上篇博文中,我们介绍了做互联网级监控系统的必备-Influxdb的关键特性.数据读写.应用场景: 互联网级监控系统必备-时序数据库之Influxdb 本文中,我们介绍Influxdb数据库集群的搭建,同时分享一下我们使用集群遇到的坑! 一.环境准备 同一网段内,3个CentOS 节点,相互可以ping通 3个节点CentOS配置Hosts文件,相互可以解析主机名 Azure 虚拟机启用root用户 influxdb-0.10.3-1.x86_64.rpm 设置端口8083 8086 8088 8

最近用到了 InfluxDB,在此记录下学习过程,同时也希望能够帮助到其他学习的同学. 本文主要介绍InfluxDB的功能特点以及influxDB的安装过程.更多InfluxDB详细教程请看:InfluxDB系列学习教程目录 一.InfluxDB 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. 其主要特色功能 1)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) 2)可度

本文属于<InfluxDB系列教程>文章系列,该系列共包括以下 15 部分: InfluxDB学习之InfluxDB的安装和简介 InfluxDB学习之InfluxDB的基本概念 InfluxDB学习之InfluxDB的基本操作 InfluxDB学习之InfluxDB的HTTP API写入操作 InfluxDB学习之InfluxDB数据保留策略(Retention Policies) InfluxDB学习之InfluxDB连续查询(Continuous Queries) InfluxDB学习之

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

InfluxDB是一个当下比较流行的时序数据库,InfluxDB使用 Go 语言编写,无需外部依赖,安装配置非常方便,适合构建大型分布式系统的监控系统. 一.InfluxDB 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. 1.与传统数据库中的名词做比较 influxDB中的名词 传统数据库中的概念 database 数据库 measurement 数据库中的表 points 表里面的

InfluxDB基本概念 1.数据格式 在 InfluxDB 中,我们可以粗略的将要存入的一条数据看作一个虚拟的 key 和其对应的 value(field value).格式如下: 1 cpu_usage,host=server01,region=us-west value=0.64 1434055562000000000 虚拟的 key 包括以下几个部分: database, retention policy, measurement, tag sets, field name, times

一.influxdb启动不了? 清空数据文件夹: cd /var/lib/influxdb/data rm -rf * 清除完就可以启动了,然后查看/var/lib/influxdb下data和meta文件夹中就有新数据了

 前言 对于一个运维DBA来说,了解数据库的TPS.QPS很有必要(QPS:每秒查询数,即对数据库每秒的DML的操作数:TPS:每秒事物处理,即对数据库每秒DDL操作数),通过了解他们,可以掌握一个实例的基本工作运行状态.此外,还有系统地运行与性能信息,如CPU和内存配置信息等等.目前对这些数据进行可视化的方法有很多,其中一种就是本文将要介绍的通过时序数据库(influxdb)+grafana+python脚本+......来构建监控系统. 注:本文监控的数据不仅限于TPS.QPS.CPU等.下

influxdb启动服务 sudo service influxdb start 登录数据库 influx 在influxDB中,measurement相当于sql中的table, 插入measurement时,tags之间用,分割,fiels之间用,分割,tags和field用空格分开 HTTP API 创建一个database curl -G http://localhost:8086/query --data-urlencode "q=CREATE DATABASE mydb2"

配置源 [influxdb] name = InfluxDB Repository - RHEL \$releasever baseurl = https://repos.influxdata.com/rhel/\$releasever/\$basearch/stable enabled = gpgcheck = gpgkey = https://repos.influxdata.com/influxdb.key 安装 sh-4.2# yum install influxdb 启动 sh-4.2

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

1s=1000ms 1ms=1000 microseconds 1microsecond=1000 nanoseconds+01:00 from influxdb import InfluxDBClient json_body = [    {        "measurement": "bpu_load_short",        "tags": {            "host": "server01&q

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 功能特色 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 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, mean, median 等一系列函数,方便统计 原生的HTTP支持,内置HTTP API 强大的

### Welcome to the InfluxDB configuration file. # The values in this file override the default values used by the system if # a config option is not specified. The commented out lines are the configuration # field and the default value used. Uncommen

++++++++++++++++++++++++ sudo docker pull tutum/influxdb sudo docker run -d -p 8083:8083 -p8086:8086 --expose 8090 --expose 8099 --name influxsrv tutum/influxdb sudo docker run -d -p 3000:3000 \ -v /opt/dockerRoot/dockerData/grafana:/var/lib/grafana

最近在做压测引擎相关的开发,需要将聚合数据发送到InfluxDB保存以便实时分析和控制QPS. 下面介绍对InfluxDB的使用. 什么是InfluxDB 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. InfluxDB特征: 无结构(无模式):可以是任意数量的列(tags). 可以设置metric的保存时间. 支持与时间有关的相

概述: 在本文中,我将解释如何使用JMeter + InfluxDB + Grafana获得实时性能测试结果. 请注意,此主题太大,无法涵盖一篇文章中的所有内容.所以,我试图提供与TestAutomationGuru的其他文章的链接,这些文章可能与本文有关.请尽可能检查一切. 问题陈述: 多年前,当我以前运行JMeter测试时,我无法理解测试执行期间应用程序的性能.我总是不得不等待测试完成.这有点烦人 - 特别是在长时间运行的测试中.有时,我可能不得不连续2/3天进行浸泡测试. 在某些时候,JM

一.背景介绍 本监控方案支持对Windows Server服务器集群的全面监控,方案提供丰富的图表展示, 以及对异常问题进行邮件的实时报警. 本系统由Collectd(操作系统数据搜集).logstash(业务数据搜集).Influxdb(数据存储).Grafana(图表展示和预警)四个子系统组成. Collectd 是一个商业产品,但可以下载其免费版本,安装后已windows服务的形式运行,提供了配置界面(虽然很多模块不支持),总体而言操作比较方便. logstash是一个完全开源的工具,可以

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

初探时序数据库-InfluxDB 最近公司有个需求需要借助InfluxDB实现(或者更准确的说,使用该数据库可以更容易的实现),因此稍微看了下这个数据库,把比较重要的一些东西先简单记录一下,日后如果踩坑,也会继续在下面补充. 零.下载&安装 官方地址:https://portal.influxdata.com/downloads/ 一.什么是时序数据库,它可以用来做什么? 简单来说时序数据库就是存储带有时间戳且包含随时间发生变化的数据,InfluxDB属于一种时序数据库.这类数据具体指什么数据呢

InfluxDB简介 InfluxDB是一个时间序列数据库,旨在处理高写入和查询负载.它是TICK堆栈的组成部分 .InfluxDB旨在用作涉及大量带时间戳数据的任何用例的后备存储,包括DevOps监控,应用程序指标,物联网传感器数据和实时分析. 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 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, ma