前言: 因为近期项目涉及到一些性能测试监控平台相关的想法 Grafana+Influxdb+Jmeter Grafana+Prometheus+Jmeter 等等 抽周末时间来尝试搭建下Grafana+Influxdb+Jmeter 主要介绍使用docker-compose.yml文件的方式进行安装,简洁明了,不用逐个去安装服务。
http://docs.grafana.org/installation/docker/
Grafana的页面现在也可以正常打开了,从上面看登陆需要用户名和密码,这个用户名和密码从哪里来的呢?
前言 在这篇文章中,基于上一篇的分享:Grafana+Influxdb(Prometheus)+Jmeter搭建可视化性能测试监控平台
Grafana是一款开源的数据可视化和分析工具,不管你的指标信息存储在哪里,你都可以用它来可视化这些数据。同时它还具有告警功能,当指标超出指定范围时会提醒你。
ubuntu18-ARM配置 📷 关闭防火墙 获取root操作权限 #查看防火墙状态 ufw status #关闭防火墙 ufw disable #开启防火墙 ufw enable 📷 更新软件源,安装依赖,安装docker #更新软件源 apt update #安装相关依赖 apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common #安装docker.io apt install docker.i
利用docker compose组合应用并利用scale可以快速对容器进行扩充,而docker compose启动的服务容器都在同一台宿主机上,对于一个宿主机上运行多个容器应用时,容器的运行情况,如:CPU使用率,内存使用率,网络状态,磁盘空间等一系列随时间变化的时序数据信息,都需要进行了解,因此监控是必须的。
【原文链接】https://www.jianshu.com/p/9e47ffaf5e31?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutia
前一段时间自家养的几只猫经常出问题,由于没有有效的监控预警手段,以至于问题出现或者许久一段时间才会被通知到。凌晨一点这个锅可谁都不想背,为此基于目前的情况搭建了以下这么一套监控预警系统。
在十万博文终极架构中,我们使用了Tomcat集群,但这并不能保证系统不会出问题,为了保证系统的稳定运行,我们还需要对 Tomcat 进行有效的运维监控手段,不至于问题出现或者许久一段时间才知道。凌晨一点这个锅可谁都不想背,为此基于目前的情况搭建了以下这么一套监控预警系统。
大家好,天我们要聊聊的是 cAdvisor。cAdvisor,全称 Container Advisor,是由 Google 开发并开源的一款用于监控和分析容器性能的工具。它的主要功能包括实时收集、处理和提供容器的资源使用情况和性能特性。它支持 Docker 容器,并且可以在任何 Linux 主机上运行。
Jmeter 原生的监控图形比较丑,最近在查找资源时发现Granfana 监控面板效果很好看,图形化界面监控指标,也适合在性能测试报告中使用,比如这样的
前面文章介绍使用docker compose组合应用并利用scale快速对容器进行扩容。
Prometheus[1] + Grafana[2] 快速上手,监控主机的 CPU, GPU, MEM, IO 等状态。
使用Grafana+Prometheus+Mysqld-exporter实现Mysql监控的步骤
现在就可以直接启动grafana容器了。由于grafana使用的是3000端口,那么就需要把grafana的3000端口映射到宿主机。
部署Docker的主机和容器日益增多,对主机和容器的监控显得越来越重要了。本章的Docker的实践就是快速构建一个容器的监控系统,通过界面直观反应应用性能和监控能力,对系统中存在的性能问题能做到一目了然,帮助提升系统的可靠性。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。它涉及监控的许多方面,例如度量标准的生成和收集,在仪表板上绘制结果数据以及针对异常情况发出警报。为实现这一目标,它提供了各种组件,这些组件分别运行但组合使用。
概述 一个宿主机上可以运行多个容器化应用,容器化应用运行于宿主机上,我们需要知道该容器的运行情况,包括 CPU使用率、内存占用、网络状况以及磁盘空间等等一系列信息,而且这些信息随时间变化,我们称其为时
一个宿主机上可以运行多个容器化应用,容器化应用运行于宿主机上,我们需要知道该容器的运行情况,包括 CPU使用率、内存占用、网络状况以及磁盘空间等等一系列信息,而且这些信息随时间变化,我们称其为时序数据
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。
cadvisor谷歌公司自己用来监控他们基础设施的一款工具,这个工具厉害之处不仅能监控docker容器的实时信息,而且还能将你的cadvisor这容器所在的主机的系统的实时信息,但是由于cadvisor只是能监控到实时的信息而不能保存。
Prometheus是一个系统和服务监视系统。它以给定的时间间隔从已配置的目标收集指标,评估规则表达式,显示结果,并在发现某些情况为真时触发警报。
Loki是一个轻量级的日志系统,受到Prometheus项目的启发,由Grafana团队设计和开发,所以在Grafana中是原生支持的,具有可水平扩展,高度可用等特性,通过存储压缩的、非结构化的日志以及仅索引元数据,更加易于操作并且运行成本更低。
为了与时俱进,介绍基于docker的安装部署,如果想用非docker化部署,可以参考官网
比如说,需要计算资源的时候,一个配置文件就可以要来两百台虚拟化好的机子。需要试下缓存?点下鼠标就可以要到几十个配置好的 Redis 结点。
一般的我们如果需要搭建服务器监控平台,需要去读取服务器实时的内存信息,CPU状态等等,就正如我们上一篇使用python从零搭建服务器监控系统一样。如果大家没看过之前的那篇文章,推荐大家去看看。里面有搭建监控系统的整个思路。总的来说就是数据采集,数据存储,数据可视化这三个方面。
访问Grafana,通过ip+3000端口的方式访问,默认账户密码(admin/admin)。
现在Docker Swarm已经彻底输给了K8S,但是现在K8S依然很复杂,上手难度较Docker Swarm高,如果是小规模团队且需要容器编排的话,使用Docker Swarm还是适合的。
RedisInsight是Redis官方出品的可视化管理工具,可用于设计、开发、优化你的Redis应用。支持深色和浅色两种主题,界面非常炫酷!可支持String、Hash、Set、List、JSON等多种数据类型的管理,同时支持远程使用CLI功能,功能非常强大!
