https://grafana.com/grafana/plugins/alexanderzobnin-zabbix-app/
点击关注公众号,Java干货及时送达 推荐阅读:Spring Cloud Alibaba 终于一统江湖! 出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Grafana 9.0 的主要重点是改善 Grafana 的用户体验,使可观察性和数据可视化更易用也更容易获得。无论是通过 Prometheus 和 Loki 可视化查询生成器还是面板和仪表板搜索功能,Grafana 9.0 都引入了更新的工作流程,使发现和调查数据变得更加容易和直观。 要深入了解所有最新功能,可以加入在 GrafanaCONl
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Grafana 9.0 的主要重点是改善 Grafana 的用户体验,使可观察性和数据可视化更易用也更容易获得。无论是通过 Prometheus 和 Loki 可视化查询生成器还是面板和仪表板搜索功能,Grafana 9.0 都引入了更新的工作流程,使发现和调查数据变得更加容易和直观。 要深入了解所有最新功能,可以加入在 GrafanaCONline 举行的 Grafana 9.0 会议:https://grafana.com/go/grafanac
无论你是 Linux 系统管理员或是 DevOps 工程师,你都会在监控服务器性能指标的时候花费很长时间。
Grafana:一个监控仪表系统,可以根据提供的监控数据,生产可视化仪表盘,同时也具有告警通知功能。这里的监控数据来源,目前主要以Prometheus为主(也支持其它数据源),每次展现仪表盘时,都会向Prometheus服务发送一个查询请求,从而拿到监控数据并构建可视化仪表盘。
Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud,这是一个在线音乐分享的平台,类似于做视频分享的 YouTube,由于他们在微服务架构的道路上越走越远,出现了成百上千的服务,使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性。
Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud,这是一个在线音乐分享的平台,类似于做视频分享的 YouTube,由于他们在微服务架构的道路上越走越远,出现了成百上千的服务,使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性,于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统。Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud,他也是在 2012 年加入 SoundCloud 的,实际上,在加入 SoundCloud 之前,Matt 一直就职于 Google,他从 Google 的集群管理器 Borg 和它的监控系统 Borgmon 中获取灵感,开发了开源的监控系统 Prometheus,和 Google 的很多项目一样,使用的编程语言是 Go。
作者 | Matt Saunders 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 开源工具 Grafana 已经发布了 9.0 版本。9.0 版本的关键目标是改进用户体验,让可观察性和数据可视化变得更容易和可访问,并改进警报功能。 可视化查询构建器首次出现在 Grafana 9 中,它提供了更简单、更直观的方法来查看数据。这是为 Prometheus(被广泛采用的警报和监控工具)和 Grafana Loki(Grafana 的日志聚合工具)而设计的。这个版本还提供了一个高分辨率的直方图可视化仪表盘面板。
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。
随着云计算技术的广泛应用,越来越多的项目部署和迁移到云端,传统的监控告警系统在短时间内还不能适配云上的服务。为了实现实时系统运行状态的展示、故障的及时告警、历史状态的回看,可以基于开源的时序数据库Prometheus和可视化工具Grafana,搭配相关工具,快速搭建一个可靠准确的监控告警系统。本文记录了整个设计和搭建过程,以及遇到的一些问题和解决方法。
一、背景介绍 上回分享的《五分钟打造高逼格的监控系统》,我们成功搭建并初步介绍了Prometheus+NodeExporter+Grafana框架体系,本回开始给大家分享Prometheus服务监控2个核心的功能:
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。
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。
了解使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Kubernetes 的优势和挑战,以及他们的潜在继任者。
