grafana

Prometheus 主要面向的是metrics，但是loki 是log，这样加上grafana 强大的可视化以及alert能力， 我们可以做好多事情，loki 的设计来源于Prometheus。 组件说明 loki 包含三个组件 loki 核心组件进行log 的查询处理 promtail 一个agent 主要是进行log 的发送 grafana ui 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: loki: image: grafana/loki:master ports: - "3100:3100" volumes: - $PWD:/etc/loki command: -config.file=/etc/loki/loki-local-config.yaml promtail: image: grafana/promtail:make-images-static-26a87c9 volumes: - $PWD:/etc/promtail - ./log:/var/log command: -config.file=/etc/promtail/promtail-docker-config.yaml grafana: image: grafana/grafana:master ports: - "3000:3000"

企业微信是腾讯微信团队打造的企业通讯与办公工具，具有与微信一致的沟通体验，丰富的OA应用，和连接微信生态的能力，可帮助企业连接内部、连接生态伙伴、连接消费者。专业协作、安全管理、人即服务。成为了大部分企业的主流办公应用。 在当下疫情期间，将告警不遗漏的发送到企业微信，并且能够快速的认领和关闭，达到第一时间处理的效果，就是一个最好的选择。 睿象云智能告警平台Cloud Alert （以下简称为CA）作为中国第一个 SaaS 模式的云告警平台，就完美的解决了上述问题，从CA平台接入到企业微信群的告警通知，可以清楚的看到告警编号、告警时间、告警级别、告警内容；用户可以直接在企业微信群中进行认领、关闭等操作。接下来就说下接入步骤吧~ 主要分为两步，第一步是将监控平台接入到CA当中，第二步是设置钉钉的通知方式。 将监控平台接入到 CA 中 进入Cloud Alert，点击集成-监控工具，选择您的监控工具进行集成，目前支持的有Zabbix、Prometheus、Nagios、Open-Falcon、AWS、阿里云、Cacti、solarwinds、睿象云、监控宝、Grafana 、Vmware、Site24x7、如果上述都没有支持你的监控系统，那还可以用通用集成rest api和邮箱集成。 设置企业微信的通知方式 在PC端企业微信群中，右键点击群-添加群机器人 点击新创建一个机器人

1.Prometheus 是什么 Prometheus（普罗米修斯）是一个最初在SoundCloud上构建的监控系统。自2012年成为社区开源项目，拥 有非常活跃的开发人员和用户社区。为强调开源及独立维护，Prometheus于2016年加入云原生云计算基金会 （CNCF），成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。 官方链接： https://prometheus.io/ 托管git地址： https://github.com/prometheus 2.Prometheus组成及架构 Prometheus Server：收集指标和存储时间序列数据，并提供查询接口 ClientLibrary：客户端库 Push Gateway：短期存储指标数据。主要用于临时性的任务 Exporters：采集已有的第三方服务监控指标并暴露metrics Alertmanager：告警 Web UI：简单的Web控制台,展示功能较弱一般用来调试监控函数PromSQL，一般用grafana替代展示 TSDB：时序数据库，用来存储监控数据。 3.数据模型 Prometheus将所有数据存储为时间序列；具有相同度量名称以及标签属于同一个指标。 每个时间序列都由度量标准名称和一组键值对（也成为标签）唯一标识。 时间序列格式： <metric_name>{<lable_name>=<lable_value

引子：最近在学golang，又碰巧项目组需要做微服务监控，搜索之后最终选定prometheus+grafana+springcloud（eureka）作为技术框架。 本篇文章主要讲解Grafana的安装及告警配置 由于国内的网络环境，很多资源是无法下载的，本来写了一篇番外，教大家如何下载，结果由于敏感词关系无法发布，有需要的小伙伴可以私信与我联系。 1. Grafana下载及安装 下载 ：从我上传的地址下载即可（免费哦）， Grafana-6.2.1.rpm下载 安装 ： rz 命令上传至服务器后，使用 rpm -ivh 文件名 安装即可 启动 ： systemctl start grafana-server 即可完成启动 注意事项 ：如果启动失败的话，使用 systemctl --failed 可以查看到失败实例列表，想要从失败列表中清除这个实例，请使用 systemctl reset-failed grafana-server 2. Grafana配置 由于grafana没有完善的配置文件检测机制（不像prometheus有promtool），所以需要时刻关注grafana的日志信息，日志路径 /var/log/grafana 下的 grafana.log Grafana默认端口号是 3000 ，直接访问即可，初始用户名和密码都是 admin 按照首页给定的路线进行配置即可

操作步骤： sudo docker run \ --restart=always \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:ro \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true \ --name=cadvisor \ google/cadvisor:v0.33.0 echo ' global: scrape_interval: 15s scrape_timeout: 10s evaluation_interval: 15s alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: [] scheme: http timeout: 10s scrape_configs: - job_name: prometheus scrape_interval: 15s scrape_timeout: 10s metrics_path: /metrics scheme: http static_configs: - targets:

