一.前言 1.之前的文章中介绍了如何使用smokeping监控全国各省的网络情况:https://www.cnblogs.com/MrVolleyball/p/10062231.html 2.由于之前的文章中给出的IP列表,会出现不可用的情况,本文更新了自动获取IP地址列表的脚本 二.环境准备 组件 版本 OS Ubuntu 16.04.4 LTS 三.代码更新日志 2019.7.31更新: 1.增加自动获取各省可用IP的脚本 2.运行之后会自动更新smokeping/location下的cmc

TIPS 本文基于Spring Boot 2.1.4,理论支持Spring Boot 2.x所有版本 众所周知,Spring Boot有个子项目Spring Boot Actuator,它为应用提供了强大的监控能力.从Spring Boot 2.0开始,Actuator将底层改为Micrometer,提供了更强.更灵活的监控能力.Micrometer是一个监控门面,可以类比成监控界的 Slf4j . 借助Micrometer,应用能够对接各种监控系统,例如: AppOptics Atlas Da

回到目录 一些概念 分区表在oracle和sqlserver中都上存在的,当数据表的数据量过大时,上千万,上亿的数据,在进行数据查询时需要显得比较慢,性能很差,这时是时候引入分区表了,分区表顾名思义,就是把物理表用一些文件NDF进行分块存储,以缓减IO的压力,因为当你的SQL文件过大的,这其实对系统的IO影响是最大的,这种分区表我感觉类似于数据的分片(mongodb),它将有效的利用服务器的CPU多核资源,并行去处理你的请求,所以在大数据情况下,分区表是很好的一种选择! 我们通常也把电脑的磁盘分

在进行HDL的仿真测试时,除了用较为直观的波形仿真图像以外,通过编写测试文件testbench进行仿真并将仿真结果保存在对应的文件,显得尤为重要.文件的操作主要用到读和写两种操作. 1. 读操作 读操作用到的语句是:$readmemb()或$readmemh(). 以$readmemb()为例,它的调用为 $readmemb("file_name",memory) file_name:可以是.txt..doc等格式的文件,但必须遵守ROM的规范,即其内容形式必须    如下: @00 

http://club.kingdee.com/forum.php?mod=viewthread&tid=989239 http://club.kingdee.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1169145

一.前言 1.本监控方案主要由smokeping+promethues+grafana组成.smokeping主要数据采集,promethues作为数据存储,grafana数据展示 2.其实smokeping也有自己的展示方案,但是太low太难看,不符合当下装逼的风格,所以果断换成grafana 3.之所以使用promethues,是由于目前的生产环境有一个promethues,可以直接复用,当然也可以选用graphite等 二.环境准备 组件 版本 OS Ubuntu 16.04.4 LTS

prometheus将采集到的样本以时间序列的方式保存在内存(TSDB 时序数据库)中,并定时保存到硬盘中.与zabbix不同,zabbix会保存所有的数据,而prometheus本地存储会保存15天,超过15天以上的数据将会被删除,若要永久存储数据,有两种方式,方式一:修改prometheus的配置参数"storage.tsdb.retention.time=10000d":方式二:将数据引入存储到Influcdb中.为保证数据安全性,本文主要介绍的是promethues本地存储备份

pushgateway 客户端使用push的方式上报监控数据到pushgateway,prometheus会定期从pushgateway拉取数据.使用它的原因主要是: Prometheus 采用 pull 模式,可能由于不在一个子网或者防火墙原因,导致Prometheus 无法直接拉取各个 target数据. 在监控业务数据的时候,需要将不同数据汇总, 由 Prometheus 统一收集. 拓扑图 pushgateway安装# wget https://github.com/prometheus

0x00 概述 Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案.在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等.最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构. 0x01 监控的目标 在<SRE:Google运维解密>一书中指出,监控系统需要能够有效的支持白盒监控和

