Exporter（Elasticsearch监控） 一、部署 elasticsearch_exporter 不多bb，直接上配置清单 yaml文件： kind: Pod apiVersion: v1 metadata: name: elastic-j9qoiy-elasticsearch-exporter-598c9b47b8-vnd2p generateName: elastic-j9qoiy-elasticsearch-exporter-598c9b47b8- n
Exporter（MySQL数据库监控） 数据是企业的核心价值，数据库管理员对数据库进行监控，以便随时掌握数据库运行状况，使数据库稳定运行，更好地优化提升其性能，且在排查问题时有据可依。 目前互联网中，最常见的数据库模型主要有两种：关系型数据库和非关系型数据库。 这里我们先介绍 mysql
Exporter（Linux主机监控） 由于 Linux 操作系统自身并不支持 Prometheus，所以 Prometheus 官方提供了 Go 语言编写的 Node exporter 来实现对 linux 操作系统主机的监控数据采集。它提供了系统内几乎所有的标准指标，如 CPU、内存、磁盘空间、磁盘I/O、系统负载和网络带宽。另外它还
目录启动3种方式二进制-Alertmanager官网下载docker-启动docker-compose-启动启动成功效果配置文件alertmanager.ymlprometheus.ymlrules/node_rules.yml--报警规则配置文件rules/node_alerts.yml--报警规则配置文件prometheus-docker-compose.yml启动成功效果 启动3种方式 二进制
前言 本文记录在参与开源之下openGauss社区的项目openGauss数据库监控预测的环境部署过程踩坑以及对应的解决办法。也适合使用openGauss的商用版本mogDB时，搭建Prometheus + grafana的监控体系。 工作清单 安装配置使用mogdb 参考url,单机安装 注意：多用户 /home/omm下目录不能删
参考：https://www.cnblogs.com/yjmyzz/p/how-to-install-prometheus-and-grafana.html 1,启动prometheus： cd /usr/local/Cellar/prometheus/2.35.0/bin，，，，（./prometheus，然后浏览器输入 http://localhost:9090） 2,启动grafana： cd /usr/local/Cellar/grafana/8.5.1 grafana-se
作者：酱油瓶，携程后端技术专家， KubeSphere 社区用户 开发 Java 微服务并引入监控组件 我们基于 Spring Cloud +Nacos 开发 Java 微服务，Java 服务开发不做过多的叙述。 项目中引入 Actuator 我们在项目的 bom 中引入 Spring Boot Actuator，它提供了多种特性来监控和管理应用程序，可以
简介： 基于 Prometheus 的监控实践中，尤其是在规模较大时，时序数据的存储与查询是其中非常关键，而且问题点较多的一环。如何应对大数据量下的长周期查询，原生的 Prometheus 体系并未能给出一个令人满意的答案。对此，ARMS Prometheus 近期上线了降采样功能，为解决这个问题做出了新的尝试
作者：智真 基于 Prometheus 的监控实践中，尤其是在规模较大时，时序数据的存储与查询是其中非常关键，而且问题点较多的一环。如何应对大数据量下的长周期查询，原生的 Prometheus 体系并未能给出一个令人满意的答案。对此，ARMS Prometheus 近期上线了降采样功能，为解决这个问题做出了新的
目录一、概述1）metrics-server简介2）Prometheus简介3）Prometheus Operator4）metrics-server&Promehteus对比&特性5）Prometheus Operator VS kube-prometheus二、安装kube-prometheus1）安装git2）下载kube-prometheus2）修改镜像源3）修改类型为NodePort1、修改prometheus的service2、修改grafa
1 prometheus基础知识 1.1 prometheus简介 Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。和Kubernetes类似，它也发源于Google的Borg体系，其原型为Borgmon，是一个几乎与Borg同时诞生的内部监控系统，由工作在SoundCloud的Google前员工在 2012年创建。之后作为社区开源项目进行开发，并于2015
使用docker-compose部署springboot项目后想找一个比较好用的日志收集工具，用elk感觉太重了，小项目承担不起，无意中发现loki，与grafana集成度很高，最重要的是使用成本低，记录下安装过程。 创建grafana，prometheus文件夹及配置文件 # 创建grafana文件夹 mkdir /docker/grafana/grafana mkdi
部署 在k8s中部署prometheus和grafana，推荐使用kube-prometheus-stack快速搭建prometheus生态。 官方helm地址：https://artifacthub.io/packages/helm/prometheus-community/kube-prometheus-stack charts下载 前置环境 Kubernetes 1.16+ Helm 3+ 执行： helm repo add prometheus-c
