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。
文章《腾讯云TKE-搭建prometheus监控》基于prometheus,手把手教你如何在TKE上搭建全面的平台和业务监控,为业务保驾护航。这是系列文章的第二篇,第一篇见链接。
最近无意间发现Grafana官网的Dashboard页面首推了一个用Loki分析Nginx日志的页面,大体也就是Loki2.0后产品主推的LogQL V2语法的典型应用。也许是最近感受到大家愈发对新语法的不熟悉,社区也特地做了一个quick demo来简单说明其新语法的使用。
前言 在这篇文章中,基于上一篇的分享:Grafana+Influxdb(Prometheus)+Jmeter搭建可视化性能测试监控平台
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。
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。
Prometheus已成为cloud-native世界中的默认监控应用程序和系统。对于真实使用案例,Prometheus应该是高可用的,这是有挑战的。一旦在高可用性模式下[1]运行?Prometheu
前面我们介绍了 Grafana Labs 推出了 Loki V2 版本,新版本提供了不少新的特性,这里我们就来介绍下如何在 Kubernetes 上使用新版本的 Loki 吧。
Prometheus 是一个具有维度数据模型,灵活的查询语言,高效的时间序列数据库和现代警报方法的开源监视系统。
国庆假期花了一些时间,首次尝试并玩转 grafana,这几天继续不断优化和完善,如今看着自己的成果,相当满意。——逐步接近我想要的理想后台啦。
Kubernetes是目前最为流行、成为事实标准的容器集群管理平台,为容器化应用提供了集群化部署运行、自动资源调度,和动态水平伸缩等一系列完整功能。虽然Kubernetes平台本身已经实现了应用状态的实时监控,但是监控的指标和方式还是比较基础,难以满足各种复杂和个性化的监控管理需求。因此,我们需要在Kubernetes的基础上,增加独立的、不影响现有应用集群的架构和部署的,而且功能全面、易于部署、便于监视分析、能够及时告警的监控体系。
不久前我们开源了基于 Kubernetes 的混沌测试工具 Chaos Mesh®,Chaos Mesh 提供了模拟系统异常状况的能力,但这只是混沌工程中的一环,完整混沌工程核心原则包含了系统稳定状态的定义、提出假设、运行实验以及验证和改进。
简介 前言感谢各位用户在云监控用户交流群中的积极发言,踊跃提问,感谢大家的支持,在此把 Grafana 插件和 Prometheus 监控服务相关的一些问题整理如下。 Grafana 插件 腾讯云于 4 月 20 日宣布与开源数据可视化平台 Grafana 的 Grafana Labs 合作,为全球云用户提供腾讯云 Grafana 云监控应用程序插件。用户可通过此插件,在简单易用的平台上快速监控与整合指标和数据。目前已经支持 30+ 款腾讯云基础产品的接入展示。点击此处了解 Grafana 插件 Q:se
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,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,官方原生支持Zabbix数据输出,而Grafana与Zabbix对接能够帮助大家实现对系统的实时监控以及可视化展示。
随着云计算技术的广泛应用,越来越多的项目部署和迁移到云端,传统的监控告警系统在短时间内还不能适配云上的服务。为了实现实时系统运行状态的展示、故障的及时告警、历史状态的回看,可以基于开源的时序数据库Prometheus和可视化工具Grafana,搭配相关工具,快速搭建一个可靠准确的监控告警系统。本文记录了整个设计和搭建过程,以及遇到的一些问题和解决方法。
除了一体化代码之外,我们的项目还有许多微服务支持。他们每个都需要被监控。由DevOps工程师监控它们几乎是不可能的。我们开发了一个监控系统,作为开发人员的服务。他们可以自己配置监控系统中的指标,使用它们,构建基于指标的仪表板,设置由阈值触发的警报。DevOps工程师唯一必须提供的是基础设施和文档。
比如说,需要计算资源的时候,一个配置文件就可以要来两百台虚拟化好的机子。需要试下缓存?点下鼠标就可以要到几十个配置好的 Redis 结点。
无论你是 Linux 系统管理员或是 DevOps 工程师,你都会在监控服务器性能指标的时候花费很长时间。
第7章 可视化工具 分布式追踪 分布式追踪(Distributed Tracing)主要用于记录整个请求链的信息。在微服务应用中,一个完整的业务往往需要调用多个服务才能完成,服务之间就产生了交互。当出现故障时,如何找到问题的根源非常重要。追踪系统可以地展示出请求的整个调用链以及每一步的耗时,方便查找问题所在 本节主要介绍如何使用Jaeger在Istio中实现追踪 启动Jaeger Jaeger是一个开源的分布式追踪系统,它可以在复杂的分布式系统中进行监控和故障排查。Jaeger的主要功能包括分布式请求监控
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