近期ssh连不上服务器,找服务器厂商客服得知是cpu高导致的,但是没法看到进程信息,不清楚是哪个进程导致的。
https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#kubernetes_sd_config
cAdvisor(Container Advisor) 是 Google 开源的一个容器监控工具,可用于对容器资源的使用情况和性能进行监控。用于收集、聚合、处理和导出正在运行容器的有关信息。具体来说,该组件对每个容器都会记录其资源隔离参数、历史资源使用情况、完整历史资源使用情况的直方图和网络统计信息。cAdvisor 本身就对 Docker 容器支持,并且还对其它类型的容器尽可能的提供支持,力求兼容与适配所有类型的容器。
在 Docker 环境中,监控是确保系统稳定性和性能的关键活动之一。在监控 Docker 环境时,我们通常会关注容器监控和主机监控两个方面。
夜莺是一个服务端组件,类似 Grafana,可以对接不同的TSDB时序数据库作为数据源,支持的TSDB时序数据库如Prometheus、VictoriaMetrics、Thanos等等,只要数据进到这些库里了,夜莺就可以对数据源的数据进行分析、告警、可视化,以及后续的事件处理、告警自愈。
Ambari 是 hortonworks推出的管理监控Hadoop集群的Web工具,此处的Hadoop集群不单单指Hadoop集群,而是泛指hadoop 整个生态,包括Hdfs,yarn,Spark,Hive,Hbase,Zookeeper,druid等等,管理指的是可以通过Ambari对整个集群进行动态管理,包括集群的部署,修改,删除,扩展等,监控指Ambari实时监控集群的运行状况,包括运行内存,剩余内存,CPU使用率,节点故障等。所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控,让开发者更多的聚焦与业务逻辑。 Ambari + HDP介绍: Ambari:WEB应用程序,后台为Ambari Server,负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯,集群控制节点包括Hdfs,Spark,Zk,Hive,Hbase等等。 HDP:HDP包中包含了很多常用的工具,比如Hadoop,Hive,Hbase,Spark等 HDP-Util:包含了公共包,比如ZK等一些公共组件。 老的集群部署方式: 1. 集群配置(免密登陆,静态IP,防火墙) 2. JDK,MySql 部署 (Hive相关表结构管理,如果没有用到Hive,无需安装) 3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储) 4. Hadoop Yarn 部署(修改配置) (MapReduce 任务调度) 5. (可选) Zookeeper部署,需要修改NameNode 和 ResourceManager 的配置文件 6. Hive 部署 (数据仓库,对Hdfs上保存的数据进行映射管理) 7. HBase 部署 (NoSQL数据库,进行数据存储) 8. (可选) Flume,Sqoop 部署(主要用于数据采集,数据迁移) 9. Spark 部署 (计算框架部署) 10. 后面还需要部署 监控框架等等, 部署准备:MySql,JDK,Hadoop,Hive,HBase,Zookeeper,Spark,Flume,Sqoop等 部署缺点:以上全部部署都是通过命令行来部署,麻烦复杂,容易出错,动态扩展较难,无集群监控 部署优点:整体可控,对集群内部运行逻辑比较清楚,只部署需要的服务,所以对集群要求(内存,CPU及硬盘) 可以不是很高 Ambari 集群部署方式: 1. 集群配置(免密登陆,静态IP,防火墙) 2. JDK,MySql 部署 (需要配置Ambari,Hive,Hbase等多张表) 3. 部署Ambari 服务 4. 通过Ambari Web工具 部署Hdfs,Spark,Hive,Zk,Hbase,Flume等,想怎么部署就怎么部署,鼠标选择服务和需要部署的节点即可 5. 通过Ambari Web工具进行集群监控,并且对警告及错误进行处理 部署准备:MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util,和上面老的部署方式相比,是不是少了很多 部署注意事项:通过Ambari部署集群对集群节点机器要求比较高,因为有好多关于AmbariServer服务会部署在同一个管理节点上,同时其他集群节点也会同时部署很多其他服务,这对节点的配置(CPU,内存,硬盘)要求比较高,可能运行不起来。 部署优点:部署简单,一键部署,方便监控,方便扩展,多集群同时管理 Ambari 部署步骤: 1. 单节点:Ntp,java,selinux,hosts,hostname,ip 2. 克隆节点,修改ip及hostname 3. 安装mysql,配置免密登陆 4. 安装httpd,配置本地ambari+HDP 的yum源 5. Ambari Server安装及初始化 6. Ambari Server 通过向导安装集群 7. Ambari 使用介绍 8. Hdfs HA的高可用 9. 接下来就可以根据我们的需求使用集群了,这部分后面会有专门章节针对Hadoop MR 和Spark进行详细解读。
