做为一位优秀的技术人员,往往能通过对数据的最大化利用来产生更多价值。而Prometheus的监控数据则是可以为我们所用的重要数据,它并不只能用于日常的监控和告警使用,也可以用于数据分析、成本管理等企业需求。
我现在目前的读者都肯定通过prometheus这个监控吧,那么它到底是什么呢? prometheus是一个基于时间序列(time_series)的监控软件,它是由soundCloud开源监控告警解决方案,从2012年开始编写代码,再到2015年github上开源,已经很多大公司使用,2016年prometheus成为继kubernetes后,第二个CNCF(cloud native Computing Foundation云原生计算基金会)的成员。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本,能更好地与容器平台、云平台配合,并同时支持告警。
上一篇我们对prometheus做了一个简单的介绍,介绍了prometheus的优势以及和其他监控系统的对比,今天分享一下prometheus的核心组件。
Prometheus和Grafana部署完成后,网络正常,配置文件正常,抓取agent运行正常,使用curl命令获取监控端口数据正常,甚至Prometheus内的targets列表内都是全绿,Grafana数据源配置也是全绿;
请看我之前写的 Prometheus简介,原理和安装 https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
本文对 Thanos 和 VictoriaMetrics 进行了比较,讨论了它们是什么、它们的架构组件以及它们的差异。
时序数据库有很多,比如 Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus 和 VictoriaMetrics 是开源时间序列数据库,可为复杂 IT 环境中的监控和告警提供强大的解决方案。然而,它们的设计不同,并提供独特的功能,这些功能可能会影响其性能、可扩展性和监控工作负载的易用性。本文旨在分析 Prometheus 和 VictoriaMetrics 之间的差异,从而为寻求最适合其特定需求的解决方案(作为监控解决方案和可观察性或对系统进行故障排除)的用户提供见解。
因为在微服务的架构下,我们对服务进行了拆分,所以用户的每次请求不再是由某一个服务独立完成了,而是变成了多个服务一起配合完成。这种情况下,一旦请求出现异常,我们必须得知道是在哪个服务环节出了故障,就需要对每一个服务,以及各个指标都进行全面的监控。
在微服务架构的系列文章中,前面已经通过文章分别介绍过了微服务的「服务注册 」、「服务网关 」、「配置中心 」,今天这篇文章我们继续来聊一聊另外一个重要模块:「 监控系统 」。
我们知道zabbix在监控界占有不可撼动的地位,功能强大。但是对容器监控显得力不从心。为解决监控容器的问题,引入了prometheus技术。
Prometheus 最初是 SoundCloud 构建的开源系统监控和报警工具,是一个独立的开源项目,于2016年加入了 CNCF 基金会,作为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目。
为了解决Prometheus缺少多集群监控的全局视图,以及对历史数据的存储问题,Improbable开源了他们的Prometheus高可用解决方法Thanos,Thanos与Prometheus无缝集成,并为Prometheus带来了全局视图和不受限制的历史数据存储能力。
在监控和可观察领域,Prometheus 和 Thanos 已成为处理时间序列数据的两个强大工具。这两个系统都提供强大的特性和功能,帮助组织获得对其基础设施和应用程序的宝贵见解。
58 集团业务种类繁多,目前包括的业务有 58 同城、赶集网、安居客、58 金融公司、中华英才网、驾校一点通等,数据库种类包括 MySQL、Redis、MongoDB、ES、TiDB。我们自己构建了“58 云 DB 平台”,整合了所有数据库的一体化运维。
时序数据,是在一段时间内通过重复测量(measurement)而获得的观测值的集合;将这些观测值绘制于图形之上,它会有一个数据轴和一个时间轴;
磐基 PaaS 在去年 4 月起使用了当时 Prometheus 最新的 2.33.3 版本,到今年也一年多了,在此期间 Prometheus 已经升到 2.43.1 版本。其中在 2.39 版本对远程写部分做了一次重大优化和 bug 修复,刚好在我们的某个生产环境中使用到了该特性,特此记录下该次升级的过程。
ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉,Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
最近公司正在往云原生进行转型,想拥有一套适合当前项目的监控系统,基于这个出发点,我们团队考虑使用 Prometheus 和 Grafana 组件。本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。
用于收集和存储时间序列数据。Prometheus Server 是 Prometheus 组件中的核心部分,负责实现对监控数据的获取,存储以及查询。 Prometheus Server 可以通过静态配置管理监控目标,也可以配合使用 Service Discovery 的方式动态管理监控目标,并从这些监控目标中获取数据。其次 Prometheus Server 需要对采集到的监控数据进行存储,Prometheus Server 本身就是一个时序数据库,将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。最后Prometheus Server 对外提供了自定义的 PromQL 语言,实现对数据的查询以及分析。
Prometheus 是一个具有维度数据模型,灵活的查询语言,高效的时间序列数据库和现代警报方法的开源监视系统。
通常来说,对于一个运行时的复杂系统,如果系统出了问题是很难排查的。因为你是不太可能在运行时一边检查代码一边调试的。因此,你需要在各种关键点加上监控,通过监控获取的数据,指导我们进一步工作,解决问题。
团队在开发流媒体服务,需要实现一个监控在线人数的功能,可以看到历史有多少人在线,当前有多少人在线的功能。 如果用mysql等关系型数据库来实现,可以用事件记录日志,然后通过PHP加上一些绘图的插件来实现,但这种方式并不好,首先用关系型数据库随着时间累积,会存在数据量越来越大,导致查询缓慢,再者需要编写这部分统计代码,因此并不是最佳选择。
3、prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据,默认使用的拉取方式是pull
上次文章我们简单的介绍了一下prometheus配合altermanager通过邮件进行报警,这里我们学习一下使用gafana进行报警,我们说altermanager是prometheus推送的方式进行报警的,其中altermanager的作用就是看报警信息如何发送的功能。而gafana在prometheus体系中的作用是展示,其数据的获取是通过查询prometheus数据得到的,所以我们完全可以通过查询数据然后再判断是否要报警的功能。这里我们简单的介绍一下如何使用gafana进行邮件报警。
