一. https://d.jyall.me/dashboard-solo/db/soloview?panelId=1&var-metrics=stats.gauges.zookeeper.monitor.xg_arch_soa_zk_5.synced_followers&from=1539153284120&to=1539295502327 (1)后边的为毫秒的时间戳转换(互转在线工具如下): https://tool.lu/timestamp/ (2)python来实现转换: #

Telegraf+InfluxDB+Grafana搭建服务器监控平台 tags:网站 个人网站:https://wanghualong.cn/ 效果展示 本站服务器状态监控:https://status.wanghualong.cn 前言 要搭建服务器监控平台,总共分三步: 第一步,数据采集: 第二步,数据存储: 第三步,数据可视化. 其中,数据存储连接数据采集与数据可视化,是非常重要的中间环节.本文非常凑巧的选择了时序数据库InfluxDB.(@(滑稽)为什么巧,当然不是因为我只会用这个) I

目录 参考资料 1. InfluxDB 1. 特征: 2. 特点: 3. 功能及默认 4. 主要概念 1) 与SQL的名词做比较 2) InfluxDB的独有概念 5. 常用命令 1. 用户管理: 6. 函数 7. golang中使用 2. Grafana 1. 主要特性 2. 功能及默认 3. Telegraf 1. 功能 4. docker-compose搭建 telegraf收集服务的各指标信息. influxdb存储收集的信息 grafana显示收集出来的数据 参考资料 Telegraf

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average

这是一个大数据爆发的时代.面对信息的激流.多元化数据的涌现,我们在获取.存储.传输.理解.分析.应用.维护大数据时,无疑需要一种便捷的信息交流通道,以便快速.有效.准确地理解和驾驭这个过程.本文将通过时序数据库(InfluxDB)+Grafana的实践,来介绍如何将数据便捷地展现出来. 一.InfluxDB 开源的分布式时序.时间和指标数据库,使用Go语言编写,无需外部依赖.其中,时间序列数据库是数据格式里包含Timestamp字段的数据,比如某一时间用户上网流量.通话详单等.但是,有什么数据不

influxDB1.6版安装与配置(windows环境).Jmeter+influxDB+Grafana性能监控 来源:https://blog.csdn.net/SwTesting/article/details/82700023   influxDB 1.介绍 influxDB是一个开源的时间序列数据库,同时也属于关系型数据库,因为influxDB主要是针对一次插入的数据,没有类似更新的操作,所以插入和读出数据显示速度比较快,我主要用来保存Jmeter运行的测试结果. 2.安装 2.1 下载

原博客的位置: https://blog.csdn.net/shenhonglei1234/article/details/80503353 感谢原作者 这里记录一下自己试验过程中遇到的问题: . 自己查看prometheus 里面的配置文件时 对mount的路径理解不清晰,以为是需要宿主机里面需要有目录才可以, 实际上不需要. 是k8s 将证书和token注入到container 里面去 使之能够与集群交互. 这里自己学习的不系统, 浪费了很多时间. 以为需要生成一个token 挂在进去才可以

  首先一个完整的监控肯定会包含三个部分:1.数据收集部分.2.数据存储部分.3.数据展示部分,今天我也是从这三个方面来实现这个监控的. 数据收集(SHELL 脚本)   没有想到比较好的方法来采集数据,就用的最原始的办法用脚本来采集数据,当然脚本中也有点坑需要我们注意: #!/bin/bash # 定义一个函数,用来采集DNS解析的延时数据,并将数据写入influxdb数据库. Domain() { # 使用变量承接DNS解析延时 delay=`dig +time=2 @DNSIP $1 |g

最近在搞Kafka集群监控,之前也是看了网上的很多资料.之所以使用jmxtrans+influxdb+grafana是因为界面酷炫,可以定制化,缺点是不能操作Kafka集群,可能需要配合Kafka Manager一起使用. 环境信息 CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) jdk1.8.0_201 zookeeper-3.4.14 kafka_2.11-2.2.0 开启Kafka JMX端口 JMX(Java Management Extensions,即Jav

1. 概述 Nagios负责收集数据,是一款开源的免费网络监视工具. influxDB负责存储数据,是一个开源的时间序列数据库.比较适合存储监控或者部署记录这些时序数据. Grafana负责数据的图形化展示,是一款跨平台的开源的度量分析和可视化工具.大多用于时序数据的监控方面. nagios+influxdb+grafana的监控数据可视化流程 2. Nagios 官网 Nagios官网 服务端下载界面 服务端安装手册 找对目标操作系统及其版本的安装步骤 服务端插件安装手册 客户端下载界面 na

