ocp4.3自带了prometheus和grafana,默认在openshift-monitoring namespace下面,但是用户不能修改openshift-monitoring namespace下的资源,比如你无法修改系统自带的grafana的dashboard。如果你修改了相应的资源,会被集群重置成默认状态。本文介绍如何通过安装自己的grafana访问ocp4.3自带的prometheus数据。
Observability Stack 是基于云原生组件构建的OpsCenter系统。 包括
可以看到monitoring这个namespace一直处于Terminating状态,一般情况下强删是删不掉的,强删的方法如下:
Image Reference : https://mp.weixin.qq.com/s/nAF3lv-qZprLWvOdvSbYXg
ElasticSearch服务异常停止了,这时Kibana提示无法连接到ElasticSearch
本节主要介绍对 secondary_check_script 调用 masterha_secondary_check 脚本的说明。
基于 centos7.9 docker-ce-20.10.18 kubelet-1.22.3-0 kube-prometheus-0.10 prometheus-v2.32.1
Monitoring a Vue 3 front-end application is crucial for ensuring user experience and application performance. Front-end monitoring typically involves several key aspects:
Open-source database systems can be divided into relational databases (e.g., MySQL, PostgreSQL) and NoSQL databases. Below are some common open-source databases and their corresponding monitoring configurations.
修改完毕后,查询相关prometheus-user-workload pod已经启动:
Monitoring cache middleware, such as Redis, is critical as it directly impacts application performance and reliability. Here are the key metrics to consider when monitoring Redis:
When discussing monitoring and alerting from a container application perspective, there are several key points to consider. Traditional host-based monitoring approaches, such as utilization and load monitoring, may no longer be suitable in a dynamic, multi-replica Pod environment. This is due to the dynamic nature and elasticity of application services in containerized and microservices architectures.
最近小白需要对服务器和线上业务进行一些探针来定时拨测,用于对服务的存活性进行监控与告警。很早以前就知道prometheus社区提供了 blackbox 的探针方案,但一直没有关注,正好趁这次机会了解一下。
合理的为数据库表上创建战略性索引,可以极大程度的提高了查询性能。但事实上日常中我们所创建的索引并非战略性索引,恰恰是大量冗余或是根本没有用到的索引耗用了大量的存储空间,导致DML性能低下。Oracle 提供了索引监控特性来初略判断未使用到的索引。本文描述如何使用Oracle 索引的监控。
cAdvisor:是谷歌开源的一个容器监控工具,采集主机上容器相关的性能指标数据。比如CPU、内存、网络、文件系统等。
在K8S集群部署kube-state-metrics微服务的时候,发现容器日志不停刷报错日志,主要报错日志如下:
对于索引的调整,我们可以通过Oracle提供的索引监控特性来跟踪索引是否被使用。尽管该特性并未提供索引使用的频度,但仍不失为我们参考的方式之一。然而,最近在Oracle 10.2.0.3中发现收集统计信息时导致索引也被监控,而不是用于sql查询引发的索引监控。如此这般,索引监控岂不是鸡肋?
@TOC 用于 UI 展示 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-8.0.3-1.x86_64.rpm 1 安装 grafana 1.1 下载安装 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-8.0.3-1.x86_64.rpm sudo yum install grafana-8.0.3-1.x86_64.rpm 1.2 启动&状态查看 sudo systemctl daemon-reload
在kubernets1.13之前,收集资源指标是Heapster,它是一个收集者,它从cAdvisor中收集数据并暂时存储,如果要永久存储,则要借助时序数据库,比如InfluxD,然后用Grafana展示。其架构如下:
Promtheus 本身只支持单机部署,没有自带支持集群部署,也不支持高可用以及水平扩容,它的存储空间受限于本地磁盘的容量。同时随着数据采集量的增加,单台 Prometheus 实例能够处理的时间序列数会达到瓶颈,这时 CPU 和内存都会升高,一般内存先达到瓶颈,主要原因有:
Last Updated: Saturday, 2004-12-04 10:28 Eygle
点击一个集群 路由大概是这样的 https://server-namec/123/monitoring
删除monitoring命名空间时总也无法彻底删除,发现monitoring处于Terminating状态,故有此文。
1、浅析整个监控流程 ---- heapster是一个监控计算、存储、网络等集群资源的工具,以k8s内置的cAdvisor作为数据源收集集群信息,并汇总出有价值的性能数据(Metrics):cpu、
MetricServer:是kubernetes集群资源使用情况的聚合器,收集数据给kubernetes集群内使用,如 kubectl,hpa,scheduler等。
2.1.获取kubesphere的所有deployment和statefulset
Prometheus Operator:为监控 Kubernetes 资源和 Prometheus 实例的管理提供了简单的定义,简化在 Kubernetes 上部署、管理和运行 Prometheus 和 Alertmanager 集群。
