在这个例子中,我们将收集带有collectd的系统统计信息,并将它们传递给InfluxDB,然后存储它们。然后我们将使用Grafana可视化存储的数据。我们将使用collectD版本5.5.1,InfluxDB版本1.3.5和Grafana版本4.4.3。
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade $ sudo reboot
配置 input { udp { port => 12000 codec => collectd {} type => "collectd-demo" } } output { stdout { codec => rubydebug } } 启动 bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/demo-input-collectd.conf 结果 { "@times
collectd是一个守护(daemon)进程,用来收集系统性能和提供各种存储方式来存储不同值的机制。它会在系统运行和存储信息时周期性的统计系统的相关统计信息。利用这些信息有助于查找当前系统性能瓶颈(如作为性能分析 performance analysis)和预测系统未来的 load(如能力部署capacity planning)等 Zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。 Zabbix的监控项和监控展示都很丰富而且准确,但不足之处就是zabbix监控虚
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。
collectd exec插件调用的几个外部脚本,其中总会随机有一个缺少COLLECTD_HOSTNAME和COLLECTD_INTERVAL环境变量。
本文分别介绍了6款实用的开源监控工具,不仅可以对你的网络资源进行监控,还可以监控服务器、用户请求、网站性能等,给您网站提供全面的,一站式的指导。
配置nginx日志 log_format json '{"remote_addr":"$remote_addr" ,"host":"$host" ,"server_addr":"$server_addr" ,"timestamp":"$time_iso8601" ,"request_time":$request_time, "remote_user":"$remote_user", "request":"$request" ,"status":$status, "body_sent":$body_byte
Openstack社区一直没有专门的VM HA的组件来支持VM HA,所以各个厂商有这个需要都自己开发。
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。
什么是时间序列数据(Time Series Data,TSD,以下简称时序)从定义上来说,就是一串按时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据,简单的说,就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。它普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中。
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。
如果您使用监控系统(如Zabbix或Nagios),那么您就知道监控的工作原理。简而言之,它可以描述如下:监控系统接收各种指标(CPU /内存使用,网络利用率等)。一旦其中一个指标的值超出预定阈值,它就会激活相应的触发器,监控系统会通知您其中一个指标超出正常限制。通常手动设置每个度量的阈值,这不太方便。
在互联网业务蒸蒸日上的今时今日,系统架构日渐复杂,随着软件产品和工程团队的变革,许多开源的监控工具应运而生,其中有一些相当出名,比如 Zabbix、Nagios 还有 StatsD。也有一些问题被大家不断讨论,例如,监控领域的开源工具 Zabbix 和 Nagios 哪个更好?StatsD 是否有可能取代 Zabbix 或 Nagios 成为系统监控的新标准? StatsD 的诞生 作为一个大型的手工艺成品在线市场平台,Etsy 曾被纽约时报拿来和 eBay,Amazon 等比较。早在2009年,Etsy
Conky 是一个轻量级的系统监视工具,可以显示系统状态、资源使用情况、网络流量等信息。它支持通过配置文件自定义显示内容和格式。
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;
除了一体化代码之外,我们的项目还有许多微服务支持。他们每个都需要被监控。由DevOps工程师监控它们几乎是不可能的。我们开发了一个监控系统,作为开发人员的服务。他们可以自己配置监控系统中的指标,使用它们,构建基于指标的仪表板,设置由阈值触发的警报。DevOps工程师唯一必须提供的是基础设施和文档。
继续我们对Prometheus用户的一系列访谈,来自Presslabs的Mile Rosu谈到了他们的监控之旅。
一、背景二、创建IAM角色和用户三、配置CloudWatch代理日志保留策略四、下载并安装代理安装包五、创建CloudWatch代理配置文件六、运行CloudWatchAgent参考
