当应用程序在生产环境（以及您的其他环境）中运行时，监控其健康状况是明智之举。你想确保一切都在没有任何问题地运行，而了解这一点的唯一方法是衡量你的应用程序的健康状况。当出现问题时，您希望在客户注意到问题之前得到通知，也许您可以在客户注意到任何事情之前解决问题。在本文中，您将创建一个示例 Spring Boot 应用程序，您可以在 Spring Actuator、Micrometer、Prometheus 和 Grafana 的帮助下对其进行监控。这在下面的概述中可视化，其中 Spring Actuator 和 Micrometer 是 Spring Boot App 的一部分。
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。
Prometheus 是监控系统，可以从 Springboot 获取监控数据，以时序数据的形式存储，并提供了监控数据的查询服务。
Kubermetrics是一种开源工具，可在简单易懂的用户界面中提供 Kubernetes 集群监控和数据可视化。
Percona Monitoring and Management是percona一款开源的用于管理和监控MySQL 和MongoDB性能的开源平台，通过PMM客户端收集到的DB监控数据用第三方软件Grafana画图展示出来，包括两个部分：
OpenAI已经将Kubernetes集群规模扩展至7500个节点，为大型神经网络模型（如GPT-3，CLIP和DALL·E）及小型实验性研究提供了可扩展的基础架构。很少将单个Kubernetes集群扩展到如此规模，为此进行了一些必要的改进，但好处是单一的基础架构使我们的机器学习研究团队可以在不修改代码的前提下，快速扩展以缩短实验时间、加速研发进度。
在现代软件开发中，性能监控是确保系统稳定性和性能优化的重要环节。Prometheus 是一个开源的系统监控和报警工具，广泛用于容器化环境和微服务架构。本指南将详细介绍如何在服务器上搭建 Prometheus 性能监控系统。
Docker监控的必要性在于确保容器化环境的稳定性、性能和安全性。以下是几个关键原因：
前面我们了解了 Prometheus 中 Relabeling 重新标记的使用，本文我们将学习 Prometheus 中是如何使用服务发现来查找和抓取目标的。我们知道在 Prometheus 配置文件中可以通过一个 static_configs 来配置静态的抓取任务，但是在云环境下，特别是容器环境下，抓取目标地址是经常变动的，所以用静态的方式就不能满足这些场景了。所以我们需要监控系统能够动态感知这个变化，不可能每次变动都去手动重新配置的，为了应对复杂的动态环境，Prometheus 也提供了与基础设施中的服务发现集成的功能。
爱可生 DBLE 团队开发成员，主要负责 DBLE 需求开发，故障排查和社区问题解答。
我们已经将 Kubernetes 集群扩展到了7500个节点，该集群主要是为 GPT-3、CLIP 和 DALL·E 等大型模型提供可扩展的基础设施，同时也为神经语言模型的缩放定律等快速的小规模迭代研究提供基础支持。将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模是很少见的，因而需要特别小心，但好处是一个简单的基础设施，使我们的机器学习研究团队能够更快地迁移和扩展，而不需要更改他们的代码。
Argo CD不直接使用任何数据库（Redis被用作缓存），所以它看起来没有任何状态。之前，我们看到了如何实现高可用性的安装，主要是通过增加每个部署的副本数量来完成的。但是，我们也有应用程序定义（如Git源集群和目标集群），以及关于如何访问Kubernetes集群或如何连接到私有Git回购或私有帮助集群的详细信息。这些东西构成了Argo CD的状态，它们保存在Kubernetes资源中——要么是本地资源，比如连接细节的秘密，要么是应用程序和应用程序约束的自定义资源。 灾难可能会由于人工干预而发生，例如Kubernetes集群或Argo CD名称空间正在被删除，或者可能是一些云提供商出现的问题。我们也可能有要将Argo CD安装从一个集群移动到另一个集群的场景。例如，也许当前的集群是用我们不想再支持的技术创建的，比如kubeadm（https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/），现在我们想转移到云提供商管理的技术。 你可能会出现在脑海中：“但我认为这是GitOps，所以一切都保存在Git回购中，这意味着它很容易重新创建？”首先，并不是所有的东西都被保存到Git回购中。例如，当在Argo CD中注册一个新集群时，我们必须运行一个命令，使这些详细信息不在Git中（出于安全原因，这是可以的）。其次，重新创建GitOps回购中的一切可能需要很多时间——可能有数千个应用程序、数百个集群和成千上万的Git回购。更好的选择可能是从备份中恢复到以前的所有资源，而不是从头开始重新创建所有的资源；这样做要快得多。
Prometheus是一款开源的监控和警报工具，而Node Exporter是Prometheus的一个官方插件，用于采集主机上的各种系统和硬件指标。
当某个应用程序在生产环境中运行时，监控其运行状况是必要的。通过实时了解应用程序的运行状况，你能在问题出现之前得到警告，也可以在客户注意到问题之前解决问题。
为了与时俱进，介绍基于docker的安装部署，如果想用非docker化部署，可以参考官网
在grafana+ prometheus+php 监控系统实践文章当中已经实现了我们的第一个监控图表，现在我们有了一个新需求，需要对多个节点实现不同的监控，以及一个汇总的监控；
作者 | OpenAI 译者 | Sambodhi 策划 | 褚杏娟 在本文中，OpenAI 的工程师团队分享了他们在 Kubernetes 集群扩展过程中遇到的各种挑战和解决方案，以及他们取得的性能和效果。 我们已经将 Kubernetes 集群扩展到 7500 个节点，为大型模型（如 GPT-3、 CLIP 和 DALL·E）创建了可扩展的基础设施，同时也为快速小规模迭代研究（如 神经语言模型的缩放定律）创建了可扩展的基础设施。 将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模很少见，但好
Apache Airflow是一个编排平台，用于以编程方式编写、安排和执行工作流。OpenTelemetry开放遥测用于生成、收集和导出遥测数据（指标、日志和跟踪），以帮助您分析软件的性能和行为。这两个开源项目看起来很自然，随着 Airflow 2.7 的推出，用户现在可以开始在 Airflow 中利用 OpenTelemetry Metrics！
本文主要是详细介绍K8S中的健康检查的2类方式, 即: 存活(liveness)探针和就绪(readiness)探针, 前者关乎pod是否要重启, 后者关乎service 端点列表是否要拿掉该pod. 介绍完之后并附上最佳实践案例, 涵盖: web server, tomcat等中间件, redis等缓存服务器, mysql等开源数据库, spring微服务...
