grafana

一、系统环境 [root@prometheus src]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) 配置好主机的/etc/hosts文件和主机时间 二、安装Prometheus系统 1.下载软件 地址： https://prometheus.io/download/ 软件： grafana-7.2.0.linux-amd64.tar.gz #展示 prometheus-2.21.0.linux-amd64.tar.gz #服务端 node-exporter.tar.gz #客户端 2.上传到linux服务器并安装 上传:略... 安装： tar xf prometheus-2.21.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ #解压 mv /usr/local/prometheus-2.21.0.linux-amd64/ /usr/local/prometheus #给文件改个名 /usr/local/prometheus/prometheus --config.file="/usr/local/prometheus/prometheus.yml" & #使用默认的方式启动【&：代表后台运行，不占用终端窗口】 ss -ntlp | grep :9090 #查看端口是否启用

什么是Prometheus? 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目前在开源社区相当活跃。 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。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。 Prometheus的特点 多维度数据模型。 灵活的查询语言。 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。 可以通过中间网关进行时序列数据推送。 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。 官网地址：https://prometheus.io/ 架构图 基本原理 Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM

什么是Prometheus? 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目前在开源社区相当活跃。 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。 Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。 Prometheus的特点 多维度数据模型。 灵活的查询语言。 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。 可以通过中间网关进行时序列数据推送。 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。 官网地址： https://prometheus.io/ 架构图 基本原理 Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。 不需要任何SDK或者其他的集成过程。 这样做非常适合做虚拟化环境监控系统

学习目录 能够安装prometheus服务器 能够通过安装node_exporter监控远程linux 能够通过安装mysqld_exporter监控远程mysql数据库 能够安装grafana 能够在grafana添加prometheus数据源 能够在grafana添加监控cpu负载的图形 能够在grafana图形显示mysql监控数据 能够通过grafana+onealert实现报警 任务背景 AAA公司是一家电商网站，由于公司的业务快速发展，公司要求对现有机器进行为业务监控，责成运维部门来实施这个项目。 任务要求： 部署监控服务器，实现7*24实时监控 针对公司的为一务及研发部门设计监控系统，对监控项和触发器拿出合理意见 做好问题预警机制，对可能出的问题要及时告警并形成严格的处理机制 做好监控告警系统，要求可以实现告警分级 一级报警 电话通知 二级报警 微信通知 三级报警 邮件通知 处理好公司服务器异地集中监控问题，K8S内部使用的监控系统就是普罗米修斯 任务分析 为什么要监控？ 实时收集数据，通过报警及时发现问题 ，及时处理。数据为优化也可以提供依据。 监控四要素： 监控对象：【主机状态、服务、资源、页面、url】 用什么监控：【zabbix-server zabbix-agent】 -> 普罗米修斯监控 什么时间监控：【7 x 24、5x8】 报警给谁：【管理员】

Nacos 0.8.0版本完善了监控系统，支持通过暴露metrics数据接入第三方监控系统监控Nacos运行状态，目前支持prometheus、elastic search和influxdb，下面结合prometheus和grafana如何监控Nacos，官网 grafana监控页面 。与elastic search和influxdb结合可自己查找相关资料 Nacos集群暴露metrics数据 集群每个节点中修改配置application.properties文件，暴露metrics数据 cd /workspace/nacos/conf vim application.properties management.endpoints.web.exposure.include=* 看是否能访问到metrics数据 http://xx.xx.xx.xx:8848/nacos/actuator/prometheus 部署prometheus采集Nacos metrics数据 下载地址为 download prometheus 解压prometheus压缩包并安装 tar xvfz prometheus-*.tar.gz /workspace/ cd /workspace/prometheus 修改配置文件，注意格式缩进 vim prometheus.yml - job_name:

安装准备 redis服务器：172.22.3.163:6379 prometheus主机已安装prometheus和grafnana ： 参考： centos7.8安装prometheus和grafana实战 本实践基于prometheus对已存在redis服务进行监控。 相关安装文件 https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v1.15.1/redis_exporter-v1.15.1.linux-amd64.tar.gz 安装redis_exporter 在redis服务器安装redis_exporter # cd /opt/ # wget https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v1.15.1/redis_exporter-v1.15.1.linux-amd64.tar.gz # tar -zxf redis_exporter-v1.15.1.linux-amd64.tar.gz # cp redis_exporter-v1.15.1.linux-amd64/redis_exporter /usr/local/bin 创建service并设置自动启动 ## 创建service # vi /usr/lib

