器,操作相当繁琐,不知道你有没有同感。如果你也有此同感,不妨了解了解下面的技术轮子。 ?...入门地址:https://www.rsyslog.com Flume,一款用 Java 开发的采集 agent,让 Java 猿二次包装开发不是问题。

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    influxDb_ef mongodb

    每毫秒记录一下电脑内存的使用情况,然后就可以根据统计的数据,利用图形化界面(InfluxDB V1一般配合Grafana)制作内存使用情况的折线图;可以理解为按时间记录一些数据(常用的监控数据、埋点统计数据等...Point相当于传统数据库里的一行数据,如下表所示: Point属性 传统数据库中的概念 time(时间戳) 每个数据记录时间,是数据库中的主索引(会自动生成) fields(字段、数据) 各种记录值(...没有索引的属性)也就是记录的值:温度, 湿度 tags(标签) 各种有索引的属性:地区,海拔 注意 在influxdb中,字段必须存在。..." # unix-socket路径,默认值:"/var/run/influxdb.sock" 9、subscriber 控制Kapacitor接受数据的配置 1 2 3 4 5 6 7 [subscriber...连接InfluxDB 一张叫uv的表 执行删除后 Chronograf 使用 1、解压文件后,直接进入安装目录,执行chronograf.exe后; 2、输入:http://localhost

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    推荐46个常用的测试&运维工具,全掌握马上逆袭?

    这里列举了多款最棒的开源工具,可以很好地实行 DevOps: 一、运维工具 01 版本控制系统 Git: Git 是一个开源的分布式版本控制系统,用以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。...12 性能测试: Apache JMeter - 用于测试性能和负载的开源工具。 13 安全扫描: SonarQube - 代码质量和安全性扫描工具,用于发现潜在问题。...16 容器监控: cAdvisor - Google开源的容器资源使用和性能分析工具。 17 流水线编排: Apache Airflow - 用于编排复杂数据工作流的平台。...AlertManager:Prometheus的组件,用于处理和发送警报通知。 InfluxDB:开源时序数据库,与Telegraf和Grafana结合使用可构建完整的监控系统。...Cabot:开源的自助服务监控系统,用于检测应用程序问题。 Kapacitor:InfluxDB的组件,用于实时数据处理和警报。 VictoriaMetrics:高性能的时序数据库和监控解决方案。

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    如何查询InfluxDB

    InfluxDB是一个很流行的基于时间序列的数据库,下面是这个数据库的最基本的查询命令。InfluxDB使用类SQL(实际上它就是一种特殊的“SQL”)的语言。...其中一个问题就是DBA包含了一些SQL的预期设计,但是我们的语言与SQL并不完全兼容。这就造成了许多无法令人头疼的问题。 时间序列数据库的特点之一是读写可以同时进行。这其实也是这类数据库的必备特性。...现在的话,SQL学习起来非常简单,但我们的栈中还有另一个DSL可采用:从Kapacitor使用的TICK脚本发送警报并对缩减你的系列样本。...我们有一些时间点和记录值。...如果您是一名活跃的InfluxDB用户,可以随时打开论坛或者提供有关您的使用的反馈信息,以帮助我们改进语法。

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    Docker监控方案(TIG)的研究与实践之Telegraf

    )监控指标并且上报给相应的中间件,比如influxdb,opentsdb(商城docker监控使用这个)。...Telegraf也是整个TICK(telegraf+influxdb+chronograf+kapacitor)生态栈的第一块组件也是最重要的组件。...如果达到这个限制了,老的数据会被第一时间丢弃 #当然了,增加这个值能够容忍更多的数据连接,但是这也将会增加telegraf潜在的内存占用。...:8086"] # required #默认需要连接的telegraf库,没有则自己创建 database = "telegraf" # required precision = "s" #修改保留策略...(当然也可以去测试其他inputs plugins) 注意:上面的配置文件中使用的output plugins是influxdb,因此在没有成功配置influxdb的前提下,此配置文件是不能正常让telegraf

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    如约而至|2018年5月期技术雷达正式发布!

    在高度分布式的微服务架构中,其可观察性有一个两难问题 —— 要么记录一切,代价是巨量的存储空间;要么随机抽样记录,代价是有可能丢失某些重要事件。...TICK Stack 的组件包括:收集和报告各种指标的服务器代理telegraf、高性能时间序列数据库InfluxDB、平台的用户界面 Chronnograf,以及可以处理来自 InfluxDB 数据库的流式数据和批量数据的数据处理引擎...Kapacitor。...我们还发现,它在实时组件样式规范的基础上运行时尤其有帮助。 世界上有数不清的问题都可以用数学优化问题来表达,而其中可以用凸问题来描述的那部分常常能够得到有效解决。...Helm 默认带有一些精选的 Kubernetes应用,维护在官方的图表仓库里。想要为内部用途搭建私有的图表仓库也很容易。

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