上次文章中我们简单介绍了Prometheus,主要明白prometheus的架构体系即可。总的来说prometheus就是一个监控收集的服务,当然既然要收集数据那么必然要让对方把数据暴露出来,所以prometheus采用的拉的模式,这样就可以收集到更多不同网段的服务所暴露的服务信息。所以总体来说prometheus包括被监控服务的暴露插件、服务数据收集、服务数据存储、服务数据查询、告警推送、前端web展示等组成。但是promethus的web界面还是比价糙的,仅仅有一个简单的查询入口,当然这里的查询用的是prometheus提供的promQL去查的,所以要想prometheus用的高级就得对PromQL非常熟悉。这块咋就研究这个了,今天主要是把prometheus和grafana环境给搭建起来,我们说prometheus是一个数据收集的系统但是web展示做的不是很好,所以grafana就是做这个web的,这两个合并才能彰显出监控的魅力。
https://buoyant.io/2020/10/21/kubernetes-SLO-with-prometheus-linkerd/
在前一节我们搭建好了监控组件,今天我们就来完成机器这一层次的监控。目前已经有现有的暴露系统指标的软件node-exporter ,并且我们在上一节已经搭建完毕, 在这一节里,我将会讲解如何利用暴露出来的这些指标构建一个自定义的系统监控模板。
在 Prometheus 的架构设计中,Prometheus Server 并不直接服务监控特定的目标,其主要任务负责数据的收集,存储并且对外提供数据查询支持。因此为了能够能够监控到某些东西,如主机的 CPU 使用率,我们需要使用到 Exporter。Prometheus 周期性的从 Exporter 暴露的 HTTP 服务地址(通常是 /metrics)拉取监控样本数据。
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。
本文档介绍了 Apache IoTDB 监控指标通过 Prometheus 的方式进行采集,并且使用 Grafana 的方式进行可视化。
作者:jimmiehan(韩金明) , 腾讯PCG后台开发工程师, Prometheus/Thanos contributor Prometheus 是目前最流行的开源监控系统之一, 这里以我在基于 Prometheus 构建天机阁 2.0Metrics 子系统的实践谈一谈 Prometheus 的一些最佳实践, 最佳实践的理念是 Prometheus 系统简单稳定高效运行的关键。(注: 天机阁 2.0 是新一代云原生可观测性系统) 埋点思路 最好将原始指标暴露给 Prometheus, 而不是在应用
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。
作者:jimmiehan(韩金明) 腾讯PCG后台开发工程师 ,Prometheus/Thanos contributor Prometheus 是目前最流行的开源监控系统之一, 这里以我在基于 Prometheus 构建天机阁 2.0Metrics 子系统的实践谈一谈 Prometheus 的一些最佳实践, 最佳实践的理念是 Prometheus 系统简单稳定高效运行的关键。(注: 天机阁 2.0 是新一代云原生可观测性系统) PART ONE 埋点思路 最好将原始指标暴露给 Prometheus
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。
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。
面板(Panel)是 Grafana 中基本可视化构建块,每个面板都有一个特定于面板中选择数据源的查询编辑器,每个面板都有各种各样的样式和格式选项,面板可以在仪表板上拖放和重新排列,它们也可以调整大小,所以要在 Grafana 上创建可视化的图表,面板是我们必须要掌握的知识点。
想必都知道要使用Msql,必须会用SQL,同样要使用Prometheus 就要掌握PromQL(Prometheus Query Language),它可以实时选择和汇聚时间序列数据,从而很方便的在Prometheus中查询和检索数据,结果可以展示为图表或者表格。
| 导语 :你是否也曾被“快点儿吧,等到花都谢了”洗脑,为又爱又恨的欢乐豆决战到天亮,为何欢乐斗地主能风靡全国,经久不衰,还一直能平稳流畅运行?其背后究竟有哪些运维小妙招?可让整体研运效率显著提升,节省30%+人力成本?..... 作者简介:Leehom,腾讯游戏专家开发工程师,负责腾讯欢乐游戏大规模分布式服务器架构。有十余年微服务架构经验,擅长分布式系统领域,有丰富的高性能高可用实践经验,目前正带领团队完成云原生技术栈的全面转型。 背景 基本信息: 客户名称:腾讯欢乐斗地主 行业:IT服务/软件 游戏行业
prometheus是由SoundCloud开源的CNCF旗下的监控系统,是Google BorgMon监控系统的开源版本,提供了完善的监控和告警功能.