我已经使用InfluxDB + Grafana来获取我的JMeter测试的实时结果.您可以在此处找到有关基本设置的更多详细信息.在本文中,让我们看看我们如何在InfluxDB测量中添加一些自定义字段,以便在将来可能需要更快的搜索. 问题陈述: 在我的组织中,我们有一组负载生成器用于性能测试.我们使用这些机器来测试多个项目/应用程序.有时,我会为应用程序的组件级别测试创建多个套件.你可以在这里查看我是如何做到这一点的. 我们的后端监听器将所有指标发送到这些测量 - 当天结束 - 我们不确定这些指标

第一部分 Telegraf 部署和配置 Telegraf 是实现 数据采集 的工具.Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展. 在平台监控系统中,可以使用 Telegraf 采集多种组件的运行信息,而不需要自己手写脚本定时采集,大大降低数据获取的难度:且 Telegraf 配置极为简单,只要有基本的 Linux 基础即可快速上手.Telegraf 按照时间序列采集数据,数据结构中包含时序信息,借助 Influxdb 可以针采集得到的数据完成各种分析

一.influxDB简介 InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖.该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据. 二.安装 (py3) [root@zabbix_server src]# wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.1.0.x86_64.rpm ---- ::-- https:/

安装InfluxDB InfluxDB的简介 InfluxDB 是用Go语言编写的一个开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖. 类似的数据库有Elasticsearch.Graphite等.. 功能特点 基于时间序列,支持与时间有关的相关函数(如最大,最小,求和等)可度量性:你可以实时对大量数据进行计算基于事件:它支持任意的事件数据基于事件:它支持任意的事件数据 InfluxDB的主要特点 无结构(无模式):可以是任意数量的列可拓展的支持min, max, sum, count, mea

最近在学习性能测试,了解到一套系统资源使用率低的监控环境,也就是grafana+telegraf+influxdb. InfluxDB是一款优秀的时间序列数据库,适合存储设备性能.日志.物联网传感器等带时间戳的数据.能轻松处理高写入和高查询负载(数据采集与数据可视化非常常见的场景).具体介绍请参阅InfluxDB官方文档:https://docs.influxdata.com/influxdb/. telegraf是用来做数据采集的,我们通过telegraf采集到我们的服务器的性能数据,并存储到

工具介绍: InfluxDB:是一款用Go语言编写的开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖.该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据.时间序列数据库:时间序列是随时间变化采集的数据序列.时序数据库是处理时间序列数据的软件应用程序.想象它就像一个sql表,其中时间是主键! 官方网址:https://www.influxdata.com Grafana是一个开源软件,拥有丰富的指标仪表盘和图形编辑器,适用G

一 Prometheus概述 1.1 Prometheus简介 Prometheus是由SoundCloud公司开发的开源监控系统,是继Kubernetes之后CNCF第2个毕业的项目,在容器和微服务领域得到了广泛应用.Prometheus的主要特点如下: 使用指标名称及键值对标识的多维度数据模型. 采用灵活的查询语言PromQL. 不依赖分布式存储,为自治的单节点服务. 使用HTTP完成对监控数据的拉取. 支持通过网关推送时序数据. 支持多种图形和Dashboard的展示,例如Grafana.

Promethus简介 Prometheus受启发于Google的Brogmon监控系统(相似的Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来),从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud以开源软件的形式进行研发,并且于2015年早期对外发布早期版本.2016年5月继Kubernetes之后成为第二个正式加入CNCF基金会的项目,同年6月正式发布1.0版本.2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本,能更好地与容器平台.云平台配合. Prometheus作为新一代

1.前言 在使用jmeter做性能测试的时候,监控系统性能的时候,无论是使用插件还是报告生成,都没法实现实时监控.使用JMeter+Influxdb+Grafana可以实现实时监控. 本次环境搭建各软件版本说明: Grafana v6.2.5 InfluxDB 1.7.0 JMeter 5.2.1 2.Influxdb简介 InfluxDB是用Go语言编写的高性能.高可用的分布式时序数据存储数据库,无其他依赖,安装简单快速. 该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,

概述:Telegraf收集信息,influxdb时序数据库存储数据,grafana平台展示数据,并进行监控告警,组成一个自动化运维监控平台. 一.influxdb ​ InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据.它由Go写成,着力于高性能地查询与存储时序型数据.InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据,IoT行业的实时数据等场景. 1. 三大特性 时序性(Time Series):与时间相关的函数的灵活使用(诸如最大.最小.求和等): 度量(Metrics):对实时大

我们都知道Jmeter提供了原生的结果查看,既然有原生的查看结果,为什么还要多此一举使用其他工具进行查看呢,除了查看内容丰富外还有最主要的原因:Jmeter提供的查看结果插件本身是比较消耗性能的,所以在正式压测中应当禁用.但是我们又需要在脚本运行时实时查看结果,这时就需要借助外在工具实现.除此之外,在真实压测过程中还需要注意Jmeter图形化模式只适合调试使用,不要进行压测.图形化的压测方式会消耗较多的客户端性能,在压测过程中容易因为客户端问题导致内存溢出.官方也给出了提示通过命令行执行.执行命