数据库中间件监控实战,MySQL中哪些指标比较关键以及如何采集这些指标了。帮助提早发现问题,提升数据库可用性。
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身:Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉,Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
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最近公司正在往云原生进行转型,想拥有一套适合当前项目的监控系统,基于这个出发点,我们团队考虑使用 Prometheus 和 Grafana 组件。本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。
爱可生上海研发中心成员,研发工程师,主要负责 DMP 平台监控告警功能的相关工作。
SkyWalking是一个分布式系统的应用程序性能监视(APM)工具,专为微服务、云原生架构和基于容器(K8s)架构而设计。当前版本具备了全路径跟踪、指标采集、日志记录等功能,并对多种编程语言及平台(Java/C/C++/Go/Rust/Node/PHP等)提了采集代理(agent),并对service mesh(stio + Envoy )提供支持。
路径:菜单 -> 数据库监控 -> Mysql数据库 -> 新增Mysql数据库监控
当今时代处在信息大爆发的时代,信息借助互联网的潮流在全球自由的流动,产生了各式各样的平台系统和软件系统,越来越多的业务也会导致系统的复杂性。
Categraf 是夜莺监控的默认数据采集 Agent,主打开箱即用和all-in-one,同时支持对metrics、log、trace 的收集,由夜莺监控核心开发团队开发。
最近学习使用go语言写了一个zabbix监控mysql数据库的小工具,有如下特点: 1.使用Zabbix Agent Trapper方式(主动发送采集数据到zabbix server,类似active模式)监控mysql数据库 2.支持对密码加密,避免配置文件里出现明文密码 3.支持SHOW /!50001 GLOBAL / STATUS和SHOW /!50001 GLOBAL / VARIABLES所有指标监控!!! 4.支持mysql主从监控 5.支持自定义采集周期
大家好,我是蓝胖子,关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了,算是已经有了一个系列,之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze,接下来这段时间我将在之前内容的基础上,结合自己在公司生产上构建监控系统的经验,详细的展示如何对线上服务进行监控,内容涉及到的指标设计,软件配置,监控方案等等你都可以拿来直接复刻到你的项目里,这是一套非常适合中小企业的监控体系。
roc,腾讯高级工程师,Kubernetes Contributor,热爱开源,专注云原生领域。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,为客户业务保驾护航。 概述 MySQL 是常用的关系型数据库,MariaDB 作为 MySQL 的分支版本,兼容 MySQL 协议,也越来越流行。在 Kubernetes 环境中如何使用 Prometheus 来对它们进行监控呢?通常是借助开源的 mysqld-exporter 来实现,本文将围绕这个主题展开详细介绍下。
roc,腾讯高级工程师,Kubernetes Contributor,热爱开源,专注云原生领域。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,为客户业务保驾护航。
闫晓宇,同程艺龙数据库技术专家,具有多年互联网行业DB运维经验,在游戏、O2O及电商行业从事过DBA运维工作。2016年加入同程艺龙,目前在团队负责数据库架构设计及优化、运维自动化、MySQL监控体系建设、DB私有云平台设计及开发工作。
Prometheus 是一套开源的监控系统。设计思路来自于Google的borgmon 监控系统(由工作在 SoundCloud的Google 前员工在2012年创建)。
早期,一直在用zabbix,不过随着业务的快速发展,以及互联网公司特有的一些需求,现有的开源的监控系统在性能、扩展性、和用户的使用效率方面,已经无法支撑了。
