InfluxDB

Zabbix与Prometheus 读完本文，你将收获 两者适用于多大规模的监控场景？超过5000以上监控节点 时怎么办？高可用怎么解决？ 两者怎么解决存储问题？对于监控信息是否有历史存储和分析，能从历史信息中挖掘到哪些有价值的信息？ 两者怎么应对告警风暴和误报？ 在智能监控和自动治愈方面是否有可借鉴的实践？基于什么算法或策略？怎么进行故障预判和预处理？ 监控大屏是怎么设计的？ 自动化运维管理是两者同时使用还是二选一更合适？ 两者在配合使用时，应该怎么分工？怎么落地？ 如果已经部署了Zabbix，怎么平稳过渡到Prometheus？ 分布式链路的可观测性和端到端诊断怎么做？ 大规模场景下，两者的性能和成本哪个比较低？ 监控，为什么总让我们头痛 监控一直都是运维工作中不可或缺的部分，一个高效、契合的监控系统是服务赖以健康稳定的基石。 随着业务规模的增长、技术 的发展、行业的变革，企业对用户体验 越来越重视 ，监控的需求发生着日新月异的变化，相应的监控工具和解决方案也层出不穷。其中，Zabbix 和Prometheus就是两款非常典型的监控工具，应用 颇为广泛。 说起来，监控在不同的团队和公司之间，可能会存在各种差异化的需求。如何基于开源产品打造一个符合自己业务场景的监控体系，并且持续迭代？这成为了大家无法绕开的课题。 比如说，如何选择监控方案和开源工具

命令行运行: cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/influxdb.repo [influxdb] name = InfluxDB Repository - RHEL \$releasever baseurl = https://repos.influxdata.com/rhel/\$releasever/\$basearch/stable enabled = 1 gpgcheck = 1 gpgkey = https://repos.influxdata.com/influxdb.key EOF 然后安装influxdb ` sudo yum install influxdb sudo service influxdb start Or if your operating system is using systemd (CentOS 7+, RHEL 7+): sudo yum install influxdb` 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/217662/blog/4514692

1、浅析监控方案 heapster是一个监控计算、存储、网络等集群资源的工具，以k8s内置的cAdvisor作为数据源收集集群信息，并汇总出有价值的性能数据(Metrics)：cpu、内存、network、filesystem等，然后将这些数据输出到外部存储(backend)，如InfluxDB，最后再通过相应的UI界面进行可视化展示，如grafana。 另外heapster的数据源和外部存储都是可插拔的，所以可以很灵活的组建出很多监控方案，如：Heapster+ElasticSearch+Kibana等等。 Heapster的整体架构图： 2、部署 本篇我们将实践 Heapster + InfluxDB + Grafana 的监控方案 。使用官方提供的yml文件有一些小问题，请参考以下改动和说明： 2.1、创建InfluxDB资源对象 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: monitoring-influxdb namespace: kube-system spec: replicas: 1 selector: matchLabels: task: monitoring k8s-app: influxdb template: metadata: labels: task: monitoring k8s-app:

1. ansible命令集 ansible: 定义并运行简单任务。 ansible-config: 查看、编辑、管理ansible配置。 ansible-doc: 文档查看工具。 ansible-galaxy:共享和下载roles的工具。 ansible-inventory:查看inventory的信息。 ansible-playbook:执行playbook。 ansible-pull: 从仓库中拉去playbook。 ansible-vault: 文件加密工具。 ansible-console: repl控制台执行ansible任务。 2. ansible模块 ansible给我们提供了很多的常用模块, 我估计你自己想用的模块, 基本都可以找到, 我们在写功能的时候, 首先来查一下, 已经有很大大佬给我们写了很多模块了, 足够你使用了. 针对下面的模块, 我建议大家还是扫一眼, 万一以后用到呢, 其实找到下面的模块, 你知道它已经有了, 就没必要自己去写了.针对能用到的, 我都进行加粗处理了,大家扫一眼, 了解一下. ansible 2.2.0.0ansible-doc -l add_host 将主机（以及组）添加到ansible-playbook内存库存中 apk 管理apk包 apt 管理apt-packages assemble 从片段组装配置文件

一、总体效果图 这里是将集群全部放在一起，可以根据自己的审美看怎么放 二、监控指标 其中有些指标与第一篇 Zookeeper通过四字命令基础监控（Zabbix） 的四字命令的指标是有重复的，二者选一个则可 三、实现 1、influxdb的安装 1）设置yum源 cat <<EOF | sudo tee /etc/ yum .repos.d/ influxdb.repo [influxdb] name = InfluxDB Repository - RHEL \$releasever baseurl = https: // repos.influxdata.com/rhel/\$releasever/\$basearch/stable enabled = 1 gpgcheck = 1 gpgkey = https: // repos.influxdata.com/influxdb.key EOF 2）安装influxdb yum install influxdb systemctl start influxdb 3）修改配置文件（元数据以及数据存放目录） [root@ip- 172 - 0 - 0 - 7 influxDB]# cat /etc/influxdb/influxdb.conf | grep " ^\s*[^# \t].*$ " [meta] dir = "

