通过上一篇prometheus+telegraf+grafana监控学习(一)已经启动了prometheus,那么现在我们需要在被监控机器上部署telegraf。
前面我们依次介绍了Influxdb、Grafana的安装和基本使用,这次我们来看看Telegraf的安装与基本使用。Telegraf是InfluxData旗下的数据采集工具,主要用来采集各类服务的信息数据,比如:系统cpu、内存,redis、nginx等服务;跟Influxdb是兄弟产品。
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。
类似于 Elasticsearch 的 ELK 技术栈,InfluxDB 也有一套 TICK 技术栈
启用http用户验证,修改influxdb.conf中http section中auth-enabled = true
Telegraf 是一个用Go编写的代理程序,可收集系统和服务的统计数据,并写入到 InfluxDB 数据库。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
JMeter的 PerfMonMetricsCollector插件支持收集服务器的性能指标,但是我们很少使用它,因为它收集起来的性能损耗太大了,另外,我们也需要收集JMeter的测试结果数据,在上文中,我们已经可以使用inflluxDB来存储性能测试结果,因此,我们也可以将服务器的性能数据存储到influxDB,那么通过Grafana我们可以实时得到一个炫酷的可视化看板。
telegraf 整个包非常大,在这个方案只用了statsd插件部分的修改,所以更具体的需要根据自己需要进行学习,如果只是使用本方案就可以略过。
前言 Docker由于使用了基于namespace和cgroup的技术,因此监控docker容器和监控宿主机在某些性能指标和方式上有一些区别,而传统的监控方式可能无法满足docker容器内部的指标监控,本篇系列文章主要分享使用telegraf+influxdb+grafana去监控docker容器内部资源使用情况。目前主要关注的监控指标为:每个宿主机上的docker容器数量,每个docker容器的内存使用情况,CPU使用情况,网络使用情况以及磁盘使用情况。同时这套方案也能够监控到宿主机的一些基本资源使用情况
使用Telegraf+GrayLog实现Linux业务系统服务异常时自动推送钉钉告警
本文将对夜莺如何使用 telegraf 监控网络设备做一个初步探讨,第一篇是关于如果简单监控网络设备
1.找到下载地址:https://portal.influxdata.com/downloads/
过去几年我一直在使用Munin作为监控工具。它效果很好,很轻,而且设置起来非常简单。
为了保障数据的安全性,一般都会有数据备份、还原的需求,本篇章来介绍一下 InfluxDB 数据库的备份与还原方式。
本方案中采用 数据存储(InfluxDB),数据采集(Telegraf),数据展示(Grafana )。
InfluxDB是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。
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。
上次我们介绍了如何通过腾讯的物联网开发平台实现将helium网络中LoRaWAN终端的数据推动到微信公众号和腾讯连连小程序,本篇文档介绍如何通过腾讯云的CVM主机部署Mosquitto MQTT + Telegraf + InfluxDB + Grafana 实现仪表盘监控温湿度数据以及历史数据的分析。
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:
进入 https://grafana.com/dashboards/928 按它的配置,修改telegraf的配置。 下载json文件,进入new dashboard,然后导入这个json。 简直吊爆了。
Telegraf(https://github.com/influxdata/telegraf)
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。这是系列文章的第三篇,前两篇链接如下:
Prometheus 官方exporter:https://prometheus.io/download/ telegraf 官方下载地址:https://github.com/influxdata/telegraf
Telegraf+InfluxDB+Grafana 搭建服务器监控平台 上一篇章我搭设好了一个基本的服务器资源监控的组件使用,并且从官网下载一些面板来直接展示,从中可以发现有些参数telegraf是没有开启采集的,例如:网络IO等等参数。
在使用Telegraf+InfluxDB+Grafana监控服务器资源的时候,如果influxdb中的数据不设置超时过期的机制的话,那么数据就会默认一直保存。这样一直保存的话,数据量就会导致偏大。 这时候就要适当调整influxdb的数据存储时长,保留最近一段时间的数据即可。
在之前的文章《移动端UI自动化过程中的难点及应对策略》中我们讨论了影响移动端自动化稳定性的一些因素,其中宿主机环境是一个不可忽视的问题,大家都知道移动端的自动化一般都需要将设备挂载到实体服务器上运行,如果服务器宿主机出现断网或者磁盘空间不足等情况,都会在一定程度上影响自动化任务的执行,因此今天跟大家分享一下如何做服务器宿主机的监控。
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。
TICK堆栈是来自时间序列数据库InfluxDB的开发人员的产品集合。它由以下组件组成:
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。
在《【shell脚本】Graylog服务状态异常监测与告警》 文章脚本的基础上,修改成一个检测GrayLog5.1版本opensearch状态的脚本
通过Nginx-status实时获取到Nginx监控数据后,如何和现有监控系统集成?一个很好的解决方案:Nginx+Telegraf+Influxdb+Grafana。
说到监控现在最火的是全链路监控(服务调用+HTTP调用+数据源访问+MQ链路的监控),但我认为这是狭义的全链路监控,广义的概念应该不仅仅指APM(Appliation Perfance Manager & Monitor),还包括Loggong(系统日志、业务日志、框架日志)、Mertic(指标或者度量)、Trancing(追踪:覆盖微服务,存储,中间件)。而我今天要介绍的是全方位的开源监控工具链,为什么是全方位,就是比广义的全链路监控还要多,包括前端监控(用户行为监控)、压测监控、DevOps监控等等。
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。
在本文中将介绍InfluxDB常用的基础操作,帮助读者建立对InfluxDB的感性认识,快速的动手玩起来,持续查询(Continuous Queies)、Group by、Series、行协议(Line Protocol)、InfluxQL等高级特性和细节,将会在后续文章中逐步介绍。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
Grafana是一个可视化面板(Dashboard),有着非常漂亮的图表和布局展示,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,支持Graphite、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
原文链接:https://www.relaxheart.cn/to/master/blog?uuid=79 简介 grafana grafana一般是和一些时间序列数据库进行配合来展示数据的,例如:G
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。
CNCF Cloud Native Survey 2021:第1部分现在开始了!周五截止!
由于我们的自研客户端压测工具的测试结果是结构化日志文件,而考虑到目前性能监控需要做到实时化和集中化,那么需要一种定时和批量采集结构化日志文件的采集 agent,而刚好 Telegraf Logparser插件可以满足这个需求。
前段时间小编写了一篇:使用Nginx+Telegraf+Influxb+Grafana构建高逼格Nginx集群监控系统!文章,详细了介绍了 采集器telegraf, 时序数据库influxdb , 数据展示Grafana的部署以及系统主机侧的监控添加,图表的展示。
这个特性InfluxDB支持的,写入时序数据时,在行协议前加上保留策略名,以influx命令行操作为例,insert语句的语法如下。
公司在做一个工业监控系统,虽然数据采集点并不算多但是数据量积累下来也非常大,使用mysql数据库进行数据存储和查询时很慢,所以让我调研一下时序数据库,通过调研和了解时序数据库在海量数据的读取和写出都比关系型数据库和NoSql快很多,有人做过mysql和influxDB对比,存储1000万条数据mysql要7分多钟,influxDB只需2分多钟,从1000万条数据读10000条所需数据mysql要6秒多,influxDB只需0.22秒多
通过查询 V$FIXED_TABLE ,可以列出所有可用的动态性能视图和动态性能表。
node-exporter 是 promethues 官方的采集器,其安装方法非常简单。
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