上节课爱画漫画的小哥哥教我们如何正确get参数传递和HTTP正确使用。尤其是在无UI下进行接口的访问。大家有get到吗？
在这个例子中，我们将收集带有collectd的系统统计信息，并将它们传递给InfluxDB，然后存储它们。然后我们将使用Grafana可视化存储的数据。我们将使用collectD版本5.5.1，InfluxDB版本1.3.5和Grafana版本4.4.3。
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
telegraf 整个包非常大，在这个方案只用了statsd插件部分的修改，所以更具体的需要根据自己需要进行学习，如果只是使用本方案就可以略过。
Flux 是一种开源数据脚本语言，旨在查询、分析和处理数据。Flux支持多种数据源类型，包括：
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。
描述: 在 V2.x 版本中 influx 客户端命令已独立处理, 其与V1.x版本的 influx cli 参数与使用大不相同, 此处主要讲解V2.x相关语法参数，但也会简单提及一下V1.x版本语法及其使用。
美国匹兹堡大学的科研人员研制出一种基于石墨烯的神经突触，可用于类似人类大脑的大规模人工神经网络。
timestamp： 时间戳，因为InfluxDB是时序数据库，它的数据里面都有一列名为time的列，存储记录生成时间。 如 rx_bytes 中的 time 列，存储的就是时间戳。
InfluxDB is the open source time series database
InfluxDB 1.7文档https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/
芯片作为电子科技产品最核心的部分，它的优劣对产品的质量和数据处理能力有着至关重要的影响力，芯片之争也一直是各大电子厂商大战的重要因素。 在传感器数据的处理上，神经性芯片比冯诺依曼结构芯片更快更好，因此
This application take a nmon file and upload it in a InfluxDB database. It generates also a dashboard to allow data visualization in Grafana. It's working on linux only for now.
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。
安装InfluxDB InfluxDB是一个时间序列数据库，它被设计用于处理高写入和查询负载。本文简单介绍了如何下载、配置、启动InfluxDB. 1.InfluxDB安装 wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.2.x86_64.rpm sudo yum localinstall influxdb-1.6.2.x86_64.rpm 2.InfluxDB配置 vim /etc/influxdb/influxdb.conf
小贴士: 建议使用jmeter3.3+版本,在这个版本以后才有backend listener 对接influxDB.
InfluxDB 3.0 现在是当前和未来所有 InfluxDB 产品的基础，首次为 InfluxDB 平台带来了高性能、无限基数、SQL 支持和低成本对象存储。InfluxDB 3.0 在 Rust 中作为列式数据库开发，在单个数据存储中引入了对各种时间序列数据（指标、事件和跟踪）的支持，以支持依赖于高基数时间序列数据的可观测性、实时分析和 IoT/IIoT 用例。
通过上期分享《实践指路明灯，源码剖析flink-metrics》，对当下较火的流式处理框架 flink 的指标监控体系有了全局的认识，并结合 flink-metrics-xxxx 模块进行深入分析，对 flink 是如何集成监控轮子了如之掌。
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
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。
[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
在QuestDB(https://questdb.io/)，我们已经建立了一个专注于性能的开源时间序列数据库。我们创建QuestDB是为了将我们在低延迟交易方面的经验以及我们在该领域开发的技术方法带到各种实时数据处理用途中。
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
现在网络的资料到处都是，很容易搜索到自己想要的答案。但答案通常只能解决自己一部分的问题。如果自己想要有一套自己的解决方案，还得重新撸一遍靠谱。
InfluxDB的字段类型，由第一条插入的值得类型决定；tags的类型只能是String型，可以作为索引，提高检索速度。
本方案采用 Grafana + InfluxDB 实时展示 Jmeter 的压测数据，下面为本文实验的压测指标数据流向图。
通过InfluxDB支持HTTP提交，从而实现Jmeter监控的入库，而对于资源监控可以通过（Curl+awk）Shell来过滤监控命令（iostat,Vmstat等）最后提交至库的方式来完成监控，同理Zabbix也可以。由于本文长度问题，这里只记录了关于Jmeter入库的部分。
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。
利用docker compose组合应用并利用scale可以快速对容器进行扩充，而docker compose启动的服务容器都在同一台宿主机上，对于一个宿主机上运行多个容器应用时，容器的运行情况，如：CPU使用率，内存使用率，网络状态，磁盘空间等一系列随时间变化的时序数据信息，都需要进行了解，因此监控是必须的。
前几次的分享，我们多次提到了下图中 Metrics 指标监控的 Prometheus、Grafana，而且 get 到了 influxdata 旗下的 InfluxDB 的入门技能。
本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控。
https://docs.influxdata.com/chronograf/v1.10/administration/config-options/#--influxdb-url
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。
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：
性能监控是容器服务必不可少的基础设施，容器化应用运行于宿主机上，我们需要知道该容器的运行情况，包括 CPU使用率、内存占用、网络状况以及磁盘空间等等一系列信息。在我的前文《Docker容器可视化监控中心搭建》之中我们就实践过Docker容器的可视化监控，在那篇文章中我们是使用了 cAdvisor + influxdb + grafana 技术栈来完成的。然而容器化世界里向来不会只有一种方法来实现某项功能，可以说有一百条大路来通到罗马，因此本文再来探讨另一种称为 TICK 的技术栈方案来实现Docker容器的性能监控。
在上篇文章《时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑，其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化，Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化，InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来，大大降低了Tag的冗余。在这几种时序数据库中，InfluxDB无疑显的更加专业。接下来笔者将会针对InfluxDB的基本概念、内核实现等进行深入的分析。本篇文章先行介绍一些相关的基本概念。 InfluxDB
InfluxDB是目前比较主流的时序数据库，而时序数据库则是以时间序列为轴的数据库，与关系型数据库相比它有几个特点：
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Influxdb是一个开源分布式时序、事件和指标数据库，使用 Go 语言编写，无需外部依赖。该组件在蓝鲸的功能定位是存储蓝鲸监控处理后的时序指标数据，在社区版属于单节点，在企业版属于双节点，由etcd+tsdbproxy+influxdb组成双写的架构。
influxdb的单机版是开源的，而集群版是商业版，influxdb被设计运行在SSD上，如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质，会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api，同时也支持https，为了保证安全性，非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
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：
InfluxDB里存储的数据被称为时间序列数据,InfluxDB存储方式跟传统关系型数据库不同的是：传统关系型数据库通过数据库+表+字段组织数据，InfluxDB通过指标、标签、字段组织数据，时间戳是默认的索引列，标签跟字段其实就相当于关系型数据库中的字段，只不过标签会被索引，而字段不会。
Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，非常适合Kubernetes集群的监控。Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。
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
作者 | 刘平 文章来源GitChat，CSDN独家合作发布，查看交流实录：http://gitbook.cn/books/59428f6f7e850f039399fd02/index.html Influxdb是一个基于golang编写，没有额外依赖的开源时序数据库，用于记录metrics、events，进行数据分析。这篇文章谈论的influxdb版本在1.2.0以上。这篇文章只谈论influxdb在监控中的数据存储应用，不会谈论influxdb提供的整套监控方案。本文主要谈论五个方面：时序数据库选
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade $ sudo reboot
访问Grafana，通过ip+3000端口的方式访问,默认账户密码（admin/admin）。
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