http://dockone.io/article/1643 监控的价值与体系在运维体系中, 监控是非常重要的组成部分.通过监控可以实时掌握系统运行的状态,对故障的提前预警,历史状态的回放等,还可以通过监控数据为系统的容量规划提供辅助决策,为系统性能优化提供真实的用户行为和体验. 这几年互联网业务的迅速发展,用户对系统的要求也越来越高,而做好监控成能为系统保驾护航,能有效提高系统的可靠性,可用性及用户体验.监控的价值体现主要体现在以下几点: 节约成本在生产环境中故障是避免不了的,如果能够通过精确

如今,越来越多的公司开始 Docker 了,「三分之二的公司在尝试了 Docker 后最终使用了它」,也就是说 Docker 的转化率达到了 67%,同时转化时长也控制在 60 天内. 既然 Docker 这么火,Docker 监控是不是也该提上日程?或许具体问题要具体分析,但是似乎大家都在寻找新一代 Docker 监控的工具. 本次技术公开课将会给大家带来全方位的 Docker 实践,从监控之道到监控方案,让你了解到 Docker 实时性能状况,精准定位到性能薄弱的环节,从而优化应用,让监控之

译者注:Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化.通常情况下,监控的主要目的在于:减少宕机时间.扩展和性能管理.资源计划.识别异常事件和故障排除分析等.本文作者介绍了5种方法帮助你在Docker中监控Java应用程序. 你知道有什么好的方法可以在Docker容器中监控Java应用程序吗? 在容器中运行应用程序是一种日益流行的维护大型分布式栈的方法,这种栈基于需求而变化.对于基于容器的架构

cadvisor+influxdb+grafana可以实现容器信息获取.存储.显示等容器监控功能,是目前流行的docker监控开源方案. 方案介绍 cadvisor Google开源的用于监控基础设施应用的工具,可以零配置运行在docker主机上来监控Docker主机以及Docker容器.其为单节点监控,只能监控一个主机.多节点监控可参考Google的Kubernetes.作为docker服务的监控数据收集器,提供给influxdb. influxdb InfluxDB 是用Go语言编写的一个开

一.环境:已安装docker机器ip:192.168.0.202 二.原理 使用docker的metrics-add参数,提供对docker运行参数的访问条件. 三.修改/etc/docker/daemon.json [root@DL ~]# vi /etc/docker/daemon.json{        "registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com"],        "metrics-addr

使用Docker部署监控系统,Prometheus,Grafana,监控服务器信息及Mysql 一.docker部署prometheus监控系统 1.1 配置安装环境 1.1.1 安装prometheus 1.1.2 安装grafana 1.1.3 安装node_exporter 1.2 运行环境 1.2.1 配置prometheus 1.2.2 启动 prometheus 1.2.3启动 grafana 二.Prometheus使用mysqld_exporter监控MySQL 2.1官网下载m

docker自带的监控命令 docker自带了三个监控命令即ps, top, stats ps docker ps 可以帮助我们很快的了解当前正在运行的容器 -a:会显示已经停掉的容器 [root@host1 ~]# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 2dc535903c8f weaveworks/scope: minutes ago Up minutes weavescope 9c0b7af8f210

一直运行的docker容器显示内存已经耗尽,并且容器内存耗尽也没出现重启情况,通过后台查看发现进程没有占用多少内存.内存的监控使用的是cadvisor,计算方式也是使用cadvisor的页面计算方式,所以决定对docker的内存计算做下研究. docker version: Client: Version: 1.12.6 API version: 1.24 Go version: go1.6.4 Git commit: 78d1802 Built: Tue Jan 10 20:20:01 201

在容器的使用过程中,如果能及时的掌握容器使用的系统资源,无论对开发还是运维工作都是非常有益的.幸运的是 docker 自己就提供了这样的命令:docker stats. 默认输出 docker stats 命令用来显示容器使用的系统资源.不带任何选项执行 docker stats 命令: $ docker stats 默认情况下,stats 命令会每隔 1 秒钟刷新一次输出的内容直到你按下 ctrl + c.下面是输出的主要内容: [CONTAINER]:以短格式显示容器的 ID.[CPU %]

jmeter plugin监控的信息很少,只有cpu.内存.网络IO,但这些是不够的.例如对于分析mysql数据库的慢查询.最大连接数等更加细密度的信息. 服务端稳定测试的三个前提: 1.应用级别的自动化测试.针对整个系统进行评测,而不是单独某一个模块,自动化用例要覆盖系统业务场景的80%以上.自动化遍历深度不够,不能覆盖80%以上的业务场景.而且自动化遍历是在一个设备上执行的,其并发数量只有1,而稳定性测试要在一定的压力之下进行的. 2.高可用.灾难恢复的部署架构. K8S做部署. 3.线上级

