node_exporter 除了本身可以收集系统指标之外，还可以通过 textfile 模块来采集我们自定义的监控指标，这对于系统监控提供了更灵活的使用空间，比如我们通过脚本采集的监控数据就可以通过该模块暴露出去...默认情况下 node_exporter 会启用 textfile 组建，但是需要使用 --collector.textfile.directory 参数设置一个用于采集的路径，所有生成的监控指标将放在该目录下...所有自定义生成的监控指标需要按照如下所示的方式进行存储，比如我们使用 shell 或者 python 脚本写入的文件： # HELP example_metric Metric read from /some...同时除了加载一些探测信息，使用该方式还可以用于静态信息的收集，比如定义的系统角色信息，或者服务器特殊的配置信息等等，这些也都可以通过 metrics 的方式进行传递。...systemctl daemon-reload ☸ ➜ systemctl restart node_exporter 这样 node_exporter 就会开始去收集我们指定有的 textfile 目录里面的自定义指标数据了
Oracle命令总结 这个专题主要内容有： 如何新建自定义命令 如何使用自定义命令获取Oracle监控指标并写入数据库 如何将获取到的数据库监控指标在前端显示 ---- 开发环境 操作系统:CentOS...这节讲述如何使用其获取Oracle监控指标并保存在数据库中 1....以上就完成了表的创建，一些字段的解释如下: dbsize 为数据库的大小，单位为G tbstatus为表空间的状态，当使用率大于90%时候会显示出具体的表空间名 archiver为是否启用了归档...编写自定义命令获取指标并存入数据库 vim oraclemonitor.py ?...主页查看源码 https://github.com/bsbforever/wechat_monitor ---- 这节介绍了如何利用自定义命令获取Oracle数据库指标并保存在MySQL数据库中
： pip install prometheus-client 基本使用介绍 prometheus_client 提供了丰富的 API，可以用于定义和注册 metrics，并根据需要暴露这些 metrics...应用实例 收集 CPU 使用率指标 下面的示例代码可以用来收集 CPU 的使用率指标： from prometheus_client import Counter, Gauge, Summary, Histogram...每次循环执行时，我们都会将当前的指标值设置到相应的 metric 中，并等待一秒钟之后再次收集。...收集自定义指标 prometheus_client 不仅可以收集系统级别的指标，还可以方便地收集自定义的指标。...通过以上两个示例，我们可以看到 prometheus_client 灵活的 API，可以轻松地实现各种不同类型和不同维度的指标收集和暴露。
prometheus 官方 rust_client 使用示例 promethes 是我们常用的监控系统之一，下面是一个使用 rust_client 的: use prometheus_client::...// 注意尖括号以确保对泛型类型参数使用默认值（动态调度装箱指标）。...// 您也可以使用 `(String, String)` 来表示标签集，而不是下面的自定义类型。...Debug, Hash, PartialEq, Eq, EncodeLabelSet)] struct Labels { method: Method, path: String, }; // 使用上述自定义标签类型创建示例计数器指标系列...，将 registry 中的所有指标以文本格式编码，并将编码后的指标发回。
toc介绍可观测性是微服务架构的关键特征，应用程序指标是程序可观察性的一个维度，当应用程序在生产环境中运行时，我们可能想知道各种操作指标，如内存、CPU、线程池使用率等，以及业务指标，例如对特定操作发出了多少请求...，我们可以请求指标端点来获取这些指标，如果需要，我们可以使用可用的标签向下钻取到此指标。...二、自定义指标如果我们需要更多指标怎么办？千分尺 （https://micrometer.io/），负责生成和公开指标。MeterRegistry 是容纳多个米的千分尺的核心概念。...我们可以简单地在我们的自定义指标提供程序中注入 MeterRegistry 的实例，如下所示：@Componentpublic class InventoryMetrics{ private Counter...本篇文章中，我在本地运行了一个 influxdb docker 映像，我们可以看到我们的自定义指标被流入推送进来：在应用程序端，配置如下所示 -management: metrics: export
背景 自定义聚合函数 实例讲解 背景 在网站性能测试中，我们经常会选择 TP50、TP95 或者 TP99 等作为性能指标。...自定义聚合函数 这个需求很明显就是一个使用聚合函数来做的案例，Flink中提供了大量的聚合函数，比如count，max，min等等，但是对于这个需求，却无法满足，所以我们需要自定义一个聚合函数来实现我们的需求...sql的时候使用。...所以我们需要换一个思路，既然最后我们想要的是一个有序列表，那么我们是不是可以把这个list结构优化一下，使用Treemap来存储，map的key就是指标，比如响应时间。...value就是对应的指标出现的次数。
虽然 prometheus 已有大量可直接使用的 exporter 可供使用，以满足收集不同的监控指标的需要。...例如，node exporter 可以收集机器 cpu，内存等指标，cadvisor 可以收集容器指标。然而，如果需要收集一些定制化的指标，还是需要我们编写自定义的指标。...本文讲述如何使用 prometheus python 客户端库和 flask 编写 prometheus 自定义指标。...例如，统计应用程序的响应时间，可以使用 histogram 指标类型。...prometheus python 库编写自定义指标的文章就介绍到这了,更多相关prometheus python 库编写自定义指标内容请搜索ZaLou.Cn
