grafana

influxdb 配置 1 sudo yum install https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-5.2.4-1.x86_64.rpm 安装 2 sudo service grafana-server start 启动 grafana 配置 1 wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.3.x86_64.rpm 2 sudo yum localinstall influxdb-1.6.3.x86_64.rpm 3 vi /etc/influxdb/influxdb.conf 修改配置为 1 [http] 2 # Determines whether HTTP endpoint is enabled. 3 enabled = true 4 5 # The bind address used by the HTTP service. 6 bind-address = ":8086" 将这两行#号去掉（跟上面这段一样就好） 抄袭自： https://www.jianshu.com/p/549bb737d9ac （盖哥简书） 3000端口 默认登录名和密码admin/admin 第一次登陆时 修改密码

kafka监控工具比较多，有kafka monitor,kafka manager, kafka eagle,KafkaOffsetMonitor 等，但是监控consumer lag最好用的当属burrow. Burrow是linkedin开源的一个监控Apache Kafka的工具，burrow可以将消费者滞后检查作为一项服务来对外提供。 它监视所有消费者的承诺偏移量，并根据需要计算消费者的状态，提供HTTP endpoint接口来获取消费者状态，能够监控Consumer消费消息的延迟,从而监控应用的健康状况，并且可以同时监控多个Kafka集群。 通知器可以通过配置电子邮件或HTTP通告进行告警，而无需指定阈值，他完全是基于消费过程的动态评估。同时可以监控offset提交到broker,zk两种方式,还可以作storm的消费监控，报警支持http, email想要扩展个自己的短信报警什么的也是超简单。 第一步安装采集器burrow 下载tar包 https://github.com/linkedin/Burrow/releases 解压后修改config/burrow.toml配置文件 主要是修改日志文件地址和增加kafka集群配置，同时可以增加zookeeper的模式。 进入到解压目录执行 nohup burrow -config-dir=config/ & 就直接启动了

介 绍 Kubernetes在Github上拥有超过4万颗星，7万以上的commits，以及像Google这样的主要贡献者。Kubernetes可以说已经快速地接管了容器生态系统，成为了容器编排平台中的真正领头羊。 理解Kubernetes和它的Abstractions 在基础设施层，Kubernetes集群好比是一组扮演特定角色的物理或虚拟机器。其中扮演Master角色的机器作为全部操作的大脑，并由运行在节点上的编排容器控制。 Master组件管理pod的生命周期，pod是Kubernetes集群中部署的基本单元。pod完成周期，Controller会创建一个新的。如果我们向上或向下（增加减少）Pod副本的数量，Controller会相应的创建和销毁pod来满足请求。Master角色包含了下面组件： °kube-apiserver – 为其他master组件提供APIs °etcd – 具有一致性且高可用的key/value存储，用于存储所有内部集群数据 °kube-scheduler – 使用pod规范中的信息来确定运行pod的节点 °kube-controller-manager – 负责节点管理（检测节点是否失败）、pod复制和端点创建 °cloud-controller-manager – 运行与底层云提供商交互的controller

Prometheus是什么 Prometheus (普罗米修斯)非常酷的开源监控系统。它支持多维度的指标数据模型，服务端通过HTTP协议定时拉取数据后，通过灵活的查询语言，实现监控的目的。 客户端记录相关指标数据，对外提供查询接口。Prometheus服务端通过服务器发现机制找到客户端，并定时抓取存储为时间序列数据。最后通过Grafana等图表工具集成展示。 Prometheus可以做什么 在业务层用作埋点系统 Prometheus支持各个 主流开发语言 （Go，java，python，ruby官方提供客户端，其他语言有第三方开源客户端）。我们可以通过客户端方面的对核心业务进行埋点。如下单流程、添加购物车流程。 在应用层用作应用监控系统 一些主流应用可以通过官方或第三方的 导出器 ，来对这些应用做核心指标的收集。如 redis , mysql 。 在系统层用作系统监控 除了常用软件， prometheus也有相关系统层和网络层exporter,用以监控服务器或网络。 集成其他的监控 prometheus还可以通过各种exporte，集成其他的监控系统，收集监控数据，如AWS CloudWatch,JMX，Pingdom等等。 开始安装 prometheus 1 下载 https://prometheus.io/download/ 2 解压安装 tar xf prometheus-2

