作者 | Vijay Samuel 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 eBay 官方博客。 为了更好地与行业可观测性标准保持一致,eBay 做了一项关键调整,转向了 OpenTelemetry。 引 言 可观测性为组织提供了眼睛和耳朵。可观测性的一个主要好处是,通过有效揭示关键工作流中持续存在的、可能影响客户体验的问题来预防收入损失。可观测性生态圈在不断发展,OpenTelemetry 世界的最新进展使我们不得不重新思考我们的策略,并转而使用它。eBay 的观测平台
1、 字节最新的文生图模型 —— SDXL-Lightning,它实现了前所未有的速度和质量,并且已经向社区开放。模型:https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning
众所周知,对于一个云原生 PaaS 平台而言,在页面上查看日志与指标是最为基础的功能。无论是日志、指标还是链路追踪,基本都分为采集、存储和展示 3 个模块。
https://github.com/percona/grafana-dashboards/blob/main/dashboards/MongoDB/MongoDB_Instances_Overview.json
为什么要监视多个Kubernetes集群,主要有两个原因。在第一个使用场景中,您拥有集群,每个开发阶段(如开发、阶段化和生产)都有一个集群。另一种情况是运行托管服务,或有运行工作负载的客户机,这些工作负载需要对可靠性进行监控,或作为运行服务的一部分进行使用。
生产上新入网的服务器都需要安装prometheus的监控客户端软件,主要步骤有:新建监控用户、拷贝客户端软件、拉起客户端进程、开机自启动。本文记录了使用ansible的role方式批量快速的安装该客户端软件。
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。
grafana 为 kubernetes 提供了一套模板,用来展示集群的运行负载。
摘要总结:本文主要介绍了在CentOS 7服务器上部署和配置MongoDB和PMM的基础步骤和注意事项。包括MongoDB的下载和安装、MongoDB配置文件的制定、MongoDB服务器的启动和停止、PMM服务器的安装和部署、使用Web UI或curl命令进行数据操作、MongoDB和PMM服务器的日志查看和审计、MongoDB和PMM服务器的性能调优、使用工具进行数据操作和管理等方面的内容。同时,本文还介绍了在CentOS 7服务器上部署和配置MongoDB和PMM的技术细节和操作步骤,为其他用户提供了一定的参考和借鉴意义。
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。
Prometheus、Grafana、Node Exporter 和Alertmanager是一组用于监控和可视化系统性能的开源工具。它们通常一起使用,形成一个强大的完整的监控和告警系统。
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。
这些内容的前提是最好有一些 OpenTelemetry 的背景知识,看起来就不会那么枯燥,为此这篇文章就来做一个入门科普,方便一些对 OpenTelemetry 不是那么熟的朋友快速掌握一些 OpenTelemetry 的基本概念。
vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
现每个后端的同学的日常都在跟服务(接口)打交道,维护老的比较大单体应用、按业务拆得相对比较细的新服务、无论企业内部用的,面向用户的前端的服务。流量大的有流量小的,有重要的有不那么重要的。
在我们场景下,需要将海量数据透传到我们的Kafka集群,这时候我们常常会遇到这些问题:
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。
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。
Prometheus + Grafana + Node Exporter + Cadvisor是一款开源的服务器系统状态监控平台系统,用于管理和存储各服务器的实时信息数据,方便监控和排查服务器故障.博主经过一段时间的安装,配置,测试也基本满足了个人以及中小企业团队对于日志管理的需求.整合了相对详细的部署和配置教程分享给大家.
