在当今数字化时代,数据分析和可视化成为企业决策和发展的重要支撑,很多 BI 工具昂贵的许可费用,让许多中小型企业用户和个人用户望而却步,开源 BI 工具的出现,让其成为很多用户进行数据分析展示的首选。目前市面上主流的开源 BI 产品,例如 Metabase 和 Superset,都是由国外的开发者开发的,这导致国内用户上手的时候都觉得不适应。
Prometheus 是一个开源监控工具,实现了高维数据模型。Prometheus 有多种数据可视化模式,其中一种是集成 Grafana。Prometheus 以高效的自定义格式将时间序列数据存储在内存和本地磁盘上。
在本文中,我们将研究如何使用 Grafana 监控 Spring Boot 应用程序。我们将研究整个设置并创建一个简单的仪表板来查看一些指标。
想必大家已经听说了,1 月 21 日,开源的可视化工具 Apache Superset 宣布毕业并成为 Apache 软件基金会(ASF)的顶级项目(Top-Level Project)。
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!
在线服务应旨在提供符合业务需求的服务可用性。这个过程的一个关键部分应该涉及组织中的不同团队,例如,从业务开发团队到工程团队。
你可以使用变量来代替硬编码的细节,如 server、app 和 pod_name 在 metric 查询中。Grafana 在仪表盘顶部的下拉选择框中列出这些变量,帮助你改变仪表盘中显示的数据。Grafana 将这类变量称为模板变量。
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。
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。
使用Superset已经有一段时间,其良好的体验与丰富的图表功能节省了大量的时间。但是对于权限,自定义图表,图表下载,报警邮件一直没有很好的支持,大部分公司对于这些功能的实现还是需要大量的二次开发,费时费力。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比,并用它来讲故事,以此来帮助用户做出决策。
前面我们了解了 Dapr 可观测性中的分布式追踪部分的支持,本文我们将来介绍下指标和日志这方面的支持。
Github:https://github.com/HangfireIO/Hangfire(opens new window)
Apache Superset最近发布了1.0.1版本,这也是1.0版本后的有一个重大的版本,Superset也会在以后有更多的改进。那么让我们来看一下最新的新功能吧。
本文翻译自 Kubernetes network monitoring: What is it, and why do you need it? 。
https://buoyant.io/2020/10/21/kubernetes-SLO-with-prometheus-linkerd/
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。
今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南,这个规范指南基本适用所有数据图表设计,很有参考价值,建议收藏。
Grafana 是一跨平台的开源的可视化分析工具。目前网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具,主要用于大规模指标数据的可视化展示。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
Grafana是一个开源指标分析和可视化套件。 它最常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据,但许多应用于其他领域,包括工业传感器,家庭自动化,天气和过程控制。
译自 Getting Started with Infrastructure Monitoring 。
商业智能(BI)是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。相比于普通的报表,BI的操作更加简单,能够处理的数据更加庞大,它更侧重于数据分析。
面板(Panel)是 Grafana 中基本可视化构建块,每个面板都有一个特定于面板中选择数据源的查询编辑器,每个面板都有各种各样的样式和格式选项,面板可以在仪表板上拖放和重新排列,它们也可以调整大小,所以要在 Grafana 上创建可视化的图表,面板是我们必须要掌握的知识点。
一个人可以合理地从多少个仪表板中获得洞察并采取行动?虽然我不知道答案(实际上这将是一项很好的调查),但我希望我们都可以达成一致的看法,即存在一定的限制。当我们在分析问题本身之前就为每个问题创建一个仪表板,而不进行分析时,仪表板膨胀就会发生。
Web前端的日志/指标导出器配置、Prometheus 监控规则(YAML格式)、告警规则,以及推荐一个适合的 Grafana 仪表板配置。
Grafana Labs收购Asserts.ai,以便通过更简单、更自动化的方式帮助用户分析指标数据。
俗话说“工欲善其事必先利其器”,今天跟大家一起交流一款简单易用的数据查询和可视化分析的开源BI工具Redash。
Apache Superset 是一个开源的现代的、企业级的商业智能 web 应用程序。是一个数据可视化和数据探索平台。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控系统。与其他监控系统(如InfluxDB和Graphite)一样,Prometheus将其所有数据存储在时间序列数据库中。但是,它提供了多维数据模型和强大的查询语言,使系统管理员不仅可以轻松地微调其指标的定义,还可以生成更准确的报告。
