InfluxDB Cluster - 一个开源分布式时间序列数据库，InfluxDB Enterprise 的开源替代方案
https://github.com/kubernetes/heapster/tree/master/deploy
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
从2016年起，笔者在腾讯公司负责QQ后台的海量服务分布式组件的架构设计和研发工作，例如微服务开发框架SPP、名字路由CMLB、名字服务、配置中心、NoSQL存储等，在分布式架构、高性能架构、海量服务、过载保护、柔性可用、负载均衡、容灾、水平扩展等方面做了大量的工作，以公共组件的形式，支撑了来自QQ后台和其他BG海量服务的海量流量。后来在2018年底，笔者负责监控大数据平台的研发工作，目标是解决现有监控后台成本高昂的痛点，和支撑内部和外部的海量监控数据的需求，打造千亿级监控大数据平台。 笔者发现当前在监控技术领域缺乏优秀的监控系统，尤其是在海量监控数据场景，很多团队常用的一种做法是堆机器和堆开源软件，比如采用大量高配置的机器，单机百CPU核数、TB内存、数十TB的SSD存储，堆了一堆开源软件，例如Elasticsearch、Druid、Storm、Kafka、Hbase、Flink、OpenTSDB、Atlas、MangoDB等。
InfluxDB 3.0（以前称为 InfluxDB IOx）是一个（云）可扩展数据库，为数据加载和查询提供高性能，并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
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
influxdb是一款开源的时序数据库，可以用作监控系统的数据存储或用来存储基于时序进行分析的业务系统的数据存储。
指标、日志和链路跟踪是端到端可观察性的核心支柱。尽管对于获得云原生架构的完整可见性至关重要，但端到端的可观察性对于许多 DevOps 和 SRE 团队来说仍然遥不可及。这是由于多种原因造成的，所有这些原因都以工具为共同点。由于超大规模云提供商和容器化微服务的使用不断增加，日志管理市场必须解决这一工具难题，才能实现其预计的从2020 年的 19 亿美元到 2026 年的 41 亿美元的扩张。
性能测试监控 1压测端监控：JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana 在压测端，如果发现发出去的进程失败的比例比较多，可以考虑以下两种情形： 1）被测软件的性能达到瓶颈，接受不了如此多的请求。 2）压测端压测工具（比如JMeter）所运行的机器由于发送过多的线程，压测机器资源（CPU、内存、网络或者是磁盘）不够用，需要增加JMeter来解决。 这就需要在执行性能测试的时候，有对应的监控工具来监控。第1节和第3节中介绍的工具均可以达到这个功能，但是JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana是目前最友好的监控压测端的工具组合。 JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana环境可以安装在Windows、Linux或MAC任意操作系统下，本节以Windows为例进行讲解。 1.1下载安装InfluxDB
1、浅析整个监控流程 ---- heapster是一个监控计算、存储、网络等集群资源的工具，以k8s内置的cAdvisor作为数据源收集集群信息，并汇总出有价值的性能数据(Metrics)：cpu、
如果在Pod中使用hostNetwork:true配置的话，在这种pod中运行的应用程序可以直接看到pod启动的主机的网络接口。在主机的所有网络接口上都可以访问到该应用程序。以下是使用主机网络的pod的示例定义：
InfluxDB 3.0 现在是当前和未来所有 InfluxDB 产品的基础，首次为 InfluxDB 平台带来了高性能、无限基数、SQL 支持和低成本对象存储。InfluxDB 3.0 在 Rust 中作为列式数据库开发，在单个数据存储中引入了对各种时间序列数据（指标、事件和跟踪）的支持，以支持依赖于高基数时间序列数据的可观测性、实时分析和 IoT/IIoT 用例。
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。
陈汉，携程网站运营中心研发工程师，从事Hickwall监控告警平台的研发工作。 经历了Hickwall项目的雏形到交付生产再到不断改进，通过整个开发过程，对监控领域有了深入的了解。喜欢探究系统的底层原理，对分布式有浓厚的兴趣。
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。
本文主要讲解访问kubernetes中的Pod和Serivce的几种方式，包括如下几种：
cAdvisor:是谷歌开源的一个容器监控工具，采集主机上容器相关的性能指标数据。比如CPU、内存、网络、文件系统等。
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。
原文： https://thenewstack.io/deleting-production-in-a-few-easy-steps-and-how-to-fix-it/
在之前的文章中，我们提到车联网 TSP 平台拥有很多不同业务的主题，并介绍了如何根据不同业务场景进行 MQTT 主题设计。车辆会持续不断产生海量的消息，每一条通过车联网上报的数据都是非常珍贵的，其背后蕴藏着巨大的业务价值。因此我们构建的车辆 TSP 平台也通常需要拥有千万级主题和百万级消息吞吐能力。
使用http cookie manager获取登陆接口响应头中的cookie值，cookie引用变量名正确，但获取到的cookie没有生效，接口仍然报错401
最近将Flink集群从1.6升级到1.8，主要是为了使用1.8的两个特性：一个是universal kafka ，另外一个是rocksdb ttl, 然后注意到1.8 提供了Influxdb 的reporter, 在最开始1.6使用的rest api方式主动请求对应的metric, 使用这种方式目前有两个弊端：
http://zookeeper.apache.org/releases.html#download
Prometheus 是当下火热的监控解决方案，尤其是容器微服务架构，Kubernetes 的首选监控方案。关于为什么要用 Prometheus，我这里就不多讲，相关的文章太多了，大家也可以看看官方的说法。本文就讲讲如何自动化的搭建一套基于 Kubernetes 集群的 Prometheus 监控系统。