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。
OpenTelemetry是一个云原生计算基金会 (CNCF) 沙盒项目,它提供了供应商中立的、特定于语言的代理、SDK 和 API,您可以使用它们从所有受监控的应用程序中收集分布式跟踪、指标和日志数据。OpenTelemetry 代理能够自动检测应用程序代码以显示性能数据,这些数据对于帮助您了解服务的健康状况非常重要——为应用程序开发人员提供了选择和选择哪些代理监控其应用程序的灵活性。
在 Linux 系统中,Node Exporter 是一款用于 Prometheus 监控系统的客户端软件,用于收集和导出系统的各种指标数据。其中包括了对磁盘 I/O 的监控,它能够提供有关磁盘读写操作的详细信息。本文将详细介绍如何使用 Node Exporter 监控 Linux 上的磁盘 I/O。
[TOC] 0x00 前言简述 0.学习导读 Q: 什么是监控? 描述: 一般的将这类可操作的计算机系统归纳为以下四个特征; 1.告警: 掌握故障的发生时间并通知相应人员(监控的重要目标)。 2.调
在现代IT架构中,监控和告警是非常重要的一环。随着云计算、大数据、容器等技术的普及,服务数量也呈爆炸式增长,管理这些服务的健康状态和性能指标变得更加困难。Prometheus是一个开源的监控和告警系统,已经被广泛应用于生产环境中。
如果不是容器里面的Mysql,需要下载mysqld_exporter的tar包,并且安装好Mysql服务
https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
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。
Consul 是基于 GO 语言开发的开源工具,主要面向分布式,服务化的系统提供服务注册、服务发现和配置管理的功能。Consul 提供服务注册/发现、健康检查、Key/Value存储、多数据中心和分布式一致性保证等功能。通过 Prometheus 实现监控,当新增一个 Target 时,需要变更服务器上的配置文件,即使使用 file_sd_configs 配置,也需要登录服务器修改对应 Json 文件,会非常麻烦。不过 Prometheus 官方支持多种自动服务发现的类型,其中就支持 Consul。
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。
监控缓存中间件,如 Redis 是关键的,因为它直接影响到应用性能和可靠性。以下是监控 Redis 时应考虑的主要指标:
Prometheus[1] + Grafana[2] 快速上手,监控主机的 CPU, GPU, MEM, IO 等状态。
描述: 如果我们采用prometheus提供的二进制可执行文件进行搭建prometheus服务器,可以按照以下流程进行操作运行,二进制Release下载地址: https://github.com/prometheus/prometheus/releases
第2章 Prometheus简介 ---- 2.1 Prometheus起源 Prometheus的灵感来自谷歌的Borgmon。它最初由前谷歌SRE Matt T.Proud开发,并转为一个研究项目。在Proud加入SoundCloud之后,他与另一位工程师Julius Volz合作开发了Prometheus。后来其他开发人员陆续加入了这个项目,并在SoundCloud内部继续开发,最终于2015年1月将其发布 Facebook发现85%的查询是针对26小时内的数据 ---- 2.2 Prometheus
mysql_exporter下载地址:https://prometheus.io/download/
Prometheus 是任何一个高级工程师必须要掌握的技能。那么如何从零部署一套 Prometheus 监控系统呢?本篇文章将从 Prometheus 的原理讲起,手把手带你用一个最简单的例子部署一套 Prometheus 监控系统。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。
第8章 监控应用程序 首先,考虑的一些高级设计模式和原则 ---- 8.1 应用程序监控入门 应用程序开发中存在一种常见的反模式,即把监控和其他运维功能(如安全性)视为应用程序的增值组件而非核心功能。但监控(和安全性)应该是应用程序的核心功能。如果你要为应用程序构建规范或用户故事,则请把对应用程序每个组件的监控包含进去。不构建指标或监控将存在严重的业务和运营风险,这将导致 无法识别或诊断故障 无法衡量应用程序的运行性能 无法衡量应用程序或组件的业务指标以及成功与否,例如跟踪销售数据或交易价值 另一种常见的反
在上一篇:从 Dapper 到 OpenTelemetry:分布式追踪的演进之旅我们讲解了 Trace 的一些核心概念:
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。
案例要求: 通过prometheus监控业务机器192.168.98.202(node2)
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用,监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后,可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
本文主要介绍如何使用prometheus + grafana+node_exporter 监控 Linux,在介绍如何监控之前,先简要介绍一下grafana和grafana的安装
prometheus生态下提供了很多开箱即用的exporter,其中就有redis exporter,提供redis最重要的运行指标数据收集,部署了redis exporter以后,prometheus会通过redis exporter暴露的端口拉取数据。
8.2 Node Exporter for Prometheus Dashboard 19
项目watch、star、fork数量均领先竞品,issue、pull request也比较活跃。
一直以来,我们会在项目中,使用 APM 去监控应用的状况,分析性能等,这些工具很有效,而且不侵入业务,不需要埋点。 然而,有些需求,是 APM 的监控满足不了的,比如 *应用业务指标 *。 监控模式 目前,采集指标有两种方式,一种是『推』,另一种就是『拉』: 推的代表有 ElasticSearch,InfluxDB,OpenTSDB 等,需要你从程序中将指标使用 TCP,UDP 等方式推送至相关监控应用,只是使用 TCP 的话,一旦监控应用挂掉或存在瓶颈,容易对应用本身产生影响,而使用 UDP 的话,虽然
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