Prometheus UI 提供了快速验证 PromQL 以及临时可视化支持的能力,但其可视化能力却比较弱。一般情况下,我们都用 Grafana 来实现对 Prometheus 的可视化实现。
前面介绍了 Grafana 入门与部署、仪表盘 DashBoard 、Dashboard 变量、Panel 面板和Time series(时间序列)、添加动态参数、可视化面板 Heatmap 与 Gauge 相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍 Grafana 可视化面板 Graph 与 SingleStat 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!!!
前面介绍了 Grafana 入门与部署、仪表盘 DashBoard 、Dashboard 变量、Panel 面板和Time series(时间序列)、添加动态参数相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍Grafana 可视化面板 Heatmap 与 Gauge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!!!
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。
普罗米修斯(Prometheus)是一个SoundCloud公司开源的监控系统。当年,由于SoundCloud公司生产了太多的服务,传统的监控已经无法满足监控需求,于是他们在2012年决定着手开发新的监控系统,即普罗米修斯。
Loki 是受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用、多租户日志聚合系统。非常适合采集 Kubernetes Pod 的日志,关键 Loki 还易于操作且更加轻量级(相比 ELK/EFK/EFLK )。
例:查询 2023-01-18 19:08:59 的 jvm_memory_used_bytes 指标
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!!!
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。
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。
时序数据库有很多,比如 Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus 和 VictoriaMetrics 是开源时间序列数据库,可为复杂 IT 环境中的监控和告警提供强大的解决方案。然而,它们的设计不同,并提供独特的功能,这些功能可能会影响其性能、可扩展性和监控工作负载的易用性。本文旨在分析 Prometheus 和 VictoriaMetrics 之间的差异,从而为寻求最适合其特定需求的解决方案(作为监控解决方案和可观察性或对系统进行故障排除)的用户提供见解。
Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控系统,其基本原理是通过 HTTP 协议周期性抓取被监控组件的状态,不需要任何 SDK 或者其他的集成过程,其架构如图:
之前文章介绍了在vue页面内嵌三方监控展示页面grafana,看到里面有主机相关的详细监控信息,有的开发朋友比较感兴趣,问我如何搭建,我这边就介绍一番。
Prometheus 会定期去对数据进行采集,每一次采集的结果都是一次采样的样本(sample),这些数据会被存储为时间序列,也就是带有时间戳的 value stream,这些 value stream 归属于自己的监控指标。
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。
踩入 Kubernetes 的坑以后,不可避免的就会遇到一个需求就是日志的集中采集和检索,这方面最负盛名的就是 ElasticSearch 了,这东西的强大是毋庸置疑的——又强又大。但是我多数时间跟日志打交道只会问一个问题:特定时间范围内,某应用都输出了什么日志?强大的全文检索能力,其实是很少用到的。但无论你用或者不用,索引就在那里,吃你传输和硬盘。
ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉,Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
PromQL 是 Prometheus 提供的一个函数式的表达式语言,可以使用户实时地查找和聚合时间序列数据。表达式计算结果可以在图表中展示,也可以在 Prometheus表达式浏览器中以表格形式展示,或者作为数据源,以 HTTP API 的方式提供给外部系统使用。PromQL 虽然以 QL 结尾,但是它不是类似 SQL 的语言,因为在时间序列上执行计算类型时,SQL 语言相对缺乏表达能力。而 PromQL 语言表达能力非常丰富,可以使用标签进行任意聚合,还可以使用标签将不同的标签连接到一起进行算术运算操作。内置了时间和数学等很多函数可以使用。
在进入本文之前,我先问大家一个问题,你们公司或者业务系统上是如何对生产集群上的数据同步任务、实时计算任务或者是调度任务本身的执行情况和日志进行监控的呢?可能你会回答是自研或者ELK系统或者Zabbix系统。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云