默认用户名和密码都是admin,首次登录需要修改,目前是adminadmin/adminadmin
Prometheus是一个根据应用的metrics来进行监控的开源工具,所有采集的监控数据均以指标(metric)的形式保存在内置的时间序列数据库当中(TSDB)。时间序列数据(Time Series Data)就是按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据。 应用场景:无人驾驶车辆运行中要记录的经度、纬度、速度、方向、旁边物体的距离等等,每时每刻都要将数据记录下来做分析;某一个地区的各车辆的行驶轨迹数据;传统证券行业实时交易数据;实时运维监控数据等。
一般来说,当咱们的 ClickHouse 要在生产环境上线的时候,关于对 CH 的运行监控工作就必须提到议程上来了。
搭建网站大家都知道使用 Nginx 但是配置 Nginx比较繁琐,对于新手来说还是有一定的难度的。
现在有各种各样的工具都可以对 Redis 进行监控,例如:redis-stat、RedisLive等,在使用过各种各样的监控工具后,个人感觉redis_exporter较为好用,配合Prometheus+Grafana,不仅监控灵活、展现直观还可以进行自行封装来获取各种特别关注的数据指标。
上节课爱画漫画的小哥哥教我们如何正确get参数传递和HTTP正确使用。尤其是在无UI下进行接口的访问。大家有get到吗?
作为一款全球下载量超千万的大规模分布式物联网 MQTT 服务器,最新发布的 EMQX 5.0 不仅全球首个达成单集群 1 亿 MQTT 连接支持,也是首个将 QUIC 引入 MQTT 的开创性产品。如今,EMQX 在各个行业为高可靠、高性能的物联网实时数据移动、处理和集成提供着动力,助力企业构建关键业务的 IoT 应用。
使用docker的方式运行Grafana集成Prometheus+node-exporter+cadvisor监控多个节点。
前面我讲解了对于Docker的一些监控知识以及Docker监控开源工具Weave Scope做了一个概述,以及简单安装。
请参考docker 官网 https://hub.docker.com/
LPG日志收集方案内存占用很少,经济且高效!它不像ELK日志系统那样为日志建立索引,而是为每个日志流设置一组标签。下面分别介绍下它的核心组件:
前言 五一小长假回来以后,公司因为物业断电导致服务器停止运行,来电后发现一些常用的服务并没有自启动,比如 grafana,查了下原因发现是当初部署这个容器的时候,没有添加异常停止后重新尝试启动的参数 --restart,下面来说下如何在不删除容器的情况下更新参数。 参数说明: –restart --restart参数= no 默认策略,在容器退出时不重启容器 on-failure 在容器非正常退出时(退出状态非0),才会重启容器 on-failure:
在用 Jmeter 获取性能测试结果的时候, Jmeter 本身带有聚合报告如下图所示:
使用jmeter进行性能测试时,工具自带的查看结果方式往往不够直观和明了,所以我们需要搭建一个可视化监控平台来完成结果监控,这里我们采用三种JMeter+Grafana+Influxdb的方法来完成平台搭建
ubuntu安装详见:Ubuntu16.04.5以lvm方式安装全记录 docker安装详见:Ubuntu16.04安装Docker docker-compose安装详见:Docker Compose实践
目前我们 k8s 集群的 Grafana 使用 ceph 作为持久化存储,一但我将 Grafana 的 Deployment 删除重建之后,之前的所有数据都会丢失,重建的 PV 会映射到后端存储的新位置。万幸的是,我真的手欠重建了,还没有提前备份。。。万幸个鬼啊我。
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