简介 云数据库 Redis(TencentDB for Redis)是由腾讯云提供的兼容 Redis 协议的缓存数据库,具备高可用、高可靠、高弹性等特征。云数据库 Redis 服务兼容 Redis 2.8、Redis 4.0、Redis 5.0 版本协议,提供标准和集群两大架构版本。最大支持 4TB 的存储容量,千万级的并发请求,可满足业务在缓存、存储、计算等不同场景中的需求。 云数据库 Redis 的优势: 主从热备:提供主从热备,宕机自动监测,自动容灾。 数据备份:标准和集群架构数据持久化存储,可提供
本MongoDB模板采集数据,通过mongo命令,执行内置的函数获取监控数据,修复了不支持认证的问题。
作者:赵珣 腾讯云监控工程师 简介 云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL)是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的一种高性能分布式数据存储服务,提供了备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案,简化数据库运维工作,让用户专注于业务发展。 云数据库 MySQL 的优势: 快速便捷的数据库服务交付能力,在几分钟内部署可扩展的 MySQL,并可按需弹性升降配置; 真正 100% 的 MySQL 兼容能力,主流 MySQL 分支完全兼容; 提供热备、冷备、binlog
运行线程数>= min{64,实例CPU核数*4},持续粒度5s,持续3个数据点,每小时告警一次
实例在新建时,调度器可以根据当时集群状态选择最优节点进行调度,但集群内资源使用状况是动态变化的,集群在一段时间内就会出现不均衡的状态,需要 Descheduler 将节点上已经运行的 pods 迁移到其他节点,使集群内资源分布达到一个比较均衡的状态。有以下几个原因我们希望将节点上运行的实例迁移到其他节点:
最近在线上发现很多实例处于 Evicted 状态,通过 pod yaml 可以看到实例是因为节点资源不足被驱逐,但是这些实例并没有被自动清理,平台的大部分用户在操作时看到服务下面出现 Evicted 实例时会以为服务有问题或者平台有问题的错觉,影响了用户的体验。而这部分 Evicted 状态的 Pod 在底层关联的容器其实已经被销毁了,对用户的服务也不会产生什么影响,也就是说只有一个 Pod 空壳在 k8s 中保存着,但需要人为手动清理。本文会分析为什么为产生 Evicted 实例、为什么 Evicted 实例没有被自动清理以及如何进行自动清理。
文章旨在通过对 MongoDB 监控指标的梳理和架构的分解,帮助广大的腾讯云 MongoDB 用户更好的通过监控告警及时发现业务异常,实时监控数据趋势。内容将会包括三个部分:
腾讯云新版本监控(5秒粒度)已经灰度3个多月了,原有的分钟级粒度的监控版本仍然会继续保留一段时间,有条件的企业和开发者推荐升级至5秒监控,后续官方应该会提供合适的升级方案。
MySQL是目前最受欢迎和广泛使用的关系型数据库之一。在企业中,经常会遇到MySQL实例磁盘告警的情况,这对于保持数据库的稳定性和可用性非常重要。本文将详细介绍一次MySQL DB实例磁盘告警的处理过程,以及相关的操作和注意事项。
尤其redis这类敏感的纯内存、高并发和低延时的服务,一套完善的监控告警方案,是精细化运营的前提。
当前k8s的主流监控软件主要是prometheus,为了能够更好的监控腾讯云上的tke集群,腾讯云也推出了prometheus的服务,叫做云原生监控,云原生监控可以一键监控我们的tke集群,当然也支持配置告警,云原生监控的告警也是采用的alertmanager,这里是支持自建的和默认配置的,如果你没有自己部署alertmanager,云原生监控会在后台部署一个alertmanager来进行告警配置和发生,但是默认部署的alertmanager为了适配腾讯云,告警渠道暂时只有腾讯云的消息发生渠道和webhook。
携程自2013年开始使用Redis,旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能,可储存key的多样化上有着显著的优势,2017年开始,Memcached全部下线,全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个,数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方,为保证Redis的高可用性,DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大,集群的扩容,上下线,实例扩容都面临着不小的挑战。