在现代的容器化环境中,Prometheus 已经成为了监控和警报的事实标准。而在 Kubernetes(k8s)集群中,部署和配置 Prometheus 是一项关键任务,它可以帮助我们收集和分析各种资源、应用程序和集群级别的指标数据。
背景 公司内部的云平台为各个业务线提供了大量的实体机和虚拟机来运行业务的服务,经过统计发现,这些分配给业务的机器cpu, memory等资源利用并不充分; 如果能够充分利用这些机器上的空闲资源同时又能保证业务服务的正常运行,将会节省不少的机器资源; 选型 一提到多任务运行和调度,大部分人可能首先都会想到Kubernetes(k8s) + Docker, 跑起来如清风拂面, 顺畅无比。然而我们的业务机器大部分为centos 6.2, linux kernel 2.6的环境,而docker的运行需要Linux
Chaos Mesh 是一个开源的云原生混沌工程平台,借助 Chaos Mesh,用户可以很方便地对服务注入异常故障,并配合 Chaos Dashboard 实现对整个混沌实验运行状况的监测 。然而,对混沌实验运行情况的监控并不能告诉我们应用服务性能的变化。从系统可观测性的角度来说,我们可能无法单纯通过混沌实验的动态了解故障的全貌,这也阻碍了我们对系统和故障的进一步了解,调试。
Kubernetes 每天可以生成数百万个新指标。监控集群健康状况最具挑战性的方面之一是筛选哪些指标是重要的,需要收集和关注。
本次内容根据2017年11月4日 K8S Geek Gathering 沙龙深圳站腾讯云高级工程师王天夫的演讲内容整理而成。 本次分享的主要内容涉及腾讯云容器的顶层整体设计,包括产品功能,及提供的
赵轩,高级运维工程师, 腾讯云监控业务运维负责人。 腾讯云监控的 Barad 产品,为云产品提供高效、低成本的海量指标监控服务。 Barad 业务经过云原生能力建设以及容灾能力建设,业务已经实现了自研上云全量级容器化部署及多可用区容灾能力。 Barad 业务上云面临的难点和挑战 在降本增效的大背景下,腾讯云 云监控团队继续提升云原生成熟度,提升系统承载能力和降低单位成本,包括对 Barad 业务在容器化占比提升,跨 az 容灾能力建设,资源利用率优化这些方面,因 Barad 业务量级庞大,如何保障大量级数
最近看到了一份收集Kubernetes故障案例的资料,资料由ZalandoTech的高级首席工程师Henning Jacobs加以维护。这个由社区驱动的项目全面介绍了Kubernetes反模式以及为何导致Kubernetes运行错误的原因。
Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案。在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等。最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构。
主要介绍分布式监控的基本概念及方法,java技术栈相关监控机制,性能监控、业务监控、异常监控、性能数据分析在融数微服务平台的实践及应用。 微服务监控 微服务长什么样 微服务架构本质是带自身特点的面向服
今天在同步其他团队的 grafana 监控大盘时,Prometheus 服务报告说不能找到名为 container_cpu_usage_seconds_total{job=“cadvisor”} 的指标,一般来说可能有几个原因。
产品化.png 产品化 项目工程化 目录结构 常见的Web应用都是以MVC为主要框架的,其余部分在这个基础上进行扩展 构建工具 合并静态文件、压缩文件大小、打包应用、编译模块 工具 · Makefile · Grunt 编码规范 为团队统一良好的编码风格,有助于帮助 提升代码的可读性,进而提升可维护性 文档式的约定 代码提交时的强制检查 代码审查 代码审查需要耗费一定的精力,一些可以自动化完成的工作可以交由工具来自动完成 部署流程 部署环境 开发环境 测试环境 预发布环境 线上环境 部署操作 停止进程和重
在近期的应用性能问题分析中, 有时候会发现业务异常, 但是却无法在APM监控中找到相关的请求, 这可能是由于请求并非HTTP请求, 而可能是批处理或其他非HTTP请求导致的. 因此无法监控分析.
