Prometheus之告警规则的编写 一.前置知识 二.需求 三.实现步骤 1.编写告警规则 2.修改prometheus.yml执行告警规则的位置 3.配置文件截图 4.页面上看告警数据信息 5.查询prometheus产生的告警数据 四.告警数据的状态 1.Inactive 2.Pending 3.Firing 五.参考文档 一.前置知识 对于被Prometheus监控的服务器,我们都有一个up指标,可以知道该服务是否在线. up == 0 可以任务服务下线了. up == 1 可以任务服务

Prometheus监控(二) 数据类型 Counter(计数器类型) Counter类型的指标的工作方式和计数器一样,只增不减(除非系统发生了重置),Counter一般用于累计值. Gauges(仪表盘类型) Gauges是可增可减的指标类,可以用于反应当前应用的状态.比如在监控主机时,可用内存大小. Histograms(直方图类型) 主要用于表示一段时间范围内对数据进行采样(通常是请求持续时间或响应大小),并能够对其指定区间以及总数进行统计,代表的是⼀种近似的百分⽐估算数值.举例说明: 如

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/Cujn6_4w8ZcXCOWpoAStvQ 一.Kubernetes 容器监控的标配—Prometheus 1.简介 Prometheus 是由 SoundCloud 开发的开源监控告警系统并且带时序数据库,基于 Go 语言,是 Google BorgMon 监控系统的开源版本.2016 年,由 Google 发起的 Linux 基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation,CNCF)将

1. 简介 Prometheus: (简称Prom)是由SoundCloud开发的开源监控报警系统.是大名鼎鼎的CNCF云原生基金会下的第二大开源项目.具有如下特点: 使用Go语言开发 内置时序数据库 性能足够支撑上万台规模的集群 多维度数据模型,灵活的查询语言 通过HTTP的pull方式采集时序数据 可以通过中间网关进行时序列数据推送 服务发现或者静态配置来发现被监控对象 支持多种多样的图表和界面展示,比如Grafana等 架构图 工作流程 Prometheus Server通过http协议周

一:前言 一个服务上线了后,你想知道这个服务是否可用,需要监控.假如线上出故障了,你要先于顾客感知错误,你需要监控.还有对数据库,服务器的监控,等等各层面的监控. 近年来,微服务架构的流行,服务数越来越多,监控指标变得越来越多,所以监控也变得越来越复杂,需要新的监控系统适应这种变化. 以前我们用zabbix,StatsD监控,但是随着容器化,微服务的流行,我们需要新的监控系统来适应这种变化.于是监控项目Prometheus就应运而生. 二:Prometheus介绍 介绍 网站地址:https:/

本章节主要涵盖了Alertmanager的工作机制与配置文件的比较详细的知识内容,由浅入深的给大家讲解. 警报一直是整个监控系统中的重要组成部分,Prometheus监控系统中,采集与警报是分离的.警报规则在 Prometheus 定义,警报规则触发以后,才会将信息转发到给独立的组件 Alertmanager ,经过 Alertmanager r对警报的信息处理后,最终通过接收器发送给指定用户,另外在 Alertmanager 中没有通知组的概念,只能自己对软件重新Coding,或者使用第三方插

使用Prometheus监控Kubernetes集群 监控方面Grafana采用YUM安装通过服务形式运行,部署在Master上,而Prometheus则通过POD运行,Grafana通过使用Prometheus的service地址来获取数据源. Prometheus的配置清单在kubernetes二进制程序包中就有,下载地址, 解压后有一个cluster目录,该目录里面的addons里面有所需要的插件,比如dns.dashboard以及prometheus等. 我用的就是它自带的这个prome

一.背景 在平时开发过程当中需要针对 MySQL 数据库进行监控,这里我们可以使用 Grafana 和 Prometheus 来实现监控功能.Grafana 是一款功能强大的仪表盘面板,支持多种数据源,可以自定义图表进行监控.而 Prometheus 就是 Grafana 支持的数据源之一,Prometheus 负责采集需要监控的数据,然后通过 Grafana 展示出来. Prometheus 拥有多种 Exporter 进行监控数据的导出,这里我们使用的是 Mysql Exporter 来进行

0x00 概述 Prometheus 是一个开源监控系统,它本身已经成为了云原生中指标监控的事实标准,几乎所有 k8s 的核心组件以及其它云原生系统都以 Prometheus 的指标格式输出自己的运行时监控信息.我在工作中也比较深入地使用过 Prometheus,最大的感受就是它非常容易维护,突出一个简单省心成本低.当然,这当中也免不了踩过一些坑,下面就总结一下. # 假如你没有用过 Prometheus,建议先看一遍 官方文档 0x01 接受准确性与可靠性的权衡 Prometheus 作为一个

1. prometheus 是什么 开源的系统监控和报警工具,监控项目的流量.内存量.负载量等实时数据. 它通过直接或短时jobs中介收集监控数据,在本地存储所有收集到的数据,并且通过定义好的rules产生新的时间序列数据,或发送警报.通过其它api可以将采集到的数据可视化. 2. 怎么实现监控 简单的说,主要就是以下几个步骤: 配置待监控的各个服务器,在每个服务器本地收集并存储数据.如果采用第三方系统收集数据metrics,且数据不是prometheus时序对,则需要定义exporter将那些

