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配置 prometheus-operator

我们安装好 prometheus-operator 之后,打开 prometheus 页面Alerts页面能看到好多,目前有的还处于状态?但是这些信息是哪里来的呢? 而对应的文件位于:etcprometheusrulesprometheus-k8s-rulefiles-0目录下面所有的 YAML 文件。 ruleSelector: matchLabels: prometheus: k8s role: alert-rules所以我们要想自定义一个,只需要创建一个具有 prometheus=k8s 然后再去 Prometheus Dashboard 的 Alert 页面下面就可以查看到上面我们新建的了:? 配置我们知道了如何去添加一个配置项,但是这些信息用怎样的方式去发送呢?

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Jumpserver-RCE复现及

在api_urls.py文件中的url路由如下:? 但我们使用jumpserver会发现,客户端使用机器时,向服务端提交的参数都是id,且ID随机复杂无律,通过爆破的方式显然是不合理的,而本次未授权漏洞正是因为log中记录了这些敏感信息,并且可以被攻击者未授权访问到 大佬用协程写了个交互式shell(膜).modsecurity判定在这种场景下,基本上看到这个uri请求我们就可以断言这是一个,因此编写如下:SecRule REQUEST_URI “wsopstaskslog 可以通过部署的起到一定的作用,也可以捕获一些告流量。

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    系统QuickAlarm之解析

    前面两篇分别说了执行器和的定义及用户扩展加载,接下来就是比较核心的一块了,如何将执行器关联起来,即当发生时,应该call哪一个执行器I. 背景知识点0. 声明在正式进入之前,有必要额外声明一下,因为目前的v1版本,没有开放的自定义,也就是说,目前只支持默认的,所以接下来的主要内容将集中在系统默认的的解析即基于频率阀值,自动选择执行器的解析 如果对于,依然不是很清晰的,可以阅读一下《系统QuickAlarm之的设定与加载》这里简单的进行说明,系统中默认的结构为:key为类型(即用户执行时,传进来的类型参数 解析通过前面的的简单说明,基本上也可以捞出的解析原了每种类型,对应一个每个中,可以有多个执行器每个执行器都有一个对应的频率的阀值根据阀值对所有的执行器排序计算频率 目前只提供默认的基于频率区间的选择方案通过执行器的name与之唯一对应,若对应不上,选择默认执行器的加载同样基于SPI,支持自定义,因此可以存在任何地方加载器

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    系统QuickAlarm之默认扩展

    系统QuickAlarm之默认扩展本篇主要是扩展默认的,使其能更加友好的支持同时选择多种方式扩展遵循两个原不影响原有的配置文件格式简化解析复杂度I. , * * 当计数 count >= min * - max 非null, count < max 选择本方式; * count >= max 不选择本方式 * - max 为null( 上限值,注意这是包装类型,允许为null * private Integer max; private List users;}然后顺带着,优化一把我们的映射,将配置的DO对象,映射为业务对象主要的映射如下 return null; } AlarmConfig alarmConfig = new AlarmConfig(); 如果配置的类型是异常的, 下面会兼容一把,设置为 NONE, 避免因为配置的原因导致系统异常 其他相关博文系统QuickAlarm总纲系统QuickAlarm之执行器的设计与实现系统QuickAlarm之的设定与加载系统QuickAlarm之解析系统QuickAlarm

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    系统QuickAlarm之的设定与加载

    前面一篇是执行器的定义与加载已经完成,但与之对应的有是如何定义和加载的呢? 此外,既然命名为,那么就需要有对应的解析器,以根据类型等相关输入条件,来选择对应的执行器,因此本文主要包括的内容就比较清晰了的定义的加载的解析以及执行器选择 定义 目前针对没有给出自定义配置的入口,即完全采用了默认的方案,后续可以考虑支持适用方来自定义以及解析器,这样扩展性就更强了 首先说明下我们的设计,我们针对不同的AlarmExecute (当大量时,可以先关闭,然后再查问题)getAlarmConfig:核心方法,根据类型,返回对应的系统默认提供一个从配置文件中加载的方案,主要会依赖两个配置文件alarm.properties 小结鉴于篇幅问题,关于执行器之间的关系,对应的解释器放在下一篇进行说明,简要小结一下本文内容: 采用阀值区间方式,将频率与执行器关联起来加载: 支持SPI方式注入用户加载器

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    ​修改prometheus实现数据库存储和收集目标

    prometheus本身及服务发现策略基于文件配置很不方便,对于非K8S服务监控经常需要操作配置文件,不利于管理系统平台化建设。 uint `gorm:primary_key` CreatedAt time.Time UpdatedAt time.Time Group string `json:group,omitempty` 存储的组 Alert string `json:alert,omitempty` 存储的名称 Expr string `json:expr,omitempty` 存储的表达式 For string `json:for,omitempty` 存储的延迟时间 Labels JSON `sql:type:json json:labels,omitempty` 存储的label Annotations JSON `sql:type:json json:annotations,omitempty` 存储的注释} func (self *AlertRule) TableName() string

