grafana

前言 ceph的可视化方案很多，本篇介绍的是比较简单的一种方式，并且对包都进行了二次封装，所以能够在极短的时间内构建出一个可视化的监控系统 本系统组件如下： ceph-jewel版本 ceph_exporter的jewel版本 prometheus的2.3.2版本 grafana的grafana-5.2.1版本 Ceph grafana的插件- Clusterby Cristian Calin 适配的系统为centos7 资源如下： http://static.zybuluo.com/zphj1987/jiwx305b8q1hwc5uulo0z7ft/ceph_exporter-2.0.0-1.x86_64.rpm http://static.zybuluo.com/zphj1987/1nu2k4cpcery94q2re3u6s1t/ceph-cluster_rev1.json http://static.zybuluo.com/zphj1987/7ro7up6r03kx52rkwy1qjuwm/prometheus-2.3.2-1.x86_64.rpm http://7xweck.com1.z0.glb.clouddn.com/grafana-5.2.1-1.x86_64.rpm 以上资源均可以直接用wget进行下载，然后直接安装 监控的架构介绍 通过ceph

In my web application, I want to provide the ability to pass authenticated users from my dashboard across to Grafana . Once a user logged in my dashboard using credentials, a link to Grafana Dashboard will be displayed on my application. When user clicks that link, he/she will be redirected to Grafana page and automatically log in without displaying the Grafana login page. I don't want my users must encounter a second login screen, where they will be confused as to what username/password to enter. I've followed Automatic login to grafana from web application , Auto login to grafana dashboard ,

https://www.cnblogs.com/Detector/p/10104254.html 前言 在做性能测试时，如果有一个性能测试结果实时展示的页面，可以极大的提高我们对系统性能表现的掌握程度，进而提高我们的测试效率。 但是我们每次打开Jmeter都会有几个硕大的字提示别用GUI模式进行负载测试，而且它自带的监视器效果实在一般：在Windows下渲染效果不好，在linux环境（非GUI环境）下更是无法使用，这一点我在 如何选择性能测试工具 中有过简单的描述。 所以，在做性能测试时，为 Jmeter 构建一个可视化的监控环境平台是非常有价值的。这也是这篇博客的目的。 首先我们来看一下最后的成品， 监控了TPS、并发、请求成功率、失败率、请求&接收数据大小、平均响应时长、95%的请求平均响应时长等等。 （这里面的各个板块都是可自定义配置的，无论多花里花哨都可以[奸笑脸]） 业务服务监控：精确到具体的接口 Mysql监控：精确到具体的查询函数 Redis监控：精确到具体的cache操作 组件简介 首先我们一起来简单了解下今天需要用到的这几个工具。 InfluxDB 一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数据这种时序相关数据。 cAdvisor Google用来监测单节点的资源信息的监控工具。Kubernetes中也缺省地将其作为单节点的资源监控工具

一、Prometheus介绍 之前已经详细介绍了Kubernetes集群部署篇，今天这里重点说下Kubernetes监控方案-Prometheus+Grafana。Prometheus（普罗米修斯）是一个开源系统监控和警报工具，最初是在SoundCloud建立的。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了普罗米修斯，该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开放源码项目，并且独立于任何公司，为了强调该点并澄清项目的治理结构，Prometheus在2016年加入了云计算基金会，成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。 Prometheus是用来收集数据的,同时本身也提供强大的查询能力,结合Grafana即可以监控并展示出想要的数据。 Prometheus的主要特征 - 多维度数据模型 - 灵活的查询语言 (PromQL) - 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的 - 以HTTP方式，通过pull模型拉去时间序列数据 - 也通过中间网关支持push模型 - 通过服务发现或者静态配置，来发现目标服务对象 - 支持多种多样的图表和界面展示，grafana也支持它 Prometheus组件 Prometheus生态包括了很多组件，它们中的一些是可选的： - 主服务Prometheus Server负责抓取和存储时间序列数据 - 客户库负责检测应用程序代码 -

