jokey,腾讯云容器产品工程师,热衷于云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持,根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践。 概述 Kubernetes Pod 水平自动扩缩(Horizontal Pod Autoscaler,以下简称 HPA)可以基于 CPU 利用率、内存利用率和其他自定义的度量指标自动扩缩 Pod 的副本数量,以使得工作负载服务的整体度量水平与用户所设定的目标值匹配。本文将介绍和使用腾讯云容器服务 TKE 的 HPA 功能实现 Pod 自动水平扩缩容。 使用场景 H
近些年信息化数字化的浪潮下,企业的IT资产和线上业务的规模迅速增长,而为了维护其稳定性和服务质量,所需耗费的成本、精力也在逐年攀升。
软件的开发不仅仅在于解决业务,它还需要程序尽可能的运行下去,这就涉及到了服务的稳定性。稳定性涉及很多因素,硬件软件都需要保证。为了能让这些条件更加充足,我们需要不断的收集数据,分析数据,监控数据,进而优化能优化的点。Prometheus 在这方面就为我们提供了很好的监控方案。
IT运维领域要保障服务正常运行,通常第一步是将运维的对象监控起来,这其中主要就是对运维对象的指标进行实时监控:通过设定的(算法)规则对指标进行实时检测,当某个指标值不符合设定的规则时,则判定为异常,然后发送相应的告警到告警平台。
前言 云监控 Dashboard 最基础的用法之一,是用户将自己关注的云产品配置相关的指标,展示在一个图表中。举个例子,如果你购买了腾讯云 5 台云服务器 CVM、3 个云数据库 MySQL,并且在这之上搭建了一个服务。你希望了解购买的这些 CVM、 MySQL 基础资源的健康状况,可以通过设置 CPU 利用率、磁盘利用率、出入带宽等等指标来判断服务的运营是否会受影响。如下图配置的内存利用率关联了 3 台云服务器: 除此之外,Dashboard 有一些使用 Tips 可以让配置图表,选择实例、查看告警
Kubernetes 已成为容器编排事实上的标准,为大规模管理容器化应用程序提供了强大的平台。Kubernetes 的一项基本功能是其弹性伸缩功能,它允许应用程序根据工作负载和性能指标进行扩展或缩减。在本文中,我们将探讨 Horizontal Pod Autoscaler (HPA),它是 Kubernetes 自动缩放的关键组件。我们将深入研究 HPA 的基础知识、它的工作原理以及如何使用自定义指标和资源限制来增强其性能。
kubectl scale 命令可以来实现 Pod 的扩缩容功能,但是这个毕竟是完全手动操作的,要应对线上的各种复杂情况,我们需要能够做到自动化去感知业务,来自动进行扩缩容。为此,Kubernetes 也为我们提供了这样的一个资源对象: Horizontal Pod Autoscaling(Pod 水平自动伸缩) ,简称 HPA ,HPA 通过监控分析一些控制器控制的所有 Pod 的负载变化情况来确定是否需要调整 Pod 的副本数量
弹性伸缩目标追踪伸缩规则是弹性伸缩服务与云监控深度结合的产物,定义了更加稳定,精准,快速的弹性伸缩策略,解决了当前伸缩组动态调整过程存在的一些难点和问题。
这里通过环境变量DATA_SOURCE_NAME方式定义监控目标。使用Docker Compose启动测试用的MySQL实例以及MySQLD Exporter:
翻译过来就是字符引导。也就是针对字符串,显式的给定一个字符编码和排序规则,不受系统参数的影响。
规范的性能测试实施流程能够加强测试工作流程控制,明确性能测试各阶段应完成的工作,指导测试人员正确、有序的开展性能测试工作,提高各角色在性能能测试中的工作效率。本次分享的性能测试实施流程是性能测试开展的”指导方针”,希望帮助您可以早日成为性能测试”达人”。
如果对MySQL的性能测试工具,比如sysbench做压力测试就可以看到我们关注的性能指标QPS,TPS,压测过程中的性能变化一目了然。 而在平时的工作中,如果也想看这个指标的值,使用sysbench就不合适了。所以我们得先了解下TPS,QPS是怎么计算的,没有sysbench这些工具,我们能不能算出来。 首先性能指标值我们是可以算出来的,我们通过show status能够得到一个实时变化的状态,里面的数值基本上都是累计值,我们可以通过设定频度来换算,由此得到一个近乎实时的状态数据。
本文介绍的监控解决方案由高性能时序数据库InfluxDB、时序分析监控工具Grafana及Agentless自动化工具Ansible构成:Ansible负责不间断抓取服务器硬件指标数据,并将数据存储在数据库InfluxDB中;时序分析监控工具Grafana负责从InfluxDB中读取并展示指标数据,设定阈值,配置预警。
谷歌开发的一个免费的网页分析工具,在地址栏中输入被分析的网站 url 地址,点击分析,