版本控制&协作开发:GitHub、GitLab、BitBucket、SubVersion、Coding、Bazaar
有些时候可能有些节点运行多个同类业务的Pod,有些节点上又没有这类Pod运行;而后台支撑型服务的核心关注点在K8s集群中的节点(物理机或虚拟机),要保证每个节点上都有一个此类Pod运行。节点可能是所有集群节点也可能是通过nodeSelector选定的一些特定节点。
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。
DevOps是一组过程、方法与系统的统称,用于促进开发(应用程序/软件工程)、技术运营和质量保障(QA)部门之间的沟通、协作与整合。在DevOps的整个流程中,使用一些开源工具可以促进开发与运维之间的沟通,有利于项目的管理,甚至可以达到事半功倍的效果。 本文作者Richard Kraaijenhagen是Owlin创始人,全栈工程师,数据科学家。他收集了DevOps开发可能用到的所有工具,并且把它们按照职责进行分类,本文摘取了部分工具分享给大家,这些工具也可以用于日常软件方面的开发,所以,大家直接Mark吧
plugin list [root@h102 ~]# /opt/logstash/bin/plugin list logstash-codec-collectd logstash-codec-dots logstash-codec-edn logstash-codec-edn_lines logstash-codec-es_bulk logstash-codec-fluent logstash-codec-graphite logstash-codec-json logstash-codec-json_l
缓存系统:memcached(group cache)、redis、mongodb、Couchbase(CouchDB、Membase、CouchOne) http缓存:varnish、nginx、traficserver、squid 负载均衡:lvs、f5、nginx、haproxy 代理:nginx 集群操作系统(运行在单机系统上):Mesos 集群管理:Kubernetes Web服务器:nginx、lighthttpd、apache、tengine WSGI实现: uWSGI、gunicorn We
和上文中的 Deployment 一样,DaemonSet 也是一种副本管理机制,和 Deployment 可以在每个 Node 上运行好几个 Pod 副本不同的是,DaemonSet 始终保证每个 Node 最多只会运行一个副本,就像它的名称一样,作为一只看门狗(Daemon)守护在主人家里。
作为一名DBA,SQL优化是工作中必不可少的部分。如何快速、准确的发现待优化的语句,是DBA经常需要考虑的问题。很多数据库都内置有慢查询、SQL报告等能力,这也是DBA作为SQL优化的通常入口。但在长时间的工作中也发现,系统提供出的SQL并不能全面反映语句运行情况,甚至会误导优化的方向。下文是笔者在数年前萌发的一个产品(暂定名MyTopSQL)想法,很遗憾因各种客观因素未能落地。近期看到多篇AI+DB结合的文章,颇受启发;特分享出此文。本文没有多么高端的算法理论,只是些简单的数理统计,但相信同样能具有不小的价值。如读者感兴趣想尝试实现,可与我沟通。
在去年的文章里,我谈了 如何学习一门新的技术。那篇文章通篇形而上,讲大道理,读者颔首称赞,但回过头来在应用层面还是懵懵懂懂,不明就里。今天,我就我过去三周的经验,讲讲如何以正确的姿势在生产环境中使用一门新的语言。 过去三周,我在疯狂地使用 elixir,做了两个系统,一个是我上文提到的 policy engine,另一个是个尽可能通用的 activity stream / notification system。前者我花了一周,殚精竭虑,写下了 1600 行代码,production ready;后者我写了
https://www.elastic.co/products/logstash
<数据猿导读> Anodot总部位于以色列赖阿南纳,还有一个位于圣克拉拉的办事处,此轮融资由Aleph Venture Capital领投,其历史融资总额已经达到了1250万美元。 来源:数据猿 编译
直接用开源代码生成的产品功能几乎完全相同,因此,如何利用对开源OpenStack的理解和掌握,结合本企业的业务特长以及已有的产品,开发出杀手级的特性(如果更好的监控特性,更高的安全,面向AI的解决方案等),是每个OpenStack企业发行版的产品经理应该仔细考虑的问题。
目前在国外,互联网巨头如Google、Facebook、Amazon、LinkedIn、Netflix、Airbnb,传统软件公司如Adobe、IBM、Microsoft、SAP等,亦或是网络业务非核心企业如苹果、沃尔玛、索尼影视娱乐、星巴克等都在采用DevOps或提供相关支持产品。那么DevOps究竟是怎样一回事DevOps的概念 DevOps(Development和Operations的组合词)是一组过程、方法与系统的统称,用于促进开发(应用程序/软件工程)、技术运营和质量保障(QA)部门之间的沟通、
由于当前没有更新的 logstash-codec-edn_lines ,所以没有更新
Linux 服务器的监控是确保其运行正常和高效的关键。在这篇文章中,我们将介绍 30 个有趣的工具和服务,帮助您更好地监控和管理您的 Linux 服务器。这些工具和服务涵盖了各种不同的方面,包括系统性能监控、日志分析、网络流量分析和安全性等。下面就让我们来一一了解它们吧!