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

使用 grafana+prometheus+jmx 作为普通的监控手段,是比较有用的.我之前的文章介绍了相应的实现办法. 但是,按照之前的实现,我们更多的只能是监控 单值型的数据,如请求量,tps 等等,对于复杂组合型的指标却不容易监控. 这种情况一般带有一定的业务属性,比如想监控mq中的每个topic的消费情况,每类产品的实时订单情况等等.当然,对于看过完整的 prometheus 的监控数据的同学来说,会觉得很正常,因为你会看到如下的数据: # HELP java_lang_MemoryPo

一.基本概念 Prometheus 是由前 Google 工程师从 2012 年开始在 Soundcloud 以开源软件的形式进行研发的系统监控和告警工具包,自此以后,许多公司和组织都采用了 Prometheus 作为监控告警工具.Prometheus 的开发者和用户社区非常活跃,它现在是一个独立的开源项目,可以独立于任何公司进行维护.为了证明这一点,Prometheus 于 2016 年 5 月加入 CNCF 基金会,成为继 Kubernetes 之后的第二个 CNCF 托管项目. 1.1 架

我们知道zabbix在监控界占有不可撼动的地位,功能强大.但是对容器监控显得力不从心.为解决监控容器的问题,引入了prometheus技术.prometheus号称是下一代监控.接下来的文章打算围绕prometheus做一个系列的介绍,顺便帮自己理清知识点. 一.简介 prometheus是由谷歌研发的一款开源的监控软件,目前已经被云计算本地基金会托管,是继k8s托管的第二个项目. 二.优势 易于管理 轻易获取服务内部状态 高效灵活的查询语句 支持本地和远程存储 采用http协议,默认pull模

https://www.terraform.io/ Terraform Use Infrastructure as Code to provision and manage any cloud, infrastructure, or service Terraform:简介 在 DevOps 实践中,基础设施即代码如何落地是一个绕不开的话题.像 Chef,Puppet 等成熟的配置管理工具,都能够满足一定程度的需求,但有没有更友好的工具能够满足我们绝大多数的需求?笔者认为 Terraform 是

Prometheus是时下最为流行的开源监控解决方案,我们可以很轻松地以Prometheus为核心快速构建一套包含监控指标的抓取,存储,查询以及告警的完整监控系统.单个的Prometheus实例就能实现每秒上百万的采样,同时支持对于采集数据的快速查询,而对于Kubernetes这类抓取对象变更频繁的环境,Prometheus也是最好的选择.显然,这些优秀特性的实现都离不开一个设计优良的时序数据库的支撑.本文就将对Prometheus内置的时序数据库tsdb的设计与实现进行剖析,从架构设计以及代码

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

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

前提 最近线上的项目使用了spring-actuator做度量统计收集,使用Prometheus进行数据收集,Grafana进行数据展示,用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标.一般,我们叫这样的操作为"埋点".SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer,官网是micrometer.io.在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter,导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能.这篇文

前言 本系列着重介绍Prometheus以及如何用它和其周边的生态来搭建一套属于自己的实时监控告警平台. 本系列受众对象为初次接触Prometheus的用户,大神勿喷,偏重于操作和实战,但是重要的概念也会精炼出提及下.系列主要分为以下几块 Prometheus各个概念介绍和搭建,如何抓取数据 如何推送数据至Prometheus,推送和拉取分别用于什么样的场景(本次分享内容) Prometheus数据的结构以及查询语言PromQL的使用 Java应用如何和Prometheus集成,如何启用服务发现

联童科技是一家智能化母婴童产业平台,从事母婴童行业以及互联网技术多年,拥有丰富的母婴门店运营和系统开发经验,在会员经营和商品经营方面,能够围绕会员需求,深入场景,更贴近合作伙伴和消费者,提供最优服务产品,公司致力于以技术来驱动母婴童产业的发展,公司也希望借助于大数据为客户提供更多智能数据分析和决策分析,大数据是公司重点发展的一部分,公司从成立初期起就搭建了大数据团队,有了大数据团队后,大数据调度平台的构建自然是最基础也是最重要的环节. 一.为什么选择incubator-dolphinschedu

一.Prometheus简介 1.简介 Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB). Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本. 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目. Prometheus目前在开源社区相当活跃. Prometheus和Heapster(He