要使Grafana图表从每月的第一个开始,可以通过以下步骤实现:
这样,您的Grafana图表将从每月的第一个开始显示数据。您可以根据需要调整其他图表设置,如图表类型、数据源等。
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面板(Panel)是 Grafana 中基本可视化构建块,每个面板都有一个特定于面板中选择数据源的查询编辑器,每个面板都有各种各样的样式和格式选项,面板可以在仪表板上拖放和重新排列,它们也可以调整大小,所以要在 Grafana 上创建可视化的图表,面板是我们必须要掌握的知识点。
前面我们使用 Prometheus + Grafana 实现了一个简单的 CPU 使用率变化图,但是这个图还有许多缺陷,例如:左边栏的数值太小了无法调整,下面的图标信息无法定制化等等。
Prometheus 受启发于 Google 的 Borgmon 监控系统,从 2012 年开始由前 Google 工程师在 Soundcloud 以开源软件的形式进行研发,并且于 2015 年对外发布早期版本。2016年5月继 Kubernetes 之后成为第二个正式加入 CNCF 基金会的项目,2018年8月9日,云原生计算基金会(CNCF)宣布开放源代码监控工具 Prometheus 已从孵化状态进入毕业状态,标志着 Prometheus 已经具备稳定性和成熟度,而且得到了市场的认可,已经成为了云原生中指标监控的事实标准。目前在 GitHub 已有超过 53.1k star。
你来到腾讯云,仅需几次点击,指标便从四面八方来,汇聚成 Grafana 上的优雅曲线。
导语:笔者穷尽毕生绝学写就此文,通过剖析最典型的“怪现象”,解答 “Prometheus 指标值为何不准”这一灵魂拷问。
自从Loki2.0发布以来,LogQL v2凭借丰富的查询功能,让Loki也逐渐具备日志分析的能力。对于有些时候,当研发的同学没有提供Metrics时,我们也能利用LogQL构建基于日志的相关指标,这里面就主要用到了聚合查询。
Prometheus、Grafana、Node Exporter 和Alertmanager是一组用于监控和可视化系统性能的开源工具。它们通常一起使用,形成一个强大的完整的监控和告警系统。
你可以使用变量来代替硬编码的细节,如 server、app 和 pod_name 在 metric 查询中。Grafana 在仪表盘顶部的下拉选择框中列出这些变量,帮助你改变仪表盘中显示的数据。Grafana 将这类变量称为模板变量。
StarRocks 提供两种监控报警的方案。企业版用户可以使用内置的 StarRocksManager,其自带的 Agent 从各个 Host 采集监控信息,上报至 Center Service,然后做可视化展示。StarRocksManager 提供邮件和 Webhook 的方式发送报警通知。如果您有二次开发需求,需要自行搭建部署监控服务,也可以使用开源 Prometheus+Grafana 方案,StarRocks 提供了兼容 Prometheus 的信息采集接口,可以通过直接连接 BE 或 FE 的 HTTP 端口来获取集群的监控信息。
想必都知道要使用Msql,必须会用SQL,同样要使用Prometheus 就要掌握PromQL(Prometheus Query Language),它可以实时选择和汇聚时间序列数据,从而很方便的在Prometheus中查询和检索数据,结果可以展示为图表或者表格。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目,用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。
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。
在前一篇<在Grafana中使用Variables>中已经提到过了Variables的使用,Grafana提供的Variables方式能够自由的切换数据进行展现。但是之前提到的Variables都是基于我们自身的数据源或者是我们的输入。 Grafana同时也支持一些Global的Variables提供给我们进行使用。
最近参与的几个项目,无一例外对监控都有极强的要求,需要对项目中各组件进行详细监控,如服务端API的请求次数、响应时间、到达率、接口错误率、分布式存储中的集群IOPS、节点在线情况、偏移量等。
在一个监控系统中,一定会有“数据生产方”和“数据消费方”存在。“数据生产方”用于产出需要监控的相关指标数据;“数据消费方”使用这些数据产生额外的信息和功能,比如数据图表化表达、异常数据预警等。
Grafana 除了支持丰富的数据源和图表功能之外,还支持告警功能,该功能也使得 Grafana 从一个数据可视化工具成为了一个真正的监控利器。Grafana 可以通过 Alerting 模块的配置把监控数据中的异常信息进行告警,告警的规则可以直接基于现有的数据图表进行配置,在告警的时候也会把出现异常的图表进行通知,使得我们的告警通知更加友好。
