Prometheus

以前有介绍过karma，以下是一个集成，实际上这个肯定是可以跑通的，因为依赖的都是alertmanager这个是都兼容的 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: vmstorage: image: victoriametrics / vmstorage ports: - 8482: 8482 - 8400: 8482 - 8401: 8482 volumes: - . / strgdata: /storage command: - '--storageDataPath=/storage' vmagent: image: victoriametrics / vmagent volumes: - . / prometheus. yml: /etc/ prometheus / prometheus. yml ports: - 8429: 8429 command: - - promscrape. config = /etc/ prometheus / prometheus. yml - - remoteWrite. basicAuth. username = dalong - insert - account - 1 - - remoteWrite. basicAuth. password = dalong - -

群里问的比较多，正好我看到这块。闲话不表。 skywalking 支持telemetry， 所以我们需要开启配置：编辑config/application.yml文件,改为如下，端口这里用了1543，当然可以自定义。 telemetry: selector: ${SW_TELEMETRY:prometheus} none: prometheus: host: ${SW_TELEMETRY_PROMETHEUS_HOST:0.0.0.0} port: ${SW_TELEMETRY_PROMETHEUS_PORT:1543} Skywalking 支持 prometheus fetcher，所以可以去采集指标。同样编辑config/application.yml, 将active设为true prometheus-fetcher: selector: ${SW_PROMETHEUS_FETCHER:default} default: active: ${SW_PROMETHEUS_FETCHER_ACTIVE:true} 编辑config/fetcher-prom-rules/self.yaml target 改为你的ip和上面定义的端口，这里主要是为了在UI上显示实例。kill 掉skywalking server， 重启服务。 可以在本地验证：curl localhost:1543

许多企业使用Kubernetes来快速发布新功能并提高服务的可靠性。Rancher使团队能够减少管理其云原生工作负载的操作成本——但获得这些环境的持续可见性可能是一个挑战。 在这篇文章中，我们将探讨如何利用Rancher内置支持的Prometheus和Grafana快速开始监控编排工作负载。然后，我们将向你展示如何将Datadog与Rancher集成，通过丰富的可视化、算法告警和其他功能，帮助你获得对这些临时环境更深入的可见性。 Kubernetes监控所面临的挑战 Kubernetes集群本质上是复杂和动态的。容器以极快的速度启动和关闭：在对数千家组织的超过15亿个容器进行调查时，Datadog发现，编排容器的周转速度（一天）是未编排容器的两倍（两天）。 在这种快节奏的环境中，监控你的应用程序和基础设施比以往任何时候都重要。Rancher内置支持开源监控工具（如Prometheus和Grafana），允许你从Kubernetes集群中跟踪基本的健康和资源指标。 Prometheus按照预设的时间间隔从Kubernetes集群收集指标。虽然Prometheus没有可视化选项，但你可以使用Grafana内置的仪表板来显示健康和资源指标的总体情况，例如你的pods的CPU使用情况。 然而，一些开源解决方案并不是为了监控大型、动态Kubernetes集群而设计的。此外

Prometheus 2.16.0 现在(2020.02.13)已经发布，在上个月的 2.15.0 之后又进行了一些修正和改进。 在这个版本中有很多的性能改进，如果你的查询只涉及最近几个小时的数值，会变的非常快，因为 Brian Brazil 删除了一些不必要的排序。在实际使用中，这会使得记录规则在处理 100 万个序列的高基数时快 1 秒。 现在可以配置 Prometheus 来记录它执行的所有 PromQL 查询。 PromQL 解析器已经被一个带有改进的错误消息的生成解析器所取代，这也会快一些。 还有一个新的 absent_over_time 函数，在没有任何变化的情况下，重新加载配置和告警规则配置的效率会更高。 有新的 prometheus_target_metadata_cache_* 来展示元数据占用的内存，还有针对 WAL 写失败的 prometheus_tsdb_wal_writes_failed_total 的指标。 新的 UI 支持本地时区，可以勾选 local timezone 。新增支持告警规则页面以及“Xs ago” 之前。 TSDB 提升了查询最近 2 小时内数据的查询性能。 promtool 工具支持显示无效规则的行号。 还有其他一些 BUG 修复。 详细的发行注记可以查看 release notes 。 参考链接 https://www

1.POM添加依赖包 <!--监控报警--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> </dependency> 2.添加配置 #prometheus配置 监控 management.metrics.export.prometheus.enabled=true management.metrics.export.prometheus.step=1ms management.metrics.export.prometheus.descriptions=true management.endpoint.prometheus.enabled=true management.endpoints.web.exposure.include=health,info,env,prometheus,metrics,httptrace,threaddump,heapdump

