Prometheus 中的一些关键设计,比如注重标准和生态、监控目标动态发现机制、PromQL等。
上一篇我们从PromQL入门,这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用
受PromQL的启发,Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法,它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样,LogQL也是使用标签和运算符进行过滤,它主要分为两个部分:
without 不包含标签,与jvm_memory_used_bytes 等价
PromQL基于时间序列模型,即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值(即某个指标在某个时间点的值),每个时间序列都由一个唯一的标识符(即指标名称和一组标签)来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
Prometheus的promql目录包含PromQL(Prometheus Query Language)的解析和执行代码:
PromeQL是prometheus内置的数据查询语言,其提供对时间序列数据丰富的查询,聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在prometheus的日常应用当中,包括数据查询,可视化,告警处理当中,grafana绘图就是利用了prometheus里面的PromQL的功能
作者 | 孙高飞 理解 instant 类型和 range 类型 在 PromQL 中我们可以使用很多的操作符和内置函数来计算我们的监控数据, 而这些操作符和内置函数在计算的 时候要求输入的参数是有类
3、prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据,默认使用的拉取方式是pull
时序数据库有很多,比如 Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus 和 VictoriaMetrics 是开源时间序列数据库,可为复杂 IT 环境中的监控和告警提供强大的解决方案。然而,它们的设计不同,并提供独特的功能,这些功能可能会影响其性能、可扩展性和监控工作负载的易用性。本文旨在分析 Prometheus 和 VictoriaMetrics 之间的差异,从而为寻求最适合其特定需求的解决方案(作为监控解决方案和可观察性或对系统进行故障排除)的用户提供见解。
自从Loki2.0发布以来,LogQL v2凭借丰富的查询功能,让Loki也逐渐具备日志分析的能力。对于有些时候,当研发的同学没有提供Metrics时,我们也能利用LogQL构建基于日志的相关指标,这里面就主要用到了聚合查询。
可以看到普罗米修斯是领先的、开源的、也是一种监控解决方案、支持用户指标和告警等需求。
在监控和可观察领域,Prometheus 和 Thanos 已成为处理时间序列数据的两个强大工具。这两个系统都提供强大的特性和功能,帮助组织获得对其基础设施和应用程序的宝贵见解。
我们使用 Prometheus Go client library 在 Go 代码中埋点,将指标数据上报到 Prometheus server,接下来我们使用 PromQL 查询指标数据。
我们在 树义带你学 Prometheus(三):Grafana 图表配置快速入门 - 陈树义 - 博客园 中提到可以针对业务指标做自定义监控,其中有一个设置属性为 Metrics,即:
普罗米修斯官网的首页简单的对普罗米修斯做了定义:从指标到洞察力 ,普罗米修斯通过领先的开源监控解决方案为用户的指标和告警提供强大的支持。
通常来说,对于一个运行时的复杂系统,如果系统出了问题是很难排查的。因为你是不太可能在运行时一边检查代码一边调试的。因此,你需要在各种关键点加上监控,通过监控获取的数据,指导我们进一步工作,解决问题。
在之前的博客里,笔者详细阐述了Prometheus数据的插入过程。但我们最常见的打交道的是数据的查询。Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求。在这篇文章里面,笔者就以一个简单的Promql为例,讲述下Prometheus查询的过程。
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。
在PromQL、LogQL和TraceQL之前,业界在查询和分析监控指标、日志和链路时使用了不同的方法和工具。这些方法和工具通常会因技术和需求的演变而变化,以下是在之前常见的一些方法:
在 promtail 收集并将日志发送给Loki 之后, Distributor 就是第一个接收它们的组件,每秒可以接收数百万次写入。Distributor会对接收到的日志流进行正确性校验,并将验证后的chunk日志块分批并行发送到Ingester。
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。
Prometheus 监控系统是云原生环境下主流的监控系统,在各大厂都有比较广泛的应用。
PromQL 是 Prometheus 提供的一个函数式的表达式语言,可以使用户实时地查找和聚合时间序列数据。表达式计算结果可以在图表中展示,也可以在 Prometheus表达式浏览器中以表格形式展示,或者作为数据源,以 HTTP API 的方式提供给外部系统使用。PromQL 虽然以 QL 结尾,但是它不是类似 SQL 的语言,因为在时间序列上执行计算类型时,SQL 语言相对缺乏表达能力。而 PromQL 语言表达能力非常丰富,可以使用标签进行任意聚合,还可以使用标签将不同的标签连接到一起进行算术运算操作。内置了时间和数学等很多函数可以使用。
在当今云计算和DevOps的时代,有效管理和维护多个集群环境是一项挑战。每个集群环境,如开发、测试、生产,都有其独特的特性和需求。有效管理这些集群需要精心规划和合适的工具。
在前期的博文中,我已经简单的介绍过了prometheus的安装,以及通过grafana来实施监控。这篇博文,我们更深入的介绍一下prometheus的监控。本篇博文主要分为以下几个知识点:
Prometheus 通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(label)唯一定义一条时间序列。指标名称反映了监控样本的基本标识,而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度。用户可以基于这些特征维度过滤、聚合、统计从而产生新的计算后的一条时间序列。
它类似于 SQL 的语言,但是PromQL表现力非常丰富,并且内置函数很多,在日常数据可视化以及 rule 告警中都会使用到它。