Kubernetes VPA 自动调整 Pod 中容器的 CPU 和内存资源限制。不同于水平自动扩缩(HPA),它关注的是单个 Pod 的资源分配,而不是增加或减少 Pod 的数量。
之前一直在寻找一个 k8s 监控的工具,因为一直使用的是本地的 lens 的客户端,虽然使用上已经非常方便了,但是其实对于资源消耗的监控少了一点,有些资源消耗并不是能容易看到,并且服务间依赖是没有办法表现出来的,后来发现了 Weave Scope 满足了我的需求。
3.服务监控。如apache,nginx,tomcat,redis,TCP连接数等。
最近在找一款能够监测进程资源使用情况的工具,比如进程的cpu,内存,线程数量,吞吐量
毛东方,后台开发工程师,负责IEG-业务安全部的后台实时系统Kubernetes相关的开发与运营,目前主要致力于提高集群的资源利用率,减少机器成本。 背景 随着公司业务上云的呼声越来越高,越来越多的团队已经完成业务上云的进程,K8s 集群在公司整体机器成本中的比重越来越大。 本人所在平台的应用部署上云后,在资源管理方面出现了一系列的问题,这些问题或多或少都对成本优化或应用的服务质量造成了一定程度的影响。 a. 应用资源使用设置不合理 云原生的资源管理方式要求应用在部署之前,提前设置好 CPU、内存、磁盘的
Kubernetes 凭借其强大的功能,已成为部署和管理容器化工作负载的“容器编排平台”。然而,其架构的复杂性和动态特性给监控已部署工作负载和平台本身带来了重大挑战。
早期,一直在用zabbix,不过随着业务的快速发展,以及互联网公司特有的一些需求,现有的开源的监控系统在性能、扩展性、和用户的使用效率方面,已经无法支撑了。
Kubernetes 是当今容器管理和自动化最流行的选择之一。一个高效的 Kubernetes 设置每天都会生成无数新的指标,这使得监控集群运行状况非常具有挑战性。你可能会发现自己在筛选多个不同的指标时,并没有完全确定哪些是最具洞察力的,并需要给予最大的关注。
在此前的文章中,我们已经介绍了评估各种向量数据库时使用的关键指标和性能测试工具。本文将以 Milvus 向量数据库为例,特别关注 Milvus 2.2 或以上版本,讲解如何监控搜索性能、识别瓶颈并优化向量数据库性能。
在Kubernetes中,自动扩展是通过Horizontal Pod Autoscaler(HPA)实现的。HPA可以自动调整Pod的副本数,以确保应用程序的负载得到满足。HPA基于CPU使用率指标进行自动扩展,可以根据应用程序的负载动态调整Pod的副本数,从而确保应用程序的高可用性和性能。
手动部署可参考官方文档:https://www.zabbix.com/documentation/3.4/zh/manual/installation/install_from_packages
打包应用程序是将ASP.NET Core应用程序准备好以便于部署到目标环境的关键步骤之一。在本文中,我们将从编译代码、收集依赖项和设置配置三个方面详细讲解如何打包ASP.NET Core应用程序,以确保在部署过程中的顺利进行。
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
kubernetes监控指标大体可以分为两类:核心监控指标和自定义指标,核心监控指标是kubernetes内置稳定可靠监控指标,早期由heapster完成,现由metric-server实现;自定义指标用于实现核心指标的扩展,能够提供更丰富的指标支持,如应用状态指标,自定义指标需要通过Aggregator和k8s api集成,当前主流通过promethues实现。
昨天我们进行了开发流程中的第二步架构设计,并且创建了vite+vue的项目并且引入了antd的UI组件,今天我们就进行开发流程中的比较费时间的第三部分,就是前后端功能模块的实际开发,利用程序实现自己的业务需求。
技术交流群看到这样一个问题:服务部署方式改成了容器化,要根据业务场景和不同的参数配置进行性能摸底,找到最佳配置,性能测试该如何执行?看似很简单的性能需求,其实难度并不低。