软件的开发不仅仅在于解决业务,它还需要程序尽可能的运行下去,这就涉及到了服务的稳定性。稳定性涉及很多因素,硬件软件都需要保证。为了能让这些条件更加充足,我们需要不断的收集数据,分析数据,监控数据,进而优化能优化的点。Prometheus 在这方面就为我们提供了很好的监控方案。
上次说到我们不用docker,而是使用containerd作为CRI了。没想到,连监控告警这一块也换了。以前我们使用的prometheus进行监控数据的采集、存储和提供查询,alertmanager进行告警推送,同时使用了grafana做数据展示。那么现在呢,我们选择使用OpenTelemetry和VictoriaMetrics。那么这两者究竟是何方神圣呢?请允许我慢慢道来。考虑到我也是刚接触,所以今天先给大家介绍一下VictoriaMetrics。OpenTelemetry后续再做介绍。
Prometheus是由SoundCloud公司开发的开源监控系统,是继Kubernetes之后CNCF第2个毕业的项目,在容器和微服务领域得到了广泛应用。Prometheus的主要特点如下:
理解OpenShift(5):从 Docker Volume 到 OpenShift Persistent Volume
Pushgateway为Prometheus整体监控方案的功能组件之一,并做为一个独立的工具存在。它主要用于Prometheus无法直接拿到监控指标的场景,如监控源位于防火墙之后,Prometheus无法穿透防火墙;目标服务没有可抓取监控数据的端点等多种情况。在类似场景中,可通过部署Pushgateway的方式解决问题。
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身:Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
现在有各种各样的工具都可以对 Redis 进行监控,例如:redis-stat、RedisLive等,在使用过各种各样的监控工具后,个人感觉redis_exporter较为好用,配合Prometheus+Grafana,不仅监控灵活、展现直观还可以进行自行封装来获取各种特别关注的数据指标。
提到thanos,一般会介绍prometheus监控系统,它能够实时查询数百万个指标数据,并提供一套强大的查询语言,用户可以通过该语言从这些指标数据中提取有用的信息,但是大规模prometheus集群会存在一些问题,thanos就是为了解决这些问题而存在:
在浏览器访问:http://ip:9090/graph 。Prometheus会把自身作为一个项目进行自监控,查看收集到监控项:http://172.16.180.129:9090/metrics (如果是首次启动,需要等待30s左右的时间)
前面我们已经学习了 Prometheus 的使用,了解了基本的 PromQL 语句以及结合 Grafana 来进行监控图表展示,通过 AlertManager 来进行报警,这些工具结合起来已经可以帮助我们搭建一套比较完整的监控报警系统了,但是也仅仅局限于测试环境,对于生产环境来说则还有许多需要改进的地方,其中一个非常重要的就是 Prometheus 的高可用。
Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案。在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等。最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构。
随着容器技术的迅速发展,Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus 作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation(简称:CNCF)中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。
最近几年一直在使用监控系统,主要使用Zabbix和Prometheus 两个监控工具,对于这两个监控系统有一些使用实践方面的经验,通过对比的方式来和大家分享一下。
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。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目,用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。
1、判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断:系统级别表象和SQL语句表象。
在从物理机部署向容器化部署的过程中,基于目前主流容器编排的k8s系统管理下,传统监控系统无法满足对容器和容器集群以及容器内的服务进行监控的需求。
2016年,Prometheus被纳入了由谷歌发起的Linux基金会旗下的云原生基金会( Cloud Native Computing Foundation),并成为仅次于Kubernetes的第二大开源项目。自此,它成为了一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护。
运维监控工具千千万,仅开源的解决方案就有流量监控(MRTG、Cacti、SmokePing、Graphite 等)和性能告警(Nagios、Zabbix、Zenoss Core、Ganglia、OpenTSDB等)可供选择。
使用 TiDB Ansible 部署 TiDB 集群,会同时部署一套 Grafana + Prometheus 的监控平台,这套监控用来收集和展示 TiDB 集群各个组件和机器的 metric 信息,这些 metric 信息非常丰富,可以帮助使用者分析 TiDB 集群的状态以及 Trouble shooting。随着使用经验的增多,我们积累了一些监控使用上的技巧,在这里分享给大家。
这就是Prometheus 随着容器技术的迅速发展,Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation(简称:CNCF)中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。 本文带领大家体验如何使用Prometheus开始收集系统指标,以便开发人员和云平台运维人员可以快速的掌握 Prometheus。 上图是Grafana看板的监
对于弹性伸缩和高可用的系统来说,一般有大量的指标数据需要收集和存储,如何为这样的系统打造一个监控方案呢?本文介绍了如何使用 Thanos+Prometheus+Grafana 构建监控系统。
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