因为在微服务的架构下,我们对服务进行了拆分,所以用户的每次请求不再是由某一个服务独立完成了,而是变成了多个服务一起配合完成。这种情况下,一旦请求出现异常,我们必须得知道是在哪个服务环节出了故障,就需要对每一个服务,以及各个指标都进行全面的监控。
在微服务架构的系列文章中,前面已经通过文章分别介绍过了微服务的「服务注册 」、「服务网关 」、「配置中心 」,今天这篇文章我们继续来聊一聊另外一个重要模块:「 监控系统 」。
如果没有过滤那么只是一股脑把分片的数据集中到了一起,没意义。很多时候是因为数据量太大了,分散在多个采集器的数据是不能被一个联邦消化的。
Prometheus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,社区也十分活跃,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 是一个开源监控工具,实现了高维数据模型。Prometheus 有多种数据可视化模式,其中一种是集成 Grafana。Prometheus 以高效的自定义格式将时间序列数据存储在内存和本地磁盘上。
在上一讲mac 上学习k8s系列(29)prometheus part I搭建完k8s prometheus的基础环境后,我们开始完成一段完整的应用监控。使用
prometheus是监控的新秀,使用的时间序列来进行存储,最亮眼的地方在于多维数据的监控,在监控数据的时候,可以按照时间,多个维度来划分数据,从而灵活多变。
Grafana 是 Grafana Labs 的第一款也是最重要的产品。它的定位是可视化, 用于监控展示 和 可观察性. 是当前最为完善、流行的云原生、公有云和企业监控可视化平台。
Grafana:一个监控仪表系统,可以根据提供的监控数据,生产可视化仪表盘,同时也具有告警通知功能。这里的监控数据来源,目前主要以Prometheus为主(也支持其它数据源),每次展现仪表盘时,都会向Prometheus服务发送一个查询请求,从而拿到监控数据并构建可视化仪表盘。
Grafana是一款开源的数据可视化和分析工具,不管你的指标信息存储在哪里,你都可以用它来可视化这些数据。同时它还具有告警功能,当指标超出指定范围时会提醒你。
通过一个完整例子,在基于 Echo 框架的微服务中添加 Prometheus 监控中间件。
通过一个完整例子,在基于 Gin 框架的微服务中添加 Prometheus 监控中间件。
前面几篇文章,我们单刀直入地讲解了 Prometheus 能做什么。接着用一个例子来让大家知道如何使用 Prometheus,以及如何进行告警配置。最后,还用了一篇文章来讲解如何进行图表配置。但是 Prometheus 里面也有一些关键性的概念,理解这些概念有利于我们后续更深入的学习。
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。
谢莹莹 腾讯云监控产品经理,硕士毕业于哈尔滨工业大学。目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务和 Grafana 可视化服务的产品工作,对 to B 商业化产品领域有着丰富的经验。 前言 如今,以 Kubernetes 为代表的云原生技术正在吞噬世界。随着 Kubernetes 成为容器编排领域的事实标准,Prometheus 也击败了度量领域以 Zabbix 为代表的众多前辈,成为云原生时代容器监控的事实标准。 众所周知,Prometheus 是容器场景的最佳监控工具,但自建 Prometheu
谈到日志收集,估计大家第一个想到的就是ELK这个比较成熟的方案,如果是特别针对云原生上的,那么将采集器稍微变一下为
谈到日志收集,估计大家第一个想到的就是ELK这个比较成熟的方案,如果是特别针对云原生上的,那么将采集器稍微变一下为 Fluentd 组成 EFK 即可。以上两种方案其实没有本质上的区别,采集器换了换而已。最终存储、查询等等采用的还是 elasticsearch 这一套。
Janakiram MSV是Janakiram & Associates的首席分析师,也是国际信息技术学院的兼职教师。他也是Google Qualified Developer、亚马逊认证解决方案架构师、亚马逊认证开发者、亚马逊认证SysOps管理员和微软认证Azure专业人员。
通过一个完整例子,在基于 GoFrame 框架的微服务中添加 Prometheus 监控中间件。
通过一个完整例子,在基于 gorilla/mux 框架的微服务中添加 Prometheus 监控中间件。
对很多人来说,未知、不确定、不在掌控的东西,会有潜意识的逃避。当我第一次接触 Prometheus 的时候也有类似的感觉。对初学者来说, Prometheus 包含的概念太多了,门槛也太高了。
通过前面两篇的铺垫,我们对 父子进程的生命周期管理 与 select代码的核心机制 有了基本的了解。
Node应用指标监控看板显示了运行中的Node.js应用程序的性能数据。这是一个简单的模块,在Node.js入口文件的顶部应用并初始化。你可以通过在终端中运行以下命令从npm安装。
最近手头的项目开始从 PHP,Lua 迁移到 Golang,心想正好趁此机会夯实监控,提到 Golang 的监控,不得不说 prometheus 已经是标配,在 Golang 里集成起来非常简单:
作者黄雷,腾讯云工程师,曾负责构建腾讯云云监控新一代多维业务监控系统,擅长大规模分布式监控系统设计,对golang后台项目架构设计有较深理解,后加入TKE团队,致力于研究Kubernetes相关运维技术,拥有多年Kubernetes集群联邦运维管理经验,目前在团队主要负责大规模集群联邦可观测性提升,主导研发了腾讯云万级Kubernetes集群监控告警系统,智能巡检与风险探测系统。 引言 TKE团队负责公有云,私有云场景下近万个集群,数百万核节点的运维管理工作。为了监控规模如此庞大的集群联邦,TKE团队在原
通过上期的分享,我们对 Metrics 类库有了较深入的认识,并对指标监控的几个度量类型了如指掌。
更多关于企业级监控平台系列的学习文章,请参阅:构建企业级监控平台,本系列持续更新中。