TensorFlow Serving服务在Kubernetes集群中的部署方案,如果是从零开始建设,那么可以通过Kubernetes原生的Service+KubeDNS实现服务的注册与发现,并通过对接LVS集群进行负载均衡。因此我们在TaaS中开发了Kube2LVS模块,负责对TensorFlow Serving服务进行ListAndWatch,实现TensorFlow Serving Service Info动态reload到LVS config中。
前面我们使用 Prometheus + Grafana 实现了一个简单的 CPU 使用率变化图,但是这个图还有许多缺陷,例如:左边栏的数值太小了无法调整,下面的图标信息无法定制化等等。
上云之后 DBA 会原地失业吗?其实多数情况都不会,那上云后还有哪些事需要 DBA 去做的呢?这节内容就来扯一扯。
在MongoDB中,加载各种依赖的lib到内存、管理客户端请求、元数据管理存储等工作都需要占用内存,但其实内存使用的大部分还是在存储引擎和客户端连接请求处理方面。
此解决方案利用开源工具如ClickHouse、Neo4j、VectorDB、PromQL、LogQL、OpenTracing、Prometheus、Grafana、AlertManager和DeepFlow。这个开源的可观察性平台解决方案通过GitHub Actions自动交付,以创建服务。
prometheus我们都知道它是最近几年特别火的一个开源的监控工具,原生支持kubernetes,如果你使用的是kubernetes集群,那么使用prometheus将会是非常方便的,而且prometheus也提供了报警工具alertmanager,实际上在prometheus的架构中,告警能力是单独的一部分,主要是通过自定义一堆的rule即告警规则,来周期性的对告警规则进行计算,并且会根据设置的报警触发条件,如果满足,就会进行告警,也就是会向alertmanager发送告警信息,进而由alertmanager进行告警。
上一章节,我们讲了Elasticsearch集群的监控,除了腾讯云自己平台提供了丰富的监控参数外,Kibana Monitor也提供了丰富的监控特性。作为信息管理人员我们有必要去结合两者的监控去管理我们的集群服务。那么,我们知道,监控其实是一种被动式的管理,而且需要维护者时时去管理调试。那么能不能在监控到系统有问题的时候提前告警通知呢??答案是肯定的。腾讯云 ES 提供一些关键指标的配置告警功能,配置告警可帮助您及时发现集群问题并进行处理。可以毫不夸张的说集群告警在信息管理中是非常重要的一部分,那么,本文为您介绍通过控制台配置告警的操作。
Prometheus本身不支持告警功能,主要通过插件alertmanage来实现告警。AlertManager用于接收Prometheus发送的告警并对于告警进行一系列的处理后发送给指定的用户。
程序员最怕的是异常告警,特别是产品反馈有大范围的用户投诉,身上焦虑激素分泌必然瞬间暴涨。稍不留神就会眉毛胡子一把抓,无法从全局角度分析告警的来龙去脉。而本次分享正是针对故障域这个话题展示一系列的分析,带你掌握问题排查的思路。
大部分情况下都是够用的,这个是出站流量,正常情况下绝大部分用户都是够用的,用不完的,甚至还有大量剩余流量,且每个月都有流量包分发的。除了视频类的站点不合适,其他图文类站点的话这个流量包都是足够日常使用的。
登录【控制台】,选择【弹性MapReduce】进入左侧的【集群监控】,可以看到监控分为服务监控与主机监控
云监控(Cloud Monitor,CM)支持您针对云产品资源和自定义上报资源设置性能消耗类指标的阈值告警和智能告警,也可以针对云产品实例或平台底层基础设施的服务状态设置事件告警。为您提供立体化云产品数据监控、智能化数据分析、实时化异常告警和可视化数据展示,让您实时、精准掌控业务和各个云产品健康状况,提升运维效率,减少运维成本。
监控服务器CPU、内存、磁盘、I/O等信息,首先需要安装node_exporter。node_exporter的作用是用于机器系统数据收集。
今天我们本节介绍DCOS监控模块,主要DCOS监控的背景、选型等,接下来,请阅读:DCOS之监控简介(上)
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《prometheus实战》系列的第三篇,一起来学习prometheus的告警功能,如下图所示,整个告警功能分为规则和通知两部分,本篇是有关规则的详细介绍,至于命中规则后如何向外部发出通知是下一篇的内容 📷 本篇任务:如果指定机器的CPU使用率超过50%就告警 配置告警规则的基本流程 新增告警规则的操作有以下四步 图片 配置
Prometheus 中的一些关键设计,比如注重标准和生态、监控目标动态发现机制、PromQL等。