参考文档： Prometheus github： https://github.com/prometheus grafana github： https://github.com/grafana/grafana Prometheus getting_started： https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/getting_started/ Prometheus node_exporter： https://github.com/prometheus/node_exporter Prometheus部署(docker,optional)： https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/ Prometheus配置文件详解： https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/ grafana 部署： http://docs.grafana.org/installation/rpm/ 一．环境 1. 拓扑 2. 节点 Node OS Hostname IP Remark prometheus& grafana server centos 7.4 prometheus 172

Grafana是什么？我们知道Node_export监控服务器状态，但是没有具体的展示，简单来说，Grafana的主要作用就是对监控的数据进行图形化展示。 docker部署 grafana我们这里采用docker方式部署，Docker安装，可参考 Centos7下实现docker + wordpress 安装 1.下载 [root@localhost opt]# docker pull grafana/grafana:latest 2.启动 [root@localhost opt]# docker run \ -d \ -p 3000:3000 \ --name=grafana \ -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \ grafana/grafana 3.浏览器访问 打开浏览器，访问http://192.168.229.139:3000,用户名密码：admin，如下图所示 4.为Grafana添加Prometheus数据源 URL输入服务端地址 5. 创建Dashboard 6.添加CPU使用率图形 Metrics输入 100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) 7.添加内存使用率图形 Metrics输入 (1 - (node

安装3个软件 1.Grafana安装 grafana , 访问各类数据源 , 自定义报表、显示图表等等 , 用于提供界面监控 , 默认端口为3000 ,如http://127.0.0.1:3000访问, 默认登陆信息账号和密码分别admin和admin 本人系统版本 centos7 ，用yum安装 yum install https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-4.6.3-1.x86_64.rpm #启动服务 systemctl start grafana #查看服务状态 systemctl status grafana 其他版本安装参考官网： http://docs.grafana.org/installation/rpm/ 2.InfluxDB 安装 InfluxDB是一个开源数据库别名时序数据库，针对时间序列数据的快速，高可用性存储和检索进行了优化。 InfluxDB非常适合运营监控，应用指标和实时分析。默认端口为Web端8083 , API端8086 #新建一个源仓库 vi /etc/yum.repos.d/influxdata.repo #输入以下内容 [influxdb] name = InfluxData Repository - RHEL $releasever

下载prometheus https://prometheus.io/download/ 这里选择的是 prometheus-2.10.0.linux-amd64.tar.gz 安装prometheus 执行解压命令 tar -zxvf prometheus-2.10.0-rc.0.linux-amd64.tar.gz 配置prometheus 修改prometheus.yml， vim prometheus.yml 在下方添加 - job_name: 'micro-service' metrics_path: /actuator/prometheus serverset_sd_configs: - servers: - 'ip:2181' - 'ip:2181' - 'ip:2181' paths: - /prometheus job_name可以随意起 metrics_path:是spring-boot提供的端点 servers:配置dubbo注册中心zk的地址 启动prometheus nohup ./prometheus > prometheus.log & 下载安装grafana https://grafana.com/grafana/download 参照官网步骤进行下载安装，下载速度略慢，需要耐心等待 启动grafana service grafana-server

I am new to influxdb and trying to install it on my Windows 7 - 64 OS. Following are the steps done till now: Downloaded .zip file from the following location: https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.1.0_windows_amd64.zip unzipped the folder in the following location: J:\common\influxdb\influxdb-1.1.0_windows_amd64\influxdb-1.1.0-1 Launched the command prompt with admin privilages and run the following commands: 1. cd J:\common\influxdb\influxdb-1.1.0_windows_amd64\influxdb-1.1.0-1 2. influxd.exe following is the display messages in the command prompt: [run] 2016/11/15 14:52:21

在微服务体系当中，监控是必不可少的。当系统环境超过指定的阀值以后，需要提醒指定的运维人员或开发人员进行有效的防范，从而降低系统宕机的风险。在 CNCF 云计算平台中，Prometheus+Grafana是比较通用的解决方案，在SpringBoot2.0以后metrics默认与micrometer集成，而micrometer有关于Prometheus的MeterRegistry规范的实现，因此我们通过Micrometer这个桥梁能将SpringBoot的监控数据与Prometheus展示出来。然后通过Grafana提供的UI界面进行数据的实时展示。 Prometheus从对应的节点地址获取度量数据并在本地存储所有数据样例根据相关规则将现有数据聚合并记录新的时间序列（或者生成警报）。可以使用Grafana或其他API消费者来可视化收集的数据。 1. 编写SpringBoot项目并用docker启动 1.1 gradle依赖 compile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator' compile 'io.micrometer:micrometer-registry-prometheus:latest.release' compile 'io.micrometer:micrometer-core:1.1.0' 1.2