OWL 是TalkingData公司推出的一款开源分布式监控系统 . 目前使用OWL监控了二十几台服务器,便捷很多 Go语言开发,部署维护简单
默认情况下,AppOptics注册表会定期将指标推送到 api.appoptics.com/v1/measurements。要将指标导出到SaaS AppOptics,必须提供您
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据。时序数据的兴起还是榜上了物联网的大风。物联网(Internet of Things,简称IOT)是指通过各种信息传感器实时采集任何需要管理设备的信息,并进行管理。物联网的基础数据具有数据量大、结构单一、时间属性强、查询简单等特点,传统的关系型数据库在面对物联网数据时,显得应对发力,基本上属于功能过剩但性能不足。 目前最新的DB-Engine上时序数据库排名如下:
一、IoTDB的研发背景 (一)IoTDB的发展历程 IoTDB是由清华大学大数据软件团队于2016年开始开发的一个物联网数据库项目,旨在满足大规模物联网和工业物联网应用的数据、存储和分析需求。2018年11月,IoTDB进入了Apache孵化器,开始了它的开源之旅。在孵化期间,IoTDB吸引了来自全球的贡献者和用户,并与其他Apache项目如Spark和Hadoop进行了无缝集成。2020年9月,IoTDB正式成为Apache顶级项目,并获2020年北京市科技进步一等奖。2021年10月,IoTDB受邀参
物联网系统中,需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎;不需要实时处理的数据,用于离线分析或数据挖掘,需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多,要根据实际场景来选择。
近年,Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈,在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司(携程,拍拍贷等)开展微服务架构实践,根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研,我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。,比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品,尚未得到大规模企业级生产应用,很多企业级特性缺失(具体见我后文描述)。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件,比如Metrics监控,健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上,结合自身的实战落地经验,也结合国内外一线互联网公司(例如Netflix,点评,携程,Zalando等)的开源实践,综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师(或者是初创公司)有一个好的指导,能够少走弯路,快速落地微服务架构。
近年,Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈,在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司(携程,拍拍贷等)开展微服务架构实践,根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研,我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品,尚未得到大规模企业级生产应用,很多企业级特性缺失(具体见我后文描述)。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件,比如Metrics监控,健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上,结合自身的实战落地经验,也结合国内外一线互联网公司(例如Netflix,点评,携程,Zalando等)的开源实践,综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师(或者是初创公司)有一个好的指导,能够少走弯路,快速落地微服务架构。
Grafana是一个跨平台的开源的分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知。
Grafana是一款开源的数据可视化产品,支持prometheus等多种数据源,界面效果炫丽,操作方便灵活,支持大屏展示模式。可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知。
Grafana介绍 Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知。它主要有以下六大特点:
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知。它主要有以下六大特点:
安装配置Grafana Grafana介绍 Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知,主要特点如下。 展示方式:快速灵活的客户端图表,面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志,官方库中具有丰富的仪表盘插件,比如热图、折线图、图表等多种展示方式; 数据源:Graphite,InfluxDB,OpenTSDB,Prometheus,Elasticsearch,CloudWatch和KairosDB等; 通知提醒:以可视方式定义最重要指标的警报规
近年,Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈,在国内开发者社区非常火爆。
前言 项目所需工具: 链接:https://pan.baidu.com/s/1sIa8nninf2Fz6YqE3vUpqQ?pwd=5wr3 提取码:5wr3 –来自百度网盘超级会员V4的分享
Jolokia有许多设置,您可以通过设置servlet参数来进行传统配置。使用Spring Boot,您可以使用 application.properties 文件。为此,请
本文主要介绍如何使用prometheus + grafana+node_exporter 监控 Linux,在介绍如何监控之前,先简要介绍一下grafana和grafana的安装
IoTDB 是一款时序数据库,相关竞品有 Kairosdb,InfluxDB,TimescaleDB等,主要使用场景是在物联网相关行业,如:车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等,具体应用案例及公司详情可以查看:IoTDB在实际公司中的使用信息收集
先自我介绍一下,乔嘉林,网名铁头乔,2016年西安交大计算机系本科毕业之后,来到清华大学软件学院直博,师从王建民教授,大师兄黄向东,今年顺利毕业。回首往事,没有虚度年华,也不算碌碌无为,主要在做一款时序数据库:Apache IoTDB。
