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https://docs.influxdata.com/chronograf/v1.10/administration/config-options/#--influxdb-url
前言: 因为近期项目涉及到一些性能测试监控平台相关的想法 Grafana+Influxdb+Jmeter Grafana+Prometheus+Jmeter 等等 抽周末时间来尝试搭建下Grafana+Influxdb+Jmeter 主要介绍使用docker-compose.yml文件的方式进行安装,简洁明了,不用逐个去安装服务。
前面文章介绍使用docker compose组合应用并利用scale快速对容器进行扩容。
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。
利用docker compose组合应用并利用scale可以快速对容器进行扩充,而docker compose启动的服务容器都在同一台宿主机上,对于一个宿主机上运行多个容器应用时,容器的运行情况,如:CPU使用率,内存使用率,网络状态,磁盘空间等一系列随时间变化的时序数据信息,都需要进行了解,因此监控是必须的。
答:Namespace命名空间,是kubernetes系统中的另一个非常重要的概念,Namespace在很多情况下用于实现多租户的资源隔离,不同的业务可以使用不同的namespace进行隔离。
timestamp: 时间戳,因为InfluxDB是时序数据库,它的数据里面都有一列名为time的列,存储记录生成时间。 如 rx_bytes 中的 time 列,存储的就是时间戳。
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
浏览grafana展现服务,http://ip:3000/ ip+3000端口的方式访问,默认帐户密码(admin/admin)
访问Grafana,通过ip+3000端口的方式访问,默认账户密码(admin/admin)。
InfluxDB is the open source time series database
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https://docs.docker.com/samples/library/influxdb/
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
对于一个物理机上运行多个容器应用时,容器的运行情况如:CPU使用率、内存使用率、网络状态、磁盘空间等信息,都是需要去了解的,因此监控是必须的。对于容器的监控方案可谓多种多样,本身自带命令docker stats。
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。
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
1. 容器监控方案选择 ---- 对于容器的监控方案可谓多种多样,本身自带 docker stats 命令,Scout,Data Dog,Sysdig Cloud,Sensu Monitoring Framework,CAdvisor 等。 通过 docker stats 命令可以很方便地看到当前宿主机上所有容器的 CPU、内存以及网络流量等数据。但是 docker stats 命令的缺点就是统计的只是当前宿主机的所有容器,而获取的监控数据是实时的,没有地方存储,也没有报警功能。 而 Scout、Sysdi
现在Docker Swarm已经彻底输给了K8S,但是现在K8S依然很复杂,上手难度较Docker Swarm高,如果是小规模团队且需要容器编排的话,使用Docker Swarm还是适合的。
InfluxDB 1.7文档https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/
cadvisor谷歌公司自己用来监控他们基础设施的一款工具,这个工具厉害之处不仅能监控docker容器的实时信息,而且还能将你的cadvisor这容器所在的主机的系统的实时信息,但是由于cadvisor只是能监控到实时的信息而不能保存。
在用 Jmeter 获取性能测试结果的时候, Jmeter 本身带有聚合报告如下图所示:
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。
【原文链接】https://www.jianshu.com/p/9e47ffaf5e31?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutia
温馨提示: 更多 InfluxDB 配置参数讲述请参考 (https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/administration/config/)
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。
概述 一个宿主机上可以运行多个容器化应用,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,而且这些信息随时间变化,我们称其为时
部署Docker的主机和容器日益增多,对主机和容器的监控显得越来越重要了。本章的Docker的实践就是快速构建一个容器的监控系统,通过界面直观反应应用性能和监控能力,对系统中存在的性能问题能做到一目了然,帮助提升系统的可靠性。
一个宿主机上可以运行多个容器化应用,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,而且这些信息随时间变化,我们称其为时序数据
上节课爱画漫画的小哥哥教我们如何正确get参数传递和HTTP正确使用。尤其是在无UI下进行接口的访问。大家有get到吗?
Jmeter 原生的监控图形比较丑,最近在查找资源时发现Granfana 监控面板效果很好看,图形化界面监控指标,也适合在性能测试报告中使用,比如这样的
参照: https://www.cnblogs.com/juno3550/p/15846151.html
[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
influxdb是一种时序数据库,时序数据库简而言之就是针对时间为KEY的数据存储系统。其可存储海量数据,并且查询性能非常强,可以用来做基于时间的应用,比如日志存储、温度计采集等。本文通过安装部署、以及简单实用,初步体验influxdb。
本文演示在Docker中运行Grafana和InfluxDB,并通过Grafana展示InfluxDB曲线图。 1 准备工作 ###1.1 安装Docker 请参考这里 1.2 下载镜像 $ docker pull grafana/grafana:5.2.3 $ docker pull influxdb:1.6.1 2 启动 2.1 启动InfluxDB $ docker run -d -p 8086:8086 -v $PWD:/var/lib/influxdb -v /etc/localtime:/etc
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
Heapster是Kubernetes原生的集群监控方案,Kubelet自身就包含了一个名为cAdvisor的agent,它会收集整个节点和节点上运行的所有单独容器的资源消耗情况。Heapster以pod的方式运行在某个节点上,它通过普通的KubernetesService暴露服务,使外部可以通过一个稳定的IP地址访问。它从集群中所有的cAdvisor收集数据,然后通过一个单独的地址暴露。
https://github.com/kubernetes/heapster/tree/master/deploy
使用jmeter进行性能测试时,工具自带的查看结果方式往往不够直观和明了,所以我们需要搭建一个可视化监控平台来完成结果监控,这里我们采用三种JMeter+Grafana+Influxdb的方法来完成平台搭建
k8s集群部署详见:Centos7.6部署k8s(v1.14.2)集群 k8s学习资料详见:基本概念、kubectl命令和资料分享 k8s高可用集群部署详见:Centos7.6部署k8s v1.16.4高可用集群(主备模式) k8s集群高可用部署详见:lvs+keepalived部署k8s v1.16.4高可用集群
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。
为了对 LoRaWAN 系统中的节点和网关的指标进行可视化观察,ChirpStack 引入了 Grafana。 Granfana 现在支持了多种数据库,最典型的是时序数据库 InfluxDB。
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。
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。
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。
阿里巴巴提供的控制台只是用于演示 Sentinel 的基本能力和工作流程,并没有依赖生产环境中所必需的组件,比如持久化的后端数据库、可靠的配置中心等。目前 Sentinel 采用内存态的方式存储监控和规则数据,监控最长存储时间为 5 分钟,控制台重启后数据丢失。
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