Helm是Kubernetes的一个包管理器，可以方便地安装和管理Kubernetes应用程序的软件包。Loki使用Helm进行部署，因此我们需要先安装Helm。
你可以使用变量来代替硬编码的细节，如 server、app 和 pod_name 在 metric 查询中。Grafana 在仪表盘顶部的下拉选择框中列出这些变量，帮助你改变仪表盘中显示的数据。Grafana 将这类变量称为模板变量。
Prometheus 是一个具有维度数据模型，灵活的查询语言，高效的时间序列数据库和现代警报方法的开源监视系统。
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。
Kubernetes是目前最为流行、成为事实标准的容器集群管理平台，为容器化应用提供了集群化部署运行、自动资源调度，和动态水平伸缩等一系列完整功能。虽然Kubernetes平台本身已经实现了应用状态的实时监控，但是监控的指标和方式还是比较基础，难以满足各种复杂和个性化的监控管理需求。因此，我们需要在Kubernetes的基础上，增加独立的、不影响现有应用集群的架构和部署的，而且功能全面、易于部署、便于监视分析、能够及时告警的监控体系。
文章《腾讯云TKE-搭建prometheus监控》基于prometheus，手把手教你如何在TKE上搭建全面的平台和业务监控，为业务保驾护航。这是系列文章的第二篇，第一篇见链接。
众所周知，Prometheus和Grafana可用于监控广泛的应用程序。在本文中，我们将学习如何设置Prometheus和Grafana。我们还将看到如何将Prometheus集成为Grafana中的数据源。
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。
prometheus是时序数据库，相比传统数据库更适合存储监控类数据;是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统;同时也是云原生时代监控的事实标准。
前面我们介绍了 Grafana 开源了一个权限的分布式追踪系统 Tempo，虽然现在项目还在初期阶段，文档也不是很健全，但是 Grafana 描述的一站式分布式追踪平台还是非常有吸引力的。这里面我们用一个简单的示例来了解下 Grafana 是如何整合可观测性工具的。
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
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。
我们的程序想要稳定的运行，或者说当出现问题时能第一时间知道，这就离不开监控，目前比较主流的就是 Prometheus（普罗米修斯）+ Grafana 的组合。
您可以通过 Ansible 在多个 Linux 主机上扩展 OpenTelemetry 收集器 的部署，使其在您的可观测性架构中既作为 网关 又作为 代理。在此双重身份中使用 OpenTelemetry 收集器能够将指标、跟踪和日志可靠地收集并转发到分析和可视化平台。
时间序列用于现代监控，作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样，现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示，帮助我们监控我们的服务器和服务。
随着容器技术的迅速发展，Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus 作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation（简称：CNCF）中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。
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。
在性能测试中，服务器资源是值得关注一项内容，目前，市面上已经有很多的服务器资源监控方法和各种不同的监控工具，方便在各个项目中使用。
Grafana 是用于时序数据的事实上的仪表盘解决方案。它支持近百个数据源。Grafana Labs 想从一个仪表盘解决方案转变成一个可观察性 (observability) 平台，成为你需要对系统进行调试时的首选之地。
这就是Prometheus 随着容器技术的迅速发展，Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation（简称：CNCF）中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。 本文带领大家体验如何使用Prometheus开始收集系统指标，以便开发人员和云平台运维人员可以快速的掌握 Prometheus。 上图是Grafana看板的监
现在很多人为了能够更好的监控腾讯云上的tke集群，都会直接使用腾讯云托管的prometheus服务云原生监控来监控集群。腾讯云云原生监控服务（Tencent Prometheus Service，TPS）是针对云原生服务场景进行优化的监控和报警解决方案，全面支持开源 Prometheus 的监控能力，为用户提供轻量、稳定、高可用的云原生 Prometheus 监控服务。借助 TPS，您无需自行搭建 Prometheus 监控系统，也无需关心数据存储、数据展示、系统运维等问题，只需简单配置即可享受支持多集群的高性能云原生监控服务。
Prometheus 社区开发了 JMX Exporter 用于导出 JVM 的监控指标，以便使用 Prometheus 来采集监控数据。当您的 Java 应用部署在Rainbond上后
本次发布中针对社区在使用 Istio 1.0.2 的过程中发现的严重问题进行了修补。下文将陈述 Istio 1.0.2 和 Istio 1.0.3 之间的差异。
Grafana Mimir 是 Grafana Labs 开发的一个 AGPLv3 许可的开源软件项目，与对象存储结合使用时，可为 Prometheus 指标提供可扩展的长期存储。Mimir 使用基于微服务的可水平扩展的架构构建。每个微服务被称为一个组件，Mimir 作为由这些组件组成的单个二进制文件运行。大多数组件都是无状态的，不需要在重新启动之间保留任何数据。这里我们结合 MinIO 来使用 Grafana Mimir。
Prometheus + Grafana 作为一套普适的监控系统广泛应用于各种应用环境中。
在 Apache IoTDB 0.13.0 版本开始，我们引入了系统监控模块，本文主要介绍了如何在单机版开启系统监控模块，并且使用 Prometheus + Grafana 完成系统监控的可视化。
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。
本文将介绍如何在 gRPC 微服务中添加 API Prometheus(普罗米修斯)拦截器/中间件。也就是可以在 Grafana 里做的 API 监控。