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。
Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,由 SoundCloud 公司开发。
Prometheus 是一套开源的监控系统。设计思路来自于Google的borgmon 监控系统(由工作在 SoundCloud的Google 前员工在2012年创建)。
作者:jimmiehan(韩金明) , 腾讯PCG后台开发工程师, Prometheus/Thanos contributor Prometheus 是目前最流行的开源监控系统之一, 这里以我在基于 Prometheus 构建天机阁 2.0Metrics 子系统的实践谈一谈 Prometheus 的一些最佳实践, 最佳实践的理念是 Prometheus 系统简单稳定高效运行的关键。(注: 天机阁 2.0 是新一代云原生可观测性系统) 埋点思路 最好将原始指标暴露给 Prometheus, 而不是在应用
Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案。在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等。最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构。
监控服务主动拉取被监控服务的指标,被监控服务一般通过主动暴露metrics端口或者通过Exporter的方式暴露指标,监控服务依赖服务发现模块发现被监控服务,从而去定期的抓取指标
之前讲过普罗米修斯自己就是一个时序数据库, 它从 exporter 拉取的数据都会按时间戳保存到对应的文件里,这个时序数据库默认会保存 14 天的数据。 而它自己也开发了一套名为 PromQL 的类 SQL 的查询语言用来从各种维度让用户来查询并计算监控的数据。 我们先来看一下我自己编写的 exporter 的接口, 看看它向普罗米修斯的主服务返回的监控数据是什么样的。
作者:jimmiehan(韩金明) 腾讯PCG后台开发工程师 ,Prometheus/Thanos contributor Prometheus 是目前最流行的开源监控系统之一, 这里以我在基于 Prometheus 构建天机阁 2.0Metrics 子系统的实践谈一谈 Prometheus 的一些最佳实践, 最佳实践的理念是 Prometheus 系统简单稳定高效运行的关键。(注: 天机阁 2.0 是新一代云原生可观测性系统) PART ONE 埋点思路 最好将原始指标暴露给 Prometheus
我们在查询Prometheus的时候,通常有两种方式,一种是查瞬时的Metric采样数据,一种是查一段时间范围内的Metric采样数据。
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL,允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形,也可以显示为表格数据,或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
作者:kevinkrcai,腾讯 IEG 后台开发工程师 Prometheus 是一个开源的完整监控解决方案,本文将从指标抓取到查询及可视化展示,以及最后的监控告警,对 Prometheus 做一个基本的认识。 1. 简介 Prometheus 是古希腊神话里泰坦族的一名神明,名字的意思是"先见之明",下图中是 Prometheus 被宙斯惩罚,饱受肝脏日食夜长之苦。 下面就是我们 CRUD Boy 所了解的 Prometheus,下面是其官网封面图引导语:From metrics to insight,
Prometheus 是一个开源监控系统,它前身是 SoundCloud的告警工具包。从 2012 年开始,许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃,越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目,且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构,Prometheus 在 2016 年继Kurberntes 之后,加入了 Cloud Native Computing Foundation。
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
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。
作者:kevinkrcai,腾讯 IEG 后台开发工程师 Prometheus 是一个开源的完整监控解决方案,本文将从指标抓取到查询及可视化展示,以及最后的监控告警,对 Prometheus 做一个基本的认识。 1. 简介 Prometheus 是古希腊神话里泰坦族的一名神明,名字的意思是"先见之明",下图中是 Prometheus 被宙斯惩罚,饱受肝脏日食夜长之苦。 下面就是我们 CRUD Boy 所了解的 Prometheus,下面是其官网封面图引导语:From metrics to insight
PromQL(Prometheus Query Language)为 Prometheus tsdb 的查询语言。是结合 grafana 进行数据展示和告警规则的配置的关键部分。
导语 | Prometheus是一个开源的完整监控解决方案,本文将从指标抓取到查询及可视化展示,以及最后的监控告警,对Prometheus做一个基本的认识。 一、简介 Prometheus是古希腊神话里泰坦族的一名神明,名字的意思是“先见之明”,下图中是Prometheus被宙斯惩罚,饱受肝脏日食夜长之苦。 下面就是我们CRUD Boy所了解的Prometheus,下面是其官网封面图引导语:From metrics to insight,从指标到洞察力,通过指标去洞察你的系统,为我们的系统提供指标收集和监
APM系统即Application Performance Management应用性能管理,目的是对企业的关键业务系统进行实时性能监控和故障管理,主要有以下三个维度:日志聚合Logs、业务指标Metrics、链路跟踪Traces。
前面我们在学习到使用 Loki 的 Ruler 进行报警的时候,使用了一种查询语言来定义报警规则,这个就是受 PromQL 的启发,Loki 自己推出的查询语言,称为 LogQL,它就像一个分布式的 grep,可以聚合查看日志。和 PromQL 一样,LogQL 也是使用标签和运算符进行过滤的,主要有两种类型的查询功能:
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