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...还有一个关联predict_step，我们在这里没有使用它，但它的工作原理是一样的。 我们首先创建一个自定义度量类。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...最后做一个总结：我们只用了一些简单的代码就使用Keras无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标，通过这些代码能够帮助我们在训练的时候更高效的工作。
pip install prometheus_client pip install flask Tips : 在基础得演示阶段我可以使用Python3自带的http.server模块启动一个简易Web容器...通常用于测量值，如温度或当前内存使用情况。 Tips : Gauge 指标不能使用rate，irate等增长率统计表达式 Summary、Histogram: 两种指标类型使用较少。...描述: PushGateway 作为 Prometheus 生态中的一个重要一员，它允许任何客户端向其 Push 符合规范的自定义监控指标再结合 Prometheus 统一收集监控。...1.基础说明 我们常常可以在以下两种场景中使用: 1) 场景1: Prometheus 采用定时 Pull 模式，可能由于子网络或者防火墙的原因，不能直接拉取各个 Target 的指标数据，此时可以采用各个.../usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # Author: WeiyiGeek # Desc: 演示在测控中使用Python自定义指标并将采集的数据推送到
一、Kubernetes中的监控集成在Kubernetes中，我们可以使用各种工具和库来实现容器化应用的监控，其中Prometheus是一个备受欢迎的选择。...二、自定义指标的内网监控系统内网监控系统可以轻松地为容器化应用程序添加自定义指标。...以下是一个Python示例，演示如何使用Prometheus客户端库来定义自定义指标：pythonfrom prometheus_client import Counter# 创建一个计数器指标custom_metric...通过将内网监控系统与Kubernetes集成，以及使用自定义代码来定义监控指标，您可以更好地满足容器化环境的监控需求。...同时，使用可视化工具如Grafana，您可以更好地理解和分析监控数据，从而优化您的应用程序性能。
那么接下来我们使用Actuator，Micrometer，Prometheus和Grafana监控Spring Boot应用程序，自定义应用监控指标。...但是，对于核心业务是否也能够监控它们的执行情况呢？答案是肯定的，Micrometer支持自定义监控指标，实现业务方面的数据监控。...如上图所示，我们自定义的监控指标已经在Prometheus中显示了，说明我们在应用中配置的自定义监控指标已经成功。...3.2 创建Grafana数据面板 接下来，我们在 Grafana Dashboard展示我们自定义的监控指标。...以上，我们就把如何自定义监控指标并在Grafana 的图形界面展示介绍完了。 最后 以上，我们就把Prometheus如何监控Spring Boot应用，自定义应用监控指标！介绍完了。
需求就是希望能在 Grafana 的 Dashboard 直接看到选主的信息，也就是 Znode 对应的值，因为考虑到 ZK 里存的值可能是字符串，而且 Prometheus 的指标都是数值型的，所以用...Counter, Summary 之类的难以实现把 ZK 的值直接通过 Metrics 直接 Export 出来，但是我们可以通过 Label 的方式，把 Znode 的值打到指标上，在 Grafana...展示的时候通过指标的标签来构造图表就可以了。...import os import time from kazoo.client import KazooClient from prometheus_client import Info from...while True: time.sleep(30) 指标例子。
默认的各种exporter有时候用起来都不够顺手，特殊情况下，我们还可以自己写sql然后通过python包装下，将metrics发送到pushgateway，进而上报到Prometheus里面。...下面例子中，演示的是将datasize和logsize指标采集上报。其它指标的采集方法类似。采集脚本如下：# !.../usr/bin/env python# -*-coding:utf-8 -*-import pymssqlfrom prometheus_client import CollectorRegistry...Metrics"] registry = CollectorRegistry() rds_metrics = Gauge("Data_Size", "MSSQL自定义指标...rds_metrics.labels("Data_Size").set(Data_Size) rds_metrics = Gauge("Log_Size", "MSSQL自定义指标
如果是单台数据库的瓶颈：开启多个并行度就没法提升性能、一般建议按照一定路由规则写入多台数据库、建议使用分布式数据库(如Hbase：提前建立分区、避免数据热点写入等)。...3、为什么和维表关联后任务处理数据的能力变慢？ 建议：小数据量不常更新的维表使用ALL模式。大数据量的维表使用使用LRU模式，并且根据数据库不同做相应的处理(比如关系型数据库则建立索引等)。...排查方法： 1）借助Flink web-ui 提供的的反压功能查找具体的operatorChain。...、Kafka11有采集该指标。...4.如何使用：在提交任务的时候加上 -planner dtstack/flink即可。 ---- 本文作者：刘星（花名：吹雪），袋鼠云大数据开发工程师。
