This application take a nmon file and upload it in a InfluxDB database. It generates also a dashboard to allow data visualization in Grafana. It's working on linux only for now.
[TOC] 0x00 前言简述 InfluxDB 介绍 Q: 什么是InfluxDB? InfluxDB 采用Go语言开发是一个开源时间序列平台, 是一个可编程且高性能的时间序列数据库，具有跨 OS
近期需要搭建一套服务器性能数据监控平台，所以本次考虑基于Telegraf作为采集数据源的工具，集成使用influxdb存储数据，最后Grafana展示图表的方式，来建立这个监控平台。
https://docs.influxdata.com/chronograf/v1.10/administration/config-options/#--influxdb-url
小贴士: 建议使用jmeter3.3+版本,在这个版本以后才有backend listener 对接influxDB.
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。
最近在搞Kafka集群监控，之前也是看了网上的很多资料。之所以使用jmxtrans+influxdb+grafana是因为界面酷炫，可以定制化，缺点是不能操作Kafka集群，可能需要配合Kafka Manager一起使用。
1.找到下载地址：https://portal.influxdata.com/downloads/
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。
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。
性能测试监控 1压测端监控：JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana 在压测端，如果发现发出去的进程失败的比例比较多，可以考虑以下两种情形： 1）被测软件的性能达到瓶颈，接受不了如此多的请求。 2）压测端压测工具（比如JMeter）所运行的机器由于发送过多的线程，压测机器资源（CPU、内存、网络或者是磁盘）不够用，需要增加JMeter来解决。 这就需要在执行性能测试的时候，有对应的监控工具来监控。第1节和第3节中介绍的工具均可以达到这个功能，但是JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana是目前最友好的监控压测端的工具组合。 JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana环境可以安装在Windows、Linux或MAC任意操作系统下，本节以Windows为例进行讲解。 1.1下载安装InfluxDB
Apache Airflow是一个编排平台，用于以编程方式编写、安排和执行工作流。OpenTelemetry开放遥测用于生成、收集和导出遥测数据（指标、日志和跟踪），以帮助您分析软件的性能和行为。这两个开源项目看起来很自然，随着 Airflow 2.7 的推出，用户现在可以开始在 Airflow 中利用 OpenTelemetry Metrics！
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【
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。
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。
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
Grafana 是一个可视化仪表盘，它拥有美观的图标和布局展示，功能齐全的仪表盘和图形编辑器，默认支持 CloudWatch、Graphite、Elasticsearch、InfluxDB、Mysql、PostgreSQL、Prometheus、OpenTSDB 等作为数据源。上一篇我们通过Prometheus 自带的 Web UI 展示 Prometheus 抓取的数据，本篇将利用 Grafana 更加直观展示的出来。
without 不包含标签，与jvm_memory_used_bytes 等价
InfluxDB是一个很流行的基于时间序列的数据库，下面是这个数据库的最基本的查询命令。InfluxDB使用类SQL（实际上它就是一种特殊的“SQL”）的语言。
一直以来，jmeter作为开源压测工具被广大测试工程师们所偏好，不仅仅其开源便于二次扩展，更在于其本身强大丰富的功能，让我们可以不用编写代码也能做好性能测试。但是，jmeter本身在报告这块做的差强人意，我们希望能够将数据更好的收集和展示以便分析，今天小编就给大家介绍Influxdb+Grafana+jmeter这套组合，实现jmeter报告的可视化展示。
压力工具只关心三条曲线：TPS（T由测试目标定义）、响应时间、错误率。错误率还只是辅助排查问题的曲线，没问题时，只看TPS、响应时间。
Grafana 是一个开箱即用的可视化工具，具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，有灵活丰富的图形化选项，可以混合多种风格，支持多个数据源特点。本文把这几天简单试用的情况做个小结。
使用http cookie manager获取登陆接口响应头中的cookie值，cookie引用变量名正确，但获取到的cookie没有生效，接口仍然报错401
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。