这篇文章介绍如何使用 PromQL 查询 Prometheus 里面的数据。包括如何使用函数,理解这些函数,Metrics 的逻辑等等,因为看了很多教程试图学习 PromQL,发现这些教程都直说有哪些函数、语法是什么,看完之后还是很难理解。比如 [1m] 是什么意思?为什么有的函数需要有的函数不需要?它对 Grafana 上面展示的数据有什么影响?rate 和 irate 的区别是什么?sum 和 rate 要先用哪个后用哪个?经过照葫芦画瓢地写了很多 PromQL 来设置监控和告警规则,我渐渐对 PromQL 的逻辑有了一些理解。这篇文章从头开始,通过介绍 PromQL 里面的逻辑,来理解这些函数的作用。本文不会一一回答上面这些问题,但是我的这些问题都是由于之前对 PromQL 里面的逻辑和概念不了解,相信读完本文之后,这些问题的答案就显得不言而喻了。
例:查询 2023-01-18 19:08:59 的 jvm_memory_used_bytes 指标
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:
Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具,可以做数据监控和数据统计,带有告警功能。目前使用grafana的公司有很多,如paypal、ebay、intel等。
Zabbix是一款出色的监控工具,可从服务器,虚拟机和其他类型的网络设备收集数据,因此您可以分析趋势或问题。它针对新出现的问题提供了功能丰富的通知,但内置的数据分析和可视化工具并不易于使用。您可以将图表组合到仪表板中,但首先需要创建它们,并且实际上不存在创建显示实时数据的图形的简单方法。此外,无法将来自不同主机的数据收集到单个图表上。虽然每个新版本的情况都在好转,但它远非理想。
最近运维prometheus的过程中发现,有的时候它应该发送告警,可实际却没有;有的时候,不该发送告警却发送了;还有的时候,告警出现明显的延迟。为了找出其中的具体原因,特地去查阅了一些资料,同时也参考了官网的相关资料。希望对大家在今后使用prometheus有所帮助。
我们可以在 metric 字段内使用正则表达式来建立有大量 items 的图表。Grafana使用JavaScript正则表达式实现。例如,如果你需要显示CPU时间(user、system、iowait等),你可以在Item字段中使用这个regex创建图表:
上篇文章我们已经可以在 Grafana 上看到对应的 SpringBoot 应用信息了,通过这些信息我们可以对 SpringBoot 应用有更全面的监控。但是如果我们需要对一些业务指标做监控,我们应该怎么做呢?这篇文章就带你一步步实现一个模拟的订单业务指标监控。
1 Node Exporter for Prometheus Dashboard CN 0413 ConsulManager自动同步版 dashboard for Grafana | Grafana Labs
Spring Boot Admin2 自带有部分监控图表,如图,有线程、内存Heap和内存Non Heap,但也就只有这几个监控图表,数量很少,并且它只能看到当时的监控数据,并不能查看历史数据,为了改变这种情况,我们需要将指标进行持久化,并使用更强大的可视化工具,这个工具就是Grafana。
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。
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Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控、报警、时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社会也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控。 Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态,这样做的好处是任意组件只要提供HTTP接口就可以接入监控系统,不需要任何SDK或者其他的集成过程,这样做非常适合虚拟化环境。
Prometheus 作为现在最火的云原生监控工具,它的优秀表现是毋庸置疑的。但是在我们使用过程中,随着时间的推移,存储在 Prometheus 中的监控指标数据越来越多,查询的频率也在不断的增加,当我们用 Grafana 添加更多的 Dashboard 的时候,可能慢慢地会体验到 Grafana 已经无法按时渲染图表,并且偶尔还会出现超时的情况,特别是当我们在长时间汇总大量的指标数据的时候,Prometheus 查询超时的情况可能更多了,这时就需要一种能够类似于后台批处理的机制在后台完成这些复杂运算的计算,对于使用者而言只需要查询这些运算结果即可。Prometheus 提供一种记录规则(Recording Rule) 来支持这种后台计算的方式,可以实现对复杂查询的 PromQL 语句的性能优化,提高查询效率。
在上篇文章中,我们已经安装了Grafana,并且看到了它的初步面貌。在这篇文章,我们以一个简单的大屏为例,来了解Grafana的大屏配置参数。