这期的分享是监控实战，其实不想写这篇的，因为网上相关的文章也挺多的，但是出于光说不练都是假把式，而且也想告诉你：当帅气的普罗米修斯（Prometheus）遇到高颜值的格拉法纳（Grafana）究竟会擦出什么样的火花？所以忍不住还是想分享啊。
AAA公司是一家电商网站，由于公司的业务快速发展，公司要求对现有机器进行为业务监控，责成运维部门来实施这个项目。
在我们 service mesh 之旅的第一部分中，我们讨论了“什么是服务网格以及我们为什么选择 Linkerd2？”。在第二部分，我们将讨论我们面临的问题以及我们如何解决这些问题。
遇到这种情况先查看KubeSphere内置的监控组件prometheus-k8s是否正常，在集群的左侧菜单栏里有系统组件一项，查看系统组件的菜单是否正常
现在有各种各样的工具都可以对 Redis 进行监控，例如：redis-stat、RedisLive等，在使用过各种各样的监控工具后，个人感觉redis_exporter较为好用，配合Prometheus+Grafana，不仅监控灵活、展现直观还可以进行自行封装来获取各种特别关注的数据指标。
Grafana Mimir 是 Grafana Labs 开发的一个 AGPLv3 许可的开源软件项目，与对象存储结合使用时，可为 Prometheus 指标提供可扩展的长期存储。Mimir 使用基于微服务的可水平扩展的架构构建。每个微服务被称为一个组件，Mimir 作为由这些组件组成的单个二进制文件运行。大多数组件都是无状态的，不需要在重新启动之间保留任何数据。这里我们结合 MinIO 来使用 Grafana Mimir。
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营：那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司，以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
本博客通过标题《Docker 容器生命周期：创建、启动、暂停与停止》为主线，探讨了容器生命周期的各个关键阶段。文章从引言开始，解释了容器化技术的重要性，并深入介绍了容器的生命周期概述、创建容器、启动与运行容器、暂停与继续容器、停止与重启容器、删除容器等各个阶段的操作和注意事项。此外，还分享了最佳实践，涵盖了容器日志、资源限制、容器间通信、安全性等方面的内容。通过实例与案例分析，展示了如何通过合理的生命周期管理确保高可用性和可靠性的微服务应用。最终，结论强调了容器生命周期管理在现代软件开发中的重要性，并提醒读者不断关注技术发展趋势。
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。
自动发现（Service Discovery）是 Prometheus 的一个关键功能，它允许 Prometheus 自动识别和监控新的目标，而无需手动配置每个目标。自动发现通常用于监控动态变化的环境，如容器编排平台（如 Kubernetes）、云服务（如 AWS、Azure）以及服务发现系统（如 Consul）中的应用程序和服务。
本次监控将采用Prometheus、Grafana可视化工具以及postgres_exporter对OpenTenBase进行全面监控和优化。
Prometheus是一个开源监控系统，可从您的服务中收集指标并将其存储在时间序列数据库中。Alertmanager是一种处理警报的工具，可以对相应的接收器进行重复数据删除，分组，发送警报。它可以处理客户端应用程序（如Prometheus）的警报，并支持许多接收器，包括电子邮件，PagerDuty，OpsGenie和Slack。
在 DevOps 生态系统中，拥有出色的 DevOps 工具来减轻人为操作非常重要。每个 DevOps 阶段都可以使用大量的 DevOps 工具。
现代无状态应用程序的构建和设计可在Docker等软件容器中运行，并由Kubernetes等容器集群管理。它们使用Cloud Native和Twelve Factor原则和模式开发，以最大限度地减少人工干预并最大限度地提高可移植性和冗余性。将基于虚拟机或基于裸机的应用程序迁移到容器（称为“容器化”）并在集群内部署这些应用程序通常会导致这些应用程序的构建，打包和交付方式发生重大变化。
/var/lib/grafana是 grafana的持久化数据目录，需要从容器中映射出
现在，OpenEBS是kubernetes下与容器原生和容器附加存储类型相关通用的领先开源项目之一。通过为每个工作负载指定专用的存储控制器，OpenEBS遵循容器附加存储或CAS的脚步。为了向用户提供更多功能，OpenEBS具有精细的存储策略和隔离功能， 可帮助用户根据工作负载选择存储。该项目不依赖Linux内核模块，而是在用户空间中运行。它属于Cloud Native Computing Foundation沙箱，在各种情况下都非常有用，例如在公共云中运行的群集， 在隔离环境中运行的无间隙群集以及本地群集。