一.Prometheus介绍之前已经详细介绍了Kubernetes集群部署篇,今天这里重点说下Kubernetes监控方案-Prometheus+Grafana.Prometheus(普罗米修斯)是一个开源系统监控和警报工具,最初是在SoundCloud建立的.自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了普罗米修斯,该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区.它现在是一个独立的开放源码项目,并且独立于任何公司,为了强调该点并澄清项目的治理结构,Prometheus在2016年加入了云计算基金会,成

Prometheus 监控K8S Node监控 Prometheus社区提供的NodeExporter项目可以对主机的关键度量指标进行监控,通过Kubernetes的DeamonSet可以在各个主机节点上部署有且仅有一个NodeExporter实例,实现对主机性能指标数据的监控,但由于容器隔离原因,使用容器NodeExporter并不能正确获取到宿主机磁盘信息,故此本课程将NodeExporter部署到宿主机. node_exporter:用于*NIX系统监控,使用Go语言编写的收集器 使用文档

Prometheus 监控目标运行状态并邮件通知 邮件服务安装:https://www.cnblogs.com/xiangsikai/p/9809654.html 告警规则示例:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/alerting_rules/ 注:提前安装好email相关邮件服务. 1.创建告警规则配置文件并写入规则:vim rules/test.yml # groups:组告警 groups: # name:组

Prometheus 监控linux服务器 node_exporter:用于*NIX系统监控,使用Go语言编写的收集器. 使用版本 node_exporter 0.17.0 相关文档 使用文档:https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/ GitHub:https://github.com/prometheus/node_exporter exporter列表:https://prometheus.io/docs/instrumenting/e

0x00 概述 Grafana 是一个开源的,可以用于大规模指标数据的可视化项目,甚至还能对指标进行报警.基于友好的 Apache License 2.0 开源协议,目前是prometheus监控展示的首选.优点如下: 1.使用: 配置方便:支持Dashboard.Panel.Row等组合,且支持折线图.柱状图等多种图例 图表漂亮:可以选择暗黑系或纯白系,你也可以自己定义颜色 模板很多:grafana模板很活跃,有很多用户贡献的面板,直接导入就能用 支持多种数据源:grafana作为展示面板,支

prometheus监控系统的的报警规则是在prometheus这个组件完成配置的. prometheus支持2种类型的规则,记录规则和报警规则, 记录规则主要是为了简写报警规则和提高规则复用的, 报警规则才是真正去判定是否需要报警的规则. 报警规则中是可以使用记录规则的. 提供下我整理的node-exporter的记录规则和报警规则. node-exporter-record-rules.yml groups: - name: node-exporter-record rules: - exp

prometheus监控(小试牛刀) 环境:全部服务都是基于docker运行 本文略微草率,好文章在这里,特别好如下: https://www.cnblogs.com/tchua/p/11120228.html 这是个系列文章,值得一看: https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/part-ii-prometheus-jin-jie/exporter/commonly-eporter-usage/use-prometheus-monitor-con

Prometheus 监控Redis的正确姿势(redis集群) Prometheus 监控 Redis cluster,其实套路都是一样的,使用 exporter. exporter 负责采集指标,通过 http 暴露给 Prometheus 拉取.granafa 则通过这些指标绘图展示数据.Prometheus 收集的数据还会根据你设置的告警规则判断是否要发送给 Alertmanager, Alertmanager 则要判断是否要发出告警. Alertmanager 告警分为三个阶段 Ina

Prometheus作为一套完整的开源监控接近方案,因为其诸多强大的特性以及生态的开放性,俨然已经成为了监控领域的事实标准并在全球范围内得到了广泛的部署应用.那么应该如何利用Prometheus对我们的应用形成有效的监控呢?事实上,作为应用我们仅仅需要以符合Prometheus标准的方式暴露监控数据即可,后续对于监控数据的采集,处理,保存都将由Prometheus自动完成. 一般来说,Prometheus监控对象有两种:如果用户对应用的代码有定制化能力,Prometheus提供了各种语言的SDK

说明 在前面的Prometheus + Grafana 部署说明之「安装」文章里,大致介绍说明了Prometheus和Grafana的一些安装使用,现在开始如何始部署Prometheus+Grafana 来监控Redis 部署 在之前介绍的Prometheus系列文章里,已经了解了Prometheus是通过拉取的方式来保存监控数据的,可以自己写一个服务来去Redis来获取需要监控的相关指标,也可以直接用现成的exporter,如GitHub上redis_exporter,本文对Redis的监控是

Eeporter是什么及来源? 是什么? 广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如下所示,Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据: 来源有哪些? 社区提供的 Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现,涵盖了从基础设施,中间件以及网络等各个方面的监控功能.这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求.下表列举一些社区中常用的Exporter: 范