修改配置文件的scrape_configs,上面的Job是prometheus自身的,下面的Job是我们新增的,用来监控我们的服务器的(192.168.1.3)。
刘斌,OneAPM后端研发工程师,拥有10多年编程经验,参与过大型金融、通信以及Android手机操作系的开发,熟悉Linux及后台开发技术。曾参与翻译过《第一本Docker书》、《GitHub入门与实践》、《Web应用安全权威指南》、《WEB+DB PRESS》、《Software Design》等书籍,也是Docker入门与实践课程主讲人。本文所阐述的「时间序列数据库」,系笔者所负责产品 Cloud Insight 对性能指标进行聚合、分组、过滤过程中的梳理和总结。 在前面的《时序列数据库武斗大会之
监控的重要性就不必多说了吧,不要再花功夫开会讨论它的必要性了,当你线上遇到问题,就不会再怀疑监控是浪费开发成本的建设。监控让人告别了靠“猜”来维持的救火现状,它能够留下证据,来支撑我们后续的分析。
机器学习直接从数据中“学习”信息,利用云平台的分布式计算资源可以大大加速建模的速度,例如对CNC刀具故障的预测避免断刀故障的发生,对模具生产中质量波动的影响因素分析修正关键工序等。工业数据在云端的有效呈现是通过云平台的数据可视化组件完成的。目前大多数的云平台(例如AWS、阿里云等)都提供了基于Grafana的可视化组件。
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2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库;到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧城市等产业领域的核心产品,同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务,业界的频频发声,正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频~采用 Spring Boot+Vue3 技术栈,里边会涉及到各种好玩的技术,小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 应用监控是我们在生产环境下一个非常重要的东西,运维人员不可能 24 小时盯着应用,应用挂了及时解决,这不现实。我们需要能够实时掌握应用的运行数据,以便提早发现问题,同时在应用挂掉的时候还能够自动报警,这样才能解放开发人员。 Spring Boot 中也提供了生产级的应用监控
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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。
Telegraf 是实现 数据采集 的工具。Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。
prometheus是时序数据库,相比传统数据库更适合存储监控类数据;是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统;同时也是云原生时代监控的事实标准。
全球最大的开源软件基金会 Apache 软件基金会于北京时间 2020 年 9 月 23 日宣布 Apache IoTDB 毕业成为 Apache 顶级项目!
原创文字,IoTDB 社区可进行使用与传播基于IoTDB 平台的学习和研究_应用_芯动大师_InfoQ写作社区
prometheus是由SoundCloud开源的CNCF旗下的监控系统,是Google BorgMon监控系统的开源版本,提供了完善的监控和告警功能.
BigQuant – 你的人工智能量化平台 – 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略,基于python,提供策略自动生成器
Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化,它在其他领域也被广泛的使用包括工业传感器、家庭自动化、天气和过程控制等。
公有云,私有云(OpenStack/cloudstack + KVM/XEN,oVirt), 混合云 服务监控 配置管理
数据如同空气一样普遍,我们在手机的每一次点击都会产生数据,都可能被记录,被使用。数据存放在数据库中,数据库其实就是“数据的集合”。
Boussole 作为多维分析平台,与大多数实时分析系统有类似的数据流向。从数据源拉取数据并经过前置清洗,通过用户在平台中定义的指标和维度以及汇聚方式实时聚合后,将产生的结果数据落入持久化存储,用户通过平台前端配置的相关视图及 Dashboard 实时观测这些最新汇聚出的数据结果。
8.2 Node Exporter for Prometheus Dashboard 19
随着物联网的普及和工业技术的不断发展,高效管理海量时间序列的需求越来越广泛,数据量越来越庞大。时间序列主要分为两种,即单元时间序列和多元时间序列。单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列,单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。多元时间序列是指一个具有多个时间相关变量的序列,多元时间序列包含多个一元时间序列作为分量,各个一元时间序列的采样时间点相同,所以数据可以用矩阵形式表示,每行为一个时间点,每列为一个一元时间序列。
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。
类别 名称 (可重点关注加粗部分) 官网 备注 查询引擎 Phoenix https://phoenix.apache.org/ Salesforce公司出品,Apache HBase之上的一个SQL中间层,完全使用Java编写 Presto http://prestodb.io/ Facebook开源的分布式SQL查询引擎,适用
OS: Centos7 (防火墙已经关闭) IP: 192.168.31.34 APP: Spring Boot 2.1.3搭建的演示环境
下文整理自清华大学大数据能力提升项目能力提升模块课程“Innovation & Entrepreneurship for Digital Economy”(数字经济创新创业课程)的精彩内容。 主讲嘉宾: Kris Singh: CEO at SRII, Palo Alto, California Visiting Professor of Tsinghua University Yingbo Liu, Associate Research Fellow of School of Software, Tsin
所以说监控是运维这个职业的根本。尤其是在现在DevOps这么火的时候,用监控数据给自己撑腰,这显得更加必要。
物联网数据采集涉及到大量设备接入、海量的数据传输,EMQ X 物联网消息中间件 与 ClickHouse 联机分析 (OLAP) 数据库的组合技术栈完全能够胜任物联网数据采集传输与存储、分析处理业务。
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