1.GrafanaRPM包部署（yum install wget） wget https : / /dl .grafana .com /oss /release /grafana -6.1 . 4 - 1 .x86_64 .rpm yum -y install fontconfig freetype* urw-fonts yum -y localinstall grafana-6.1.4-1.x86_64.rpm 2.启动Grafana,并设置开机自启动 systemctl enable grafana-serversystemctl start grafana-server3.在浏览器输入IP：3000，默认帐号密码admin 3.安装Grafana-zabbix插件 grafana-cli plugins install alexanderzobnin-zabbix-app 4.重启Grafana服务 systemctl restart grafana-server5.进入grafana，启动zabbix插件 6.连接zabbix数据 7.新建仪表盘 来源： https://www.cnblogs.com/wzhc/p/11393141.html

本文介绍常见监控工具 zabbix 和 prometheus 的主要特点以及应用于容器监控时各自的优缺点，希望能够帮助同学们选择适合项目的监控工具。 说明：本文介绍的两个工具 zabbix 和 prometheus 都是开源、免费的。 Zabbix 的主要特点 作为老牌监控工具，zabbix 历史悠久，功能全面且强大。下面罗列一些它的主要特点： 数据收集方式灵活全面 支持可用性和性能检查 支持 SNMP(包括主动轮训和被动获取)，IPMI，JMX，VMware 监控 支持自定义检查 按照自定义的间隔收集需要的数据 支持 server/proxy+agents 的模式 自动发现监控对象 自动发现网络设备 监控代理自动注册 发现文件系统，网络接口等等 高度可配置化的报警 支持收敛的报警策略 可以使用宏变量让报警通知更加高效 在报警的同时可以执行应对策略 强大的模板功能 在模板中分组检查 模板可以关联其他模板 完善的权限管理系统 安全用户认证 特定用户可以限制访问特定的视图 近乎无限的扩展能力 支持通过脚本进行扩展 看一眼 zabbix 提供的菜单感受下它的丰富功能： Prometheus 的主要特点 Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具包，许多公司和组织都采用了 Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。下面是 prometheus 的一些主要特点：

简单收集了以下开源dashboard 的项目，记录下 plotly-dash 基于python 的dash 开发工具，很不错 项目地址 https://github.com/plotly/dash keen-dashboards 一个响应式dashboard 开发模版 项目地址 https://github.com/keen/dashboards Shopify-dashing 尽管项目不在维护了，但是有一个fork 版本smashing 项目地址： https://github.com/Shopify/dashing https://github.com/Smashing/smashing Hygieia 一个devops 的dashboard 项目地址： https://github.com/Hygieia/Hygieia Reportr-dashboard 挺好的一个项目，但是目前官方网站被攻击了，不好使了 项目地址： https://github.com/Reportr/dashboard grafana 这个项目比较火，可以方便的展示各类dashboard 项目地址： https://github.com/grafana/grafana kibana elk 展示的一个工具 项目地址： https://github.com/elastic/kibana graylog

前言 本文介绍使用influxdb 作为prometheus持久化存储和使用mysql 作为grafana 持久化存储的安装方法 一 安装go环境 如果自己有go环境可以自主编译remote_storage_adapter插件，安装go环境目的就是为了获得此插件，如果没有go环境可以使用我分享的连接下载。 链接: https://pan.baidu.com/s/1DJpoYDOIfCeAFC6UGY22Xg 提取码: uj42 1 下载 wget https://storage.googleapis.com/golang/go1.8.3.linux-amd64.tar.gz 2 安装 tar -C /usr/local -xzf go1.8.3.linux-amd64.tar.gz 添加环境变量 vim /etc/profile export GOROOT=/usr/local/go export GOBIN=$GOROOT/bin export GOPKG=$GOROOT/pkg/tool/linux_amd64 export GOARCH=amd64 export GOOS=linux export GOPATH=/go export PATH=$PATH:$GOBIN:$GOPKG:$GOPATH/bin vim /etc/profile go get -d -v 二 安装

[root@manager ~]# git clone https://github.com/kubernetes/heapster.git [root@manager ~]# cd heapster/deploy/kube-config/influxdb/ [root@manager influxdb]# ll total 12 -rw-r--r-- 1 root root 2276 Jan 31 16:21 grafana.yaml -rw-r--r-- 1 root root 1100 Jan 31 16:21 heapster.yaml -rw-r--r-- 1 root root 960 Jan 31 16:21 influxdb.yaml [root@manager influxdb]# cat influxdb.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: monitoring-influxdb namespace: kube-system spec: replicas: 1 template: metadata: labels: task: monitoring k8s-app: influxdb spec: containers: - name: influxdb