虽然在 DTLE 的文档里提供各种监控项的介绍,但是对于不熟悉 prometheus 和 grafana 配置的同学来说上手还是有些难度的。今天我就使用 DTLE 3.21.07.0 来搭建一个 DTLE 的监控系统。
7 月 28 日,在袋鼠云 2022 产品发布会上,袋鼠云技术负责人思枢正式宣布旗下产品「大数据基础平台 EasyMR」发布。
Kubernetes(K8s)是一个开源平台,能够有效简化应用管理、应用部署和应用扩展环节的手动操作流程,让用户更加灵活地部署管理云端应用。
概述 在传统的虚机/物理机环境里, 如果我们想要对一个有状态应用扩容, 我们需要做哪些步骤? 申请虚机/物理机 安装依赖 下载安装包 按规范配置主机名, hosts 配置网络: 包括域名, DNS,
最近项目中要使用监控工具,主要想监控服务器的运行状态,以及业务系统的进程、端口、日志信息、服务接口,对比下来,选择了WGCLOUD,可以完全满足我们的需求,最重要的是它部署简单,使用方便,轻量实用,对新手极其友好
在生产环境中,确保使用安全的Docker镜像是至关重要的,因为不安全的镜像可能会导致系统遭受攻击或者数据泄露。以下是一些安全的Docker镜像使用的优化方法,以及相应的例子:
当正在运行的Java服务导致服务器的CPU突然飙高时,我们该如何排查定位到哪个接口的哪行代码导致CPU飙高的问题呢?我主要提供两个方案:
大环境稳中向好,公司却不行了。为什么?肯定是自己的问题,这怪不得别人。在任老板紧裹大袄的今天,我们也没必要穿着秋裤耍帅,保暖措施是一定要跟上的。
CDH:是Cloudera发布的一个自己封装的Hadoop商业版软件发行包,里面不仅包含了Cloudera的商业版Hadoop,同时CDH中也包含了各类常用的开源数据处理与存储框架,如Spark、Hive、Hbase等。
当您学会使用 eBPF 性能分析解锁详细洞察时,不可靠的数据将成为过去。了解如何细粒度且高效地监控 CPU、内存和网络数据。
我们知道这种监控平台的数据特征一般都是时间序列数据(简称 时序数据),那么相应的这些数据最好是存储在时序数据库中,目前主流的时序数据库有InfluxDB、OpenTSDB、Graphite、TimescaleDB等。其中,InfluxDB是目前监控领域使用较多的时序数据库,并且基于InfluxDB有一套完善的开源解决方案 —— TICK Stack,如下图所示:
当你的应用部署到 Kubenetes 后,你很难看到容器内部发生了什么,一旦容器死掉,里面的数据可能就永远无法恢复,甚至无法查看日志以定位问题所在,何况一个应用可能存在很多个实例,用户的一个请求不指定被哪个容器处理了,这使得在 Kubernetes 中对应用进行故障排除较为复杂。在应用之外,由于 Kubernetes 作为基础设施,掌管这整个集群的生死,Kubernetes 的任何故障,必定影响到应用服务的运行,因此监控 Kubernetes 运行状况也至关重要。
李剑,携程CIS资深软件工程师。加入携程之前主要从事音视频流媒体的开发,目前主要负责Redis和Mysql容器化和服务化的研发。
paka 是一种多功能的 LLMOps 工具,只需一个命令即可简化大型语言模型 (LLM) 应用的部署和管理。
如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发,并且现在正准备将它部署进产品中,那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题: 最佳部署实践是什么? 为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标? 如何能够确定添加分片的时机? 有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复? 怎样才能安全地访问所有新的实时大数据? 本文介绍了硬件选择、扩展、HA和监控。在查看详细信息之前,首先让我们处理一个最常见的问题: 部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同? 你会发现MongoDB作为一个文档
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