如果你运维过一个大数据集群,你就能够明白内存对于集群主节点来说是一种稀缺资源,特别是集群越大,机器内存问题给集群带来的问题就越明显且越频繁。 在我管理的这么多大数据集群中,该问题现象就层出不穷。下面对其中一次现象进行了总结。
DaemonSet 确保全部(或者一些)Node 上运行一个 Pod 的副本。当有 Node 加入集群时,也会为他们新增一个 Pod 。当有 Node 从集群移除时,这些 Pod 也会被回收。删除 DaemonSet 将会删除它创建的所有 Pod。
mtail日志处理器是由Google的SRE人员编写的,其采用Apache 2.0许可证,并且使用Go语言。mtail日志处理器专门用于从应用程序日志中提取要导出到时间序列数据库中的指标。mtail日志处理器通过运行“程序”(program)来工作,它定义了日志匹配模式,并且指定了匹配后要创建和操作的指标。Prometheus可以对mtail暴露任何要抓取的指标,也可以配置为将指标发送到collectd、StatsD或Graphite等工具。
监控是分布式系统的必备组件,能够起到提前预警、问题排查、评估决策等功效,乃行走江湖、居家必备之良品。
DaemonSet 确保全部(或者某些)节点上运行一个 Pod 的副本。 当有节点加入集群时, 也会为他们新增一个 Pod 。 当有节点从集群移除时,这些 Pod 也会被回收。删除 DaemonSet 将会删除它创建的所有 Pod。 使用 DaemonSet 的一些典型用法:
所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如图下所示,
在 Kubernetes 中,控制器是一种状态机,用于控制 Pod 的具体状态和行为。Kubernetes 中内置了很多种控制器类型,包括:
人生可能如同塑料袋,轻薄,毫无意义,但装满东西,就可以变成任意的形态,可大可小,可软可硬,取决于他的,是里面的东西,而不是塑料袋。
如果一家企业对外提供OpenStack私有云服务,那么拥有一个OpenStack企业发行版似乎是必须的。
RC (ReplicationController )主要的作用就是用来确保容器应用的副本数始终保持在用户定义的副本数 。即如果有容器异常退出,会自动创建新的Pod来替代;而如果异常多出来的容器也会自动回收
我们启动的话通常是 influxd run -config [config file path]
问题导读: 1.openstack现阶段计费项目情况? 2.需要怎样的环境实现? 3.在没有cloudkitty的情况下如何实现? 4.最终的流程图是什么? 前言: OpenStack有个比较年轻的费用统计项目CloudKitty,但是它需要与Ceilometer进行结合。在实际的生产环境中,若整个集群资源不大(10台服务器以下)且服务器性能较低,不建议上ceilometer,我的想法主要是mongoDB数据量太大,且会影响前端dashboard拿ceilometer的监控数据,国内主流做OpenSta
kubernetes中内建了很多controller(控制器),这些相当于一个状态机,用来控制pod的具体状态和行为。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库,专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析等,在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上排名第一,广泛应用于DevOps监控、IoT监控、实时分析等场景。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云