一、k8s的UI访问界面-dashboard 在dashboard中，虽然可以做到创建、删除、修改资源等操作，但通常情况下，我们会把它当做健康k8s集群的软件。 作为Kubernetes的Web用户界面，用户可以通过Dashboard在Kubernetes集群中部署容器化的应用，对应用进行问题处理和管理，并对集群本身进行管理。通过Dashboard，用户可以查看集群中应用的运行情况，同时也能够基于Dashboard创建或修改部署、任务、服务等Kubernetes的资源。通过部署向导，用户能够对部署进行扩缩容，进行滚动更新、重启Pod和部署新应用。当然，通过Dashboard也能够查看Kubernetes资源的状态。 1、Dashboard提供的功能 在默认情况下，Dashboard显示默认(default)命名空间下的对象，也可以通过命名空间选择器选择其他的命名空间。在Dashboard用户界面中能够显示集群大部分的对象类型。 1）集群管理 集群管理视图用于对节点、命名空间、持久化存储卷、角色和存储类进行管理。 节点视图显示CPU和内存的使用情况，以及此节点的创建时间和运行状态。 命名空间视图会显示集群中存在哪些命名空间，以及这些命名空间的运行状态。角色视图以列表形式展示集群中存在哪些角色，这些角色的类型和所在的命名空间。 持久化存储卷以列表的方式进行展示

开始使用Prometheus $ systemctl start prometheus $ netstat -lntp tcp6 0 0 :::9090 :::* LISTEN 19824/./prometheus 在浏览器访问： http://ip:9090/graph 。Prometheus会把自身作为一个项目进行自监控，查看收集到监控项： http://172.16.180.129:9090/metrics (如果是首次启动，需要等待30s左右的时间) 使用内置表达式查看数据 地址： http://ip:9090/graph Prometheus内置监控项 prometheus_target_interval_length_seconds ，将该监控项直接输入console查询，可获取数据：  使用prometheus监控服务器 上面用Prometheus本身的数据简单演示了监控数据的查询，这里我们用一个监控服务器状态的例子来更加直观说明。 为监控服务器CPU、内存、磁盘、I/O等信息，首先需要安装node_exporter。node

前言 监控系统，是通过持续信息采集、收敛、分析来发现问题，并对解决问题提供数据依赖的一种科学技术。通过监控技术可以实现对故障进行 “ 事前预警，事后追踪 ”。 监控，是运维工作中的重要技术，如果没有监控，运维人员就相当于盲人摸象，发现问题会变得很被动；监控也是整个产品生命周期中最重要的一环，如果没有监控，产品中存在的问题就只能等用户反馈（客诉），严重降低用户体验。 目前，互联网行业的监控技术已经很成熟，业界有很多不错的开源产品可供选择，运维在开展监控工作时，选择一款开源监控系统，是一个省时省力，效率最高的方案。 监控目的 监控的目的是通过采集准确的监控指标、配置合理的告警机制，提前或者尽早发现问题，并做出响应、解决问题，进而保证产品的稳定性，提升用户体验。 具体可分为以下几方面： 对系统持续实时监控：指硬件系统，如服务器、路由器、交换机等； 对应用持续实时监控：指业务运行依赖的基础服务，如数据库、中间件等； 对业务持续实时监控：指产品运行情况，如状态码、接口响应时间、异常信息等。 监控方法 在了监控的重要性及监控目的之后，我们来聊聊到底如何做监控。 确定监控对象：明确是系统监控，还是应用监控，或者是业务监控； 确定监控指标：确定监控对象之后，需要明确具体监控指标，如果监控对象为服务器，那么监控指标有CPU、磁盘、内存等； 确定告警格式：监控的目的之一就是发出告警，所以

1、聊聊监控-为什么要监控？怎么来监控？.mp4 2、聊聊监控-要监控什么？(上).mp4 3、聊聊监控-要监控什么？(下).mp4 4、Zabbix概述-Zabbix功能.mp4 5、Zabbix概述-Zabbix监控范畴.mp4 6、Zabbix概述-Zabbix组件及架构.mp4 7、Zabbix概述-Zabbix常用术语.mp4 8、Zabbix部署-Zabbix安装要求.mp4 9、Zabbix部署-部署MySQL数据库.mp4 10、Zabbix部署-YUM部署Zabbix服务器.mp4 11、Zabbix部署-源码包部署Zabbix服务器（上）.mp4 12、Zabbix部署-源码包部署Zabbix服务器（下）.mp4 13、添加被监控主机-部署Zabbix Agent.mp4 14、添加被监控主机-创建主机、监控项、触发器、图形和模板.mp4 15、Web页面配置与管理-主机组与监控项.mp4 16、Web页面配置与管理-扩展Agent功能-UserParameter.mp4 17、Web页面配置与管理-触发器.mp4 18、Web页面配置与管理-聚合图形.mp4 19、告警-动作（Action）.mp4 20、告警-邮件告警.mp4 21、告警-自定义脚本告警.mp4 22、告警-钉钉告警.mp4 23、企业监控案例-监控Web.mp4 24、企业监控案例

前提 Docker 前言 现在Docker Swarm已经彻底输给了K8S,但是现在K8S依然很复杂，上手难度较Docker Swarm高，如果是小规模团队且需要容器编排的话，使用Docker Swarm还是适合的。 目前Docker Swarm有一个问题一直没有解决，如果业务需要知道用户的请求IP,则Docker Swarm满足不了要求。目前部署在Docker Swarm内的服务,无法获取到用户的请求IP。 具体可以看看这个ISSUE-> Unable to retrieve user's IP address in docker swarm mode 整体思路 思路整体来说是使用Influxdb+Grafana+cadvisor,其中 cadvisor 负责数据的收集，每一台节点都部署一个cadvisor服务,Influxdb负责数据的存储,Grafana负责数据的可视化。 演示环境 主机 IP master(manager) 192.168.1.60 node1(worker) 192.168.1.61 node2(worker) 192.168.1.62 我这里是将master节点当作监控数据存储以及可视化服务的节点作为演示,一般是拿一个worker节点做这样的工作。 初始化Docker Swarm 在master机器上初始化集群,运行 docker swarm init