使用消息队列可以帮助我们实现系统解耦、流量管控等功能。但使用过程中可能会遇到各种各样的问题,比如系统资源使用率高、集群节点宕机等,进而影响我们生产业务正常开展。为了不让消息队列失控,增加监控是非常必要的。今天来聊一聊 Kafka 有哪些重要的监控指标。
弹性是云原生、Serverless 的基础。AutoMQ 从软件设计之初即考虑将弹性作为产品的核心特质。对于 Apache Kafka 而言,由于其存储架构诞生于 IDC 时代,针对物理硬件设计,存储层强依赖本地存储,已不能很好地适应现在云的时代了。当然,这并不意味着我们要放弃 Kafka。Kafka 凭借极其优异的生态已经塑造了其在流处理领域不可撼动的地位,Kafka API 俨然已经成为流处理协议的事实标准。正是因为看到了这一点,AutoMQ 积极拥抱 Kafka 生态,在完全兼容其计算层的基础上,对底层存储做了云原生的改造,充分兑现云的规模化成本、技术红利。
HPA是Horizontal Pod Autoscaler的缩写,它在Kubernetes中允许根据应用程序的负载动态调整Pod的副本数量,从而使得应用程序能够自动扩展或收缩,以适应变化的工作负载,进而提高资源利用率和应用程序的性能。
作者:Justin Ellingwood 翻译:云监控团队 前言 了解基础设施和系统的状态对于确保服务的可靠性和稳定性至关重要。有关部署的运行状况和性能的信息不仅可以帮助你的团队响应问题,还可以使他们更放心地进行变更。获得这些信息的最佳方式之一就是使用监控系统。监控系统可收集指标,可视化数据,并且在服务异常时向关注人发出告警。 在本篇指南中,我们将讨论什么是指标,监控和告警。我们要讨论它们的重要性,它们提供的机会,以及你可能希望监控的数据类型。过程中,我们会介绍一些关键术语,并以简短的词汇表总结和该领域相
MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle旗下的产品。 MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一。数据库的稳定运行是保证业务可用性的关键因素之一。这一小节当中将介绍如何使用Prometheus提供的MySQLD Exporter实现对MySQL数据库性能以及资源利用率的监控和度量。
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在绩效的数据分析中,我们会从员工和KPI绩效的维度来做绩效的分析,在分析维度上,以员工和KPI的评估维度为标准,进行数据的建模分析,在完成绩效的数据分基础上,首先我们需要建立一张标准化的绩效数据分析表,按照岗位信息和绩效考核的时间来进行绩效数据的录入。
我们在上篇文章讲到了如何根据岗位的工作职责进行KPI关键值的选择,那今天我们就来聊聊,如何进行量化的KPI指标的设计。
上节讲到如何利用Python获取Oracle已使用过的索引名称,这节讲如何将他们存入MySQL数据库中
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
本次演示环境,我是在虚拟机上安装 Linux 系统来执行操作,以下是安装的软件及版本:
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
最近的项目,Kubernetes的人员要做系统维护的时候,需要修改我容器化应用的PDB,一直问我是否可以改动。
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,
关于指标体系构建的方法论非常多,基于实际业务场景加上方法指导都可以照猫画虎地构建出自己的指标体系。但光有了所谓的指标体系不是终极目标,想要更加高效的数据驱动决策、数据赋能业务运营,指标好坏的评价标准是必不可少的要素。
为了帮助管理运营和业务指标,Elastic Observability 在 8.12 版本中引入了 SLO(服务级别目标)功能。本博客将回顾这一功能,并介绍如何使用 Elastic 的 AI 助手来实现 SLO。
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
导语 | 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。 一、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,从指标到洞察力,通过指标去洞察你的系统,为我们的系统提供指标收集和监
实际生产系统, 会遇到某个服务需要扩容的场景,也可能会遇到由于资源紧张或者工作负载降低而需要减少服务实例数量的场景。
