普罗米修斯是用 go 语言编写的软件并且利用了 go 语言的交叉编译特性编译成了纯二进制文件, 运行的时候不需要额外安装依赖。 直接从官网上下载就可以。 下载地址: https://prometheus.io/download/ 这里面除了普罗米修斯的主程序意外, 一些 额外的组件,比如 pushgateway, alertmanager 以及各种官方 exporter 的下载包都可以在这里找到。 由于我们现在部署普罗米修斯都是容器化部署的, 所以这里我选择用 docker 进行部署。
可以看到普罗米修斯是领先的、开源的、也是一种监控解决方案、支持用户指标和告警等需求。
普罗米修斯官网的首页简单的对普罗米修斯做了定义:从指标到洞察力 ,普罗米修斯通过领先的开源监控解决方案为用户的指标和告警提供强大的支持。
普罗米修斯(Prometheus)是一个SoundCloud公司开源的监控系统。当年,由于SoundCloud公司生产了太多的服务,传统的监控已经无法满足监控需求,于是他们在2012年决定着手开发新的监控系统,即普罗米修斯。
Prometheus(由go语言(golang)开发)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合。适合监控docker容器。因为K8S的流行带动了Prometheus的发展。
Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控系统,其基本原理是通过 HTTP 协议周期性抓取被监控组件的状态,不需要任何 SDK 或者其他的集成过程,其架构如图:
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AAA公司是一家电商网站,由于公司的业务快速发展,公司要求对现有机器进行为业务监控,责成运维部门来实施这个项目。
普罗米修斯默认配置文件 vim /usr/local/Prometheus/prometheus.yml
比如说,需要计算资源的时候,一个配置文件就可以要来两百台虚拟化好的机子。需要试下缓存?点下鼠标就可以要到几十个配置好的 Redis 结点。
说明:Cortex一个多租户Prometheus-as-a-Service项目。Cortex对Prometheus进行了扩展,提供多租户方式,当它被用作远程写入目的地时,Cortex为Prometheus指标提供了长期的存储,以及一个水平扩展的、Prometheus兼容的查询API。Cortex最初于2016年由Weaveworks公司开发,目前Grafana Labs、FreshTracks和EA等公司在生产环境中使用。Cortex的一个用例是服务提供商,他们管理大量的普罗米修斯实例和希望提供长期存储的价值;另一个用例是企业,他们希望集中管理大规模部署的普罗米修斯,确保长期耐久性普罗米修斯数据,同时提供一个总体查询视图。Cortex由Cloud Native Computing Foundation(CNCF)托管。如果您是一家希望帮助塑造容器打包、动态调度和面向微服务的技术发展的公司,请考虑加入CNCF。有关谁参与以及Cortex扮演角色的详细信息,请阅读CNCF公告(https://www.cncf.io/blog/2018/09/20/cncf-to-host-cortex-in-the-sandbox/)。
上期我们提到,有了Kubernetes,开发/运维工程师可以利用Kubernetes的编排能力,定义deamonset, statefulset或deployment等类型的工作负载,来实现应用的快速部署。
该处理器通过创建metrics(http)端点来报告Prometheus格式的指标数据,该端点可用于应用程序的外部监控。ReportingTask报告一组关于JVM(可选)和NiFi实例的指标数据。
如果你在 t1 时刻推送Metric,你可能认为普罗米修斯会“刮取(scrap)”这些指标,并使用相同时间戳 t1 作为对应时序数据的时间戳,然而,普罗米修斯不会这样做,它会把从推送网关(Pushgateway)“刮取”数据时的时间戳当作指标数据对应的时间戳。为什么会这样?
本文将介绍如何在 gRPC 微服务中添加 API Prometheus(普罗米修斯)拦截器/中间件。也就是可以在 Grafana 里做的 API 监控。
通常来说,对于一个运行时的复杂系统,如果系统出了问题是很难排查的。因为你是不太可能在运行时一边检查代码一边调试的。因此,你需要在各种关键点加上监控,通过监控获取的数据,指导我们进一步工作,解决问题。
今天,云原生计算基金会(CNCF)宣布接受Cortex,一个多租户Prometheus-as-a-Service项目,进入CNCF沙箱。沙箱是早期阶段发展中的云原生项目的家。
标题问题详解参见“问题解答7”。 一、问题解答 1.南哥,我在用python + selenium爬取药物临床试验登记与信息公示平台(http://www.chinadrugtrials.org.cn/index.html)数据的时候遇见一些问题。一开始,selenium根本打不开网页,隐藏了WebDriver才能打开。就用南哥你之前文章说的方法,通过execute_cdp_cmd函数,单隐藏和通过JS文件隐藏的方法我都试过,可以访问网页,但在翻页的时候就又出问题了,翻到下一页的时候,网页会自动重新加载新页
在 metrics 这个地址里,第一个指标是 go_gc_duration_seconds
原文:https://zhuanlan.zhihu.com/Ehco-python
prometheus2.0 在参数上有原先的1.X有较大的变化,很多参数被去掉了。另外优化了CPU占用、存储空间占用等,具体可以看官方文档。
对于大部分开发人员来说可能用过普罗米修斯Grafana这样的监控系统,从未听说过Micrometer工具,这里就详细的来介绍下可观测性神器Micrometer,让你在开发时使用它就和使用SLFJ 日志系统一样简单易用,有效的提升系统的健壮性和可靠性。
Luc Perkins刚在GitHub发布了“普罗米修斯游乐场”(The Prometheus Playground),一系列Docker Compose启动的完整的Prometheus示例项目,包括Alertmanager、cAdvisor、nginx、HAProxy等等。
