grafana

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/qq_25042791/article/details/86673581 这次分享使用Metrics.net + influxdb + grafana 构建项目自动化监控和预警方案。通过执行耗时，定位哪些接口拖累了服务的性能；通过请求频次，设置适当的限流和熔断机制，拦截非法或不合理的请求，保障服务的可用性。本次内容较多，部分详细内容将使用链接方式提供。 动手前，需下准备以下工具： 1、influxdb 下载地址： https://portal.influxdata.com/downloads/#influxdb 2、chronograf 下载地址： https://portal.influxdata.com/downloads/#chronograf 3、grafana 下载地址： https://grafana.com/get 正式开始： 1、安装influxdb, 以window环境为例， 下载解压后文件 打开influxdb.conf，修改配置， [meta] # Where the metadata/raft database is stored dir = "E:/influxdb/meta" [data] #

I want to write a grafana datasource plugin which does not rely on a external backend. Ive built my plugin based on the simple-json datasource plugin: https://github.com/grafana/simple-json-datasource I try to change the query function in the datasource.js as follows: original: query(options) { var query = this.buildQueryParameters(options); if (query.targets.length <= 0) { return this.q.when([]); } return this.backendSrv.datasourceRequest({ url: this.url + '/query', data: query, method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' } }); my query function: query(options) { return [ {

来源： https://juejin.im/post/5c36054251882525a50bbdf0 https://github.com/redhatxl/k8s-prometheus-grafana Prometheus master/node节点环境部署 git clone https://github.com/redhatxl/k8s-prometheus-grafana.git 在node节点下载监控所需镜像（在所有节点也下载了） docker pull prom/node-exporter docker pull prom/prometheus:v2.0.0 docker pull grafana/grafana:4.2.0 采用daemonset方式部署node-exporter组件 kubectl create -f node-exporter.yaml 部署prometheus组件 rbac文件 kubectl create -f k8s-prometheus-grafana/prometheus/rbac-setup.yaml 以configmap的形式管理prometheus组件的配置文件 kubectl create -f k8s-prometheus-grafana/prometheus/configmap.yaml Prometheus

如果你需要搭建一套能够立体化监控你的应用及业务，出现问题及时告警的监控体系，这篇文章应该是你所需要的！ 监控分类 立体化监控分三个维度 Metrics Logging Tracing Metrics可以用于服务告警 Tracing 和 Logging 用于调试发现问题 监控选型及架构 Metrics ： Promethues + Grafana Logging : Elastic + FileBeat + LogStash + Kibana Tracing : Skywalking 监控体系架构 系列文章 基于Prometheus和Grafana的监控平台 - 环境搭建 使用Prometheus监控MySQL性能指标 基于Prometheus和Grafana的监控平台 - 应用SpringBoot监控 基于Prometheus和Grafana的监控平台 - 运维告警 基于elasticsearch的自定义业务告警的设计思路 基于SkyWalking的分布式跟踪系统 - 环境搭建 基于SkyWalking的分布式跟踪系统 - 微服务监控 基于SkyWalking的分布式跟踪系统 - 异常告警 请关注个人公众号:JAVA日知录 来源： https://www.cnblogs.com/jianzh5/p/11851728.html

一、Prometheus安装及配置 1、下载及解压安装包 cd /usr/local/src/ export VER="2.13.1" wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v${VER}/prometheus-${VER}.linux-amd64.tar.gz mkdir -p /data0/prometheus groupadd prometheus useradd -g prometheus prometheus -d /data0/prometheus tar -xvf prometheus-${VER}.linux-amd64.tar.gz cd /usr/local/src/ mv prometheus-${VER}.linux-amd64 /data0/prometheus/prometheus_server cd /data0/prometheus/prometheus_server/ mkdir -p {data,config,logs,bin} mv prometheus promtool bin/ mv prometheus.yml config/ chown -R prometheus.prometheus /data0/prometheus 2 、设置环境变量 vim

本文主要介绍了如何二进制安装Prometheus、使用 Node Exporter 采集主机信息并使用Grafana来进行图形化的展示。 1. 安装Prometheus Server 　　Prometheus基于Golang编写，编译后的软件包，不依赖于任何的第三方依赖。用户只需要下载对应平台的二进制包，解压并且添加基本的配置即可正常启Prometheus Server。 1.1 下载并解压二进制安装包 通过Prometheus的官方网站： https://prometheus.io/download/ ，下载最新版本的Prometheus安装包 #下载、解压、创建软链接cd /export/ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.13.1/prometheus-2.13.1.linux-amd64.tar.gz tar -zxvf prometheus-2.13.1.linux-amd64.tar.gz mv prometheus-2.13.1.linux-amd64 prometheus 1.2 配置说明 解压后当前目录会包含默认的Prometheus配置文件promethes.yml，下面配置文件做下简略的解析： # 全局配置 global: scrape_interval:

前言：接着上一篇文章整合Redis搭建MongoDB监控，参考 https://my.oschina.net/wubiaowpBlogShare/blog/3036427 一、下载镜像mongodb:4和mongodb_exporter，这里打了tag 二、先启动mongoDB，docker run -d --name mongodb -p 27017:27017 -v $PWD/db:/data/db mongodb（这里要先创建账号后面mongodb_exporter连接使用） 然后推出exit 三、启动mongodb_exporter，docker run -d --name mongodb_exporter -p 9001:9104 mongodb_exporter --mongodb.uri mongodb://admin:admin123456@服务器ip:27017 --( 这里的账号密码就是上面创建的，这里需要注意的是默认监听9104端口的，这个端口我这边之前已经用过了，所以对外的端口重新指定 ) 四、验证是否创建成功 五、添加prometheus.yml到文件末尾，重新创建下prom/prometheus镜像，文件需要重新加载，不然不会生效 - job_name: 'mongodb' static_configs: - targets: ['服务器ip:9001'

I am charting data with a Grafana table, and I want to aggregate all data points from a single day into one row in the table. As you can see below my current setup is displaying the values on a per / minute basis. Question: How can I make a Grafana table that displays values aggregated by day? | Day | ReCaptcha | T & C | |-------------------|------------|-------| | February 21, 2017 | 9,001 | 8,999 | | February 20, 2017 | 42 | 17 | | February 19, 2017 | ... | ... | You can use the summarize function on the metrics panel. Change the query by pressing the + then selecting transform summarize(24h

先上一个架构图 Flink App ： 通过report 将数据发出去metric信息 Pushgateway : Prometheus 生态中一个重要工具 Prometheus : 一套开源的系统监控报警框架 （ Prometheus 入门与实践 ） Grafana： 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（ 可视化工具Grafana：简介及安装 ） Node_exporter : 跟Pushgateway一样是Prometheus 的组件，采集到主机的运行指标如CPU, 内存，磁盘等信息 提要 本文主要介绍将flink任务运行的metric发送到Prometheus，通过grafana报表工具展示。 监控的意义 flink流式任务在实时性稳定性方面都有一定的要求，通过Prometheus 采集flink集群的metric，指定一些指标就可以对其进行监控告警。从而能够让开发人员快速反应，及时处理线上问题。 1.Prometheus 简介 Prometheus是一个开源的监控和报警系统。 https://prometheus.io/docs/introduction/overview/ 2.1特性 多维度的数据模型（通过指标名称和标签键值对标识） 灵活的查询语言 单机工作模式，不依赖于分布式存储 通过pull模式（HTTP