grafana

一、概述 启用php-fpm状态功能 php-fpm 和 nginx 一样内建了一个状态页，对于想了解php-fpm的状态以及监控php-fpm非常有帮助。为了后续的Prometheus监控，我们需要先了解php-fpm状态页是怎么回事。 在上一篇文章中，已经开启了php-fpm状态，链接 如下： https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/12918413.html pm.status_path = /fpm_status nginx配置 上篇文章中，也对nginx默认主机添加了配置 location ~ ^/(fpm_status| health)$ { fastcgi_pass 192.168 . 31.34 : 9000 ; fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document_root$fastcgi_script_name; include fastcgi_params; } 访问php-fpm状态页面 http://192.168.31.34/fpm_status 效果如下： php-fpm status详解 pool-fpm 池子名称，大多数为www process manager – 进程管理方式,值：static, dynamic or ondemand. dynamic start time –

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。 然而，仅仅通过Kubernetes管理并运行数千个容器是不够的，你还需要监控这些容器，以确保服务处于最佳运行状态。这一过程被称为网站可靠性工程（Site Reliability Engineering），是由谷歌提出并推广的一个术语。可观测性和分析性是SRE的重要组成部分。它可细分为以下三个部分： 监踪： 从应用程序和宿主机中提取数值指标，这些指标可以被可视化和分析，以显示资源的当前状态。一旦提取到了数值指标，就可以使用它们来设置告警规则、促进分析和调试，并更好的做出决策； 日志： 帮助开发人员在容器发生故障时，排除出错原因。容器日志随着容器生命周期的结束也就消失了。Kubernetes和Docker确实提供了一种浏览容器日志的方式，但是它的功能非常有限。因此，在任何以容器构成的环境中，集中式的管理日志是必须的； 跟踪： 帮助你调试在网络上运行的服务，并跟踪请求链路，直到找到问题的根源。在微服务体系结构中，当多个服务/容器相互发送请求以完成一个业务任务时，需要一个适当的跟踪解决方案。 本文将详细讲解六个最热门的开源工具

在当今日益复杂和快速变化的环境中提供更可靠软件的分步指南 。 这篇文章基于最近一次与Cloud Native Computing Foundation合作，与OverOps工程团队的Brandon Groves和Ben Morrise合作创建的网络研讨会。 如果您认为向微服务和容器的转变是演变而不是革命，那么您来对地方了！在本文中，我们将对基于Kubernetes的应用程序领域采取务实的方法，并详细介绍一系列步骤，以确保整个管道的可靠性。 因为即使今天确保应用程序质量是过去的两倍，但我们还有很多改进方法。具体来说，在对基于Kuberenetes的应用程序进行故障排除的上下文中，我们将涉及持续可靠性的3个支柱：在CI管道中实现代码质量门，在CD管道中实现可观察性，以及创建上下文反馈循环回开发。 当今软件质量状况 首先，让我们尝试了解发生了什么变化以及为什么需要重新审视代码质量的基础。 就在最近，我们总结了年度 软件质量状况 调查，来自世界各地的开发人员提供了600多个答复。我们今年的目标是找出当今的工程团队如何解决速度与质量的难题。 好消息是，大多数调查参与者（70％）表示 质量至高无上 ，他们会优先考虑速度。不幸的是，受访者每周花费一天或更长时间来排查与代码相关的问题，其中超过50％的受访者每月至少一次遇到影响客户的问题。 尽管本次调查更广泛地关注于交付可靠软件的现实和挑战，但仍有

2020博客地址汇总 2019年博客汇总 转载： https://www.jianshu.com/p/bb64e714859c 事件描述 时间紧急、性能数据采集改造、后端近期无法直接提供数据接口，希望通过grafana直接作为可视化监控，做一层包装且尽可能的伪装。 技术选型 1. Grafana v6.3 2. Vue 安装Grafana 在初次部署的时候，我是使用docker安装，由于后面需要修改配置文件，要把这些文件和数据挂载出来，就遇到一些问题。 所以建议使用 本地安装 ，因为后续修改配置文件比较方便。 安装完成 安装好后的数据源配置之类的自行解决，今天主要说的是关于iframe嵌套解决方案。 修改配置： grafana配置文件默认在/etc/grafana/grafana.ini，修改以下内容 免登录.png iframe.jpg 修改loading图标： loading.png edit-loading.png 需对/usr/share/grafana/public/views/index.html文件进行如下修改 更换svg，如不需要删除即可。 loading-css.png 更换文字 loading-text.png 使用过的都知道iframe是通过Grafana的share功能生成iframe。 grafana.jpg share可以大致分为两种： 方案一、

原文发表于 kubernetes中文社区 ，为作者原创翻译 ， 原文地址 更多kubernetes文章，请多关注 kubernetes中文社区 目录 Service Mesh简介 Istio 架构(Architecture) 组件(Components) 核心功能 Linkerd Architecture ​控制平面(Control Plane) 数据平面(Data Plane)： Service Mesh对比：Istio与Linkerd 结论 参考文献 根据 CNCF 的 最新年度调查 ，很多组织对Service Mesh表现出很高的兴趣，并且有一部分已经在生产环境中使用它们。你可能不知道Linkerd是市场上第一个Service Mesh，但是Istio使Service Mesh更受欢迎。这两个项目都是最前沿的项目，而且竞争非常激烈，因此很难选择一个项目。 在本篇文章中，我们将和你一起了解Istio和Linkerd架构，组件，并比较它们的产品以帮助你做出明智的决定。 Service Mesh简介 在过去的几年中，微服务架构已成为软件设计中流行的样式。在这种架构中，我们将应用程序分解为可独立部署的服务。这些服务通常是轻量级的，多语言的，并且通常由各种职能团队进行开发部署。 当某些服务数量增加，难以管理且越来越复杂时，微服务架构将一直有效。但这也在管理安全性

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