grafana

通过Kubernetes运行IPFS集群 源项目： https://github.com/openthings/kubernetes-ipfs kubernetes-ipfs是一个基于Kubernetes集群系统运行IPFS服务的项目，可以在Kubernetes管理界面进行规模的快速伸缩，可以通过Prometheus/Grafana动态监控运行情况。 注意，运行IPFS集群需要消耗大量带宽和计算资源。 1、快速开始 kubernetes-ipfs 可以在全功能的kubernetes部署上运行，也可以在 minikube 上运行。 与Minikube工作 ./reset-minikube.sh 设置 minikube到初始状态。 ./init.sh 在minikube上创建 go-ipfs 和 grafana deployments。 运行测试 go run main.go tests/simple-add-and-cat.yml go application 返回 0 当满足期望结果时, 1 为失败。 2、度量收集: Prometheus/Grafana 下面的步骤说明如何访问在本地机器上的Grafana web UI。 运行 init.sh 脚本之前, 确保 grafana-core deployment 在 prometheus-manifests.yml 中

I'm attracted to prometheus by the histogram (and summaries) time-series, but I've been unsuccessful to display a histogram in either promdash or grafana. What I expect is to be able to show: a histogram at a point in time, e.g. the buckets on the X axis and the count for the bucket on the Y axis and a column for each bucket a stacked graph of the buckets such that each bucket is shaded and the total of the stack equals the inf bucket A sample metric would be the response time of an HTTP server. Grafana v5+ provides direct support for representing Prometheus histograms as heatmap. http://docs

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am building a grafana plugin using TypeScript, same as here . The folder structure looks like: Unsurprisingly I cannot compile my TypeScript plugin because in module.ts import { MetricsPanelCtrl } from 'app/plugins/sdk'; All the examples use the path 'app/plugins/sdk' even though app is nowhere near them in the directory structure. So how do they do it? I tried changing my import path to '../../../../public/app/plugins/sdk' and that gets further, but then get 1000s of erros about the other modules not compiling like: Running "typescript

由于6.3.0默认有es的监控功能，并且我们现在es总是有各种问题，原有的es开源插件head和HQ的监控都不够详细，所以决定升级es集群。我们目前es有5个node。我们的数据流向是filebeat logstash kafka logstash elasticsearch grafana 由于各种配置文件问题，直接rpm -e elasticsearch， 然后安装6.3.0的es，/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 配置文件不变。 根据 官网 从5.6.3到6.3.0可以rolling upgrade,按照步骤直接操作，但是在升级完一个node之后，等es没有Initializing Shards和Relocating Shards的时候，等了两天的时候，Initializing Shards和Relocating Shards一直有，而且新的index貌似大部分都在升级的这个节点，导致数据严重不均衡，如果这样下去，这样这一个新升级的节点承受不了这么大的数据量，这时候找了是3台空闲机器，装上6.3.0的es加到整个集群中，这样一直等到了没有Initializing Shards和Relocating Shards的时候，但是按道理讲，es应该变成绿色，但是es集群还有UNASSIGNED shards，不过没有Initializing

grafana grafana安装 ： rpm -ivh grafana-4.6.1-1.x86_64.rpm grafana启动 ： /etc/init.d/grafana-server start service grafana-server start rpm -ql grafana /etc/grafana /etc/init.d/grafana-server /etc/sysconfig/grafana-server /usr/lib/systemd/system/grafana-server.service /usr/sbin/grafana-cli /usr/sbin/grafana-server /usr/share/grafana/VERSION /usr/share/grafana/conf/defaults.ini /usr/share/grafana/conf/ldap.toml /usr/share/grafana/conf/sample.ini /usr/share/grafana/public/app/app.ts /etc/grafana/grafana.ini ---配置文件 grafana页面访问： http://192.168.31.113:3000 账号：admin 密码：admin 模板导入：下载json文件导入 https:/

1、 Prometheus zookeeper_exporter 2、 Prometheus Grafana Zookeeper dashboard 效果： 个人微信公众号： 作者：jiankunking 出处： http://blog.csdn.net/jiankunking 文章来源: Prometheus Grafana Zookeeper dashboard

一、关于App.Metrics+InfluxDB+Grafana 1.1 App.Metrics 　　 　　App.Metrics是一款开源的支持.NET Core的 监控 插件，它还可以支持跑在.NET Framework上的应用程序（版本 >= 4.5.2）。官方文档地址： https://www.app-metrics.io/ 1.2 InfluxDB 　　 　　InfluxDB是一款开源的分布式 时序、时间和指标 数据库，使用go语言编写，无需外部依赖。官网地址： https://portal.influxdata.com 1.3 Grafana 　　 　　Grafana是一个可视化面板（ Dashboard ），有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，支持Graphite、zabbix、 InfluxDB 、Prometheus和OpenTSDB作为数据源。官网地址： https://grafana.com/ 二、InfluxDB的安装与配置 2.1 Linux下的安装 　　请参考focus-lei的文章《 .NET Core使用App.Metrics + InfluxDB + Grafana进行APM监控 》，我这里只是做demo，所以选择了在我的Windows Server虚拟机中安装，快速一点。当然

初识 prometheus prometheus是什么及其主要功能注意事项 prometheus 是什么？ 我现在目前的读者都肯定通过prometheus这个监控吧，那么它到底是什么呢？ prometheus是一个基于时间序列（time_series）的监控软件，它是由 soundCloud 开源监控告警解决方案，从2012年开始编写代码，再到2015年github上开源，已经很多大公司使用，2016年prometheus成为继kubernetes后，第二个CNCF（cloud native Computing Foundation云原生计算基金会）的成员。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，并同时支持告警。 prometheus的主要功能 多维数据模型（时序由metrics[指标]和k/v的labels构成） 灵活的查询语句（PromQL）支持基本数据运算和函数 无依赖存储，支持local和remote不同的模型 采用http协议，使用pull/push模式来获取数据 监控目标，可以采用服务发现和静态配置的方式 支持多种统计数据模型，配合grafana使用图形化友好 prometheus的核心组件 prometheus server：主要对获取的数据和存储时序数据，另外还提供查询和alert rule（报警规则）配置管理 client