近日，UCloud新发布了一款时间序列数据库UTSDB (UCloud TimeSeries Database) ，此次上线的UTSDB-InfluxDB版基于InfluxDB v.1.7，完全兼容原生 InfluxDB 协议。后端存储接入 UCloud 自研的Manul统一存储，容量可动态扩充，最高可至数百TB，并通过高效压缩节省80%存储成本。支持高并发写入，QPS最高可达350万，为物联网等领域的亿级设备提供实时监控生产数据、全局掌握数据趋势等能力。
数据库种类有很多，比如传统的关系型数据库 RDBMS（ 如 MySQL ），NoSQL 数据库（ 如 MongoDB ），Key-Value 类型（ 如 redis ），Wide column 类型（ 如 HBase ）等等等等，当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB（ 如 InfluxDB ）。
如果一艘快艇足够承载下你的所有货物到达彼岸，那么你不需要使用一艘轮船出行。产品设计和技术选型也是一样，我们经常会说：“我需要一个能够处理百万规模并发读写操作的，低延时，高可用的系统。” 如果按照这样的需求去设计系统，你可能得到的是一个设计复杂，代价昂贵的通用方案。但是如果仔细分析一下需求，你可能省略了需求背后的一些前提条件，比如真实的需求可能是这样的：“我需要一个能够处理百万规模的并发（只是理论峰值，平均情况小于10万并发）读写操作（读写比例1:9，只有追加写，没有修改操作）的低延时，高可用的（可以接受一定程度数据不一致性的）系统。” 那么你可能可以为这个特定的需求设计一个简单的，高效又低成本的系统。
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。
作为腾讯唯一的时序数据库，CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务（微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等）。
到目前为止，各种日志收集，统计监控开源组件数不胜数，即便如此还是会有很多人只是tail -f查看一下日志文件。随着容器化技术的成熟，日志和metrics度量统计已经不能仅仅靠tail -f来查看了，你甚至都不能进入部署的机器。因此，日志收集和metrics统计就必不可少。日志可以通过logstash或者filebeat收集到ES中用来查阅。对于各种统计指标，springboot提供了actuator组件，可以对cpu, 内存，线程，request等各种指标进行统计，并收集起来。本文将粗略的集成influxdb来实现数据收集，以及使用Grafana来展示。
Influxdb是一个开源分布式时序、事件和指标数据库，使用 Go 语言编写，无需外部依赖。该组件在蓝鲸的功能定位是存储蓝鲸监控处理后的时序指标数据，在社区版属于单节点，在企业版属于双节点，由etcd+tsdbproxy+influxdb组成双写的架构。
前面我讲解了对于Docker的一些监控知识以及Docker监控开源工具Weave Scope做了一个概述，以及简单安装。
随着云原生的推进，k8s和service mesh已然成为云上的事实标准，我们的压测引擎也是基于这个理念演化而来。整个引擎的架构为k8s+jmeter+influxdb+grafana，其中：
1. 面板上不展示错误信息，查看jmeter日志，看有什么报错信息，发现influxdb 返回错误信息，在写入数据时，max-values-per-tag 超出了tag的最大数值，每个表默认只能存储100000条数据，表满之后新的数据便无法入库。
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Heapster是容器集群监控和性能分析工具，天然的支持Kubernetes和CoreOS。
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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。
InfluxDB是一个时序性数据库，因为工作需求，安装后使用测试下是否支持大数据下的业务场景
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
influxdb的单机版是开源的，而集群版是商业版，influxdb被设计运行在SSD上，如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质，会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api，同时也支持https，为了保证安全性，非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源：网址 Pgpool-II 发布新版本 4.2.7, 4.1.10, 4.0.17, 以及 3.7.22. Pgpool-II 是一个连接池和语句复制系统。 parquet_s3_fdw 发布新版本 0.2.1. parquet_s3_fdw 是一个用于读写 S3 parquet 文件的 fdw 插件。 Database Lab 发布新版本3.0. Database Lab 是一个快速克隆大型数据库构造非生产环境的工具。 sqlit
Kubernetes集群部署需要安装的组件东西很多，过程复杂，对服务器环境要求很苛刻，最好是能连外网的环境下安装，有些组件还需要连google服务器下载，这一点一般很难满足，因此最好是能提前下载好准备的就尽量下载好。
作者 | 刘平 文章来源GitChat，CSDN独家合作发布，查看交流实录：http://gitbook.cn/books/59428f6f7e850f039399fd02/index.html Influxdb是一个基于golang编写，没有额外依赖的开源时序数据库，用于记录metrics、events，进行数据分析。这篇文章谈论的influxdb版本在1.2.0以上。这篇文章只谈论influxdb在监控中的数据存储应用，不会谈论influxdb提供的整套监控方案。本文主要谈论五个方面：时序数据库选
一台InfluxDB服务器每秒可以处理近百万条时序数据。如果所有数据都持久保存，数据量非常大，造成存储成本高昂。 常见的解决方法就是降低数据精度，即详细的、高时间精度的数据只能保留一段时间，同时对这些数据进行聚合计算得到低精度的、符合我们需求的数据，再根据实际情况存储一段时间然后删除高精度的数据，只保留低精度的数据。
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