在高并发分布式环境下,对于访问量大的业务、接口等,需要及时的监控网站的健康程度,防止网站出现访问缓慢,甚至在特殊情况出现应用服务器雪崩等场景,在高并发场景下网站无法正常访问的情况,这些就会涉及到分布式监控系统,对于核心指标提前监控,防患于未然。
可观测性 Observability 是近几年来随着应用微服务和容器化推进而引领出来的一个概念。其提出的最核心的三个方向 Monitoring 、Logging 和 Tracing 目前也已广泛的被各从业人员和SaaS 服务商接受,并应用在项目当中。当下具备一个可观测性分析的平台以及作为云原生时代微服务系统基础组件,不管是从 CNCF 社区还是公有云平台开放性与性能是决定平台价值的核心要素。在复杂的微服务场景下和多维度的监控数据,对 KubeGems 的可观测性设计实现带了诸多挑战。本次分享也从一个使用者的角度快速介绍当前 KubeGems 可观测性的功能。
在这之前,我们相继卷完了:关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka、分布式协调中间件 Zookeeper、消息中间件 RabbitMQ 这些系列的知识体系。今天开始,我们将踏上另一个系列的学习之路:企业级监控平台。
数据资产治理(详情见:数据资产,赞之治理)的前提要有数据。它要求数据类型全、量大,并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要,它是数据资产治理的核心底座。
监控是基础设施,监控的重要性可想而知,但在平常工作中,很多监控做的大而全,指标繁杂,告警颇多,其实抓住重要的黄金指标,保持简单的架构就是最好的,今天来研究一番prometheus。
“光大银行为了解决传统监控管理的痛点,从监控平台的建设和全站监控能力,大屏可视化展现和智能监控分析这四点出发,打造了新一代的一体化的统一监控管理平台。”
前几天关于三大模型的文章发布后,有同学在技术交流群问了我一个问题:“QPS和TPS有什么区别,该如何在实际工作中理解这些指标的含义”?
高可靠、高性能、具备全方位可观测性的采集引擎,与面向应用的易管控、易观测、易治理的管理平台,大幅降低日志数据采集接入成本,大幅提升日志数据采集接入效率。
MySQL在业界流行多年,很好地支撑了携程的业务发展。但随着技术多元化及业务的不断发展,MySQL也遇到了新的挑战,主要体现在:业务数据模型呈现多元化,OLTP和OLAP出现融合的趋势;在MySQL数据库上慢查询治理成本高;使用传统的分库分表方案对开发不友好,核心数据库改造成分库分表方案,时间一般以年为单位。
这篇文章,我将对监控体系的基础知识、原理和架构做一次系统性整理,同时还会对几款最常用的开源监控产品做下介绍,以便大家选型时参考。内容包括3部分:
一、日志采集系统 记录用户行为(搜索、悬停、点击事件、按钮、输入,请求异常采集等) PC端、App端(Ios,安卓),前端收集埋点数据
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。
本文介绍Prometheus的Exporter组件的作用,原理,已经使用该组件对主机,MySQL,Redis等实施监控的实践。
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。
我们用 docker-compose 部署一套单机版 prometheus 集群,docker-compose up -d 启动后可以直接看到监控效果。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据,能方便掌握资源的使用状况,轻松定位故障。 腾讯云容器服务提供集群、节点、工作负载、Pod、Container 5个层面的监控数据收集和展示功能。 收集监控数据有助于您建立容器集群性能的正常标准。通过在不同时间、不同负载条件下测量容集群的性能并收集历史监控数据,您可以较为清楚的了解容器集群和服务运行时的正常性能,并能快速根据当前监控数据判断服务运行时是否处于异常状态,及时找出解决问题的方法。例如,您可以监控服务的 CPU 利用率、内存使用率和磁盘 I/O
在上一节我们其实是建立起了对监控的概念,对监控什么,如何监控有了大致的印象。这一节我们就要正式开始动手实践了,这一节我会介绍下项目代码的结构以及着重介绍下其中docker-compose的配置文件。
前面我们一起配置了如何在 kube-prometheus 下面新增一个监控项 Kubernetes 集群监控 ETCD 组件。如果我们在 Kubernetes 集群中有了很多的 Service 和 Pod,那么我们都得一个一个的去建立一个对应的 ServiceMonitor 对象来进行监控吗?这样岂不是又变得很繁琐起来了?
