Prometheus开发Exporter简介 Exporter 本身是一个http 服务,其指标结果只要符合 Prometheus 规范就可以被 Prometheus 使用. Prometheus中metric的类型 Prometheus的Client Library提供度量的四种基本类型包括 // Counter 计数器 // Gauge 仪表盘 // Histogram 直方图 // Summary 概要 // Prometheus中metric的格式 // 格式:<metric name>

目的很简单,因为系统好多监控指标是通过json 暴露的,并不是标准的prometheus metrics 格式,处理方法 实际上很简单,我们可以基于jsonpath 解析json数据,转换为prometheus metrics 但是感觉查询能力一般,个人 还是比较喜欢jmespath,目前已经有一个开源的基于jsonpath 开发的exporter prometheus-jsonpath-exporter,基于python 开发,所以使用jmespath 直接替换jsonpath 实现更加方便的

Golang 基于Prometheus Node_Exporter 开发自定义脚本监控 公司是今年决定将一些传统应用从虚拟机上迁移到Kubernetes上的,项目多而乱,所以迁移工作进展缓慢,为了建立统一的监控平台,我们使用的是在Kubernetes集群内部署Prometheus-operator,不得不说Prometheus-operator对k8s的监控支持的非常好,helm安装后会把Prometheus.Alertmanger.Grafana.以及NodeExporter都给安装完成,打开

一.Prometheus中的基本概念 Prometheus将所有数据存储为时间序列,这里先来了解一下prometheus中的一些基本概念 指标名和标签每个时间序列都由指标名和一组键值对(也称为标签)唯一标识. metric的格式如下: <metric name>{<label name>=<label value>, ...} 例如: http_requests_total{host="192.10.0.1", method="POST&q

一:简介 随着prometheus的使用人群逐渐扩大,官方定义的client exporter虽然能满足我们的大部分需求,但是很多监控还是需要我们自定义开发,以下内容就是基于腾讯云SDK,对腾讯云CLB的流量进行监控(吐槽一下:腾讯云自身的监控项真是少,而且连接数还拿不到数据). 二:脚本 # coding:utf-8 import argparse import json import time import prometheus_client from flask import Respon

现在慢慢在把prometheus operator的一些概念组织完整. https://github.com/coreos/prometheus-operator/tree/master/contrib/kube-prometheus 这个全家桶是值得关注的,里面的概念和步骤要领会. Node exporter的github地址: https://github.com/prometheus/node_exporter 这里面也提到了用于win的 WMI exporter . 窗口级安装命令: d

一.服务分类 在线服务:请求的客户端和发起者需要立即响应(高并发.低延迟:并发数.接口响应时间.错误数.延迟时间),面对突发流量能进行资源的自动伸缩 离线服务:请求发送到服务端但不要求立即获取结果(监控服务的每个执行阶段.成功/失败的次数) 批处理:批量任务的执行(一般定时执行),针对每个任务的执行耗时.待处理任务.阻塞任务.处理成功/失败的任务数 二.数据规范 prometheus制定了一套独特的监控数据规范,符合这一规范的监控数据都可以被统一采集.分析和展现 prometheus为监控对象提

exporter详解 前面的系列中,我们在主机上面安装了node_exporter程序,该程序对外暴露一个用于获取当前监控样本数据的http的访问地址, 这个的一个程序成为exporter,Exporter的实例称为一个target, prometheus通过轮训的方式定时从这些target中获取监控数据. exporter是什么 广义上向prometheus提供监控数据的程序都可以成为一个exporter的,一个exporter的实例称为target, exporter来源主要2个方面,一个是

1.golang中使用expoter import ( "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp" ) func main(){ http.Handle("/metrics", promhttp.Handler()) } 2.访问expoter内的数据 curl -G "http://192.168.0.88:8080/metrics" > text.txt 数据的格式

Prometheus 官方和社区提供了非常多的exporter,涵盖数据库.中间件.OS.存储.硬件设备等,具体可查看exporters.exporterhub.io,通过这些 exporter 基本可以覆盖80%的监控需求,依然有小部分需要通过自定义脚本或者定制.修改社区exporter实现.本文我们将学习如何通过go编写一个简单的expoter用于暴露OS的负载. 要实现的三个load指标如下: exporter的核心是http服务,对外暴露exporter本身运行时指标和监控信息.我们可以