Grafana 是一款强大的可视化工具,不止是用于 Prometheus 做数据源,还可以集成数据库、日志等作为数据源整体使用。
数据如何采集?是服务端主动到监控节点拉取信息?还是客户端主动上报相关的信息,从而划分为两种类型,一种是有专门的客户端,一种是使用主机自带的协议,例如snmp协议。在进行网络设备的监控的时候,好像只能用snmp协议了,因为。。。不能安装客户端,容器中可以使用cadvisor或者使用prometheus的各种exporters。专用的客户端。
思考题 为什么要先有全局监控,再有定向监控:因为首先要从大方向上,找到瓶颈在哪里;再进入细节去分析,才比较有效率 为什么不建议一开始就上代码级的监控工具呢:一上来就上代码级别的监控,一方面配置这些监控太耗时间,另一方面可能得到的数据,也用不上 另外,我们公司用的是DataDog,可以给每个机器单独的top/ps命令的记录,我们公司从框架级别支持收集一些基本的数据(比如,一个GRPC耗时多久),把AWS的相关数据也都集中在这里,还可以设置起来对应的报警;感觉颇为好用
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。
经济高速发展的今天,我们处于信息大爆炸的时代。随着经济发展,信息借助互联网的力量在全球自由地流动,于是就催生了各种各样的服务平台和软件系统。
Grafana Labs收购Asserts.ai,以便通过更简单、更自动化的方式帮助用户分析指标数据。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。它涉及监控的许多方面,例如度量标准的生成和收集,在仪表板上绘制结果数据以及针对异常情况发出警报。为实现这一目标,它提供了各种组件,这些组件分别运行但组合使用。
我们有充分的理由证明Prometheus是一个日益流行的开源工具。开源工具可以为应用程序和服务器提供监视和警报。 Prometheus的强大优势在于监视服务器端指标,并将其存储为时间序列数据。尽管Prometheus并不适合于应用程序性能管理,主动控制或用户体验监视(尽管GitHub扩展确实使Prometheus可以使用用户浏览器指标),但Prometheus作为监视系统的能力是很强的,并且能够通过联盟实现高可扩展性服务器的数量使Prometheus成为各种使用案例的强大选择。
使用 TiDB Ansible 部署 TiDB 集群,会同时部署一套 Grafana + Prometheus 的监控平台,这套监控用来收集和展示 TiDB 集群各个组件和机器的 metric 信息,这些 metric 信息非常丰富,可以帮助使用者分析 TiDB 集群的状态以及 Trouble shooting。随着使用经验的增多,我们积累了一些监控使用上的技巧,在这里分享给大家。
我们运行 Linux 服务器的主要目的是通过运行程序提供服务,比如 MySQL、web server等。因此管理 Linux 服务器主要工作就是配置并管理上面运行的各种服务程序。在 Linux 系统中服务程序的管理主要由 init 系统负责。如同笔者在《初识 systemd》一文中的介绍,Linux 的 init 系统已经从最初的 sysvinit 进化到了如今的 systemd。本文主要介绍在 systemd 环境中如何编写运行服务的配置文件。
本文只是一种实际部署方案的例子,涉及到的技术有(除Docker/Docker Swarm外):
总结:两种启动方式都加了--web.enable-lifecycle 称为远程热加载配置文件,在修改了prometheus.yml后可以直接远程刷新配置。刷新命令为:curl -XPOST http://localhost:9090/-/reload 根据自己的服务启动端口以及ip进行相应修改。
很多次去面试,有经验的面试官都会问一个问题,你是怎么去定位日常遇到的问题?平常跟同行分享自己遇到的问题,事后他会问我,这种看起来毫无头绪的问题,你是怎么去定位解决的?
在之前的博客里,笔者详细阐述了Prometheus数据的插入过程。但我们最常见的打交道的是数据的查询。Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求。在这篇文章里面,笔者就以一个简单的Promql为例,讲述下Prometheus查询的过程。
大家好,我是蓝胖子,书接上文,我在prometheus描点原理那一篇文章里,留了一个思考题:
在任何应用程序中,缺乏可观察性就像骑自行车时蒙上眼睛一样。唯一不可避免的结果就是崩溃,而崩溃总是伴随着代价。当我们获得可观察性时,这个代价往往是我们唯一关注的,但这不是唯一的代价。可观察性的另一个成本通常一开始不会被解决,直到它变得比崩溃的成本更令人痛苦,这是指维护成本和适应性成本。
在现代的分布式系统中,日志数据是非常重要的。为了监控和分析日志数据,Elasticsearch 已经成为了一个非常流行的选择。Elasticsearch 不仅可以存储大量的日志数据,还可以实时地搜索和分析数据。但是,当您的系统发生异常情况时,如何及时获得通知呢?这就需要一个实时的告警框架了。本文将介绍基于 Elasticsearch 的实时告警框架,并推荐一个强大的工具:Frostmourne。
TiDB 使用 Prometheus 和 Grafana 提供了非常详细的监控指标。在遇到各种性能或稳定性问题时,这些监控一般是问题的关键线索。但详尽的细节监控指标使用门槛较高,刚入门的 TiDB DBA 可能难以上手,例如:
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。
笔者在前文中概要的介绍了 systemd 的基本概念和主要特点。由于 systemd 相关的绝大多数任务都是通过 systemctl 命令管理的,所以本文将集中的介绍 systemctl 命令的用法。注意,本文以 ubuntu 16.04 进行介绍,文中所有的 demo 都在 ubuntu 16.04 中完成。
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