Zabbix 由 Alexei Vladishev 创建,目前由其成立的公司—— Zabbix SIA 积极的持续开发更新维护, 并为用户提供技术支持服务
APM系统即Application Performance Management应用性能管理,目的是对企业的关键业务系统进行实时性能监控和故障管理,主要有以下三个维度:日志聚合Logs、业务指标Metrics、链路跟踪Traces。
夜莺是一个服务端组件,类似 Grafana,可以对接不同的TSDB时序数据库作为数据源,支持的TSDB时序数据库如Prometheus、VictoriaMetrics、Thanos等等,只要数据进到这些库里了,夜莺就可以对数据源的数据进行分析、告警、可视化,以及后续的事件处理、告警自愈。
prometheus+grafana 对于现在这个时间点来说,相信很多同行都应该已经开始玩起来了,当仍然可能有一部分人可能还不知道prometheus+grafana 的存在,也可能还有一部分人虽然知道它的存在,但却懒于动手,如果是这样,那后面的内容你可得打起精神来了,因为可能你会被grafana炫酷的视觉效果惊艳到。
作者:张加浪,腾讯云云监控高级工程师 前言 某电商客户的网站加速 30% ,调用成功率上升3%,实现了分钟级定位故障...... 某银行实现端到端的全链路覆盖和性能量化,解决了多处性能短板...... 在云原生时代,且业务架构复杂、用户量庞大的场景下,他们怎么都能轻而易举地实现了? 方案背景 自研业务上云、业务服务云化,底层 IAAS、PAAS 等资源托管依赖,业务聚焦于业务逻辑实现。使用微服务框架开发服务进行敏捷开发,服务模块化运作。资源依赖托管、业务微服务化这些使得服务研发、运营变得更符合云化,
本文分享了腾讯云某业务基于 DeepFlow 的可观测性实践。面对复杂的业务服务(800+)和多样的编程语言,腾讯云某业务团队选择了 DeepFlow 作为跨语言、无侵入的可观测技术。与其他技术(如 Hubble 和 Pixie)相比,DeepFlow 在数据指标、协议支持和扩展能力等方面表现优异,成为最佳选择。引入 DeepFlow 后,腾讯云通过与现有系统的集成,实现了统一的服务性能监控和高效的故障排查能力,显著提升了运维效率,甚至能主动发现业务隐藏的 Bug,防范于未然。
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。现在最常见的Docker、Mesos、Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控。
先帝创业未半而中道崩殂,今监控天下三分。如下图所示,监控的天下被划分为基于 Tracing(调用链)监控、基于Metrics(指标)监控、基于Logging(日志) 的监控。
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.
Prometheus 监控服务(TMP) 1. TMP 和自建有什么区别吗 TMP 完全兼容开源生态,并与腾讯云监控数据打通,帮助用户快速搭建监控体系(自定义监控,组件监控,基础监控等),支持 Grafana 并预设了常用的监控 Dashboard,支持丰富的 Exporter 并预设了常见的告警模板;很好解决了开源社区 Prometheus 高可用搭建困难, Prometheus 性能可扩展性差,运维消耗人力等痛点。 2. TMP 的监控数据是怎么采集的? 通过 Prometheus agent 拉取
我们知道zabbix在监控界占有不可撼动的地位,功能强大。但是对容器监控显得力不从心。为解决监控容器的问题,引入了prometheus技术。
本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库,并将获取的数据写入本地文件,然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级,指标更完善,性能更好
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦~ 图片案例名称案例简介使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统介绍从 mysql 数据库采集数据到流计算服务 Oceanus 进行分析,最后输出到 ElasticSearch 服务的实践。可作为日志搜索场景解决方案使用。使用 MySQL 关联 HBase 维表数据到 ClickHouse介绍结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus、HBase 以及云数据仓库 ClickHouse 来构建实时数仓,并通过流计算 Oceanus 读取 MyS
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