“ 数据可视化是非常重要的一个技术,数据人员除了关注于数据本身与数据业务之外同样应该注重于关注数据的可视化场景与分析场景。Grafana能够连接多种数据源、ElasticSearch、MySQL、PoastgreSQL、InfluxDB、OpenTSDB、CloudWath、Zabbix等。基于插件的方式实现数据的可视化图表,饼图、折线图、柱状图等。”
vmstat 和 top 都是 Linux 系统自带的命令,提供了实时的监控信息,对于系统管理员和开发人员来说非常有用。
Telegraf 是实现 数据采集 的工具。Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。
随着线上服务的全面docker化,对docker容器的监控就很重要了。SA的监控系统是物理机的监控,在一个物理机跑多个容器的情况下,我们是没法从一个监控图表里面区分各个容器的资源占用情况的。
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。
监控系统是运维工作中不可或缺的一部分,它可以帮助我们监控系统的健康状况、运行状态和性能指标等,及时发现和解决问题,确保系统的可靠性和稳定性。SRE对监控系统最基本的需求就是:监控是SRE的第三只眼,使得可以在系统出问题时我们能及时感知到。
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
NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台,可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析;
【原文链接】https://www.jianshu.com/p/9e47ffaf5e31?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutia
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
在工作中,无论是定位线上问题,还是性能优化,都需要对前端、后台服务进行监控。而及时的获取监控数据,能更好的帮助技术人员排查定位问题。
指标、日志和链路跟踪是端到端可观察性的核心支柱。尽管对于获得云原生架构的完整可见性至关重要,但端到端的可观察性对于许多 DevOps 和 SRE 团队来说仍然遥不可及。这是由于多种原因造成的,所有这些原因都以工具为共同点。由于超大规模云提供商和容器化微服务的使用不断增加,日志管理市场必须解决这一工具难题,才能实现其预计的从2020 年的 19 亿美元到 2026 年的 41 亿美元的扩张。
背景 目前对于时序大数据的存储和处理往往采用关系型数据库的方式进行处理,但由于关系型数据库天生的劣势导致其无法进行高效的存储和数据的查询。时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式,使得时序大数据可以高效存储和快速处理海量时序大数据,是解决海量数据处理的一项重要技术。该技术采用特殊数据存储方式,极大提高了时间相关数据的处理能力,相对于关系型数据库它的存储空间减半,查询速度极大的提高。时间序列函数优越的查询性能远超过关系型数据库,Informix TimeSeries非常适合在物联网分析应用。 定义 时间
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.
性能监控是容器服务必不可少的基础设施,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。在我的前文《Docker容器可视化监控中心搭建》之中我们就实践过Docker容器的可视化监控,在那篇文章中我们是使用了 cAdvisor + influxdb + grafana 技术栈来完成的。然而容器化世界里向来不会只有一种方法来实现某项功能,可以说有一百条大路来通到罗马,因此本文再来探讨另一种称为 TICK 的技术栈方案来实现Docker容器的性能监控。
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
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。
专项测试,桌面端应用程序使用过程中,对CPU,内存,磁盘使用率,网络流量进行监控并展现.
Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,由 SoundCloud 公司开发。
InfluxDB是一个开源的时间序列数据库。它在单个二进制文件中拥有时间序列平台所需的一切 - 多租户时间序列数据库、UI 和仪表板工具、后台处理和监视代理。所有这些都使部署和设置变得轻而易举且更易于保护。
这两年互联网行业掀着一股新风,总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。
本文将介绍如何使用JavaScript的图形库Dygraphs来动态地可视化存储在InfluxDB(时间序列数据库)中不断更新的时间序列数据。
译自 Getting Started with Infrastructure Monitoring 。
Grafana是一款开源的数据可视化产品,支持prometheus等多种数据源,界面效果炫丽,操作方便灵活,支持大屏展示模式。可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知。
在当今的数据驱动世界中,数据可视化和分析是确保业务决策有效性的关键。Grafana 是一个开源的分析和监控平台,能够连接多种数据源并提供丰富的可视化功能。本指南将详细介绍如何在服务器上搭建 Grafana 数据分析系统。
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
物联网数据采集涉及到大量设备接入、海量的数据传输,EMQ X 物联网消息中间件 与 ClickHouse 联机分析 (OLAP) 数据库的组合技术栈完全能够胜任物联网数据采集传输与存储、分析处理业务。
先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警。
导读:数据总线DBus的总体架构中主要包括六大模块,分别是:日志抓取模块、增量转换模块、全量抽取程序、日志算子处理模块、心跳监控模块、Web管理模块。六大模块各自的功能相互连接,构成DBus的工作原理:通过读取RDBMS增量日志的方式来实时获取增量数据日志(支持全量拉取);基于Logstash,flume,filebeat等抓取工具来实时获得数据,以可视化的方式对数据进行结构化输出。本文主要介绍的是DBus中基于可视化配置的日志结构化转换实现的部分。