我们知道怎么自定义一个 ServiceMonitor 对象,但是如果需要自定义一个报警规则的话呢?我们去查看 Prometheus Dashboard 的 Alert 页面下面就已经有很多报警规则了,这一系列的规则其实都来自于项目 https://github.com/kubernetes-monitoring/kubernetes-mixin,我们都通过 Prometheus Operator 安装配置上了。
简介 描述;查看Kibana的monitor的时候发现没有数据。 # 查看模板 GET _cat/templates/.monitoring*?v # 查看是否有 .monitoring-es-*
在安装 Istio 之前,需要一个运行着 Kubernetes 的兼容版本的 cluster。
我们知道 Prometheus 是一套开源的系统监控、报警、时间序列数据库的组合,而 Prometheus Operator 是 CoreOS 开源的一套用于管理在 Kubernetes 集群上的 Prometheus 控制器,它是为了简化在 Kubernetes 上部署、管理和运行 Prometheus 和 Alertmanager 集群。
DBA_TAB_MODIFICATIONS视图(基表为SYS.MON_MODS_ALL$)记录了从上次收集统计信息以来表中DML操作变化的数据量,包括执行INSERT、UPDATE和DELETE影响的行数,以及是否执行过TRUNCATE操作。另外,DBMS_STATS.FLUSH_DATABASE_MONITORING_INFO可以将内存(SGA)中的数据快速刷新到数据字典SYS.MON_MODS_ALL$中。
Prometheus是一个用于监控和告警的开源系统。一开始由Soundcloud开发,后来在2016年,它迁移到CNCF并且称为Kubernetes之后最流行的项目之一。从整个Linux服务器到stand-alone web服务器、数据库服务或一个单独的进程,它都能监控。在Prometheus术语中,它所监控的事物称为目标(Target)。每个目标单元被称为指标(metric)。它以设置好的时间间隔通过http抓取目标,以收集指标并将数据放置在其时序数据库(Time Series Database)中。你可以使用PromQL查询语言查询相关target的指标。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/aixiaoyang168/article/details/81661459
PROFINET IO 也可以通过 WLAN 运行。但是,WLAN 不能提供 PROFINET 要求的 100 Mbit/s 全双工传输速率。如果多个 WLAN 客户端被注册到一个访问点,它们共享最大数据速率。每个 WLAN 客户端的传输速率将下降。这就是为什么用户不得不改变下面的与 WLAN 相关的 PROFINET 参数:
此时我们打开浏览器,访问ip:9121这个地址就可以获取到redis的监控信息了。
上一个章节中kubernetes系列教程(十九)使用metric-server让HPA弹性伸缩愉快运行介绍了在kubernetes中的监控架构,通过安装和使用metric-server提供kubernetes中的核心监控指标:提供node节点和pod容器CPU和内存的监控能力,核心监控指标提供的监控维度和指标相对有限,需要更好的扩展监控能力,需要使用自定义监控来实现,本文介绍prometheus提供更更加丰富的自定义监控能力。
为了在Kubernetes中能够方便管理和部署Prometheus,我们使用ConfigMap管理Prometheus配置文件。每次对Prometheus配置文件进行升级时,我们需要手动移除已经运行的Pod实例,从而让Kubernetes可以使用最新的配置文件创建Prometheus。而如果当应用实例的数量更多时,通过手动的方式部署和升级Prometheus过程繁琐并且效率低下。
Prometheus把所有的数据按时序列进行存储, 所有采集上来的数据在都被打了时间戳并按时间先后顺序进行流化,这些数据属于相同的指标名以及一组标签维度(labeled dimensions)
This section provides guidance on configuring alerts for Web frontend applications, including log/metrics exporters, Prometheus monitoring rules (in YAML format), alerting rules, and recommendations for suitable Grafana dashboard configurations.
Windows Server AppFabric Beta 2是一个包含完全功能的AppFabric版本(This build represents our “feature complete” milestone. That is, it contains all the features that we plan to ship in Windows Server AppFabric v1 by Q3 of 2010),也就是RTM的时间是在2010年的Q3,那么在.net 4/vs2010 RTM的时
最近在实施一个项目,将客户从原有的数人云 mesos+marathon 迁移至 Openshift,迁移的主要原因有两个,一是现有mesos+marathon平台出现故障时能够解决问题的人不多(数人云已被收购),能够查找的相关资料也少,运维成本很高,用openshift,是企业级产品,并且社区也活跃,有问题解决问题的成功率也大大提升了,如果再买红帽的订阅服务或人天服务,还能够有红帽原厂或红帽合作伙伴的大力支持;二是现在很多开源的软件部署方式都大力支持K8S和openshift,当客户想要快速搭建环境时,mesos+marathon平台就捉襟见肘了。
我们知道索引对于一个sql语句的执行性能有很大的影响。那么如果判断索引是否被使用以及使用的状态呢。
1) Control Builder:点击Configure Process Control Strategies时调出,用于组态C200、C300、I/O卡件和控制回路等,并可下装调试
Execution monitoring includes action monitoring, plan monitoring.
https://akomljen.com/get-kubernetes-cluster-metrics-with-prometheus-in-5-minutes/ https://github.com/kubernetes/ingress-nginx/tree/f56e839134fd4a1d020c3e95d4fe89496225041c/deploy/grafana/dashboards https://github.com/kubernetes/ingress-nginx/tree/f56e839134fd4a1d020c3e95d4fe89496225041c/deploy/monitoring
Prometheus 架构中采集数据和发送告警是独立出来的, 告警触发后将信息转发到独立的组件 Alertmanager,满足告警触发条件就会向 Alertmanager 发送告警信息,最后通过接收器 recevier 发送给指定用户。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云