在Prometheus中,网络字节是每秒测量的。
监控是整个运维以及产品整个生命周期最重要的一环,它旨在事前能够及时预警发现故障,事中能够结合监控数据定位问题,事后能够提供数据用于分析问题。
本文最初发布于 Confluent 官方博客,经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
第3章 安装和启动Prometheus ---- 3.1 安装Prometheus 如果要将Prometheus部署到生产环境或进行扩展,则应该始终选择配置管理工具作为安装方法 下载地址:https://prometheus.io/download/ 3.1.4 在Mac OS X上安装Prometheus $ brew install prometheus 3.1.5 通过监控套件安装Prometheus 使用Docker Compose安装Prometheus、Node Exporter和Grafan
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块,以便以临时方式回答操作问题,在仪表板中显示趋势,或生成有关系统故障的警报。
Linkerd的主要目标之一是使服务和平台所有者能够不仅在数据包和字节方面,而且在请求和响应方面理解他们的服务。对于HTTP等协议,这需要了解协议的语义,以便Linkerd可以测量成功率和响应延迟等内容。我们还需要能够在不同维度,例如源服务、目标服务和HTTP路径中分解这些指标。
Zabbix团队很高兴在此宣布4.2正式发布!Zabbix集众多现代化监控系统的优秀功能于一身:数据采集和处理、分布式监控、实时问题和异常检查、告警升级、可视化等等...
Kubernetes自动弹性伸缩可以根据业务流量,自动增加或减少服务。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。
监控系统的历史悠久,是一个很成熟的方向,而 Prometheus 作为新生代的开源监控系统,慢慢成为了云原生体系的事实标准,也证明了其设计很受欢迎。
你们刚刚采用了Kubernetes。恭喜你!但是现在要做什么?任何Kubernetes采用者的第一个可观察性任务之一是监控——至少,你需要知道什么时候出现了问题,以便你可以快速地修复它们。
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 | 朱瑜坚 腾讯云后台开发工程师 Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics)。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期
Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics)。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期有 Prometheus 监控方案搭建和维护需求的系统开发管理者。通过这篇文章,可以加深对 Prometheus Metrics 的理解,并能针对实际的监控场景提出更好的指标(Metrics)设计。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus,我们设置了三个演示服务实例,向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标,我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列,如何聚合维度,以及如何计算费率和衍生物。
第4章 监控主机和容器 首先,我们将在每台主机上安装exporter,然后配置节点和Docker指标让Prometheus来抓取。基本主机资源监控 CPU 内存 磁盘 可用性 然后,我们利用收集的指标来构建一些聚合指标并保存为记录规则 最后,我们会简要介绍Grafana,并对收集的数据进行基本的可视化 回顾USE: 使用率(Utilization) 饱和度(Saturation) 错误(Error) USE方法可以概括为:针对每个资源,检查使用率、饱和度和错误。该方法对于监控那些受高使用率或饱和度的性能问题
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。
时序数据库是 Promtheus 监控平台的一部分,在了解其存储层的演化过程之前,我们需要先了解时序数据库及其要解决的根本问题。
本次发布中针对社区在使用 Istio 1.0.2 的过程中发现的严重问题进行了修补。下文将陈述 Istio 1.0.2 和 Istio 1.0.3 之间的差异。
监控系统的历史悠久,是一个很成熟的方向,而 Prometheus 作为新生代的开源监控系统,慢慢成为了云原生体系的事实标准,也证明了其设计很受欢迎。本文主要分享在 prometheus 实践中遇到的一些问题和思考
监控系统是运维体系乃至整个软件产品生命周期中最重要的一环,完善的监控可以帮助我们事前及时发现故障,事后快速追查定位问题。而在以微服务为代表的云原生架构体系中,系统分为多个层次,服务之间调用链路复杂,系统中需要监控的目标非常多,如果没有一个完善的监控系统就难以保证整体服务的持续稳定。
理解OpenShift(5):从 Docker Volume 到 OpenShift Persistent Volume
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