当您规划出业务关键型资产时,您可以在整个堆栈中获得端到端概览,其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。
当您第一次连接到Kibana 4时,您将进入发现页面。 默认情况下,此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里,你可以根据搜索查询通过筛选,找到特定的日志消息,则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
如今,一种最为流行的架构设计模式便是将应用程序单体分解为更小的微服务。然后,每个微服务负责应用程序的特定方面或功能。例如,一个微服务可能负责提供外部 API 请求,而另一个可能处理前端的数据获取。
本文获文章作者授权翻译,转载需要注明来自公众号EAWorld 作者:Daniel Berman 译者:白小白 原题:Prometheus vs. Graphite: Which Should You Choose for Time Series or Monitoring原文:https://logz.io/blog/prometheus-vs-graphite/ 全文3742字,阅读约需要15分钟 任何系统、应用程序、产品或流程的关键性能指标之一是某些参数或数据点在一段时间内的表现。比如,如何在几秒钟
Netdata通过可扩展的Web仪表板提供准确的性能监控,可以显示Linux系统上的流程和服务。它监控有关CPU,内存,磁盘,网络,进程等的指标。
https://grafana.com/grafana/plugins/alexanderzobnin-zabbix-app/
引言 自从2018年从Cloud Native Computing Foundation(CNCF)出现以来,您可能已经在使用K8操作系统,随着容器云技术的发展以及落地,提高了企业运维的效率和质量,并且降低了企业运营成本,但同时带来的问题是运维的复杂度和难度,举个例子🌰:由于容器的生命周期短,随时可能飘移到其他物理资源上运行,因此日志的采集和运行的监控很难像传统方式登录到服务器上查看,而运营团队需要了解有价值的数据来进行问题定位以及运营数据分析。 为了更广泛地提供这种可观察性,我们需要提
时间序列用于现代监控,作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样,现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示,帮助我们监控我们的服务器和服务。
随着容器技术的迅速发展,Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus 作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation(简称:CNCF)中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。
大家好,很高兴你对Zabbix感兴趣。Zabbix是企业级开源监控工具,已经连续两年被誉为Gartner客户之选。本演示视频是为了帮助大家更好地了解Zabbix监控解决方案,让你对Zabbix核心特性和功能有整体认识。我们将向您介绍Zabbix使用界面以及监控的基本概念。希望你会有所收获。欢迎使用Zabbix来监控!
Linux容器基本覆盖接管了企业,并且我们听到了很多关于Docker和Kubernetes的信息,以至于我们忘记了同样重要的监控和日志收集。Docker继续增长,随之而来的是围绕它构建的服务生态系统的增长。现在,尽管部署容器主要涉及在每个容器内部运行单个应用程序或服务,但随着部署变得越来越大,了解环境的状态和健康状况(不仅仅是操作系统或应用程序级别)变得越来越重要,但在容器层面也是如此。
可观测性通常在三个支柱的背景下定义 - 日志,指标和跟踪。现代云原生应用程序复杂而动态。为了避免意外和性能问题,您需要一个强大的可观测性堆栈。但是,可观测性是否仅限于收集日志,指标和跟踪呢?
应用程序一旦迁移到了云端,管理起来就变得更困难重重了。云应用程序性能管理和性能监控工具则可以帮助识别瓶颈及其他性能度量指标。 优秀的工具有助于确定是否可以将瓶颈隔离到应用程序本身,或者是否某家提供商存在影响整个系统的问题。最精准的工具甚至能够深入到应用程序内部,查看数据库查询等个别进程是否在最佳状态下运行。 为此,我们测试了四款商用产品:Exoprise CloudReady、AppNeta、ThousandEyes和Dynatrace。我们主要着眼于部署简易性、日常管理、总体功能和成本。我们并没有过于关注
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
•Zabbix: 用于非容器的虚拟机环境•Prometheus: 用于容器的云原生环境
这就是Prometheus 随着容器技术的迅速发展,Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation(简称:CNCF)中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。 本文带领大家体验如何使用Prometheus开始收集系统指标,以便开发人员和云平台运维人员可以快速的掌握 Prometheus。 上图是Grafana看板的监
指标提供了对集群中正在发生的事情的洞察力。 它们是用于监视和调试的宝贵资源。 Alluxio 有一个基于 Coda Hale 指标库的可配置指标系统。 在度量系统中,源生成度量,汇使用这些度量。 度量系统定期轮询源并将度量记录传递给接收器。
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