metrics

Prometheus 持久化安装 我们prometheus采用nfs挂载方式来存储数据，同时使用configMap管理配置文件。并且我们将所有的prometheus存储在 kube-system #建议将所有的prometheus yaml文件存在一块 mkdir /opt/prometheus -p && cd /opt/prometheus #生成配置文件 cat >> prometheus.configmap.yaml <<EOF apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: prometheus-config namespace: kube-system data: prometheus.yml: | global: scrape_interval: 15s scrape_timeout: 15s scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] EOF # 配置文件解释（这里的configmap实际上就是prometheus的配置） 上面包含了3个模块global、rule_files和scrape_configs 其中global模块控制Prometheus Server的全局配置 scrape

Prometheus Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合。对我来说，它跟 zabbix 最大的区别就是它没有模板，所有的告警规则都得自己写。。。 它有一套查询命令（promQL）可以进行很多的运算。 组成及架构 介绍以下几个常用的组件： Prometheus Server : 用于收集和存储时间序列数据。 exporters : 用于暴露已有的第三方服务的 metrics 给 Prometheus。 Alertmanager : 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对收的接受方式，发出报警。常见的接收方式有：电子邮件，微信、钉钉等。 大概流程： Prometheus Server 定时去目标上抓取 metrics ，如配置好的 jobs、exporters ，每个目标需要暴露一个 http 接口给它定时抓取。 Prometheus Server 存储收集到的 metrics ，并运行已定义好的 alert.rules，记录新的时间序列或者向 Alertmanager 推送警报。 Alertmanager 根据配置文件，对接收到的告警进行处理，并发出告警。 Grafana 使用 Prometheus 作为数据源，根据收集到的 metrics 生成可视化数据 概念 数据模型

序 本文主要研究一下如何将springboot2的metrics输出到influxdb maven <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-influx</artifactId> </dependency> 配置 management: metrics: export: influx: enabled: true db: springboot uri: http://192.168.99.100:8086 # user-name: # password: connect-timeout: 1s read-timeout: 10s auto-create-db: true step: 1m num-threads: 2 consistency: one compressed: true batch-size: 10000 influx docker run -d --name influx -p 8086:8086

摘要：RelatedMicroZoneResourcesWhyyouneedtoestablishaDevOpscultureHowtheEvernoteopsteamgetspeaceofmindfromPagerDuty'ssmartalerting&;on-callschedulingMetrics-DrivenDevelopmentNewCompositeMetricsLanguageFunctionsMetrics-DrivenDevelopment-PartII Related MicroZone Resources Why you need to establish a DevOps culture How the Evernote ops team gets peace of mind from PagerDuty's smart alerting &; on-call scheduling Metrics-Driven Development New Composite Metrics Language Functions Metrics-Driven Development - Part II Like this piece? Share it with your friends: One of the killer-features of Hystrix is

前言 技巧篇： 进阶之路：Prometheus —— 技巧篇 理解篇： 进阶之路：Prometheus —— 理解篇 一、关于Prometheus Prometheus是一套开源的监控系统，它将所有信息都存储为时间序列数据；因此实现一种Profiling监控方式，实时分析系统运行的状态、执行时间、调用次数等，以找到系统的热点，为性能优化提供依据。 Prometheus提供了4中不同的Metrics类型: Counter, Gauge, Histogram, Summary。 Counter:只增不减的计数器 计数器可以用于记录只会增加不会减少的指标类型,比如记录应用请求的总量，cpu使用时间等。 对于Counter类型的指标，只包含一个inc()方法，用于计数器+1。 一般而言，Counter类型的metrics指标在命名中我们使用_total结束，如http_requests_total。 Gauge: 可增可减的仪表盘 对于这类可增可减的指标，可以用于反应应用的当前状态。 例如在监控主机时，主机当前空闲的内存大小，可用内存大小。或者容器当前的cpu使用率,内存使用率。 对于Gauge指标的对象则包含两个主要的方法inc()以及dec(),用户添加或者减少计数。 Histogram：自带buckets区间用于统计分布统计图 主要用于在指定分布范围内(Buckets

I try to follow the tensorflow API 1.4 document to achieve what I need in a learning process. I am now at this stage, can produce a predict object for example: classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_cols,hidden_units=[10, 20, 10], n_classes=3, model_dir="/tmp/xlz_model") predict = classifier.predict(input_fn=input_pd_fn_prt (test_f),predict_keys=["class_ids"]) label =tf.constant(test_l.values, tf.int64) how can I use predict and label in tf.metrics.auc for example: out, opt = tf.metrics.auc(label, predict) I have tried so many different options. there are no clear