Prometheus 是一套开源的系统监控、报警、时间序列数据库的组合,最初有 SoundCloud 开发的,后来随着越来越多公司使用,于是便独立成开源项目。Alertmanager 主要用于接收 Prometheus 发送的告警信息,它支持丰富的告警通知渠道,例如邮件、微信、钉钉、Slack 等常用沟通工具,而且很容易做到告警信息进行去重,降噪,分组等,是一款很好用的告警通知系统。
虽然 prometheus 已有大量可直接使用的 exporter 可供使用,以满足收集不同的监控指标的需要。例如,node exporter 可以收集机器 cpu,内存等指标,cadvisor 可以收集容器指标。然而,如果需要收集一些定制化的指标,还是需要我们编写自定义的指标。
github:https://github.com/prometheus/client_python
Node_exporter 用于采集Linux系统指标数据数据,prometheus官方提供的exporter,除node_exporter外,官方还提供consul,memcached,haproxy,mysqld等exporter。
通过一个完整例子,在基于 Echo 框架的微服务中添加 Prometheus 监控。
从上图可以看出,Prometheus的主要模块包括:Prometheus server,exporters,Pushgateway,PromQL,Alertmanager以及图形界面。
gRPC 函数的自动监控,将会在后续的文章中介绍,这里我们只介绍如何在 gRPC 代码中,实现 prometheus 监控。
通过一个完整例子,在基于 GoFrame 框架的微服务中添加 Prometheus 监控。
在配置系统监控的时候,是不是即使绞尽脑汁监控的也还是不够全面,或者不知如何获取想要的指标。
boot.yaml 文件描述了 Gin 框架启动的原信息,rk-boot 通过读取 boot.yaml 来启动 Gin。
要导出MySQL日志,您可以配置MySQL以记录查询、慢查询和与复制相关的信息。您可以使用Filebeat或Fluentd等工具来收集并发送这些日志进行分析。
To export MySQL logs, you can configure MySQL to log queries, slow queries, and replication-related information. Tools like Filebeat or Fluentd can be used to collect and ship these logs for analysis.
上篇文章(第01期:详解 Prometheus 专栏开篇)介绍了 Prometheus 的架构,本文开始将介绍 Prometheus 数据采集。本文首先会介绍采集数据的格式和分类,然后会给出一些使用上的建议。
Micrometer 为 Java 平台上的性能数据收集提供了一个通用的 API,应用程序只需要使用 Micrometer 的通用 API 来收集性能指标即可。Micrometer 会负责完成与不同监控系统的适配工作。这就使得切换监控系统变得很容易。Micrometer 还支持推送数据到多个不同的监控系统。Micrometer类似日志系统中SLF4J。
四种指标类型的数据对象都是数字,如果要监控文本类的信息只能通过指标名称或者 label 来呈现,在 zabbix 一类的监控中指标类型本身支持 Log 和文本,当然在这里我们不是要讨论 Prometheus 的局限性,而是要看一看 Prometheus 是如何把数字玩出花活的。Counter 与 Gauge 比较好理解,我们简单的过一下 然后主要关注 Histogram 和 Summary
之前讲过普罗米修斯自己就是一个时序数据库, 它从 exporter 拉取的数据都会按时间戳保存到对应的文件里,这个时序数据库默认会保存 14 天的数据。 而它自己也开发了一套名为 PromQL 的类 SQL 的查询语言用来从各种维度让用户来查询并计算监控的数据。 我们先来看一下我自己编写的 exporter 的接口, 看看它向普罗米修斯的主服务返回的监控数据是什么样的。
URL监控通过blackbox-exporter组件监控,组件部署位置192.168.0.39。
This solution utilizes open-source tools like ClickHouse, Neo4j, VectorDB, PromQL, LogQL, OpenTracing, Prometheus, Grafana, AlertManager, and DeepFlow. The open-source observability platform solution is automatically delivered via GitHub Actions to create services.