Prometheus 是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus 提供了监控数据搜集.存储.处理.可视化和告警一套完整的解决方案. 让我们先来看看 Prometheus 的架构. 架构 Prometheus 架构如下: 官网上的原始架构图比上面这张要复杂一些,为了集中大家的注意力,我只保留了最重要的组件. Prometheus Server Prometheus Server 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用

本文大纲: • prometheus metrics的概念• k/v的数据形式• prometheus exporter的使⽤(pull形式采集数据)• prometheus pushgateway的⼊门介绍(push形式采集数据) 1)prometheus metrics的概念promethes监控中对于采集过来的数据统⼀称为metrics数据当我们需要为某个系统某个服务做监控.做统计,就需要⽤到Metrics.metrics是⼀种对采样数据的总称(metrics 并不代表某⼀种具体的数据格式

本节讨论 Prometheus Operator 的架构.因为 Prometheus Operator 是基于 Prometheus 的,我们需要先了解一下 Prometheus. Prometheus 架构 Prometheus 是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus 提供了数据搜集.存储.处理.可视化和告警一套完整的解决方案.Prometheus 的架构如下图所示: 官网上的原始架构图比上面这张要复杂一些,为了避免注意力分散,这里只保留了最重要的组件. Pr

Prometheus架构描述 Prometheus 是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus 提供了监控数据搜集.存储.处理.可视化和告警一套完整的解决方案 Prometheus 最大的亮点和先进性是它的多维数据模型   Prometheus Server         Prometheus Server 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用户使用   Exporter         Exporter 负责

prometheus book https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/ 开发自己的分布式监控Prometheus Exporter时遇到的坑 https://micro.mu/docs/cn/index.html Go语言开发Prometheus Exporter示例 https://www.cnblogs.com/momoyan/p/9943268.html ubuntu1604安装,使用 wget https://dl.grafana.co

Prometheus是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus提供了监控数据搜集,存储,处理,可视化和告警一套完整的解决方案 Prometheus架构如盗图: 官网上的原始架构要复杂些. Prometheus server prometheus server负责从exporter拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语句(promQL)供用户使用 exporter: exporter负责收集目标对象(host,container...)的性能数据,并通过HTTP接

0x00 初衷 最近参与的几个项目,无一例外对监控都有极强的要求,需要对项目中各组件进行详细监控,如服务端API的请求次数.响应时间.到达率.接口错误率.分布式存储中的集群IOPS.节点在线情况.偏移量等. 比较常见的方式是写日志,将日志采集到远端进行分析和绘图,或写好本地监控脚本进行数据采集后,通过监控系统客户端push到监控系统中进行打点.基本上我们需要的都能覆盖,但仍然有一些问题在使用上不太舒服,如在大规模请求下日志采集和分析的效率比较难控制,或push打点的粒度和纬度以及查询不够灵活等.

0x00 概述 视频讲解通过链接网易云课堂·IT技术快速入门学院进入,更多关于Prometheus的文章. Prometheus是最近几年开始流行的一个新兴监控告警工具,特别是kubernetes的流行带动了prometheus的应用. Prometheus是一套完整的监控告警系统: Prometheus的主要特点有: 1. a multi-dimensional data model with time series data identified by metric name and key

https://github.com/prometheus/prometheus Architecture overview Prometheus Server Prometheus Server 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用户使用. Exporter Exporter 负责收集目标对象(host, container-)的性能数据,并通过 HTTP 接口供 Prometheus Server 获取. 可视化组件 监控数据的可视化展现

前言 上一篇文章中已经给大家整体的介绍了开源监控系统Prometheus,其中Exporter作为整个系统的Agent端,通过HTTP接口暴露需要监控的数据.那么如何将用户指标通过Exporter的形式暴露出来呢?比如说在线,请求失败数,异常请求等指标可以通过Exporter的形式暴露出来,从而基于这些指标做告警监控. 演示环境 $ uname -a Darwin Darwin Kernel Version : Thu Apr :: PDT ; root:xnu-~/RELEASE_X86_64