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    prometheus告管理

    Prometheus通过Recoding Rule支持这种后台计算的方式,可以实现对复杂查询的性能优化,提高查询效率。今天主要带来告的分析。 Prometheus中的告允许你基于PromQL表达式定义告触发条件,Prometheus后端对这些触发进行周期性计算,当满足触发条件后会触发告通知。 怎么定义告Rule一条典型的告如下所示:groups:- name: example rules: - alert: HighErrorRate #指标需要在触发告之前的10分钟内大于0.5。 在每一个group中我们可以定义多个告(rule)。一条告主要由以下几部分组成:alert:告的名称。expr:基于PromQL表达式告触发条件,用于计算是否有时间序列满足该条件。 Rule管理器管理器会根据配置的,基于PromQL表达式告的触发条件,用于计算是否有时间序列满足该条件。在满足该条件时,将告信息发送给告服务。

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    开箱即用的 Prometheus 告

    Awesome Prometheus alerts 维护了一套开箱即用的 Prometheus 告集合,有 300 多个告。同时,还是说明如何获取对应的指标。 这些,对每个 Prometheus 都是通用的。 下面简单看下几个常用主机和硬件资源主机和硬件资源的告依赖 node-exporter 输出的指标。例如:内存不足可用内存低于阈值 10% 就会触发告。 memory is filling up (> 80%)n VALUE = {{ $value }}n LABELS = {{ $labels }}KubernetesKubernetes 相关的告有 摘个比较常见的:容器OOM告

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    关于eslint使用,和各种错对应

    NCZ 的初衷不是重复造一个轮子,而是在实际需求得不到 JSHint 团队响应 的情况下做出的选择:以可扩展、每条独立、不内置编码风格为理念编写一个 lint 工具。 ESLint 主要有以下特点:默认包含所有 JSLint、JSHint 中存在的,易迁移;可配置性高:可设置「告」、「错误」两个 error 等级,或者直接禁用;包含代码风格检测的(可以丢掉 JSCS 了);支持插件扩展、自定义。 :这时候,你就可以在.eslintrc.js配置你的rulequotes: ,引号类型 `` Use * eslint-disable * to ignore all warnings in a : 2,不能有不的空格no-iterator: 2,禁止使用__iterator__ 属性no-label-var: 2,label名不能与var声明的变量名相同no-labels: 2,禁止标签声明

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    关于eslint使用,和各种错对应

    NCZ 的初衷不是重复造一个轮子,而是在实际需求得不到 JSHint 团队响应 的情况下做出的选择:以可扩展、每条独立、不内置编码风格为理念编写一个 lint 工具。 ESLint 主要有以下特点: 默认包含所有 JSLint、JSHint 中存在的,易迁移;可配置性高:可设置「告」、「错误」两个 error 等级,或者直接禁用;包含代码风格检测的( 可以丢掉 JSCS 了);支持插件扩展、自定义。 这时候,你就可以在.eslintrc.js配置你的rulequotes: ,引号类型 `` Use eslint-disable to ignore all warnings in a file .还有一种万能方法,就是在错的JS文件中第一行写上* eslint-disable *如下图 ?

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    如何使用Prometheus配置自定义告

    本文中,我们将一步一步展示如何:安装Prometheus(使用prometheus-operator Helm chart)以基于自定义事件进行监控告创建和配置自定义告,它将会在满足条件时发出告集成 除了监控之外,Prometheus还让我们创建触发告。这些基于Prometheus的表达式语言。只要满足条件,就会触发告并将其发送到Alertmanager。 之后,我们会看到的具体形式。我们回到demo。 ,使得我们可以更好地观察我们将要创建的那个。 该告总是处于触发状态,其目的是确保整个告流水线正常运转。让我们从CLI中检查我们留下的并将其与我们将在浏览器中看到的进行比较。

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    WAF专题6--WAF

    配置 首先,WAF的定义是什么? 从前面的内容可以看到,基本上,WAF处理http分为四个阶段:请求头部,请求内容,响应头部,响应内容。 那么WAF就是,定义在某个阶段WAF对符合某种条件的http请求执行指定动作的条例。 根据这个,WAF必须要包含这些元素:过滤条件,阶段,动作 由于http消息在传输过程中会对数据进行某种编码,所以,WAF往往也需要定义解码器。 同时为了审计作用,WAF往往定义id,是否对结果记录,以及字段抽取,命中的严重级别 所以,一条WAF往往包含:id, 解码器,过滤条件,阶段,动作和日志格式,严重级别

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    Prometheus:

    receivers:name: allemail # email_configs: # 邮箱配置 to: 13285921108@163.com # 接收的email配置 html: {{ template headers: { Subject: 邮件} # 接收邮件的标题 send_resolved: true wechat_configs: # 企业微信配置send_resolved: true api_secret: ****** # 企业微信(企业微信-->自定应用-->Secret) message: {{ template wechat.html . }} # 发送消息模板的设定一个inhibition是在与另一组匹配器匹配的存在的条件下 ,使匹配一组匹配器的失效的。 两个必须具有一组相同的标签。

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    orabbix的分析(r6笔记第65天)

