原文标题：10 open source projects proving the power of Google Go，作者：Serdar Yegulalp
在日常的性能测试工作中，经常会用到Jmeter或LoadRunner进行压测，每次压测完成后，会对各种的性能指标图表进行分析。LoadRunner的性能指标图表非常丰富与美观，但Jmeter的性能指标图表相对要简陋一些，且不够灵活对指标进行筛选。
通过跟踪监控服务器的性能、网络流量、应用程序性能以及用户体验情况，可帮助我们更好地了解整个IT环境运行状态，为系统运维、调优提供支撑。掌握一些好的监控工具可以为我们更好地跟踪服务器状态，持续优化系统提供最佳解决方案。
我们可以将设备上行数据存储到关系型数据库中，我们需要两张带有时间戳的表（最新数据表 和 历史数据表），历史数据表存储所有设备上报的数据，最新数据表需要存储设备最新一条上报数据，这条最新数据相当于设备的当前状态。然后展示的时候只展示最新一条数据的状态，报表查询可以按照设备id和时间从历史数据表查询汇总。 这样是可以的，但是我们的最新数据表需要被频繁的更新，数据量少的时候没问题。但数据量大，并发高的时候就会出现问题。 1、存储成本：数据不会被压缩，导致占用存储资源。 2、维护成本：单表数据量太大时，需要人工分库分表。 3、写入性能：单机写入吞吐量难以满足大量上行数据的写入需求，数据库存在性能瓶颈。 4、查询性能：数据量太大导致查询性能受到影响。
性能测试监控 1压测端监控：JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana 在压测端，如果发现发出去的进程失败的比例比较多，可以考虑以下两种情形： 1）被测软件的性能达到瓶颈，接受不了如此多的请求。 2）压测端压测工具（比如JMeter）所运行的机器由于发送过多的线程，压测机器资源（CPU、内存、网络或者是磁盘）不够用，需要增加JMeter来解决。 这就需要在执行性能测试的时候，有对应的监控工具来监控。第1节和第3节中介绍的工具均可以达到这个功能，但是JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana是目前最友好的监控压测端的工具组合。 JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana环境可以安装在Windows、Linux或MAC任意操作系统下，本节以Windows为例进行讲解。 1.1下载安装InfluxDB
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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
本方案中采用 数据存储（InfluxDB），数据采集（Telegraf），数据展示（Grafana ）。
Telegraf 是实现 数据采集 的工具。Telegraf 具有内存占用小的特点，通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。
本文将介绍如何使用JavaScript的图形库Dygraphs来动态地可视化存储在InfluxDB（时间序列数据库）中不断更新的时间序列数据。
前面文章介绍使用docker compose组合应用并利用scale快速对容器进行扩容。
InfluxDB Cluster - 一个开源分布式时间序列数据库，InfluxDB Enterprise 的开源替代方案
指标、日志和链路跟踪是端到端可观察性的核心支柱。尽管对于获得云原生架构的完整可见性至关重要，但端到端的可观察性对于许多 DevOps 和 SRE 团队来说仍然遥不可及。这是由于多种原因造成的，所有这些原因都以工具为共同点。由于超大规模云提供商和容器化微服务的使用不断增加，日志管理市场必须解决这一工具难题，才能实现其预计的从2020 年的 19 亿美元到 2026 年的 41 亿美元的扩张。
Centos7 下 InfluxDB 从安装开始到入门 InfluxDB关键概念 经过前面两个篇章的探讨，基本已经了解了InfluxDB的操作，下面再来继续看看使用HTTP API编写数据。
Centos7 下 InfluxDB 从安装开始到入门InfluxDB关键概念经过前面两个篇章的探讨，基本已经了解了InfluxDB的操作，下面再来继续看看使用HTTP API编写数据。
Grafana是一个可视化面板（Dashboard），有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，支持Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB作为数据源。Grafana主要特性：灵活丰富的图形化选项；可以混合多种风格；支持白天和夜间模式；多个数据源
IoT平台需要监控设备的运行状态,统计和分析设备传感器数据，使用图表展示是比较常见的场景。使用图表和表格数据组合的Dashboard也可以放在首页作为大屏展示。
2.1 logstash的安装，我的版本是logstash-5.6.1-1.noarch
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
InfluxDB 3.0（以前称为 InfluxDB IOx）是一个（云）可扩展数据库，为数据加载和查询提供高性能，并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
在之前的文章《移动端UI自动化过程中的难点及应对策略》中我们讨论了影响移动端自动化稳定性的一些因素，其中宿主机环境是一个不可忽视的问题，大家都知道移动端的自动化一般都需要将设备挂载到实体服务器上运行，如果服务器宿主机出现断网或者磁盘空间不足等情况，都会在一定程度上影响自动化任务的执行，因此今天跟大家分享一下如何做服务器宿主机的监控。
前面我们依次介绍了Influxdb、Grafana的安装和基本使用，这次我们来看看Telegraf的安装与基本使用。Telegraf是InfluxData旗下的数据采集工具，主要用来采集各类服务的信息数据，比如：系统cpu、内存，redis、nginx等服务；跟Influxdb是兄弟产品。
监控粒度、监控指标完整性、监控实时性是评价监控系统的三要素。从分层体系可以把监控系统分为三个层次：
我们知道这种监控平台的数据特征一般都是时间序列数据（简称 时序数据），那么相应的这些数据最好是存储在时序数据库中，目前主流的时序数据库有InfluxDB、OpenTSDB、Graphite、TimescaleDB等。其中，InfluxDB是目前监控领域使用较多的时序数据库，并且基于InfluxDB有一套完善的开源解决方案 —— TICK Stack，如下图所示：