一套监控系统检测和告警是密不可分的,检测用来发现异常,告警用来将问题信息发送给相应的人。vivo监控系统1.0时代各个监控系统分别维护一套计算、存储、检测、告警收敛逻辑,这种架构下对底层数据融合非常不利,也就无法实现监控系统更广泛场景的应用,所以需要进行整体规划,重新对整个监控系统架构进行调整,在这样的背景下统一监控的目标被确立。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html
前言 全民 AI ,AIOps,机器学习,这些热词近年来不绝于耳。到底什么是智能?百度百科中对 “人工智能” 的定义中有一句来自美国麻省理工学院的温斯顿教授的看法 “人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” 暂且用这一句来概括今天要跟大家介绍的云监控新功能 -- 动态阈值:在不需要用户设定阈值的情况下,为您智能地检测指标异常并发送告警。文章将会带大家认识动态阈值,以及它为用户带来的价值以及实际应用。 静态阈值 vs 动态阈值 腾讯云监控提供指标存储,监控告警,展示的一体式解决方案。目
从马楠的上一篇文章中,我们已经了解到Prometheus的一大优势,是可以在应用内定义自己的指标做监控。我们在 SpringBoot 做微服务的生产环境中,使用自定义指标监控诸多物联网传感器,时序数据结构简单清晰,监控与统计反应迅捷,效果良好。
随着科技的发展,时序数据在我们的认知中占据越来越多的位置,小到电子元件在每个时刻的状态,大到世界每天的新冠治愈人数,一切可观测,可度量,可统计的数据只要带上了时间这个重要的因素就会成为时序数据。在运维领域,时序数据的范围则缩小到软件系统及其关联事物上面。随着数字化,物联网,人工智能等新技术的蓬勃发展,时序数据在运维领域也产生了爆发的增长,那么,究竟什么是时序数据,时序数据在智能运维(AIOps)领域又能为人们带来哪些价值呢?本文将会围绕这两点进行阐述,并拓展介绍一些具体应用时序数据的算法。
RESTful风格的接口,返回JSON格式的响应数据,并支持身份认证、JWT令牌、丰富的HTTP响应代码等。 influxDB API接口及接口的定义描述如下图所示:
我们之前了解了复制、扩展性,接下来就让我们来了解可用性。归根到底,高可用性就意味着 "更少的宕机时间"。
当你的应用部署到 Kubenetes 后,你很难看到容器内部发生了什么,一旦容器死掉,里面的数据可能就永远无法恢复,甚至无法查看日志以定位问题所在,何况一个应用可能存在很多个实例,用户的一个请求不指定被哪个容器处理了,这使得在 Kubernetes 中对应用进行故障排除较为复杂。在应用之外,由于 Kubernetes 作为基础设施,掌管这整个集群的生死,Kubernetes 的任何故障,必定影响到应用服务的运行,因此监控 Kubernetes 运行状况也至关重要。
最近公司决定对所有技术人员实行KPI考核,曾经一度非常反感KPI的我也被要求制定产品团队的KPI指标。为什么要实行KPI考核,因为在项目团队和产品团队的管理中出现了问题:
Prometheus 支持四种指标:Counter、Gauge、Histogram、Summary。rust-prometheus 库目前还只实现了前三种。TiKV 大部分指标都是 Counter 和 Histogram,少部分是 Gauge。
微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。
Prometheus采集数据是用的pull也就是拉模型,通过HTTP协议去采集指标,只要应用系统能够提供HTTP接口就可以接入监控系统,相比于私有协议或二进制协议来说开发、简单。
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。
绩效分析是数据分析中最重要,也是最容易见成效的部分。绩效是业务部门行动的指挥棒,是企业里领导们最关心的事。数据分析想引起领导重视、驱动业务发展,通过绩效分析来辅助领导决策是最快捷的方法了。
监控系统,是通过持续信息采集、收敛、分析来发现问题,并对解决问题提供数据依赖的一种科学技术。通过监控技术可以实现对故障进行 “事前预警,事后追踪”。
01 为什么在腾讯云监控公众号推送了几次后才有这次“新手入门”的文章,故事要从小助手微信号说起... 前一阵云监控开通了小助手微信号(ID:云监控小M)(文末有小助手微信),小助手定位是建立和用户的快捷沟通渠道,同时将一些产品讯息,技术干货第一时间分享给用户。陆续有用户申请添加好友,并且私信小助手: “请问可以帮我监控QQ聊天记录吗?“ ”可以监控交易流水吗...“ 在诧异于这些用户对云监控的误解之大下,也想要好好跟大家科普云监控。 02 “腾讯云云监控是一项可对云产品资源进行实时监控和告警的服务
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