最近浪尖在纠结一个现在看起来很简单的问题。 现象描述 建集群的时候,datanode的节点数据磁盘总共是四块磁盘做矩阵成了一个7.2TB的sdb1(data1),两块通过矩阵做了一个3.6TB的sdc1(data2)磁盘,运维做的,历史原因。刚开始没有发现,然后集群过了一段时间,随着数据量的增加,发现集群有很多磁盘超过使用率90%告警,浪尖设置磁盘告警阈值是90%,超过阈值就会发短信或者微信告警,提醒我们磁盘将要满了进行预处理,但是通过hadoop的监控指标获取的磁盘利用率维持在55%+,这种情况下不应该
由于项目的需要,需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序,并把结果通知到监控平台,如果出现异常,监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员
数据库中间件监控实战,MySQL中哪些指标比较关键以及如何采集这些指标了。帮助提早发现问题,提升数据库可用性。
监控是整个运维以及产品整个生命周期最重要的一环,它旨在事前能够及时预警发现故障,事中能够结合监控数据定位问题,事后能够提供数据用于分析问题。
监控系统的本质是通过发现故障、解决故障、预防故障来为了保障业务的稳定。而要想在企业内实现监控系统的体系化建设落地,需要从以下三个方面着手建设,分别是监控技术体系、监控指标体系、监控管理体系。
这是一篇历史文章,貌似16还在负责做集群的时候遇到并解决的一问题。之所以发出来是因为感觉比较实用,自从公众号迁移之后,历史文章不能搜索了,所以浪尖每隔一段时间,抽一篇比较实用的历史文章发出来,以便于大家复习和新手来公众号搜索。
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“HDFS存储空间使用率持续高于阈值”的告警事件
AIOps领域关于指标、日志和trace数据的异常检测与定位的研究工作很多,这些工作中的异常更多是时序指标上的表现异常,与真实的故障相距甚远,真实的故障是极其稀疏的,与运维工作人员每天接受到的异常检测算法识别出来的告警量不在一个数量级。本文主要介绍一种实时故障预测的文章《Real-Time Incident Prediction for Online Service Systems》,使用告警数据来预测未来一段时间是否会发生真实故障。
WGCLOUD的磁盘告警,当每个磁盘分区超过告警值的时候就会发送告警通知,不是针对服务器或主机的磁盘总使用率进行告警
任何一个系统按照逻辑部署维度都可以划分成应用层与基础设施层,开发的应用软件还有使用第三方的应用可以抽象成一些组件的集合,为了运行这些组件需要基础设施层来提供支撑,基础设施层有物理机、存储、虚拟机、容器这些元素。
zabbix server服务器的agent监控报错:get value from agent faild:bind() faild:[99] cannot assign requested address。数据一直在正常采集,zabbix_get 能获取到数据,页面测试也能获取到数据。
主机列表显示的磁盘使用率=所有磁盘已使用空间之和/磁盘总空间,如此来计算得出的主机磁盘总使用率
京东容器数据库系统,管理1800台物理计算节点,生产1W+ 多MySQL Docker容器实例。架构简单可靠,Docker容器计算平台与MySQL集群管理平台解耦处理。为描述方便,京东容器化数据库系统命名为CDS,底层京东Docker容器计算平台命名为JDOS。 本文重点介绍JDOS如何支持CDS。CDS是更大的话题,后续数据库团队会分享相关实践。 介绍 CDS依赖京东坚实的JDOS技术,生产运行1W+个MySQL容器实例。CDS借助JDOS技术优势获得主要3个方面的技术收益: CDS借助Docker容器
早期,一直在用zabbix,不过随着业务的快速发展,以及互联网公司特有的一些需求,现有的开源的监控系统在性能、扩展性、和用户的使用效率方面,已经无法支撑了。
WGCLOUD作为国产开源运维监控项目,对大部分国产操作平台都能很好的兼容,比如中标麒麟,银河麒麟,统信UOS,龙芯等
作者:朱丹阳,腾讯云监控开发工程师 腾讯云消息队列 CKafka 简介 消息队列 CKafka(Cloud Kafka)是基于开源 Apache Kafka 消息队列引擎,提供高吞吐性能、高可扩展性的消息队列服务。消息队列 CKafka 完美兼容 Apache Kafka 0.9、0.10、1.1、2.4 版本接口,在性能、扩展性、业务安全保障、运维等方面具有超强优势,让您在享受低成本、超强功能的同时,免除繁琐运维工作。 产品特点: 收发解耦:有效解耦生产者、消费者之间的关系。在确保同样的接口约束的前提
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