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
运维监控工具千千万，仅开源的解决方案就有流量监控（MRTG、Cacti、SmokePing、Graphite等）和性能告警（Nagios、Zabbix、Zenoss Core、Ganglia、OpenTSDB等）可供选择。
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：www.cnblogs.com/xiaoyuxixi/p/12235979.html 新公司要上监控，面试提到了 Prometheus 是公司需要的监控解决方案，我当然是选择跟风了。 之前主要做的是 Zabbix，既然公司需要 Prometheus，那没办法，只能好好对比一番，了解下，毕竟技多不压身。 但稍稍深入一点，我就体会到了 Prometheus 的优点，总结一下这两种监控方式。 两种监控工具的历史简介 Prometheus Kubernetes 自从
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。
docker run –name zabbix-java-gateway -t -d zabbix/zabbix-java-gateway:latest
Zabbix 数据源接入需要安装第三方插件，名称为 alexanderzobnin-zabbix-app，这个插件可以在 Grafana 官网入口找到。
监控是运维系统的基础，我们衡量一个公司/部门的运维水平，看他们的监控系统就可以了。一个完善的监控系统可以提高应用的可用性和可靠性，在提供更优质服务的前提下，降低运维的投入和工作量，为用户带来更多的商业利益和客户体验。下面就带大家彻底搞懂监控系统，使用Prometheus +Grafana搭建完整的应用监控系统。
和Zabbix类似，Prometheus也是一个近年比较火的开源监控框架，和Zabbix不同之处在于Prometheus相对更灵活点，模块间比较解耦，比如告警模块、代理模块等等都可以选择性配置。服务端和客户端都是开箱即用，不需要进行安装。zabbix则是一套安装把所有东西都弄好，很庞大也很繁杂。
本文整理自王小东在2022Zabbix峰会演讲分享。ppt可在公众号后台回复“ppt"。
监控Linux主机可以通过snmp（Simple Network Management Protocol）简单网络管理协议，也可以通过zabbix-agent监控。本文使用snmp来配置。
Zabbix 4.2开始支持通过对PromQL语言原生的支持来实现对Prometheus导出工具的集成。此外，依赖性指标的引入，使得Zabbix能够以高效方式收集大量Prometheus指标：使用单一HTTP调用获取所有数据，而后将其作为主依赖监控项获取对应的相关指标。
分享：官网h3c交换机模板（链接: http://pan.baidu.com/s/1bptjF8V 密码: jw41）
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：
时序数据，是在一段时间内通过重复测量（measurement）而获得的观测值的集合；将这些观测值绘制于图形之上，它会有一个数据轴和一个时间轴；
Prometheus is an open-source systems monitoring and alerting toolkit originally built at SoundCloud.
Zabbix能够以多种不同的方式（推/拉）从各种数据源收集数据，包括JMX，SNMP，WMI，HTTP / HTTPS，RestAPI，XML Soap，SSH，Telnet，代理，脚本和其他数据源，4.2版本支持了Prometheus数据源。使用单个HTTP agnet调用获取所有数据，通过依赖指标高效的收集大量的Prometheus指标，然后仅将其用于相关指标监控，还可以将Prometheus数据转换为JSON格式，直接用于低级别发现。
我现在目前的读者都肯定通过prometheus这个监控吧，那么它到底是什么呢？ prometheus是一个基于时间序列（time_series）的监控软件，它是由soundCloud开源监控告警解决方案，从2012年开始编写代码，再到2015年github上开源，已经很多大公司使用，2016年prometheus成为继kubernetes后，第二个CNCF（cloud native Computing Foundation云原生计算基金会）的成员。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本，能更好地与容器平台、云平台配合，并同时支持告警。
公司业务的不断发展，紧接而来的是业务种类的增加、服务器数量的增长、网络环境的越发复杂以及发布更加频繁，从而不可避免地带来了线上事故的增多，因此需要对服务器到应用的全方位监控，提前预警。
目前我所经历的几家公司，监控系统都是自研的。其实业界有很多优秀的开源产品可供选择，能满足绝大部分的监控需求，如果能从中选择一款满足企业当下的诉求，显然最省时省力。
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。
朋友们，你们是否好奇目前 MySQL 主流的监控方案是什么？“悦专栏”趁这次写监控专题的机会，在文末增加了 MySQL 监控方案的投票，欢迎各位朋友参与。
最近几年一直在使用监控系统，主要使用Zabbix和Prometheus 两个监控工具，对于这两个监控系统有一些使用实践方面的经验，通过对比的方式来和大家分享一下。
Zabbix的客户端更多是只做上报的事情，push模式。而Prometheus则是客户端本地也会存储监控数据，服务端定时来拉取想要的数据。
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被监控的目标（target）是整个监控体系中重要组成部分，传统监控系统zabbix通过 网络发现的机制自动创建主机到zabbix-server，进而快速地对目标进行监控。同样在Prometheus监控中存在一个叫 服务发现的机制，在k8s容器环境中由于集群内实例网络地址是动态的，我们不可能每次创建或修改实例都将实例IP写入Prometheus的target中，借助 服务发现我们可以快速的将集群内的资源注册到Prometheus-server中。
Zabbix团队很高兴在此宣布4.2正式发布！Zabbix集众多现代化监控系统的优秀功能于一身：数据采集和处理、分布式监控、实时问题和异常检查、告警升级、可视化等等...