本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控。
关闭防火墙（重启生效）：chkconfig iptables off（关闭）/on(开启)
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？
InfluxDB的开源版本在单个节点上运行。如果您需要高可用性来消除单点故障，请考虑InfluxDB企业版。
在本模块中，我将把几个常用的监控部分给梳理一下。前面我们提到过，在性能监控图谱中，有操作系统、应用服务器、中间件、队列、缓存、数据库、网络、前端、负载均衡、Web 服务器、存储、代码等很多需要监控的点。显然这些监控点不能在一个专栏中全部覆盖并一一细化，我只能找最常用的几个，做些逻辑思路的说明，同时也把具体的实现描述出来。如果你遇到了其他的组件，也需要一一实现这些监控。
InfluxDB 1.7文档https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/
Grafana能够支持各种类型的数据源，提供对应数据源的查询编辑器，通过数据源查询并对得到的数据进行转换和可视化。
本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现，通过实时采集并分析云服务器（CVM）及其 App 应用的 CPU 和内存等资源消耗数据，高效地保障系统稳健运行。运用云化的 Kafka、Flink、ES 等组件，大大减少了开发运维人员的投入。
在本文中，我将把几个常用的监控部分给梳理一下。前面我们提到过，在性能监控图谱中，有操作系统、应用服务器、中间件、队列、缓存、数据库、网络、前端、负载均衡、Web 服务器、存储、代码等很多需要监控的点。显然这些监控点不能在一个专栏中全部覆盖并一一细化，我只能找最常用的几个，做些逻辑思路的说明，同时也把具体的实现描述出来。如果你遇到了其他的组件，也需要一一实现这些监控。
grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。最好的参考资料就是官网（http://docs.grafana.org/），虽然是英文，但是看多了就会啦。
链接：https://www.jianshu.com/p/7e7e0d06709b
Influxdb授权验证流程分析 Qurey语句权限验证 关于Influxdb的验证逻辑，我们可以先参考官方文档： Authentication and authorization in InfluxDB 1.1 在配置文件时，[http] auth-enabled = true 将开启授权验证 我们从appendHTTPDService(cmd/influxdb/run/server.go)入手，在处理http request时要作授权验证，先要创建授权验证对象： srv.Handler.Que
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。
---- 作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现，通过实时采集并分析云服务器（CVM）及其 App 应用的 CPU和内存等资源消耗数据，以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息，高效地保障系统稳健运行。运用云化的 Kafka、Flink、ES 等组件，大大减少了开发运维人员的投入。 一、解决方案描述 （一）概述 本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus (Flink)、 Elasticsearch、Promethe
•Zabbix: 用于非容器的虚拟机环境•Prometheus: 用于容器的云原生环境
上一篇文章已经介绍了图表可视化配置部分的 Panel options、Tooltip、Legend 3类配置，在这里我将继续介绍Axis、Graph styles、Standard options、Data links、Value mappings 和 Thresholds 6类配置。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。
本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现，通过实时采集并分析云服务器（CVM）及其 App 应用的 CPU和内存等资源消耗数据，以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息，高效地保障系统稳健运行。运用云化的 Kafka、Flink、ES 等组件，大大减少了开发运维人员的投入。
在问答社区看到有小伙伴在落地蓝鲸的过程中出现监控平台的grafana面板数据断点问题，往往出现这种问题，都比较的头疼。
InfluxDB（时序数据库）（influx，[ˈɪnflʌks]，流入，涌入），常用的一种使用场景：监控数据统计。每毫秒记录一下电脑内存的使用情况，然后就可以根据统计的数据，利用图形化界面（InfluxDB V1一般配合Grafana）制作内存使用情况的折线图；可以理解为按时间记录一些数据（常用的监控数据、埋点统计数据等），然后制作图表做统计；
相当于c里面的链表元素，itr指向下一个元素的指针，buf表示当前元素，即FloatPoint类型的链表的迭代器.
Kustomize 可用于以一致的方式修补 linkerd install 的输出， 而不是分叉 Linkerd 安装和升级过程。这允许自定义安装以添加特定于安装的功能。
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