    最近使用zabbix监控之后,都会在凌晨收到1台数据库服务器的短信,的内容为: No data received from Orabbix这个错误其实就是orabbix通过jdbc已经接受不到数据库实例的信息了 根据提示的信息查看了问题时间段的awr和对应ash告。先来看awr告,这个告中的等待时间主要就是control file sequential read,占到了大概65%的比例。 为什么其它的库没有这种问题,而这个库了呢,一个原因就是这个库的数据文件比较多,大概有900多个,在平时运行的时候就有些慢了,其它的库相对数据文件要少很多,所以这方面的隐患就小很多。 dbsize.Perod=2dbfilesize.Period=2所以在执行的过程中,下次发起请求的时候上次的结果还没有返回,就有了orabbix的。 末尾还有个问题就是,既然这个语句相对执行较慢,为什么平时不告,而在特定的时间点会呢,下一篇中会进行进一步的分析。

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    Prometheus监控学习笔记之Prometheus 2.0 告介绍

    此篇文章主要介绍 2.0 的告声明的新写法。?从 1.x 到 2.0 声明由自定义的 DSL 语法变成了标准的 yaml。 这么做的主要原因是 yaml 能够提供更丰富的配置信息,能够彻底解决告分组问题。在 2.0 中我们可以很方便的给不同告组设置不同的检查轮询时间,详情请参考官方的文档。 0x01 升级你的Prometheus 1.x已经运行一段时间了,其中配置了大量的告,如何快速的将1.x的告快速升级到2.0的格式呢? 注: rules-files 支持单个文件和正表达式,当执行完命令,在对应文件目录会生成一个同名的 文件名.yml 文件存放新的定义。

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    Zabbix配置微信和邮件

    君子不重不威,学不固,主忠信,无友不如己者,过勿惮改。 配置操作默认标题:{TRIGGER.STATUS}:{TRIGGER.NAME}消息内容:主机:{HOST.NAME}IP:{HOST.IP}时间:{EVENT.DATE}-{EVENT.TIME }等级:{TRIGGER.SEVERITY}信息:{TRIGGER.NAME}:{ITEM.VALUE}事件ID:{EVENT.ID}? 配置微信注册企业微信配置微信需要注册企业微信https:work.weixin.qq.comwework_admin获取企业ID点击‘我的企业’到最下面获取? 配置动作配置操作消息内容与标题与邮件配置相同,只要把发送的媒介通过WeChat发送即可?配置恢复操作恢复操作也是把媒介改成通过WeChat发送?测试微信重启虚拟机测试,企业微信收到邮件?

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    Python钉钉及Zabbix集成钉钉

    钉钉设置创建群机器人11111??接口地址? 不仅如此,群机器人支持Webhook协议的自定义接入,支持更多可能性,例如:你可将运维提醒通过自定义机器人聚合到钉钉群。

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    一个可扩展的系统Quick-Alarm

    ,支持用户自定义方式拓展支持动态的配置,支持用户自定义拓展支持方式自动切换设定支持方式自定义自动切换拓展设计整体来说,主要可以划分为三个步骤,如下:? 提交:对外部使用者提供的接口选择:根据相关信息,选择具体的执行单元执行:实现具体的逻辑从任务划分上来看,比较清晰简单,但是每一块的内容又必须可以拓展, 选择的制定加载器 ConfLoader变更的触发器 ConfChangeTrigger解析器 ConfParse : 解析文本格式为业务对象AlarmSelector :根据类型, 定义基本接口制定自定义扩展接下来就是设计 如何加载具体的定义细的解析:即根据类型来获取执行器动态更新支持线程池 维护队列的计数与频率控制封装对外使用接口所以,通过上面的分析可以看出,这个系统的结构还是蛮简单的

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    备库CPU的思考(r7笔记第69天)

    今天收到一封邮件,这引起了我的注意。当然过了一会,有收到了CPU使用率恢复的邮件。 邮件内容如下: ZABBIX-监控系统: ------------------------------------内容: Disk IO is overloaded on ora_statdb2 : CPU iowait time:14.1 % ------------------------------------ 时间:2016.01.05-03:31:26看到这封邮件,不知道大家作何感想 首先第一个疑问,为什么备库会出CPU异常的邮件,到底是什么操作导致。第二,为什么是备库,主库为什么没有。第三,怎么去杜绝或者减少这类。 结合一个星期还不够,结合了大半个月的数据才发现了这个律。那么可以去查看awr告看看哪些scheduler在运行。还是用脚本吧。62033是问题时间段附近的快照号。就得到了下面的sql列表。

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    Python

    和 __iter__ 方法的对象,就可以被循环迭代定义了 __bool__ 方法的对象,在进行布尔判断时就会使用自定义的逻辑... ...熟悉,并让自己的代码适应这些,可以帮助我们写出更地道的代码 下面,让我们来看一个有关适应的故事。 那么要怎么做,才能把我们的问题套入到集合的游戏里去呢? 除此之外,Python 世界中还有着很多其他。如果能熟练掌握这些,就可以设计出符合 Python 惯例的 API,让代码更简洁精炼。下面是两个具体的例子。 关于如何适配、写出更好的 Python 代码。

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