!! 大家好,我是乔克,一个爱折腾的运维工程,一个睡觉都被自己丑醒的云原生爱好者。
并且高耗时的服务非常容易成为整个服务的瓶颈,在高并发下很可能引发微服务雪崩效应,进而导致整个服务不可用。
Prometheus 支持 4 种 指标类型,分别是 Counter、Gauge、Histogram 和 Summary。
最近公司在联合运维做一套全方位监控的系统,应用集群的技术栈是SpringCloud体系。虽然本人没有参与具体基础架构的研发,但是从应用引入的包和一些资料的查阅大致推算出具体的实现方案,这里做一次推演,详细记录一下整个搭建过程。
Web前端的日志/指标导出器配置、Prometheus 监控规则(YAML格式)、告警规则,以及推荐一个适合的 Grafana 仪表板配置。
上一篇文章中已经给大家整体的介绍了开源监控系统Prometheus,其中Exporter作为整个系统的Agent端,通过HTTP接口暴露需要监控的数据。那么如何将用户指标通过Exporter的形式暴露出来呢?比如说在线,请求失败数,异常请求等指标可以通过Exporter的形式暴露出来,从而基于这些指标做告警监控。
dubbo-go-v1.4.2/metrics/prometheus/reporter.go
前面几篇文章,我们单刀直入地讲解了 Prometheus 能做什么。接着用一个例子来让大家知道如何使用 Prometheus,以及如何进行告警配置。最后,还用了一篇文章来讲解如何进行图表配置。但是 Prometheus 里面也有一些关键性的概念,理解这些概念有利于我们后续更深入的学习。
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,它将所有信息都存储为时间序列数据;因此实现一种Profiling监控方式,实时分析系统运行的状态、执行时间、调用次数等,以找到系统的热点,为性能优化提供依据。
在前一篇文章中提到了如何使用Prometheus+Grafana来监控JVM。本文介绍如何使用Prometheus+Alertmanager来对JVM的某些情况作出告警。
爱可生上海研发中心成员,研发工程师,主要负责 DMP 平台监控告警功能的相关工作。
Prometheus 会定期去对数据进行采集,每一次采集的结果都是一次采样的样本(sample),这些数据会被存储为时间序列,也就是带有时间戳的 value stream,这些 value stream 归属于自己的监控指标。
随着Prometheus的流行,很多系统都已经自带了用于Prometheus监控的接口,例如etcd、Kubernetes、coreDNS等,所以这些系统可以直接被Prometheus所监控。但是,有很多应用目前还没有提供用于Prometheus监控的接口,针对这这类应用,Prometheus提出了Exporter的解决方案。
除了使用命令以外,用户还可以通过Docker提供的HTTP API查看容器详细的监控统计信息.
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第8章 监控应用程序 首先,考虑的一些高级设计模式和原则 ---- 8.1 应用程序监控入门 应用程序开发中存在一种常见的反模式,即把监控和其他运维功能(如安全性)视为应用程序的增值组件而非核心功能。但监控(和安全性)应该是应用程序的核心功能。如果你要为应用程序构建规范或用户故事,则请把对应用程序每个组件的监控包含进去。不构建指标或监控将存在严重的业务和运营风险,这将导致 无法识别或诊断故障 无法衡量应用程序的运行性能 无法衡量应用程序或组件的业务指标以及成功与否,例如跟踪销售数据或交易价值 另一种常见的反
This section provides guidance on configuring alerts for Web frontend applications, including log/metrics exporters, Prometheus monitoring rules (in YAML format), alerting rules, and recommendations for suitable Grafana dashboard configurations.
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。
Prometheus、Grafana、Node Exporter 和Alertmanager是一组用于监控和可视化系统性能的开源工具。它们通常一起使用,形成一个强大的完整的监控和告警系统。
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。
启动成功后,可以访问 http://192.168.50.153:9109/metrics ,看抓取的信息
Prometheus 通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(label)唯一定义一条时间序列。指标名称反映了监控样本的基本标识,而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度。用户可以基于这些特征维度过滤、聚合、统计从而产生新的计算后的一条时间序列。
sudo yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotate docker-engine
基于 centos7.9 docker-ce-20.10.18 kubelet-1.22.3-0 kube-prometheus-0.10 prometheus-v2.32.1
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。
作者 | 朱瑜坚 腾讯云后台开发工程师 Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics)。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期
Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics)。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期有 Prometheus 监控方案搭建和维护需求的系统开发管理者。通过这篇文章,可以加深对 Prometheus Metrics 的理解,并能针对实际的监控场景提出更好的指标(Metrics)设计。
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