Prometheus(由go语言(golang)开发)是一套开源的监控&报警&时间序列数 据库的组合。适合监控docker容器。因为kubernetes(俗称k8s)的流行带动 了prometheus的发展。 https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
Prometheus普罗米修斯是一款针对苹果用户专属打造的苹果手机系统降级工具。很多的果粉更新了ios10以后觉得系统无比的卡,觉得部分功能比较之前的系统差的太多了,就用Prometheus普罗米修斯工具进行系统降级,从而获得更好的使用体验。感兴趣的欢迎到西西下载。
你们之中很多人多多少少都接触过监控,但是你所知道的监控,到底属于哪一类呢?这期我们就从下面这张图开始聊起。如图所示,可以清晰的看出,监控的世界可以被划分为基于 Logging 的监控、基于 Tracing 的监控、基于 Metrics 的监控。
此时我们打开浏览器,访问ip:9121这个地址就可以获取到redis的监控信息了。
先大致认识认识普罗米修斯 —— Prometheus。依据官方文档https://prometheus.io/docs/introduction/overview/ 大概能够了解到 Prometheus 是一个开源系统监控和报警工具包,通过基于 Http 的 pull 方式采集时序数据,支持多种多样的图表和界面展示。
在 Kubernetes 中,监控和日志属于生态的一部分,它并不是核心组件,因此大部分的能力依赖上层的云厂商的适配。Kubernetes 定义了介入的接口标准和规范,任何符合接口标准的组件都可以快速集成。
上图中的空白处需要添加一个json文件,需要从grafana的官网进行下载,这里可以选择关于Docker的仪表盘,很多种类,这里以官方使用的为主,点击这里使用接下里要用的dashboard,进入页面后,如图所示,根据图中红线处即可下载
普罗米修斯(Prometheus)作为第一代的云原生监控系统,已经走过了整整10个年头,其丰富的功能特性、强大的数据模型等特点赢得了广大的用户,成为最主流的监控系统之一。
之前讲过普罗米修斯自己就是一个时序数据库, 它从 exporter 拉取的数据都会按时间戳保存到对应的文件里,这个时序数据库默认会保存 14 天的数据。 而它自己也开发了一套名为 PromQL 的类 SQL 的查询语言用来从各种维度让用户来查询并计算监控的数据。 我们先来看一下我自己编写的 exporter 的接口, 看看它向普罗米修斯的主服务返回的监控数据是什么样的。
普罗米修斯下载地址:https://prometheus.io/download/
速腾聚创宣布推出 RS-LiDAR-Algorithms 感知算法 SDK,旨在方便自动驾驶项目开发者基于该套件进行二次开发,从而加速自动驾驶技术的开发。 今年 4 月,速腾聚创公司宣布启动“普罗米修
本次内容根据2017年11月4日 K8S Geek Gathering 沙龙深圳站腾讯云高级工程师王天夫的演讲内容整理而成。 本次分享的主要内容涉及腾讯云容器的顶层整体设计,包括产品功能,及提供的
官方下载 有的时候官方下载连接会失败,所以这里选择docker镜像来进行安装部署,非常的简单
运行监控需求,需要采集Nginx 每个URL请求的相关信息,涉及两个指标:一分钟内平均响应时间,调用次数,并且为每个指标提供3个标签:请求方法,请求状态,请求URL,并向普罗米修斯暴露这些指标相关数据
Prometheus Server 的数据抓取工作基于 Pull 模型,因而,它必须要事先知道各 target 的位置,然后才能从相应的 Exporter 或 Instrumentation 中抓取数据。
本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。很多细节知识,一篇文章是不够的,本文主要介绍了核心知识点。
今天开始我们了解一下从CNCF中毕业的第二位学生,Prometheus(普罗米修斯)同学,prometheus是一个开源系统监控和警报工具,最初是在SoundCloud建立的。自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了普罗米修斯,该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开放源码项目,并且独立于任何公司,为了强调该点并澄清项目的治理结构,Prometheus在2016年加入了云计算基金会,成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。Prometheus是用来收集数据的,同时本身也提供强大的查询能力,结合Grafana即可以监控并展示出想要的数据,此外除了自身存储的时序数据之外,prometheus还支持第三方的数据持久化操作,这些我们会在后面慢慢的讲解。
Prometheus(普罗米修斯) 是一种 新型监控告警工具,Kubernetes 的流行带动了 Prometheus 的应用。
本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。在企业级的微服务环境中,跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上,日志扮演着很重要的角色,排查异常需要日志,性能优化需要日志,业务排查需要业务等等。
这是一个可以预见的未来——人类被其创造的事物所奴役:就如同人们酿造好酒,酒精奴役人类的精神;人类创造计算机,而网络奴役人类的时间一样。可这又是时间万物的基本法则,在无尽的循环里中,世界维持着危险的平衡
来源:cnblogs.com/dengbangpang/ p/12961593.html
本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。
前面几章蜻蜓点水的介绍了elasticsearch、apm相关的内容。本片主要介绍怎么使用ELK Stack帮助我们打造一个支撑起日产TB级的日志监控系统
Github地址:https://github.com/grafana/grafana 官网地址:https://grafana.com 官网文档地址:http://docs.grafana.org/ 下载地址:https://grafana.com/grafana/download
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