今天我们就来聊聊 基于Prometheus和Grafana的监控平台的异常告警功能,这也是Prometheus系列的最后一篇。
Prometheus + Grafana 作为一套普适的监控系统广泛应用于各种应用环境中。
第4章 监控主机和容器 首先,我们将在每台主机上安装exporter,然后配置节点和Docker指标让Prometheus来抓取。基本主机资源监控 CPU 内存 磁盘 可用性 然后,我们利用收集的指标来构建一些聚合指标并保存为记录规则 最后,我们会简要介绍Grafana,并对收集的数据进行基本的可视化 回顾USE: 使用率(Utilization) 饱和度(Saturation) 错误(Error) USE方法可以概括为:针对每个资源,检查使用率、饱和度和错误。该方法对于监控那些受高使用率或饱和度的性能问题
前面我们学习了 Istio 中的流量管理功能,本节我们来学习如何配置 Istio来自动收集网格中的服务遥测。Istio为网格内所有的服务通信生成详细的遥测数据,这种遥测技术提供了服务的可观察性,使运维人员能够排查故障、维护和优化应用程序,而不会给服务的开发人员带来任何额外的负担。通过 Istio,运维人员可以全面了解到受监控的服务如何与其他服务以及Istio组件进行交互。
k8s集群部署详见:Centos7.6部署k8s(v1.14.2)集群 k8s学习资料详见:基本概念、kubectl命令和资料分享 k8s高可用集群部署详见:Centos7.6部署k8s v1.16.4高可用集群(主备模式) k8s集群高可用部署详见:lvs+keepalived部署k8s v1.16.4高可用集群
Heapster是Kubernetes原生的集群监控方案,Kubelet自身就包含了一个名为cAdvisor的agent,它会收集整个节点和节点上运行的所有单独容器的资源消耗情况。Heapster以pod的方式运行在某个节点上,它通过普通的KubernetesService暴露服务,使外部可以通过一个稳定的IP地址访问。它从集群中所有的cAdvisor收集数据,然后通过一个单独的地址暴露。
例:查询 2023-01-18 19:08:59 的 jvm_memory_used_bytes 指标
最近在构建日志系统,对比了ELK还有LPG,发现LPG更加适合我们系统。奈何网上可靠的文章真是太少了,大多都是抄来抄去,整个过程躺过无数坑,特记录一下,回馈给读者。文章的所有配置文件都可以直接使用,并且配置做了优化,不会出现莫名其妙的问题。
提及日志收集搜索框架,最常看到的解决方案就是 ELK。虽然现在有 Docker、k8s 帮我们简化了部署流程,但 ELK 对硬件的要求却很高。光是 Elasticsearch 官网就提及到需要 8 GB 内存以上的机器部署,可见占据的资源之多。为了能降本增效(穷~~~),在网上看到了 Grafana 团队的日志框架: Loki。为此进行了深入的了解并应用在了一些项目上。
前面介绍了 Prometheus 监控常见服务、配置 Grafana 展示与报警、高可用集群方案、高可用架构 Thanos、Grafana 入门与部署、仪表盘 DashBoard 相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍Grafana Dashboard 变量相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
Grafana内置了对Jaeger的支持,它提供了开源的端到端分布式跟踪。本文解释了针对Jaeger数据源的配置和查询。
有了上一个篇博文(prometheus部署与体验)的数据之后我们就可以进入告警规则的学习了。Prometheus 进程内置了告警判断引擎,prometheus.yml 中可以指定告警规则配置文件。
通常来说,对于一个运行时的复杂系统,如果系统出了问题是很难排查的。因为你是不太可能在运行时一边检查代码一边调试的。因此,你需要在各种关键点加上监控,通过监控获取的数据,指导我们进一步工作,解决问题。
关于压测这块讲过很多次,我在viptest&七牛云、testerhome&得物等一起举办的企业级沙龙也讲过全链路压测相关,这次直播的主题是老张群里粉丝投票选出来的,可见大家在公司性能落地层面依然存在种种困惑,在直播前,小牛同学也跟我聊了线上压测落地的痛点,小牛目前在一线互联网公司,他给我的感觉是在一个成熟的公司,只要你不停的思考依然可以做很多改进。从我个人实践来看,现在无论是执行、监控、或者是定位配套方案都很多,但对于很多同学来说还是很迷茫,性能测试从执行层面我认为并不难,我觉得有以下几点原因导致不少人不能上手。
Kubernetes中一个应用服务会有一个或多个实例(Pod),每个实例(Pod)的IP地址由网络插件动态随机分配(Pod重启后IP地址会改变)。为屏蔽这些后端实例的动态变化和对多实例的负载均衡,引入了Service这个资源对象,如下所示:
Loki是受Prometheus启发的水平可扩展,高度可用的多租户日志聚合系统。它的设计具有很高的成本效益,并且易于操作。它不索引日志的内容,而是为每个日志流设置一组标签。
实际应用中除了基于 Metrics 告警, 往往还有基于日志的告警需求, 可以作为基于 Metrics 告警之外的一个补充. 典型如基于 NGINX 日志的错误率告警.本文将介绍如何基于 Loki 实现基于日志的告警.
