在 Kubernetes 中,监控和日志属于生态的一部分,它并不是核心组件,因此大部分的能力依赖上层的云厂商的适配。Kubernetes 定义了介入的接口标准和规范,任何符合接口标准的组件都可以快速集成。
APM系统即Application Performance Management应用性能管理,目的是对企业的关键业务系统进行实时性能监控和故障管理,主要有以下三个维度:日志聚合Logs、业务指标Metrics、链路跟踪Traces。
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。
为什么要监控 对系统不间断实时监控 实时反馈系统当前状态 保证业务高可靠的运行 怎么监控 监控工具:free,vmstat,df,top,ss,iftop... 监控系统:Zabbix(监控非容器,监控容器会比较麻烦),Open-Falcon(监控非容器,小米开源),Prometheus image.png 监控什么 硬件监控:温度,硬件故障等(prometheus原生不支持,但是有开源的agent); 系统监控:CPU,内存,硬盘,网卡流量,TCP状态,进程数(prometheus原生支持); 应用
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。
📷 Written by 张俊勤, 孟晓伟. SRS的可观测性是支撑业务的运营的能力,主要指监控(Prometheus Exporter)、分布式链路追踪(APM)、上下文日志(Cloud Loggi
在 Spring Boot 应用中,监控和日志管理是确保系统稳定性和性能的重要手段。Prometheus、Grafana 和 ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)是常用的开源监控和日志管理工具。以下是如何在 Spring Boot 应用中集成和使用这些工具的详细指南。
目前监控系统越来越重要,同时也越来越完备。不但能很好地解决上面这几点诉求,还沉淀很多监控系统中的稳定性相关的知识。当然,这得益于对监控体系的持续运营,特别是一些资深工程师的持续运营的成果。
在本文中,我们将研究如何使用 Grafana 监控 Spring Boot 应用程序。我们将研究整个设置并创建一个简单的仪表板来查看一些指标。
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 」。
引言 自从2018年从Cloud Native Computing Foundation(CNCF)出现以来,您可能已经在使用K8操作系统,随着容器云技术的发展以及落地,提高了企业运维的效率和质量,并且降低了企业运营成本,但同时带来的问题是运维的复杂度和难度,举个例子🌰:由于容器的生命周期短,随时可能飘移到其他物理资源上运行,因此日志的采集和运行的监控很难像传统方式登录到服务器上查看,而运营团队需要了解有价值的数据来进行问题定位以及运营数据分析。 为了更广泛地提供这种可观察性,我们需要提
在现代软件开发中,Docker和DevOps都被广泛应用于提高开发效率、加速交付和提升运维效能。Docker是一种容器化技术,可以将应用程序及其依赖关系打包成一个可移植的容器,而DevOps则是一种文化和方法论,旨在通过自动化和协作来实现软件开发、测试和交付的高度集成。
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。
监控是运维系统的基础,我们衡量一个公司/部门的运维水平,看他们的监控系统就可以了。一个完善的监控系统可以提高应用的可用性和可靠性,在提供更优质服务的前提下,降低运维的投入和工作量,为用户带来更多的商业利益和客户体验。下面就带大家彻底搞懂监控系统,使用Prometheus +Grafana搭建完整的应用监控系统。
在上一节我们其实是建立起了对监控的概念,对监控什么,如何监控有了大致的印象。这一节我们就要正式开始动手实践了,这一节我会介绍下项目代码的结构以及着重介绍下其中docker-compose的配置文件。