由 CNCF 托管的领先开源监控解决方案 Prometheus 今天宣布了一种新的运行模式：Prometheus Agent。这种新的工作方式支持新的工作流，如低资源环境、边缘网络和物联网。它使用的资源非常少，并且能够高效地将数据转发到集中的远程端点，同时使用数百万 Prometheus 用户所依赖的稳定代码库。
Loki 是受Prometheus启发的水平可扩展、高可用、多租户日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作。它不索引日志的内容，而是索引每个日志流的一组标签。
本文介绍在k8s集群中使用node-exporter、prometheus、grafana对集群进行监控。
前面我们介绍了 Grafana Labs 推出了 Loki V2 版本，新版本提供了不少新的特性，这里我们就来介绍下如何在 Kubernetes 上使用新版本的 Loki 吧。
在线服务应旨在提供符合业务需求的服务可用性。这个过程的一个关键部分应该涉及组织中的不同团队，例如，从业务开发团队到工程团队。
了解使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Kubernetes 的优势和挑战，以及他们的潜在继任者。
Github地址：https://github.com/grafana/grafana 官网地址：https://grafana.com 官网文档地址：http://docs.grafana.org/ 下载地址：https://grafana.com/grafana/download
背景 随着 2015 年由谷歌牵头成立 CNCF (云原生计算基金会)，云原生的概念逐步深入人心。云原生应用的三大特征：容器化封装，动态管理，面向微服务。 以一个典型的电商服务关键路径（登录 -> 浏览详情页 -> 下单）为例： 图中所有的服务和组件都运行在腾讯云上。 1. 下单关键路径上 3 个服务均为容器化服务，且通过微服务架构实现。 2. 服务均运行在 TKE (腾讯云容器服务) 上。 针对图中的云原生服务，CNCF (云原生计算基金会) 推荐的监控治理方案是可观测性建设。其三大支柱为：指标，
云原生架构（Cloud-Native Architecture）是一种以云计算为基础的软件架构范式，旨在利用云计算的优势，如弹性、可扩展性和灵活性，以构建高效、可维护、可扩展的应用程序。在云原生架构中，"可观测性"（Observability）是一个关键概念，它指的是系统的可监测、可诊断、可调试和可测量性，以确保应用程序的健康运行。
不久前我们开源了基于 Kubernetes 的混沌测试工具 Chaos Mesh®，Chaos Mesh 提供了模拟系统异常状况的能力，但这只是混沌工程中的一环，完整混沌工程核心原则包含了系统稳定状态的定义、提出假设、运行实验以及验证和改进。
上次文章中我们简单介绍了Prometheus，主要明白prometheus的架构体系即可。总的来说prometheus就是一个监控收集的服务，当然既然要收集数据那么必然要让对方把数据暴露出来，所以prometheus采用的拉的模式，这样就可以收集到更多不同网段的服务所暴露的服务信息。所以总体来说prometheus包括被监控服务的暴露插件、服务数据收集、服务数据存储、服务数据查询、告警推送、前端web展示等组成。但是promethus的web界面还是比价糙的，仅仅有一个简单的查询入口，当然这里的查询用的是prometheus提供的promQL去查的，所以要想prometheus用的高级就得对PromQL非常熟悉。这块咋就研究这个了，今天主要是把prometheus和grafana环境给搭建起来，我们说prometheus是一个数据收集的系统但是web展示做的不是很好，所以grafana就是做这个web的，这两个合并才能彰显出监控的魅力。
我们是基于这篇文章: Grafana 系列文章（十二）：如何使用 Loki 创建一个用于搜索日志的 Grafana 仪表板[2], 创建一个类似的, 但是基于 ElasticSearch 的日志快速搜索仪表板.
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。
之前文章介绍了在vue页面内嵌三方监控展示页面grafana，看到里面有主机相关的详细监控信息，有的开发朋友比较感兴趣，问我如何搭建，我这边就介绍一番。
这篇文章介绍如何使用 PromQL 查询 Prometheus 里面的数据。包括如何使用函数，理解这些函数，Metrics 的逻辑等等，因为看了很多教程试图学习 PromQL，发现这些教程都直说有哪些函数、语法是什么，看完之后还是很难理解。比如 [1m] 是什么意思？为什么有的函数需要有的函数不需要？它对 Grafana 上面展示的数据有什么影响？rate 和 irate 的区别是什么？sum 和 rate 要先用哪个后用哪个？经过照葫芦画瓢地写了很多 PromQL 来设置监控和告警规则，我渐渐对 PromQL 的逻辑有了一些理解。这篇文章从头开始，通过介绍 PromQL 里面的逻辑，来理解这些函数的作用。本文不会一一回答上面这些问题，但是我的这些问题都是由于之前对 PromQL 里面的逻辑和概念不了解，相信读完本文之后，这些问题的答案就显得不言而喻了。
Prometheus已成为cloud-native世界中的默认监控应用程序和系统。对于真实使用案例，Prometheus应该是高可用的，这是有挑战的。一旦在高可用性模式下[1]运行?Prometheu
Prometheus和Grafana部署完成后，网络正常，配置文件正常，抓取agent运行正常，使用curl命令获取监控端口数据正常，甚至Prometheus内的targets列表内都是全绿，Grafana数据源配置也是全绿；
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，起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展，越来越多公司和组织接受采用Prometheus，社会也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，并且有公司来运作。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。 Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，这样做的好处是任意组件只要提供HTTP接口就可以接入监控系统，不需要任何SDK或者其他的集成过程，这样做非常适合虚拟化环境。
本文主要介绍如何使用prometheus + grafana+node_exporter 监控 Linux，在介绍如何监控之前，先简要介绍一下grafana和grafana的安装
翻译一篇 Istio 部署教程，原文链接：test-drive-your-first-istio-deployment-using-play-with-kubernetes-platform-cloud-computing
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.
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