前言 伴随微服务的推广，程序粒度的日趋小型化，服务数量逐渐增长，需要更多的关注服务本身的监控，服务上下游服务情况，以及相关数据源中间件的状态。我们需要更加多维度服务监控，能够对服务调用链路进行可视化、对目标服务调用时客户端与服务端的实时监控。在 Juno 监控中心，我们尝试解决这些问题。 为什么需要监控中心 在行业内越来越多的公司需要开发人员懂得服务器基础架构、操作系统、网络、语言特性、业务整体架构、面对线上问题快速分析快速定位、还包括服务性能调优，对这些方面的要求就是 Google 倡导的 SRE（站点可靠性工程师）。这项工作依赖于很多工具才能顺利完成，例如日志系统、发布系统、监控系统等等。 在斗鱼微服务管理系统 Juno，其中的监控中心的设计就是为协助开发人员进行高效的服务稳定性维护工作，完成对微服务系统的健康支持： 水位瓶颈，在斗鱼进行全链路压测，通过监控系统可以找到服务链路中的瓶颈，了解核心项目的具体水位； 故障预防，采用环比和同步数据进行服务健康波动分析，进行一定程度上的异常预防； 故障排查，线上故障快速定位，给出服务调用链路，从监控异常数据开始分析，排查影响范围，定位问题触发点。 主流产品差异性 只针对市场上的免费解决方案进行分析，目前分析的 Zabbix、Nagios 都比较偏向于基础运维监控工具。Juno 监控中心是 Grafana 和 Prometheus

可以看到，在 Targets 中能够成功的自动发现 Consul 中的 Services 信息，后期需要添加新的 Targets 时，只需要通过 API 往 Consul 中注册服务即可，Prometheus 就能自动发现该服务，是不是很方便。 不过，我们会发现有如下几个问题： 会发现 Prometheus 同时加载出来了默认服务 consul，这个是不需要的。 默认只显示 job 及 instance 两个标签，其他标签都默认属于 before relabeling 下，有些必要的服务信息，也想要在标签中展示，该如何操作呢？ 如果需要自定义一些标签，例如 team、group、project 等关键分组信息，方便后边 alertmanager 进行告警规则匹配，该如何处理呢？ 所有 Consul 中注册的 Service 都会默认加载到 Prometheus 下配置的 consul_prometheus 组，如果有多种类型的 exporter，如何在 Prometheus 中配置分配给指定类型的组，方便直观的区别它们？ 以上问题，我们可以通过 Prometheus 配置中的 relabel_configs 参数来解决 我们先来普及一下 relabel_configs 的功能， Prometheus 允许用户在采集任务设置中，通过 relabel_configs 来添加自定义的

引言 自从2018年从Cloud Native Computing Foundation（CNCF）出现以来，您可能已经在使用K8操作系统，随着容器云技术的发展以及落地，提高了企业运维的效率和质量，并且降低了企业运营成本，但同时带来的问题是运维的复杂度和难度，举个例子 🌰 ：由于容器的生命周期短，随时可能飘移到其他物理资源上运行，因此日志的采集和运行的监控很难像传统方式登录到服务器上查看，而运营团队需要了解有价值的数据来进行问题定位以及运营数据分析。 为了更广泛地提供这种可观察性，我们需要提供满足云原生环境下的监控能力。 JFrog 通过使用Elasticsearch和Kibana套件，以及Prometheus 和Grafana套件来监控Artifactory 制品库以及Xray 漏洞扫描工具的运行情况，下面我们一起了解JFrog 如何在云原生环境进行应用运维。 日志分析 Easticsearch是一个分布式且可扩展的搜索引擎，可用于搜索全文，结构化文本和分析。它通常用于搜索大量数据以及搜索不同类型的文档。 Kibana是Elasticsearch最常用的可视化和仪表板。Kibana使您能够通过构建可视化和仪表板的Web UI探索Elasticsearch日志数据。 下面我们将向您展示如何利用同类最佳的开源日志分析技术：Elastic

个人理解. Kubernetes资源相关: 1 CPUThrottlingHigh CPU的limit合理性指标 表达式: sum(increase(container_cpu_cfs_throttled_periods_total{container!="", }[5m])) by (container, pod, namespace) / sum(increase(container_cpu_cfs_periods_total{}[5m])) by (container, pod, namespace) > ( 25 / 100 ) 作用: 查出最近5分钟，超过25%的CPU执行周期受到限制的container,使用到kubelet的两个指标 container_cpu_cfs_periods_total：container 生命周期中度过的cpu周期总数 container_cpu_cfs_throttled_periods_total：container 生命周期中度过的受限的cpu周期总数 2 KubeCPUOvercommit 集群CPU过度使用 表达式: sum(namespace:kube_pod_container_resource_requests_cpu_cores:sum{}) / sum(kube_node_status_allocatable_cpu

以下是关于vmalert 的使用，主要是测试下各个组件的集成 环境准备 注意环境集成了vmauth,vmagent 等好多VictoriaMetrics的组件，基本上就是一个比较完备的prometheus集成环境了 docker-compose 文件 说明目前vmalert 通过vmauth 会有错误异常，应该属于编码问题 version: "3" services: vmstorage: image: victoriametrics / vmstorage ports: - 8482: 8482 - 8400: 8482 - 8401: 8482 volumes: - . / strgdata: /storage command: - '--storageDataPath=/storage' vmagent: image: victoriametrics / vmagent volumes: - . / prometheus. yml: /etc/ prometheus / prometheus. yml ports: - 8429: 8429 command: - - promscrape. config = /etc/ prometheus / prometheus. yml - - remoteWrite. basicAuth. username = dalong -