出品| 区块链大本营(ID:blockchain_camp ) 在当下,云原生的火爆不容小觑。随着虚拟化技术的成熟和分布式框架的普及,在容器技术、可持续交付、编排系统等开源社区的推动下,以及微服务等开发理念的带动下,应用上云已经是不可逆转的趋势,云原生(Cloud Native)的概念也应运而生,更是火得一塌糊涂。 Cloud表示应用程序位于云中,而不是传统的数据中心;Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境,原生为云而设计,在云上以最佳姿势运行,充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。 而作为云
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。
在容器化应用的管理中,实时监控和故障排查是非常重要的环节。本文将重点阐述和分析 Docker 容器监控和日志收集的方法和工具。通过从社区角度、市场角度、领域、层面和技术领域应用等多个角度的分析,帮助读者全面了解容器监控与日志收集的重要性和最佳实践,以提高容器化应用的稳定性和可靠性。
大家好,我是蓝胖子,关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了,算是已经有了一个系列,之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze,接下来这段时间我将在之前内容的基础上,结合自己在公司生产上构建监控系统的经验,详细的展示如何对线上服务进行监控,内容涉及到的指标设计,软件配置,监控方案等等你都可以拿来直接复刻到你的项目里,这是一套非常适合中小企业的监控体系。
云原生架构(Cloud-Native Architecture)是一种以云计算为基础的软件架构范式,旨在利用云计算的优势,如弹性、可扩展性和灵活性,以构建高效、可维护、可扩展的应用程序。在云原生架构中,"可观测性"(Observability)是一个关键概念,它指的是系统的可监测、可诊断、可调试和可测量性,以确保应用程序的健康运行。
经济高速发展的今天,我们处于信息大爆炸的时代。随着经济发展,信息借助互联网的力量在全球自由地流动,于是就催生了各种各样的服务平台和软件系统。
Kubernetes 是当今最受欢迎和广泛使用的容器编排和管理平台之一。它提供了高度可扩展的架构,使得在分布式环境中部署、管理和扩展应用程序变得更加容易。然而,随着应用程序数量和规模的增长,对于有效监控和管理 Kubernetes 环境变得至关重要。在本文中,我们将详细介绍 30 多种免费和开源的 Kubernetes 监控工具,以帮助您监视和优化 Kubernetes 集群的性能和可靠性。
Prometheus 监控服务(TMP) 1. TMP 和自建有什么区别吗 TMP 完全兼容开源生态,并与腾讯云监控数据打通,帮助用户快速搭建监控体系(自定义监控,组件监控,基础监控等),支持 Grafana 并预设了常用的监控 Dashboard,支持丰富的 Exporter 并预设了常见的告警模板;很好解决了开源社区 Prometheus 高可用搭建困难, Prometheus 性能可扩展性差,运维消耗人力等痛点。 2. TMP 的监控数据是怎么采集的? 通过 Prometheus agent 拉取
Kubernetes和Docker是在DevOps圈中最常听到的两个词。Docker是一个工具,它使你能够以容器化的方式运行应用程序,Kubernetes是一个用于编排、管理容器的平台——如果你想使用Docker CLI去手动地管理数千个容器,这是不切实际的。
闫晓宇,同程艺龙数据库技术专家,具有多年互联网行业DB运维经验,在游戏、O2O及电商行业从事过DBA运维工作。2016年加入同程艺龙,目前在团队负责数据库架构设计及优化、运维自动化、MySQL监控体系建设、DB私有云平台设计及开发工作。
MetricsQL 提供了丰富的功能列表,用于各种聚合、转换、汇总和其他针对时间序列的特定功能。
在当今云计算和DevOps的时代,有效管理和维护多个集群环境是一项挑战。每个集群环境,如开发、测试、生产,都有其独特的特性和需求。有效管理这些集群需要精心规划和合适的工具。
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用,监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后,可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