利用docker compose组合应用并利用scale可以快速对容器进行扩充,而docker compose启动的服务容器都在同一台宿主机上,对于一个宿主机上运行多个容器应用时,容器的运行情况,如:CPU使用率,内存使用率,网络状态,磁盘空间等一系列随时间变化的时序数据信息,都需要进行了解,因此监控是必须的. 容器监控方案选择 对于容器的监控方案可谓多种多样,除了docker本身自带的 docker stats 命令,还有Scout,Data Dog,Sysdig Cloud,Sensu Mo

docker相关管理可分为四类:docker基础功能.docker监控.docker集群管理和docker系统认证管理.docker管理的基础或信息来源都是docker命令行或docker API. docker基础功能 docker基础功能,如容器管理.镜像管理,直接调用docker命令或dockerAPI即可实现.humpback和portainer实现了常用docker生命周期管理.镜像管理,可供参考. docker监控 docker监控的基础是docker stats或相关API,通过实

docker自带的监控命令 docker自带了三个监控命令即ps, top, stats ps docker ps 可以帮助我们很快的了解当前正在运行的容器 -a:会显示已经停掉的容器   [root@host1 ~]# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 2dc535903c8f weaveworks/scope:1.10.1 "/home/weave/entrypo…" 14 minutes

sysdig Sysdig = system(系统)+dig(挖掘).Sysdig 是一个开源系统发掘工具,用于系统级别的勘察和排障,可以把它看作一系列Linux系统工具的组合,主要包括: strace:追踪某个进程产生和接收的系统调用. tcpdump:分析网络数据,监控原始网络通信. lsof: list opened files, 列出打开的文件. top:监控系统性能工具. htop :交互式的进程浏览器,可以用来替换 top 命令. iftop :主要用来显示本机网络流量情况及各相互通

随着docker及Kubernetes技术发展的越来越成熟稳定,越来越多的公司开始将docker用于生产环境的部署,相比起物理机上直接部署,多了一层docker容器的环境,这就带来一个问题:进程信号接收与处理. 相信有不少同学发现,在docker中捕获不到进程的结束信号,这就给我们的一些进程异常处理带来了麻烦,用Supervisor等进程管理工具也能够解决这一问题,不过太“重”了,在容器时代追求“轻”的我们是不能接受的,本文介绍一个超级小巧的容器初始化工具-Dumb-Init. 1 特性描述1.

官网地址:https://www.weave.works/oss/scope/ 安装 执行如下脚本安装运行 Weave Scope. curl -L git.io/scope -o /usr/local/bin/scope chmod a+x /usr/local/bin/scope 启动 scope launch --> 将以容器方式启动 Weave Scope.停止 scope stop 登录 Weave Scope 的访问地址为 http://[Host_IP]:4040/ 多主机管理 s

过去的一年中,关于 Docker 的话题从未断过,而如今,从尝试 Docker 到最终决定使用 Docker 的转化率依然在逐步升高,关于 Docker 的讨论更是有增无减.另一方面,大家的注意力也渐渐从 "Docker 是什么"转移到"实践 Docker"与"监控 Docker"上. 本文转自刘斌博文 「如何选择 Docker 监控方案 」 ,文中刘斌从技术的角度深入解释了 Docker 监控的数据采集原理,介绍了现有开源的监控方案,以及能够对

Docker 是构建和部署软件的一个新兴的轻量级的平台,也是一个减轻替代虚拟机的容器.Docker 通过给开发者提供兼容不同环境的镜像,成为解决现代基础设施的持续交付的一个流行的解决方案. 和虚拟机一样,容器也需要一个新的监测方法.现在有许多开源的监控软件,但部署麻烦,需要许多人力来进行后期维护,Luckily,如果你是一个 OneAPM 用户,现在你可以利用我们最新的应用产品:Cloud Insight. 如果你已经安装了 Cloud Insight 探针实现了服务器监控,接下来只需要配置一个

如今,越来越多的公司开始使用 Docker 了,现在来给大家看几组数据: 2 / 3 的公司在尝试了 Docker 后最终使用了它 也就是说 Docker 的转化率达到了 67%,而转化市场也控制在 60 天内. 越大型的公司越早开始使用 Docker 研究发现主机数量越多的公司,越早开始使用 Docker.而主机数量多,在这个研究里就默认等同于是大型公司了. Docker 优势 那为什么 Docker 越来越火呢?一谈起 Docker 总是会跟着让人联想到轻量这个词,甚至会有一种通过 Dock

一.Docker 容器监控报警方式 接着上篇文章的记录,看到grafana的版本已经更新到4.2了,并且在4.0以后的版本中,加入了Alert Notifications 功能,这样在对容器 监控完,可以加入报警规则.根据官网介绍,报警方式也有很多种,常见的Email.Slack即时通讯.webhook等. 本篇记录的是邮件的报警设置.环境和上篇基本一致,都是在Docker 平台测试环境下,另外本篇使用的grafana容器的版本是用的 dockerhub上最新版本,该版本为grafana/gra

docker容器监控命令 docker ps 命令(查看所有的运行中的容器) docker stats 命令(容器状态监控) [root@bogon ~]# docker stats container1 CONTAINER CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS container1 0.10% 138.4MiB / 15.52GiB 0.87% 2.13kB / 934B 57.3kB / 0B 41 CONTAINER CP