Kubernetes和Docker是在DevOps圈中最常听到的两个词。Docker是一个工具，它使你能够以容器化的方式运行应用程序，Kubernetes是一个用于编排、管理容器的平台——如果你想使用Docker CLI去手动地管理数千个容器，这是不切实际的。
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。
•Zabbix: 用于非容器的虚拟机环境•Prometheus: 用于容器的云原生环境
Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化，它在其他领域也被广泛的使用包括工业传感器、家庭自动化、天气和过程控制等。
Kubernetes (K8s) 是开发人员中最常用的容器编排平台。它自动化部署、扩展和管理容器的能力彻底改变了我们大规模构建和运行应用程序的方式。然而，随着 Kubernetes 变得越来越流行，为了提供高性能应用程序，对强大的监控解决方案的需求变得更加迫切。
DevOps 正在改变全球软件开发的状态，DevOps 正以某种形式有效地提高提高全球软件公司的上市速度、可销售性、创新和产品质量。 2021 年是 DevOps 的重要一年。由于 DevOps 跨越开发、运营、IT、安全和产品团队等等，以及软件开发的不同阶段，因此有大量工具可供选择。 本文介绍目前市场上可用的一些顶级 DevOps 工具，同时牢记 CI/CD 生命周期的重要类别。上篇为配置管理、构建、源代码、部署工具，本篇主要是漏洞管理、质量、监控、协作工具。
在日常 Grafana 使用中需要针对不同用户开放不同的 dashboard 权限，根据不同角色进行权限管理。Grafana 角色大致分为以下三类：
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。
Grafana 是一个开箱即用的可视化工具，具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，有灵活丰富的图形化选项，可以混合多种风格，支持多个数据源特点。本文把这几天简单试用的情况做个小结。
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。
机器学习直接从数据中“学习”信息，利用云平台的分布式计算资源可以大大加速建模的速度，例如对CNC刀具故障的预测避免断刀故障的发生，对模具生产中质量波动的影响因素分析修正关键工序等。工业数据在云端的有效呈现是通过云平台的数据可视化组件完成的。目前大多数的云平台（例如AWS、阿里云等）都提供了基于Grafana的可视化组件。
InfluxDB是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。
Grafana 是 Grafana Labs 的第一款也是最重要的产品。它的定位是可视化, 用于监控展示 和 可观察性. 是当前最为完善、流行的云原生、公有云和企业监控可视化平台。
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。
腾讯云云监控 x Grafana 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。 腾讯云平台将整合 Grafana 系统，让用户可通过腾讯云 API Key，自定义仪表板访问与监控数据，并可安全地共享访问权限。同时，客户也可选择在 Grafana 开源工具和企业用 Grafana Enterprise 中，在客户的 Gra
https://grafana.com/grafana/plugins/alexanderzobnin-zabbix-app/
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 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。
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
Grafana 是一款用 GO 语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。
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。
在日常的性能测试工作中，经常会用到Jmeter或LoadRunner进行压测，每次压测完成后，会对各种的性能指标图表进行分析。LoadRunner的性能指标图表非常丰富与美观，但Jmeter的性能指标图表相对要简陋一些，且不够灵活对指标进行筛选。
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。
前面文章中我们了解了如何使用 CLI 部署 Linkerd 控制平面和 Linkerd-viz 扩展，并在几分钟内收集指标是多么容易。在本章中，我们将详细了解这些指标，并使用 Emojivoto 示例应用程序了解它们的含义。
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。
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。
Grafana 是一个监控仪表系统，它是由 Grafana Labs 公司开源的的一个系统监测工具，它可以大大帮助我们简化监控的复杂度，我们只需要提供需要监控的数据，它就可以帮助生成各种可视化仪表，同时它还有报警功能，可以在系统出现问题时发出通知。
Grafana v6.0.0 正式版发布了。Grafana 是一个功能丰富的指标标准仪表板和图形编辑器，用于分析和监控 Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus 和 InfluxDB。
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。
前面我们以Time series 图表为例，学习了面板的配置参数，在这里我们要继续学习Grafana 的其他图表，配置参数大同小异。
针对Redis性能指标，分别提供Redis日志指标导出器的配置、Prometheus监控规则（YAML格式）、告警规则，以及一个适合的Grafana仪表板配置。
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。
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
在我们之前的博客文章中，我们主要关注跟踪，这是0.14.0版本中的一个新特性。但是跟踪并不是我们在0.14.0中对监视功能进行的惟一改进。我们还对Prometheus的监控进行了一些重大改进。Strimzi几乎从一开始就支持Prometheus的Kafka指标。但是在0.14.0中，通过添加对Kafka导出器（Kafka Exporter ）的支持，我们做出了一些重大改进。Kafka导出器增加了Kafka代理中缺少的一些额外指标。在这篇博文中了解更多关于它们的信息。
Promtail、Loki 和 Grafana 是一组开源工具，通常一起使用，用于帮助监控、收集、存储和可视化日志和指标数据的现代化日志解决方案。
Github地址：https://github.com/grafana/grafana 官网地址：https://grafana.com 官网文档地址：http://docs.grafana.org/ 下载地址：https://grafana.com/grafana/download
Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包，最初是在SoundCloud上构建的。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司进行维护。为了强调这一点，并澄清项目的治理结构，Prometheus于2016年加入云原生计算基金会，作为继Kubernetes之后的第二个托管项目。
近期需要搭建一套服务器性能数据监控平台，所以本次考虑基于Telegraf作为采集数据源的工具，集成使用influxdb存储数据，最后Grafana展示图表的方式，来建立这个监控平台。
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！
Grafana Mimir 是 Grafana Labs 开发的一个 AGPLv3 许可的开源软件项目，与对象存储结合使用时，可为 Prometheus 指标提供可扩展的长期存储。Mimir 使用基于微服务的可水平扩展的架构构建。每个微服务被称为一个组件，Mimir 作为由这些组件组成的单个二进制文件运行。大多数组件都是无状态的，不需要在重新启动之间保留任何数据。这里我们结合 MinIO 来使用 Grafana Mimir。
Grafana支持Cloudera Manager数据源，因此可以搞一波把大数据集群中各种组件的监控都做到Grafana上。同时，Grafana提供了对Prometheus的完整支持。
此解决方案利用开源工具如ClickHouse、Neo4j、VectorDB、PromQL、LogQL、OpenTracing、Prometheus、Grafana、AlertManager和DeepFlow。这个开源的可观察性平台解决方案通过GitHub Actions自动交付，以创建服务。
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数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
1.3下载安装Grafana Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具，可以用来做数据监控和数据统计，带有告警功能。目前使用Grafana的公司有很多，比如paypal、ebay、intel等。Grafana包括以下七大特点。 1）可视化：快速和灵活的客户端图形具有多种选项。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。 2）报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana将持续评估它们，并发送通知。 3）通知：警报更改状态时，它会发出通知。 4）动态仪表盘：使用模板变量创建动态的和可重用
Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。 本文介绍Grafana的安装，以及配合Prometheus完成MySQL数据库和主机节点的监控可视化实践。
目前CDSW的最新版本是1.7.1，此版本仅支持从1.5.x和1.6.x升级，其他更低的版本需要先升级到1.5.x或1.6.x，然后再升级到1.7.1。本文档将介绍如何基于CDH5.16.1将CDSW从1.6升级到1.7.1。
译自 Getting Started with Infrastructure Monitoring 。
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