ZooKeeper标准软件基于Bitnami ZooKeeper 构建。当前版本为3.9.2
使用Kubernetes的主要好处之一是它具有管理和维护集群中容器的能力，几乎可以提供服务零停机时间的保障。在创建一个Pod资源后，Kubernetes会为它选择worker节点，然后将其调度到节点上运行Pod里的容器。Kubernetes强大的功能可使应用程序的容器保持连续运行，还可以根据需求的增长自动扩展系统。除此之外在Pod或容器出现故障时Kubernetes还可以让系统实现"自愈"。在本文中，我们将介绍如何使用Kubernetes内置的livenessProbe和readinessProbe来管理和控制应用程序的运行状况。
第11章 推送指标和Pushgateway 在某些情况下，没有可以从中抓取指标的目标。造成这种情况的原因有很多 安全性或连接性问题，使你无法访问目标资源。这是一种非常常见的情况，比如服务或应用程序仅允许特定端口或路径访问 目标资源的生命周期太短，例如容器的启动、执行和停止。在这种情况下，Prometheus作业将会发现目标已完成执行并且不再可以被抓取 目标资源没有可以抓取的端点，例如批处理作业。批处理作业不太可能具有可被抓取的HTTP服务，即使假设作业运行的时间足够长 在这些情况下，我们需要将时间序列传递或
通过daemonset部署可使每个节点都有一个Pod来采集数据，node-exporter.yaml 内容如下：
Docker官方学习手册：https://docs.docker.com/get-started/
1.1 Docker 的基本概念 1.2 为什么使用 Docker 1.3 Docker 体系结构简介 1.4 Docker 容器技术的应用场景
Spring Boot是Java开发人员使用的最流行的框架之一，它可以轻松地创建独立的、生产级别的Spring应用程序。而Kubernetes是一个开源容器编排平台，可以自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。将Spring Boot应用程序与Kubernetes结合使用，可以实现高可用性、弹性伸缩、快速部署等优势。在本文中，我们将详细介绍Spring Boot + Kubernetes中的滚动发布、优雅停机、弹性伸缩、应用监控和配置分离。
本文档介绍了 Apache IoTDB 监控指标通过 Prometheus 的方式进行采集，并且使用 Grafana 的方式进行可视化。
Spring Boot Actuator是Spring Boot 2发布后修改最多的项目之一。它经过了主要的改进，旨在简化定制，并包括一些新功能，如支持其他Web技术，例如新的反应模块 - SpringWebFlux。它还为 InfluxDB添加了开箱即用的支持，这是一个开源时间序列数据库，旨在处理大量带时间戳的数据。与 SpringBoot1.5使用的版本相比，它实际上是一个很大的简化。您可以通过阅读我之前的一篇文章使用Grafana和InfluxDB自定义指标可视化来了解自己有多少。我在那里描述了如何使用 @ExportMetricsWriter bean将[Spring Boot Actuator生成的指标导出到InfluxDB。示例Spring Boot应用程序已在分支主文件中的GitHub存储库sample-spring-graphite上提供该文章。对于本文，我创建了分支spring2，它展示了如何实现与使用Spring Boot 2.0版本之前相同的功能。弹簧启动执行器。
以CSV格式获取每个容器的所有容器资源请求和限制，并对其值进行标准化。CSV格式非常易于自动化，非常适合粘贴到Excel进行进一步处理。
从上图可以看出，Prometheus的主要模块包括：Prometheus server，exporters，Pushgateway，PromQL，Alertmanager以及图形界面。
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。
cAdvisor(Container Advisor) 是 Google 开源的一个容器监控工具，可用于对容器资源的使用情况和性能进行监控。用于收集、聚合、处理和导出正在运行容器的有关信息。具体来说，该组件对每个容器都会记录其资源隔离参数、历史资源使用情况、完整历史资源使用情况的直方图和网络统计信息。cAdvisor 本身就对 Docker 容器支持，并且还对其它类型的容器尽可能的提供支持，力求兼容与适配所有类型的容器。
prometheus安装包最新版本下载地址：https://prometheus.io/download/
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