Prometheus

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 本文将演示使用 Kafka 的异步通信的高度可扩展微服务应用。 系列内容 本系列使用不同的技术创建相同的可伸缩微服务应用程序： 1.本文 2.使用 AWS Lambda Kinesis 的可扩展的无服务器微服务演示 3.使用 Knative 和 Kafka 的可扩展的无服务器微服务演示（计划中） 本文关于什么？ 本文描述了使用 Kubernetes，Istio 和 Kafka 的高度可扩展的微服务演示应用程序。通过同步的 REST API 调用，可以创建用户。在内部，所有通信都是通过 Kafka 异步完成。 Image 1：Architecture overview Kafka 消费者/生产者 “用户审批服务” 会根据 Kafka 主题中有多少未处理的消息自动缩放（HPA）。还有一个节点/集群缩放器。 我们将扩展到每秒23000个 Kafka 事件，11个 Kubernetes 节点和280个 Pod。 Image 2：Results overview 该应用程序完全使用 Terraform 编写，并且可以使用一条命令来运行。 技术栈 Terraform （Azure）Kubernetes、MongoDB、Container Registry （ConfluentCloud

List CentOS7.3 prometheus-2.2.1.linux-amd64.tar.gz nginx-module-vts 节点名 IP 软件版本 硬件 网络 说明 Prometheus 192.168.0.106 list 里面都有 2C4G Nat，内网 测试环境 Nginx 192.168.0.107 list 里面都有 2C4G Nat，内网 测试环境 部署Prometheus 部署Promehteus请看我前面写的文章 https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html 部署Nginx 三个模块 nginx-module-vts：Nginx virtual host traffic status module， # Nginx的监控模块，能够提供JSON格式的数据产出。 nginx-vts-exporter：Simple server that scrapes Nginx vts stats and exports them via HTTP for Prometheus consumption。 # 主要用于收集Nginx的监控数据，并给Prometheus提供监控接口，默认端口号9913。 Prometheus： # 监控Nginx-vts-exporter提供的Nginx数据，并存储在时序数据库中

Istio 1.6.3 发布了。Istio 是一个由谷歌、IBM 与 Lyft 共同开发的开源项目，旨在提供一种统一化的微服务连接、安全保障、管理与监控方式。具体来说，Istio 是一个开源服务网格平台，它确保微服务在处理故障时以指定的方式相互连接。 更新内容 修复了监视资源被删除后，操作员无法重新创建的问题 修复了Istio因消息崩溃的问题： proto.Message is *client.QuotaSpecBinding, not *client.QuotaSpecBinding 添加了对 k8s.v1.cni.cncf.io/networks 注释的支持 更新了 SidecarInjectionSpec 以从 .Values.global 读取 imagePullSecret 更新了水平分割以跳过解析主机名的网关 修复了 istioctl experimental metrics ，仅将错误响应代码标记为 erros 更新了 istioctl analyze 以对输出格式进行排序 更新了网关以使用 proxyMetadata 更新了 Prometheus Sidecar 以使用 proxyMetadata 启用 gateway.runAsRoot 时从 PodSecurityContext 中删除了无效的配置 升级更新 从已有版本升级，运行： istioctl

撰文丨CCecho （北京大学心理学硕士生） 编辑丨qingning 排版丨小箱子 （ 封面 ：珍妮•古道尔和弗洛伊德, 一只来自贡贝的黑猩猩。摄影：Michael Neugebauer） “我狂乱地匍匐穿过纠葛的矮树丛，但我前方那群黑猩猩却毫不费劲，顺畅地晃动着身影前进，这使我们的距离越拉越远。我的鞋子和照相机背带一下子被藤蔓缠住，手臂也被荆棘刺得伤痕累累，当我猛力拉扯缠住我头发的树枝时，我被刺痛得流出了眼泪。” ——珍妮·古道尔《大地的窗口》 丛林似乎从不“欢迎”我们这些笨拙的动物，我甚至可以想象自己深陷其中的惨样。人类似乎更愿意站在高处远眺那片绿色的森林，而非在枝下弯腰缓慢前行。那般对深入丛林的不愿意，就像我们脑中总有对其他生灵的固有界限那般顽固。但有一位女士，她愿意步入险阻的密林，打破存在于我们脑中的偏见。她通过对黑猩猩的观察让我们明白人类并非独立存在，而是动物王国的一部分，并且我们已然踏出了尊重其他生灵，与它们共享地球的第一步。 不幸与眷顾 “ 人生中有许多提供我们透视世界、寻找意义的窗口，科学即是其中一扇。许多聪明、洞见犀利的科学家，前仆后继地擦亮了窗上的玻璃。透过这些窗户，我们对于人类过去未知的领域可看的更远，更清楚 。” ——珍妮·古道尔《大地的窗口》 1934年4月3日伦敦的一家医院中，瓦莱丽·珍妮·莫里斯·古道尔出生。那时候的她还不知道

grafana可视化业务指标 grafana不仅可以结合https://prometheus.io/进行服务器监控，还可以访问mysql数据库，对各业务指标进行统计和分析，不失为快速报表分析的一种方法。 https://blog.csdn.net/weixin_34185512/article/details/87960955 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/swingcoder/blog/4410370