StatefulSet控制器 应用程序存在 "有状态" 和 "无状态" 两种类别。Kubernetes 系统中，Deployment、ReplicaSet 和 DaemonSet 等常用于管理无状态应用，但实际情况，应用本身是分布式的集群，也有不少有状态的应用，下面我们聊聊 "有状态" 应用的管理。 一、StatefulSet概述 无状态应
转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjQ0MTU4Ng==&mid=2247492352&idx=1&sn=9c0cc7927bd64c86c272417a23f87951&chksm=fdbaec1dcacd650b9e4d7f010c0023fc01a4f14d783668bdfe4eaa5dec9a7591e3f7ecb07e87&cur_album_id=1837018771652149250&scen
prometheus blackbox_exporter 黑盒监控 运行容器 docker run --rm -d -p 9115:9115 --name blackbox_exporter prom/blackbox-exporter:master 进行访问 gaoxin.kubeasy.com 域名进行测试 curl -s "http://10.103.3.40:9115/probe?target=gaoxin.kubeasy.com&module=http_2xx
转载自：https://www.qikqiak.com/post/prometheus-monitor-k8s-job-trap/ 昨天在 Prometheus 课程辅导群里面有同学提到一个问题，是关于 Prometheus 监控 Job 任务误报的问题，大概的意思就 CronJob 控制的 Job，前面执行失败了，监控会触发报警，解决后后面生成的新的 Job 可以正常执行了，但
Basic CPU / Mem / Disk Info Basic CPU / Mem / Disk Gauge Basic CPU / Mem Graph Basic Net / Disk Info CPU Memory Net Disk Memory Detail Meminfo /proc/meminfo Memory Detail Vmstat Memory Detail Vmstat Counters System Detail Disk Datail /proc/diskstats Fi
docker-compose启动两个容器，prometheus不暴露外部端口，grafana暴露端口为3000 查看prometheus容器内hostname 在grafana页面配置data source 中，地址写为http://prometheus:9090
1. Influx介绍 InfluxDb是一个开源分布式时序、时间和指标数据库。采用Go语言编写。其设计目的是实现分布式和水平伸缩扩展，是InfluxData的核心产品之一。主要用于性能监控、应用程序指标、物联网传感器数据和实时分析的后端存储。完整的InfluxData上下游产业还包括了Chronograf、T
下载 Prometheus：https://prometheus.io/download/ grafana:https://grafana.com/grafana/download?platform=windows windows_exporter：https://github.com/prometheus-community/windows_exporter/releases 安装及启动 windows_exporter不需要安装
告警规则 常用告警规则配置 alerts ## CPU告警规则 groups: - name: CpuAlertRule rules: - alert: PodCPU告警 expr: onecore:pod > 80 or twocore:pod / 2 > 80 or squarecore:pod / 4 > 80 for: 2m labels: severity: warning annotations:
除了基于 CPU 和内存来进行自动扩缩容之外，我们还可以根据自定义的监控指标来进行。这个我们就需要使用 Prometheus Adapter，Prometheus 用于监控应用的负载和集群本身的各种指标，Prometheus Adapter 可以帮我们使用 Prometheus 收集的指标并使用它们来制定扩展策略，这些指标都是通过
在本文中，我们将看到Prometheus监控技术栈的局限性，以及为什么移动到基于Thanos的技术栈可以提高指标留存率并降低总体基础设施成本。 用于此演示的内容可以在下面链接中获取，并提交到他们各自的许可证。 https://github.com/particuleio/teks/tree/main/terragrunt/live/tha
简介： 对于运维人而言，如何安装维护一套监控系统，或如何进行技术选型，从来不是工作重点。如何借助工具对所需的应用、组件进行监控，发现并解决问题才是重中之重。随着 Prometheus 逐渐成为云原生时代可观测标准，为了帮助更多运维人用好 Prometheus，阿里云云原生团队将定期更新 Prometheu