本文根据刘宇老师在〖deeplus直播 “ 运维监控谈：Prometheus与Zabbix的对比选型 ” 〗线上分享演讲内容整理而成。 （文末有获取本期PPT&回放的方式，不要错过） 刘宇 甜橙金融 基础技术架构师 具有丰富的数据库运维和研发经验，主导并顺利完成了甜橙金融上百套MySQL、Redis上云，以及MySQL、Redis的整体架构设计和搭建，在大型活动优化上具有丰富经验。 今天分享的内容主要分为以下三个方面： Prometheus简介； Redis多实例监控实践； Grafana整合Zabbix/Prometheus实践。 这次的分享主要是从具体的案例出发，希望通过细粒度的讲解为大家使用Promethus提供一些启发。如果当中有存疑的地方，也欢迎大家和我交流。 一、Prometheus简介 1、架构 Prometheus最常用的架构图 根据这个架构图，我来说说Prometheus核心的工作流程： 首先Prometheus的程序会负责定时去目标抓取一个指标的数据，每个指标的数据只需要通过exporter暴露出的一个HTTP就可以被定时抓取； Prometheus从配置文件、文本、consul、还有比如架构图中的k8s等目标作为服务的动态发现，主要采用pull的方式来进行监控，即服务器可以直接通过目标pull的数据或者间接通过 pushgateway获得数据；

大数据流行的今天，网络爬虫成为了获取数据的一个重要手腕。但要学习好爬虫并没有那么简单。由于学习点、学习方向等实在是太多了，而且它涉及到计算机网络、后端编程、前端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、自动化运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样，把如今一些主流的技术栈都囊括在内。正由于设计内容的多样性，需要学习的东西也变得十分零散和杂乱。很多初学者找不到具体的学习方向。学习过程中遇到反爬、JS渲染等问题，也不知道该如何处理。基于这些年的爬虫经验，梳理了一下作为一个初学者，需要掌握的内容。 语言的选择 C语言历史悠久，Java横行当下，大多初学者可能在大学都接触过这两门语言。但他们都有缺点，C语言学习难度大，Java太复杂，效率也有点底，Python则刚刚好。所以，本文所讲内容均以Python为开发语言。 初学爬虫 一般的网站，常常不带任何反爬措施。比方某某博客站点，我们要爬全站的话就顺着列表页爬到文章页，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就能够了。 那代码怎样写呢？用 Python 的 requests 等库就够了，写一个根本的逻辑，顺着把一篇篇文章的源码获取下来，解析的话用 XPath、BeautifulSoup、PyQuery 或者正则表达式，或者粗暴的字符串匹配把想要的内容抠出来，再加个文本写入存下来就完事了。 代码很简单，就几个办法调用

日志服务（Log Service，简称Log）是针对日志类数据一站式服务，在阿里巴巴集团经历大量大数据场景锤炼而成。用户无需开发就能快捷完成数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，帮助提升运维、运营效率，建立DT时代海量日志处理能力。 课程链接： 阿里云日志服务使用教程 日志服务 学习路径 日志服务学习路径图 为您推荐热门功能的操作指引文档，帮助您快速了解日志服务产品。视频与文档结合，全方位提升您的产品使用及文档阅读体验。 实时采集与消费（LogHub） 功能： 通过ECS、容器、移动端，开源软件，JS等接入实时日志数据（例如Metric、Event、BinLog、TextLog、Click等） 提供实时消费接口，与实时计算及服务对接 用途：数据清洗（ETL），流计算（Stream Compute），监控与报警， 机器学习与迭代计算。 投递数仓（LogShipper） 稳定可靠的日志投递。将日志中枢数据投递至存储类服务进行存储。支持压缩、自定义Partition、以及行列等各种存储方式。 用途：数据仓库 + 数据分析、审计、推荐系统与用户画像。 查询与实时分析（Search/Analytics） 实时索引、查询分析数据数据。 查询：关键词、模糊、上下文、范围 统计：SQL聚合等丰富查询手段 可视化：Dashboard + 报表功能 对接：Grafana，JDBC/SQL92 用途

前言： 　　说到监控方案，市面上开源的有很多，最常用的zabbix，深入使用zabbix以后，才知道zabbix设计团队有多厉害，简直是一个完美的监控告警方案。但是在针对docker的监控上还差点，需要自己写监控脚本实现。为此从去年开始调研针对docker的监控方案，如下： 　　1，cadvisor+influxdb+grafana 　　　　优点：部署方便，cadvisor监控docker主机和docker信息，influxdb记录数据，grafana展示 　　　　缺点：1，无法获取cpu使用率，cadvisor采集到的是cpu使用时间，得到cpu使用率需要计算，grafana没有办法做复杂的运算。 　　　　　　2，告警体系几乎没有，grafana有基本的告警功能，仅限于图表类型数据可以告警，并且没有告警收敛、告警分析的功能，存在告警风暴的风险。 　　　　　　3，influxdb开源版本不支持集群，商业版才支持集群。这个对后续扩展是个问题。 　　2，Weave Scope 　　　　优点：简直完美的监控，界面漂亮，操作方便，自带终端堡垒机功能。 　　　　缺点：1，他的优点也是他的缺点，权限这么大的终端（root用户），居然没有认证体系，任何人拿到ip就能对服务器做任何操作了 　　　　　　2，总体感觉这个方案是给人看的，不太适合做监控系统，界面花哨，但是实际使用并不方便。 　　3