一、rancher基础配置 镜像：prom/prometheus:latest 映射端口：9090:9090 服务连接： blackbox-exporter cadvisor node-exporter 挂载卷： /home/work/prometheus:/etc/prometheus/ 调度： monitor=true 二、配置文件挂载 需要修改监听机器IP： prometheus.yml global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s external_labels: monitor: 'exporter-metrics' alerting: alertmanagers: - static_configs : - targets : [ "alertmanager:9093" ] # Settings related to the remote write feature. remote_write: - url : " http://10.116.1.169:28086/api/v1/prom/write?db=prometheus " remote_read: - url : " http://10.116.1.169:28086/api/v1/prom/read?db=prometheus " scrape

配置钉钉告警 配置钉钉告警请参阅： https://blog.csdn.net/knight_zhou/article/details/105583741 实现钉钉的模板配置： 我们先来看看二进制包的命令行参数: $/opt/prometheus/server/ding/prometheus-webhook-dingtalk/prometheus-webhook-dingtalk -h usage: prometheus-webhook-dingtalk [<flags>] Flags: -h, --help Show context-sensitive help (also try --help-long and --help-man). --web.listen-address=":8060" The address to listen on for web interface. --web.enable-ui Enable Web UI mounted on /ui path --web.enable-lifecycle Enable reload via HTTP request. --config.file="config.yml" Path to the configuration file. --log.level=info Only log messages

引言 在当前的微服务架构方式下，我们会有很多的服务部署在不同的机器上，相互是通过服务调用的方式进行交互，一个完整的业务流程中间会经过很多个微服务的处理和传递，那么，如何能知道每个服务的健康状况就显得尤为重要。 万幸的是 Spring Boot 为我们提供了监控模块 Spring Boot Actuator ，本篇文章将和大家一起探讨一些 Spring Boot Actuator 一些常见用法方便我们在日常的使用中对我们的微服务进行监控治理。 Spring Boot Actuator 帮我们实现了对程序内部运行情况监控，比如监控状况、Bean加载情况、环境变量、日志信息、线程信息等。 Actuator 的使用 2.1 工程依赖 使用 Spring Boot Actuator 需要加入如下依赖： org.springframework.boot spring-boot-starter-actuator COPY 注意： 因 Spring Boot Actuator 会暴露我们服务的详细信息，为了保障安全性，建议添加安全控制的相关依赖 spring-boot-starter-security ，这样，在访问应用监控端点时，都需要输入验证信息。所需依赖如下： org.springframework.boot spring-boot-starter-security COPY 2.2

引言 Service Mesh 是目前社区最为炙手可热的技术方向，去年双11在蚂蚁金服得到全面的应用，并平稳顺滑的支撑了大促服务。作为目前规模最大的 Service Mesh 集群，本文从监控的领域对 Service Mesh 落地进行经验总结，主要从以下几方面进行介绍： 云原生监控，介绍蚂蚁金服 Metrics 监控的落地； 用户视角分析，介绍从应用 owner 的角度对这一基础服务设施的体验以及 SRE 从全站服务的稳定性对监控提出的要求； 未来的思考，介绍后续发展方向； 云原生监控 云原生应用的设计理念已经被越来越多的开发者接受与认可，今年蚂蚁金服应用服务全面云原生化，对我们监控服务提出更高的要求。目前 Metrics 指标监控服务也逐渐形成体系，如下图所示基于社区原生 Prometheus 采集方案在蚂蚁金服监控场景下落地。 怎么采集 蚂蚁金服监控采集 AGENT 是部署在物理机上，支持多个采集插件，如下图，包括执行命令、日志、HTTP 请求、动态 SQL 采集、系统指标采集、JVM 采集以及进程监控等，同时支持多个解析插件自定义解析、单行文本解析、Lua 脚本解析、JSON 解析以及 Prometheus 解析等。 在Service Mesh 监控落地中，业务方参考业界标准输出 Metrics 指标数据，监控采集该物理机不同 Pod、App 和 Sidecar 的各项指标

最近，在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的ELK或者EFK比较重，再加上现阶段对于ES复杂的搜索功能很多都用不上最终选择了Grafana开源的Loki日志系统，下面介绍下Loki的背景。 背景和动机 当我们的容器云运行的应用或者某个节点出现问题了，解决思路应该如下： 我们的监控使用的是基于prometheus体系进行改造的，prometheus中比较重要的是metric和alert,metric是来说明当前或者历史达到了某个值，alert设置metric达到某个特定的基数触发了告警，但是这些信息明显是不够的。 我们都知道，k8s的基本单位是pod,pod把日志输出到stdout和stderr,平时有什么问题我们通常在界面或者通过命令查看相关的日志 举个例子：当我们的某个pod的内存变得很大，触发了我们的alert，这个时候管理员，去页面查询确认是哪个pod有问题，然后要确认pod内存变大的原因，我们还需要去查询pod的日志，如果没有日志系统，那么我们就需要到页面或者使用命令进行查询了： 如果，这个时候应用突然挂了，这个时候我们就无法查到相关的日志了，所以需要引入日志系统，统一收集日志，而使用ELK的话，就需要在Kibana和Grafana之间切换，影响用户体验。 所以 ，loki的第一目的就是最小化度量和日志的切换成本，有助于减少异常事件的响应时间和提高用户的体验