要使Grafana图表从每月的第一个开始,可以通过以下步骤实现:
这样,您的Grafana图表将从每月的第一个开始显示数据。您可以根据需要调整其他图表设置,如图表类型、数据源等。
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前面我们使用 Prometheus + Grafana 实现了一个简单的 CPU 使用率变化图,但是这个图还有许多缺陷,例如:左边栏的数值太小了无法调整,下面的图标信息无法定制化等等。
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。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目,用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。
在前一篇<在Grafana中使用Variables>中已经提到过了Variables的使用,Grafana提供的Variables方式能够自由的切换数据进行展现。但是之前提到的Variables都是基于我们自身的数据源或者是我们的输入。 Grafana同时也支持一些Global的Variables提供给我们进行使用。
在介绍springboot如何与prometheus整合监控之前,先介绍几个待会整合会用到的工具。
Grafana 除了支持丰富的数据源和图表功能之外,还支持告警功能,该功能也使得 Grafana 从一个数据可视化工具成为了一个真正的监控利器。Grafana 可以通过 Alerting 模块的配置把监控数据中的异常信息进行告警,告警的规则可以直接基于现有的数据图表进行配置,在告警的时候也会把出现异常的图表进行通知,使得我们的告警通知更加友好。
最近参与的几个项目,无一例外对监控都有极强的要求,需要对项目中各组件进行详细监控,如服务端API的请求次数、响应时间、到达率、接口错误率、分布式存储中的集群IOPS、节点在线情况、偏移量等。
这篇文章介绍如何使用 PromQL 查询 Prometheus 里面的数据。包括如何使用函数,理解这些函数,Metrics 的逻辑等等,因为看了很多教程试图学习 PromQL,发现这些教程都直说有哪些函数、语法是什么,看完之后还是很难理解。比如 [1m] 是什么意思?为什么有的函数需要有的函数不需要?它对 Grafana 上面展示的数据有什么影响?rate 和 irate 的区别是什么?sum 和 rate 要先用哪个后用哪个?经过照葫芦画瓢地写了很多 PromQL 来设置监控和告警规则,我渐渐对 PromQL 的逻辑有了一些理解。这篇文章从头开始,通过介绍 PromQL 里面的逻辑,来理解这些函数的作用。本文不会一一回答上面这些问题,但是我的这些问题都是由于之前对 PromQL 里面的逻辑和概念不了解,相信读完本文之后,这些问题的答案就显得不言而喻了。
Zabbix是一款出色的监控工具,可从服务器,虚拟机和其他类型的网络设备收集数据,因此您可以分析趋势或问题。它针对新出现的问题提供了功能丰富的通知,但内置的数据分析和可视化工具并不易于使用。您可以将图表组合到仪表板中,但首先需要创建它们,并且实际上不存在创建显示实时数据的图形的简单方法。此外,无法将来自不同主机的数据收集到单个图表上。虽然每个新版本的情况都在好转,但它远非理想。
最近运维prometheus的过程中发现,有的时候它应该发送告警,可实际却没有;有的时候,不该发送告警却发送了;还有的时候,告警出现明显的延迟。为了找出其中的具体原因,特地去查阅了一些资料,同时也参考了官网的相关资料。希望对大家在今后使用prometheus有所帮助。
上篇文章我们已经可以在 Grafana 上看到对应的 SpringBoot 应用信息了,通过这些信息我们可以对 SpringBoot 应用有更全面的监控。但是如果我们需要对一些业务指标做监控,我们应该怎么做呢?这篇文章就带你一步步实现一个模拟的订单业务指标监控。
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Prometheus 作为现在最火的云原生监控工具,它的优秀表现是毋庸置疑的。但是在我们使用过程中,随着时间的推移,存储在 Prometheus 中的监控指标数据越来越多,查询的频率也在不断的增加,当我们用 Grafana 添加更多的 Dashboard 的时候,可能慢慢地会体验到 Grafana 已经无法按时渲染图表,并且偶尔还会出现超时的情况,特别是当我们在长时间汇总大量的指标数据的时候,Prometheus 查询超时的情况可能更多了,这时就需要一种能够类似于后台批处理的机制在后台完成这些复杂运算的计算,对于使用者而言只需要查询这些运算结果即可。Prometheus 提供一种记录规则(Recording Rule) 来支持这种后台计算的方式,可以实现对复杂查询的 PromQL 语句的性能优化,提高查询效率。
对于生产环境以及一个有追求的运维人员来说,哪怕是毫秒级别的宕机也是不能容忍的。对基础设施及应用进行适当的日志记录和监控非常有助于解决问题,还可以帮助优化成本和资源,以及帮助检测以后可能会发生的一些问题。前面我们介绍了使用 EFK 技术栈来收集和监控日志,本文我们将使用更加轻量级的 Grafana Loki 来实现日志的监控和报警,一般来说 Grafana Loki 包括3个主要的组件:Promtail、Loki 和 Grafana(简称 PLG),最为关键的是如果你熟悉使用 Prometheus 的话,对于 Loki 的使用也完全没问题,因为他们的使用方法基本一致的,如果是在 Kubernetes 集群中自动发现的还具有相同的 Label 标签。
Grafana 是一个开源的,可以用于大规模指标数据的可视化项目,甚至还能对指标进行报警。基于友好的 Apache License 2.0 开源协议,目前是prometheus监控展示的首选。优点如下:
我们在使用 Grafana Dashboard 来展示我们的监控图表的时候,很多时候我们都是去找别人已经做好的 Dashboard 拿过来改一改,但是这样也造成了很多使用 Grafana 的人员压根不知道如何去自定义一个 Dashboard,虽然这并不是很困难。这里我们介绍一个比较新颖(骚)的工具:DARK(https://github.com/K-Phoen/dark),通过 Kubernetes 的资源对象来定义 Grafana Dashboard,实现原理也很简单,也就是通过 CRD 来定义 Dashboard,然后通过和 Grafana 的 API Token 进行交互实现 Dashboard 的 CRUD。
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用,主要用于大规模指标数据的可视化展现,是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具,目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。通过自带的控件或者第三方可以做出非常炫酷的界面,也能非常直观的展示各项监控指标,本文主要讲述如何安装Grafana并使用Cloudera Manager datasource 插件
Prometheus使用 环境 查看上一篇安装篇 MacOS Centos 7 prometheus-2.12.0.linux-amd64.tar.gz grafana-6.3.5-1.x86_64 node_exporter-0.18.1.linux-amd64 pushgateway-0.9.1.linux-amd64 命令行入门实例 CPU使用率计算 CPU在t1到t2时间段总的使用时间 = ( user2+ nice2+ system2+ idle2+ iowait2+ irq2+ softi
和Zabbix类似,Prometheus也是一个近年比较火的开源监控框架,和Zabbix不同之处在于Prometheus相对更灵活点,模块间比较解耦,比如告警模块、代理模块等等都可以选择性配置。服务端和客户端都是开箱即用,不需要进行安装。zabbix则是一套安装把所有东西都弄好,很庞大也很繁杂。
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