Machbase 是一个针对工业物联网优化的超快时序数据库管理系统,提供数据合并和监控功能。 此外,它可以有效地构建边缘计算环境。Machbase Edge Edition 旨在即使嵌入在资源有限的小型设备中也具有高速处理性能。通过嵌入众多小型设备中的边缘版,可以通过收集和处理生产现场产生的所有数据来构建完美的边缘计算基础设施。Machbase Edge Edition 是边缘计算的最佳解决方案。
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:
Spring Boot Actuator是Spring Boot 2发布后修改最多的项目之一。它经过了主要的改进,旨在简化定制,并包括一些新功能,如支持其他Web技术,例如新的反应模块 - SpringWebFlux。它还为 InfluxDB添加了开箱即用的支持,这是一个开源时间序列数据库,旨在处理大量带时间戳的数据。与 SpringBoot1.5使用的版本相比,它实际上是一个很大的简化。您可以通过阅读我之前的一篇文章使用Grafana和InfluxDB自定义指标可视化来了解自己有多少。我在那里描述了如何使用 @ExportMetricsWriter bean将[Spring Boot Actuator生成的指标导出到InfluxDB。示例Spring Boot应用程序已在分支主文件中的GitHub存储库sample-spring-graphite上提供该文章。对于本文,我创建了分支spring2,它展示了如何实现与使用Spring Boot 2.0版本之前相同的功能。弹簧启动执行器。
Grafana是一个流行的开源数据可视化和监控平台,它提供了丰富的图表和面板,用于展示和分析各种指标和数据源。本文将指导您如何在Ubuntu 20.04上安装Grafana。
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。
今天为大家介绍的是来由 Gianni De Fabritiis团队的开发的一个基于网络的数据可视化工具包PlayMolecule Viewer,该工具旨在简化结构生物信息学或计算机辅助药物设计中的数据探索过程。通过利用最新的如 WebAssembly等网络技术,PlayMolecule Viewer 在浏览器环境中直接整合了强大的 Python 库,增强了其处理多种分子数据的能力。PlayMolecule Viewer拥有直观的界面,使用户能够轻松地上传、可视化、选择和操作分子结构及相关数据。该工具包支持多种常见的结构文件格式,并提供多种分子表示方法,以满足不同的可视化需求。
通过跟踪监控服务器的性能、网络流量、应用程序性能以及用户体验情况,可帮助我们更好地了解整个IT环境运行状态,为系统运维、调优提供支撑。掌握一些好的监控工具可以为我们更好地跟踪服务器状态,持续优化系统提供最佳解决方案。
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?
来源:DeepHub IMBA本文约3800字,建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章,尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具,如tableau、Power BI、Microsoft Excel
作者 | Ryan Mccready 编译团队 | 冯琛,吴蕾,蒋晔 一幅不错的数据可视化图形应具备哪些因素?每当我写关于数据的文章(链接:https://venngage.com/blog/hash
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息。
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知。它主要有以下六大特点:
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,支持Graphite、elasticsearch、zabbix、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB作为数据源。Grafana主要特性:灵活丰富的图形化选项;可以混合多种风格;支持白天和夜间模式;多个数据源。
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。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库,并在文末送出一本数据可视化书籍!
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 背景 QQ直播前端团队接入腾讯云前端性能监控(RUM)后,对目前的监控能力以及上报数据进行了梳理, 并着手进行了前端性能监控的专项建设,其中监控数据大盘建设是不可或缺的一环。 可视化的监控大盘可以清晰明了的观察到各项目运行情况,宏观上能快速进行项目间的横向对比,也可以非常便捷的进行项目各数据维度的详细展示,纵向的分析各指标数据的统计。 通过对数据大盘支持能力的调研,我们采用Grafana进行了数据大盘的建设。通过搭建Grafana服务,然后添加监控上报数据,最终使得【
本文为joshua317原创文章,转载请注明:转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/86
之前在Excel图表合集那篇文章了曾提了几点Excel与其他可视化工具以及编程类软件在可视化理念方面的粗浅理解,有小伙伴儿在后台回复说还是没有听明白。 可能是我当时没有说清楚,今天这篇,我专注于Excel的作图规则,深入的研究下Excel由数据源到可视化图表之间的关系是如何对应的,倘若你已经在工作中横跨好几种可视化工具(包括Excel),那么本文可以更好地帮助你理解Excel与其他工具的区别。 倘若你还一直局限在Excel的圈子内,那也没关系,仔细体会这一篇内容,后续记得跟踪我针对其他可视化工具作图理念的
本文介绍了数据可视化的重要性和用途,通过实际案例讲解了数据可视化的实现方法,并介绍了几种主要的数据可视化工具。
本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下: 数据清理(Data cleaning) 当你分析和可视化数据前,常需要“清理”工作。比如一些输入性列表“New York City” ,同时其
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云