Zabbix运维工程师，熟悉Zabbix开源监控系统的架构。乐于分享Zabbix运维经验，个人公众号“运维开发故事”。
公司要上监控，Prometheus 是最热门的监控解决方案，作为喜新厌旧的程序员，我当然是选择跟风了，但上级更倾向于 Zabbix，那没办法，只能好好对比一番，给出几个靠谱的理由了。
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
Blackbox Exporter 是 Prometheus 社区提供的 官方黑盒监控解决方案,其允许用户通过: http\HTTPS\DNS\TCP\ICMP的方式对网络进行探测.
市场上比较的监控方式有两种：zabbix和prometheus架构，对于MogDB/openGauss数据库来说，已经通过grafana + prometheus + opengauss_exporter的方式完成了监控部署（部署方式：https://www.modb.pro/db/173483）。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
这里的用户涉及到Zabbix前端用户、Zabbix 服务器和 Zabbix 代理之间进程用户（默认的zabbix用户），在前端用户的设置根据"权限最小化原则"进行设定。
以往，在缺少告警机制的情况下，企业无法第一时间洞悉到系统发生故障，只能通过用户的反馈来获取，系统运维人员往往也只是充当了一个“救火” 队员，大面积的系统瘫痪往往也会给企业和用户带来极大的损失
我们先来了解什么是监控，监控的重要性以及监控的目标，当然每个人所在的行业不同、公司不同、业务不同、岗位不同、对监控的理解也不同，但是我们需要注意，监控是需要站在公司的业务角度去考虑，而不是针对某个监控技术的使用。
目前监控系统越来越重要，同时也越来越完备。不但能很好地解决上面这几点诉求，还沉淀很多监控系统中的稳定性相关的知识。当然，这得益于对监控体系的持续运营，特别是一些资深工程师的持续运营的成果。
笔者最近的工作涉及到使用 Zabbix 监控 Jenkins。在谷歌上搜索到的文章非常少，能操作的就更少了。所以决定写一篇文章介绍如何使用 Zabbix 监控 Jenkins。
其实，从整个版本的规划角度来看，Traefik Proxy 2.10 作为一个过渡版本，但同样丰富了不少内容：比如，提高了我们使用 Traefik Proxy 服务网格的能力，增强了 Prometheus 指标以及并简化了我们的 Nomad 配置等，具体可参考如下解析。
•Zabbix: 用于非容器的虚拟机环境•Prometheus: 用于容器的云原生环境
运维监控工具千千万，仅开源的解决方案就有流量监控（MRTG、Cacti、SmokePing、Graphite 等）和性能告警（Nagios、Zabbix、Zenoss Core、Ganglia、OpenTSDB等）可供选择。
Monitoring插件（monitoring）使用JavaMelody，对Jenkins进行监控。插件提供的监控维度非常多：有内存、CPU、HTTP相应时间，当前请求数。可惜没告警功能。
Grafana provider 为 Grafana 提供配置管理资源。是目前 Grafana 官方提供的，覆盖的 Grafana 资源最全的 IaC 工具。
对于刚刚步入职场的运维小白而言，面对工作中的突发情况时常会感到手忙脚乱，为了帮助他们更好地应对这些挑战，本文将介绍三款特别适合运维新手使用的网络监测工具：
集群架构 192.168.10.186 ceph1 admin、mon、mgr、osd、rgw 192.168.10.187 ceph2 mon、mgr、osd、rgw 192.168.10.188 ceph3 mon、mgr、osd、rgw 部署 [root@10dot186 ~]# vim /etc/hosts 192.168.10.186 ceph1 192.168.10.187 ceph2 192.168.10.188
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机、网络设备、中间件的指标数据如何采用同一套方案快速、完整的收集和分析告警？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？ 上篇文章《建设DevOps统一运维监控平台，先从日志监控说起》主要从日志监控的方面进行了分享，本篇文章
Raspberry Pi、Mac OS/X、SUSE Enterprise Linux Server 12、MSI for Windows Agent、Docker images
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。
APM(Application Performance Management)的核心思想是什么？ 在应用服务各节点相互调用的时候，从中记录并传递一个应用级别的标记，这个标记可以用来关联各个服务节点之间的关系。比如两个应用服务节点之间使用HTTP作为传输协议的话，那么这些标记就会被加入到HTTP头中。可见如何传递这些标记是与应用服务节点之间使用的通讯协议有关的，常用的协议就相对容易加入这些内容，一些按需定制的可能就相对困难些，这一点也直接决定了实现分布式追踪系统的难度。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。如何衡量一个大规模集群的跟踪系统的优劣？它应该满足低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。
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