Prometheus

最近会更新一系列关于在外包工作的真实经历和感受的文章，挺多小伙伴都比较感兴趣的（ 文章内容都来自在外包公司工作的读者的真实经历 ）。 另外， 不同的外包公司、不同的外包工作、不同的甲方等等因素都会影响每个人做外包工作的体验，希望大家在发表自己言论的时候切勿绝对。我非常唾弃那些说在外包公司工作就是拿命换钱的人，真的是有点片面之词啊！ 我说这些对我没有任何好处，单纯由心而发，国内的外包公司也没有给我打钱，哈哈哈！不要对外包公司带有太大的偏见，但是， 尽量能当甲方还是当甲方吧！（ 去外包的很多人谁何尝不是为了生活呢？ ） 18 年的时候找工作，那个时候刚毕业一年。当时水平也是不怎么样，连续面了好多家也都没拿到 offer，后面海投了一波，之后就收到了外包 hr 的电话，说是有华为的项目，本着华为技术应该很厉害的想法，于是就约了面试，当时外包还是很容易进去，只是简单电话面试问了 2,3 个问题，华为那边的人觉得 ok 就可以进去了，就这样入了 x 软国际的坑。 01 当时加入的是一个做车联网的项目组，组里有 1/3 的是外包，外包工号以 wx 开头，华为外包的工作主要是和中软和软通合作。 进去后首先会进行安全培训，强调数据安全，然后就会有人领你去项目组，由华为这边的人当你的直接上级进行管理开发，当时进去后就让写 llt 测试用例，其实大部分时候都在搞这种，因为那边要求代码覆盖率达到 70

KubeCon+CloudNativeCon，作为由云原生计算基金会（CNCF）发起的最盛大的会议，聚焦着全世界关注云原生领域的目光。 自2016年起，在欧洲、北美等地举办以来，本论坛受到了Kubernetes大牛、开发者、厂商等全球开源技术爱好者的强力追捧。 2018年11月13-15日，KubeCon+CloudNativeCon 2018论坛将首次亮相中国上海，这无疑是对中国技术实力的认可，同时，中国程序员们也将可以在上海跨国采购会展中心共同参与这场顶尖的国际技术盛会。 KubeCon+CloudNativeCon 2018中国论坛作为CNCF的旗舰论坛，得到了Liz Rice、Janet Kuo等大咖的大力支持与推荐。本论坛精彩日程现已出炉，看看你关注的议题和大咖！ 本次论坛为期三天，预计将吸引开发人员、架构师、技术负责人、首席信息官、首席技术官、媒体和分析师等2500多人到场，以主题演讲、分论坛以及展位等形式全方位地为大家打造一场精彩绝伦的技术盛宴。 KubeCon+CloudNativeCon 2018中国论坛将聚焦云原生领域的最新技术动态，CNCF的重点项目Kubernetes、Prometheus、OpenTracing、Fluentd、gRPC、containerd、rkt、CNI、Envoy、Jaeger、Helm等多个项目也将悉数亮相。另外

[TOC] 资源指标: Metrics-Server 资源指标: Metric-Server介绍 从k8s v1.8之后, 引入了 Metric-API , 以前在使用heapster获取资源指标时, heapster有自己的获取路径, 没有通过apiServer, 所以之前资源指标的数据并不能通过apiServer直接获取, <font size=5 color=red>用户和Kubernetes的其他组件必须通过master proxy的方式才能访问到.</font> 后来k8s引入了资源指标API(Metrics API)，有了Metrics Server组件，也采集到了该有的数据，也暴露了api，但因为api要统一，如何将请求到api-server的 /apis/metrics 请求转发给Metrics Server呢，解决方案就是： kube-aggregator , 于是资源指标的数据就从k8s的api中的直接获取，不必再通过其它途径。 Metrics API 只可以查询当前的度量数据，并不保存历史数据 Metrics API URI 为 /apis/metrics.k8s.io/，在 k8s.io/metrics 维护 必须部署 metrics-server 才能使用该 API，metrics-server 通过调用 Kubelet Summary API 获取数据

一、概述 　　1、上集中我们说到，官方文档提示说从k8s 1.11版本开始，将监控体系指标数据获取机制移向新一代的监控模型。也就意味着对于我们的k8s来讲现在应该有这样两种资源指标被使用。一种是资源指标，另一种是自定义指标。意思是说HeapSter提供了指标数据的收集，存储和监控的基本功能。并支持多个数据接收器。比如influxdb来存储指标数据，而后每个存储后端的代码本身都驻留在HeapSter仓库中。意思是HeapSter为了能够支持各种各样的存储后端他就不得不去适配驱动每一个存储后端，这其中包含我们刚刚说的inflxdb，更悲惨的是这每一个适配器都是由第三方组织研发的，第三方万一哪一天没兴趣了也就不维护了。以至于HeapSter中为了适配很多的存储后端，整合了近十几个后端存储的适配器。有些适配器自从整合至HeapSter以后再也没有修改过。但是HeapSter为此却不得不付出代码量很庞大的代价。所以这就意味着HeapSter的设计架构不适用于这种所谓云原生的监控体系。因为他会假设数据存储是一个原始的时间序列存储数据库。而且每个接收器都作为HeapSter核心代码的一部分。使得我们整个监控结构定义和使用起来越来越麻烦。而且维护起来代价也越来越大。所以这样子他开始去支持新一代的监控架构。这就是我们尝试着废弃HeapSter的原因。 　　2、当然k8s本身如此强大

Thanos prometheus 集群以及多租户解决方案docker-compose 试用(一) 参考文章： （1）Thanos prometheus 集群以及多租户解决方案docker-compose 试用(一) （2）https://www.cnblogs.com/rongfengliang/p/11319933.html 备忘一下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/stackoom/blog/4952486

原文地址： https://xeblog.cn/articles/7 Prometheus简介 简史 Prometheus受启发于Google的Brogmon监控系统（相似的Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来），从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud以开源软件的形式进行研发，并且于2015年早期对外发布早期版本。2016年5月继Kubernetes之后成为第二个正式加入CNCF基金会的项目，同年6月正式发布1.0版本。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。 架构 特点 多维的数据模型（基于时间序列的k/v键值对）。 灵活的查询及聚合语句（PromQL）。 不依赖分布式存储，节点自治。 基于HTTP的pull模式采集时间序列数据。 可以使用pushgateway（prometheus的可选中间件）实现push模式。 可以使用动态服务发现或静态配置采集的目标机器。 支持多种图形及仪表盘。 相关概念 数据模型 Prometheus 存储的是时序数据, 即按照相同时序(相同的名字和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。 监控样本 # HELP system_cpu_usage The "recent cpu usage" for the whole system # TYPE system_cpu

1 简介 项目越做越发觉得，任何一个系统上线，运维监控都太重要了。关于Springboot微服务的监控，之前写过 【Springboot】用Springboot Admin监控你的微服务应用 ，这个方案可以实时监控并提供告警提醒功能，但不能记录历史数据，无法查看过去1小时或过去1天等运维情况。本文介绍Prometheus + Grafana的方法监控Springboot 2.X，实现美观漂亮的数据可视化。 2 Prometheus Prometheus是一套优秀的开源的监控、报警和时间序列数据库组合系统，在现在最常见的 Kubernetes 容器管理系统中，通常会搭配 Prometheus 进行监控。 2.1 引入到Springboot 将 Prometheus 引入依赖如下： <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> </dependency> 对于Springboot，要开启 Actuator ，并打开对应的 Endpoint ： management.endpoints.web.exposure.include=* # 或者 management.endpoints.web.exposure.include