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:
Prometheus是继kubernetes第二个从CNCF中毕业的项目,个人也是非常的喜欢这款通过数据指标发现和预测告警的开源监控平台,官方的话就不多说了,根据官网的介绍有以下功能,但是有些简短的概括了你也不一定知道,所以加了一些个人的白话
Grafana 也有自己的告警模块,只需要在页面配置,不需要通过yml文件配置,比Prometheus的的更加顺滑。下图为Grafana告警模块工作原理图:
Grafana 是用于时序数据的事实上的仪表盘解决方案。它支持近百个数据源。Grafana Labs 想从一个仪表盘解决方案转变成一个可观察性 (observability) 平台,成为你需要对系统进行调试时的首选之地。
整个系统间的调用都是采用spring cloud这一套去实现的。我所负责的为业务服务端,专门为web端和pc端提供接口调用。在服务刚上线的一段时间,出现了一次雪崩的事件,整个调用链路如下:
Loki是 Grafana Labs 团队最新的开源项目,是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作,因为它不会为日志内容编制索引,而是为每个日志流编制一组标签。项目受 Prometheus 启发,官方的介绍就是:Like Prometheus, but for logs.,类似于 Prometheus 的日志系统。
Service Mesh 的中文译为“服务网格”,是一个用于处理服务和服务之间通信的基础设施层,它负责为构建复杂的云原生应用传递可靠的网络请求,并为服务通信实现了微服务所需的基本组件功能,例如服务发现、负载均衡、监控、流量管理、访问控制等。在实践中,服务网格通常实现为一组和应用程序部署在一起的轻量级的网络代理,但对应用程序来说是透明的。
日常工作中,经常会用到Jmeter去压测,毕竟LR还要钱(@¥&*...),而最常用的接口压力测试,我们都是通过聚合报告去查看压测结果的,然鹅聚合报告的真的是丑到家了,作为程序猿这当然不能忍!那我们要怎么给它变得好看点捏?
Prometheus 是一个开源监控系统,它前身是 SoundCloud的告警工具包。从 2012 年开始,许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃,越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目,且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构,Prometheus 在 2016 年继Kurberntes 之后,加入了 Cloud Native Computing Foundation。
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:
Loki 是一个可水平伸缩的、高可用的以及多租户的日志集中系统,有这么多功能,唯独没有全文检索。在其简介中,自称是受到 Prometheus 的启发:仅保存和处理元数据,而对日志正文不闻不问。 和 EFK 类似,Loki Stack 也由采集端、服务端和交互端三个部分构成,其中采集端是可变的,目前支持 Promtail、FluentBit 和 Fluentd 三种,服务端和交互端分别使用的是 Loki 和 Grafana。
文章来源:https://c1n.cn/0wHvF 前言 在对公司容器云的日志方案进行设计的时候,发现主流的 ELK(Elasticsearch,Logstash,Kibana)或者 EFK(Elasticsearch,Filebeat or Fluentd,Kibana)比较重,再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上,最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。 下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构,当然 EFK 作为业界成熟的日志聚合解决方案也是大家应该需要熟悉和掌握
某某某公司是一家电商网站,由于公司的业务快速发展,公司要求对现有机器进行业务监控,责成运维部门来实施这个项目。
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。
在对公司容器云的日志方案进行设计的时候,发现主流的 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或者 EFK (Elasticsearch, Filebeat or Fluentd, Kibana) 比较重,再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上,最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构,当然 EFK 作为业界成熟的日志聚合解决方案也是大家应该需要熟悉和掌握的;
在对公司容器云的日志方案进行设计的时候,发现主流的 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或者 EFK (Elasticsearch, Filebeat or Fluentd, Kibana) 比较重,再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上,最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构,当然 EFK 作为业界成熟的日志聚合解决方案也是大家应该需要熟悉和掌握的;
在 promtail 收集并将日志发送给Loki 之后, Distributor 就是第一个接收它们的组件,每秒可以接收数百万次写入。Distributor会对接收到的日志流进行正确性校验,并将验证后的chunk日志块分批并行发送到Ingester。
往期回顾:图文结合丨Prometheus+Grafana+GreatSQL性能监控系统搭建指南(上)
Loki的第一个稳定版本于2019年11月19日发布,是 Grafana Labs 团队最新的开源项目,是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统。 Grafana 对 Loki 的描述如下:
今天介绍一款高颜值监控绘图工具Grafana,在使用Zabbix监控环境中,通常我们会结合Grafana进行图形展示。Grafana默认没有zabbix作为数据源,需要手动给zabbix安装一个插件,然后再添加进Grafana即可,非常简单。下面就介绍下Grafana的使用: Grafana的官网:http://docs.grafana.org/installation/rpm/ 1)Centos下的安装步骤 # wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafan
Loki的第一个稳定版本于2019年11月19日发布 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目 是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统 Loki 特性
上次的初探文章中,只是简单的对Loki做了一个入门介绍,并且很多小伙伴对于我要把ELK换掉的想法有不同的意见
Grafana是一个完全开源的度量分析与可视化平台,可对来自各种各种数据源的数据进行查询、分析、可视化处理以及配置告警。
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。
Relabel(重新标记)是一个强大的工具,允许你通过重写标签集对 Prometheus 目标 (targets) 和指标 (Metrics) 进行分类和过滤。
Loki 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目,是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作,因为它不会为日志内容编制索引,而是为每个日志流配置一组标签。项目受 Prometheus 启发,官方的介绍就是:Like Prometheus, but for logs,类似于 Prometheus 的日志系统。
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之前我们搭建好了监控环境并且监控了服务器、数据库、应用,运维人员可以实时了解当前被监控对象的运行情况,但是他们不可能时时坐在电脑边上盯着DashBoard,这就需要一个告警功能,当服务器或应用指标异常时发送告警,通过邮件或者短信的形式告诉运维人员及时处理。接下来就来介绍非常重要的功能——告警。
without 不包含标签,与jvm_memory_used_bytes 等价
关闭防火墙(重启生效):chkconfig iptables off(关闭)/on(开启)
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