可观察性与Open Telemetry 在CNCF的 landscape 上，有专门的一个部分来展示Obserability and Analysis，什么是Observability(可观察性)? 我从OpenTelementry官网摘抄了这段描述: 可观察性包括Logging，Metrics，Tracing这三类紧密配合的数据源：metrics可以用来发现问题，利用相关的trace去找到异常节点，再看该异常节点的日志去定位根因。 很多人可能会觉得可观察性就是“旧瓶装新酒”，本质上没有任何的创新。从现实中（包括Landscape）不难理解这个说法，目前Logging，Metrics(Monitoring)，Tracing都有各自的生态。实现上大家有各自的数据模型，模型中可能有也可能没有考虑和其他数据的联动，如果想要对数据做整合，就要各自做大量的适配工作。 为了解决这个问题，OpenTelementry诞生了。OpenTelementry从OpenTracing和OpenCensus合并而来，致力于可观察性的统一，他的重点在规范的制定，sdk的实现，采集系统的实现上，让大家都以一致的数据模型来产出数据. 对于数据如何存储如何使用，这个范畴太大，有非常多可能性，所以仍然需要上层产品去探索。 SLS 对Open Telemetry支撑

无所不在的时序数据 时间带走一切，长年累月会把你的名字、外貌、性格、命运都改变。 ---柏拉图 随着时间的推移，万事万物都在不停的变化，而我们也会用各种数字去衡量这些变化信息，比如年龄、重量、速度、温度、金钱...在数字化时代中，我们会把这些随着时间变化的数据保存起来，挖掘这些数据的价值。通常我们会称这类数据为---时序数据。 时序数据用于描述物体在时间维度上的状态变化信息。 时序数据在各行各业都得到了非常广泛的应用，例如股票走势、交易趋势、服务器指标、脉搏心跳、定位坐标、能耗趋势等等，而这些数据几乎在所有的场景中都得到了应用，例如： 各类炒股软件提供众多不同维度的股票K线图，为广大股民提供参考标准； Apple Watch通过监控佩戴者的心率信息，帮助人们提早发现严重的心脏疾病； 国家电网通过分析各个小区、住户的用电量曲线，来判断是否有偷电漏电情况； 电商类的公司会监控平台的下单、交易、退货、评价等关键流程的变化趋势，用来快速发现各类异常； 各个游戏平台通过分析每个用户角色的操作、位置等变化规律，来判断是否使用了作弊辅助工具... 我们需要一个什么样的时序存储 为了能够支撑各种场景的时序分析、监控等需求，近几年在开源和商业领域均出现了一些时序存储的引擎，例如TimescaleDB、CrateDB、InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus等

from: https://www.cnblogs.com/imyalost/p/9873641.html 可视化工具Grafana：简介及安装 随着业务的越发复杂，对软件系统的要求越来越高，这意味着我们需要随时掌控系统的运行情况。因此，对系统的实时监控以及可视化展示，就成了基础架构的必须能力。 这篇博客，介绍下开源的可视化套件grafana的安装及其功能特点。。。 官网地址： Grafana 官方文档： Grafana文档 环境：CentOS7.4 64位 Grafana版本：5.3.2 一、Grafana介绍 Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点： 1、展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式； 2、数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB等； 3、通知提醒：以可视方式定义最重要指标的警报规则，Grafana将不断计算并发送通知，在数据达到阈值时通过Slack、PagerDuty等获得通知； 4、混合展示：在同一图表中混合使用不同的数据源，可以基于每个查询指定数据源

更新时间: 2020-07-21 23:00 AMD Launches 12 Desktop Renoir Ryzen 4000G Series APUs: But You Can’t Buy Them - (anandtech.com) AMD推出12台雷诺阿雷森4000克系列台式机:但你不能买 得分:46 | 评论:31 Common mistakes writing React components with hooks - (lorenzweiss.de) 书写常见错误用钩子反应组件 得分:65 | 评论:38 Monitoring your own infrastructure using Grafana, InfluxDB, and CollectD - (serhack.me) 使用Grafana、InfluxDB和CollectD监控您自己的基础架构 得分:114 | 评论:78 Invert, Always, Invert - (anup.io) 反转，总是，反转 得分:234 | 评论:64 Systems Design for Advanced Beginners - (robertheaton.com) 面向高级初学者的系统设计 得分:650 | 评论:73 AI in physics: are we facing a scientific

InfluxDB是一个时间时序数据库，被设计用来处理高写入和查询负载。 一、下载InfluxDB 在官网https://portal.influxdata.com/downloads/下载，目前最新稳定版本是v1.8.0，下载完成后，解压influxdb-1.8.0_windows_amd64.zip到指定目录。 二、安装InfluxDB 打开解压包里的influxdb.conf文件，配置meta、data、wal相关目录，配置完成后进行保存。 三、使用InfluxDB 为了使用第二步的配置，启动influxd时需要制定配置，如下所示： influxd --config influxdb.conf 之后启动influx，如下所示： 显示数据库：show databases 创建数据库： create database myfirstdb 使用数据库：use myfirstdb InfluxDB中没有显式的新建表的语句，只能通过insert数据的方式来建立新表 insert results,hostname=indexq value=1 查询数据： 上述中的时间戳默认是一个纳秒时间错，可以修改为只读格式： precision rfc3339 查看数据库中的所有tag key: show tag keys 查看数据库中的所有field key: show field keys