: JackFeng # @FileName: readRedis.py # @Software: PyCharm # @Blog ：http://www.a2data.cn/ from prometheus_client...import start_http_server from prometheus_client import Gauge import redis # FilePath =open ("D:\\Pycharm...learn\\redisList.txt","r") FilePath =open ("/root/pyredis/redisList.txt","r") """ 链接地址 端口 告警百分比 实例使用说明...搜索你的这个id 就可以 ，通过Grafana模板看到相关信息 ? 3、配置Grafana ? 如下图配置 ? 4、导入自定义dashboard ? ?...监控的redis模板 请加小编获取 小编整理一些常用的。dashboard 更多精彩，之后探索踩坑会做记录。
这一功能在实际的业务场景中十分重要。在本文中，我们将了解Kubernetes如何针对应用产生的自定义指标实现自动伸缩。 ? 为什么需要自定义指标？...同样，可能有一些应用的其他指标更有意义。这些可以使用Kubernetes中的自定义指标进行定义。 ?...而不同的工具所使用的格式也有所区别。在我们可以使用Kubernetes API聚合来暴露endpoint之前，我们需要将指标转换为合适的格式。...这些指标在稍微不同的endpoint都可以使用。 ? ?...Demo：Kubernetes自动伸缩 我们将演示如何使用自定义指标自动伸缩应用程序，并且借助Prometheus和Prometheus adapter。
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。...prometheus 在使用prometheus监控的时候，分为几个部分，一个是相当于agent，在需要监控的主机上安装，也就是exporter，主要用来收集相关的监控指标；一个是prometheus...在监控的设计之中，内部应该永远提供一个白盒监控，也就是从内部暴露相关系统的监控指标，而且都是相关的关键信息。...在nginx中，有一个web界面能查看到内部状态；在httpd中，也有相关的界面能查看到内部状态；当写应用程序的时候，可以加入prometheus的客户端，加入几行代码，即可提供相关的监控指标。...在访问如上8000端口的时候，会返回相关的监控数据： ? 启动prometheus，配置文件中加入相关的监控，可以看到已经开始拉取相关的监控指标数据。 ?
一、export 1、安装库 pip install prometheus_client flask 2、demo.py from atexit import register import mimetypes...from prometheus_client.core import CollectorRegistry from prometheus_client import Gauge,Counter,Info...#设置metrics #Prometheus提供4种类型Metrics：Counter, Gauge, Summary和Histogram #Counter 累加器，只有inc方法,定义方法指标名...，描述，默认增长值是1 #Gauge 可任意设置，比如cpu、内存、磁盘等指标，定义方法，指标名，描述，标签 #Histogram 分桶统计，对每个桶的数据进行统计 #Summary 分位统计，对每个值进行统计..."welecome to qcloud export" if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=8000) 3、观察采集到的数据
客户端使用push的方式上报监控数据到pushgateway，prometheus会定期从pushgateway拉取数据。...使用它的原因主要是: 1、Prometheus 采用 pull 模式，可能由于不在一个子网或者防火墙原因，导致Prometheus 无法直接拉取各个 target数据。...http_request_uniqip{domain="abc.cn"} 216944 http_request_maxip{clientip="114.67.116.119",domain="abc.cn"} 81 4、删除指标...：curl -X DELETE http://127.0.0.1:9091/metrics/job/test_job 也可以在web界面进行删除 四、通过使用官方给的python library，使用...install prometheus_client /usr/local/python3.6/bin/pip list 程序文件client.py cat client.py #!
Kapacitor提供警报并检测时间序列数据中的异常。 您可以单独使用这些组件，但如果将它们一起使用，您需要拥有一个可扩展的集成开源系统来处理时间序列数据。...第3步 - 安装和配置Telegraf Telegraf是一个开源代理，可以在其运行的系统或其他服务上收集指标和数据。然后，Telegraf将数据写入InfluxDB或其他输出。...它可以从许多流行的服务和数据库中收集指标，包括： Apache Cassandra Docker Elasticsearch Graylog IPtables MySQL PostgreSQL Redis...它允许您插入自己的自定义逻辑，以处理具有动态阈值的警报，匹配模式的度量标准或识别统计异常。我们将使用Kapacitor从InfluxDB读取数据，生成警报，并将这些警报发送到指定的电子邮件地址。...这次您将看到一个使用Github登录的按钮。单击按钮登录，系统将要求您允许应用程序访问您的Github帐户。授权后，您将可以使用Github账户登录。
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