以往,在缺少告警机制的情况下,企业无法第一时间洞悉到系统发生故障,只能通过用户的反馈来获取,系统运维人员往往也只是充当了一个“救火” 队员,大面积的系统瘫痪往往也会给企业和用户带来极大的损失
监控系统的历史悠久,是一个很成熟的方向,而 Prometheus 作为新生代的开源监控系统,慢慢成为了云原生体系的事实标准,也证明了其设计很受欢迎。
总之,监控系统是分布式系统中不可或缺的一部分。通过实时监测、警报、数据记录和分析等功能,监控系统可以帮助您确保系统的可用性、稳定性、性能、合规性和可维护性,为分布式系统的正常运行和管理提供强有力的支持。
对于生产环境以及一个有追求的运维人员来说,哪怕是毫秒级别的宕机也是不能容忍的。对基础设施及应用进行适当的日志记录和监控非常有助于解决问题,还可以帮助优化成本和资源,以及帮助检测以后可能会发生的一些问题。前面我们介绍了使用 EFK 技术栈来收集和监控日志,本文我们将使用更加轻量级的 Grafana Loki 来实现日志的监控和报警,一般来说 Grafana Loki 包括3个主要的组件:Promtail、Loki 和 Grafana(简称 PLG),最为关键的是如果你熟悉使用 Prometheus 的话,对于 Loki 的使用也完全没问题,因为他们的使用方法基本一致的,如果是在 Kubernetes 集群中自动发现的还具有相同的 Label 标签。
在 Docker 环境中,监控是确保系统稳定性和性能的关键活动之一。在监控 Docker 环境时,我们通常会关注容器监控和主机监控两个方面。
在 promtail 收集并将日志发送给Loki 之后, Distributor 就是第一个接收它们的组件,每秒可以接收数百万次写入。Distributor会对接收到的日志流进行正确性校验,并将验证后的chunk日志块分批并行发送到Ingester。
Promtail、Loki 和 Grafana 是一组开源工具,通常一起使用,用于帮助监控、收集、存储和可视化日志和指标数据的现代化日志解决方案。
在PromQL、LogQL和TraceQL之前,业界在查询和分析监控指标、日志和链路时使用了不同的方法和工具。这些方法和工具通常会因技术和需求的演变而变化,以下是在之前常见的一些方法:
在不断发展的软件开发世界中,可观察性使软件工程师能够实时洞察复杂的系统。OpenTelemetry 和 Prometheus 是著名的云原生计算基金会 (CNCF) 毕业项目,但用于监控和调试应用程序的可观察性工具不同。
Prometheus 是一个开源监控系统,它本身已经成为了云原生中指标监控的事实标准,几乎所有 k8s 的核心组件以及其它云原生系统都以 Prometheus 的指标格式输出自己的运行时监控信息。我在工作中也比较深入地使用过 Prometheus,最大的感受就是它非常容易维护,突出一个简单省心成本低。当然,这当中也免不了踩过一些坑,下面就总结一下。
Prometheus标准软件基于Bitnami apache 构建。当前版本2.50.1
监控缓存中间件,如 Redis 是关键的,因为它直接影响到应用性能和可靠性。以下是监控 Redis 时应考虑的主要指标:
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。
在讨论以容器应用为视角的监控和告警时,有几个关键点需要注意。首先,传统的基于主机资源的监控方法(如使用率和负载监控)可能不再适用于动态、多副本的Pod环境。这是因为在容器化和微服务架构中,应用服务的动态性和弹性更加突出。
很多次去面试,有经验的面试官都会问一个问题,你是怎么去定位日常遇到的问题?平常跟同行分享自己遇到的问题,事后他会问我,这种看起来毫无头绪的问题,你是怎么去定位解决的?
在之前的一篇文章中(一次鞭辟入里的 Log4j2 异步日志输出阻塞问题的定位),我们详细分析了一个经典的 Log4j2 异步日志阻塞问题的定位,主要原因还是日志文件写入慢了。并且比较深入的分析了 Log4j2 异步日志的原理,最后给出了一些解决方案。
对于一个系统来说,监控、链路追踪、日志的这三者需求都是必然存在的,而有的时候我们会搞不清楚这三者相互之间是什么关系。我之前在做系统设计的时候也考虑过,是不是有必要引入那么多组件,毕竟如果这三者完全分开每一个一项的话,就有三个组件了(事实上就是:Prometheus+Grafana、Jaeger、ELK)。
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