通过前面课程的学习我们知道了如何部署和设置prometheus,但是这个监控软件的展示界面实在是有些难看,所以我们换一个展示方式Grafana,是一个开源的度量分析和可视化工具(没有监控功能),可以通过将采集的数据分析,查询,然后进行可视化的展示,并能实现报警。
大致功能:通过在K8s集群中部署blackbox工具(用于监控服务,检查网络可用性)和Grafana、Prometheus(监控可视化面板)更直观的体现网络连通性,可以进行警报和分析
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
对于生产环境以及一个有追求的运维人员来说,哪怕是毫秒级别的宕机也是不能容忍的。对基础设施及应用进行适当的日志记录和监控非常有助于解决问题,还可以帮助优化成本和资源,以及帮助检测以后可能会发生的一些问题。前面我们介绍了使用 EFK 技术栈来收集和监控日志,本文我们将使用更加轻量级的 Grafana Loki 来实现日志的监控和报警,一般来说 Grafana Loki 包括3个主要的组件:Promtail、Loki 和 Grafana(简称 PLG),最为关键的是如果你熟悉使用 Prometheus 的话,对于 Loki 的使用也完全没问题,因为他们的使用方法基本一致的,如果是在 Kubernetes 集群中自动发现的还具有相同的 Label 标签。
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
Grafana 是一个开源的,可以用于大规模指标数据的可视化项目,甚至还能对指标进行报警。基于友好的 Apache License 2.0 开源协议,目前是prometheus监控展示的首选。优点如下:
在此前的文章中,我们已经介绍了评估各种向量数据库时使用的关键指标和性能测试工具。本文将以 Milvus 向量数据库为例,特别关注 Milvus 2.2 或以上版本,讲解如何监控搜索性能、识别瓶颈并优化向量数据库性能。
我们在使用 Grafana Dashboard 来展示我们的监控图表的时候,很多时候我们都是去找别人已经做好的 Dashboard 拿过来改一改,但是这样也造成了很多使用 Grafana 的人员压根不知道如何去自定义一个 Dashboard,虽然这并不是很困难。这里我们介绍一个比较新颖(骚)的工具:DARK(https://github.com/K-Phoen/dark),通过 Kubernetes 的资源对象来定义 Grafana Dashboard,实现原理也很简单,也就是通过 CRD 来定义 Dashboard,然后通过和 Grafana 的 API Token 进行交互实现 Dashboard 的 CRUD。
默认用户名和密码都是admin,首次登录需要修改,目前是adminadmin/adminadmin
前面一篇文章Grafana + Prometheus监控篇之Windows监控Linux服务器资源 ,我已经讲过了在windows系统上如何使用Grafana监控Linux服务器资源。这边讲的是如何使用Grafana展示Locust性能测试数据。
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用,主要用于大规模指标数据的可视化展现,是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具,目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。通过自带的控件或者第三方可以做出非常炫酷的界面,也能非常直观的展示各项监控指标,本文主要讲述如何安装Grafana并使用Cloudera Manager datasource 插件
通过daemonset部署可使每个节点都有一个Pod来采集数据,node-exporter.yaml 内容如下:
Prometheus使用 环境 查看上一篇安装篇 MacOS Centos 7 prometheus-2.12.0.linux-amd64.tar.gz grafana-6.3.5-1.x86_64 node_exporter-0.18.1.linux-amd64 pushgateway-0.9.1.linux-amd64 命令行入门实例 CPU使用率计算 CPU在t1到t2时间段总的使用时间 = ( user2+ nice2+ system2+ idle2+ iowait2+ irq2+ softi
Prometheus 社区开发了 JMX Exporter 用于导出 JVM 的监控指标,以便使用 Prometheus 来采集监控数据。当您的 Java 应用部署在Rainbond上后
前面介绍了 Prometheus 标签 label、PromQL、AlertManager、Alertmanager 配置实现钉钉告警、Pushgateway、基于K8S服务发现、监控常见服务等相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍 Prometheus 配置 Grafana 展示与报警 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!!!
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