之前两篇文章笔者分别从TSM File文件存储格式、倒排索引文件存储格式这两个方面对InfluxDB最基础、最底层也最核心的存储模块进行了介绍，接下来笔者会再用两篇文章在存储文件的基础上分别介绍InfluxDB是如何处理用户的写入（删除）请求和读取请求的。在阅读这两篇文章之前，强烈建议看官先行阅读之前的多篇文章，不然可能会有一定的阅读障碍。
原文链接：https://www.relaxheart.cn/to/master/blog?uuid=79 简介 grafana grafana一般是和一些时间序列数据库进行配合来展示数据的，例如：G
0.具体步骤 1.搭建jenkins、InfluxDB、Grafana。 2.Jenkins安装插件、配置数据库地址、编写Pipeline、自定义数据。 3.InfluxDB创建数据库、创建用户。 4.Grafana建立统一的度量模板，使用变量替换固定的项目名称。 1.准备工作 1.1 创建数据库 CREATE DATABASE jenkins CREATE USER "jenkins" WITH PASSWORD 'root123' WITH ALL PRIVILEGES 1.2 配置Jenkins 安装
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点：
由于最近在做监控方面的工作，因此也读了不少相关的经验分享。其中有这样一篇文章总结了一些基于Spring Boot的监控方案，因此翻译了一下，希望可以对大家有所帮助。 原文：Near real-time monitoring charts with Spring Boot Actuator, Jolokia and Grafana Spring Boot Actuator通过/metrics端点，以开箱即用的方式为应用程序的性能指标与响应统计提供了一个非常友好的监控方式。 由于在集群化的弹性环境中，应用程序的
1.3下载安装Grafana Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具，可以用来做数据监控和数据统计，带有告警功能。目前使用Grafana的公司有很多，比如paypal、ebay、intel等。Grafana包括以下七大特点。 1）可视化：快速和灵活的客户端图形具有多种选项。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。 2）报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana将持续评估它们，并发送通知。 3）通知：警报更改状态时，它会发出通知。 4）动态仪表盘：使用模板变量创建动态的和可重用
如果在Pod中使用hostNetwork:true配置的话，在这种pod中运行的应用程序可以直接看到pod启动的主机的网络接口。在主机的所有网络接口上都可以访问到该应用程序。以下是使用主机网络的pod的示例定义：
之前介绍了运维监控系统Prometheus，然后就有朋友问我关于时序数据库的情况，所以这里总结一下时序数据库，并以InfluxDB为例，介绍时序数据库的功能特性和使用方式，希望能对大家有所帮助。
Gatling基于Scala开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
本文主要讲解访问kubernetes中的Pod和Serivce的几种方式，包括如下几种：
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。 主要特性有：
1. 容器监控方案选择 ---- 对于容器的监控方案可谓多种多样，本身自带 docker stats 命令，Scout，Data Dog，Sysdig Cloud，Sensu Monitoring Framework，CAdvisor 等。 通过 docker stats 命令可以很方便地看到当前宿主机上所有容器的 CPU、内存以及网络流量等数据。但是 docker stats 命令的缺点就是统计的只是当前宿主机的所有容器，而获取的监控数据是实时的，没有地方存储，也没有报警功能。 而 Scout、Sysdi
在Coreos系统中我们一般利用Portainer容器来管理Docker，可以看我的其他文章(coreos和portainer都有讲到过)
Gatling 基于 Scala 开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
InfluxDB是一个时间序列数据库，旨在处理较高的写入和查询负载。它是TICK堆栈的组成部分 。InfluxDB旨在用作涉及大量时间戳数据的任何用例的后备存储，包括DevOps监控，应用程序指标，IoT传感器数据和实时分析。。
调试好脚本，准备好环境，我们就可以开始压测了。那么在压测中，有什么常见的问题以及，我们需要做些什么呢。
在目前的APM和后续的IoT场景中，InfluxDB会发挥越来越重要的作用，那么InfluxDB是如何保存数据并且高性能对外提供存取服务的呢？下面就一起来看下InfluxDB原理的那些事 ~
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InfluxDB 1.7文档https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/
InfluxDB是一个时间序列，指标和分析数据库。时间序列数据库旨在解决存储在一段时间内进行的连续测量所产生的数据的问题。此数据可能包含系统指标（如CPU和内存使用情况）和应用程序指标（如应用程序错误和REST端点调用）等项目。
[TOC] 0x00 前言简述 InfluxDB 介绍 Q: 什么是InfluxDB? InfluxDB 采用Go语言开发是一个开源时间序列平台, 是一个可编程且高性能的时间序列数据库，具有跨 OS
InfluxDB的开源版本在单个节点上运行。如果您需要高可用性来消除单点故障，请考虑InfluxDB企业版。
Flink 的 metrics 是 Flink 公开的一个度量系统，metrics 也可以暴露给外部系统，通过在 Flink 配置文件 conf/flink-conf.yaml 配置即可，Flink原生已经支持了很多reporter，如 JMX、InfluxDB、Prometheus 等等。
influxdb是一种时序数据库，时序数据库简而言之就是针对时间为KEY的数据存储系统。其可存储海量数据，并且查询性能非常强，可以用来做基于时间的应用，比如日志存储、温度计采集等。本文通过安装部署、以及简单实用，初步体验influxdb。
InfluxDB是一个开源的、高性能的时序型数据库，在时序型数据库DB-Engines Ranking上排名第一。
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