谈到大数据,大家首先想到的肯定是Hadoop,近年来互联网技术的快速增长催生了各类大体量数据的爆发,Hadoop最大的贡献在于帮助企业将那些低价值的事件流数据转化为高价值的聚合数据,为企业的经营决策提供数据支撑.但Hadoop擅长的是存储和获取大规模数据,但是它并不提供任何性能上的保证.从这个角度来讲,我们可以把Hadoop看作是一个很好的后端.批量处理和数据仓库系统.在一个需要高并发并且保证查询性能和数据可用性的场景下,Hadoop并不能满足需求, 因此而引出了我们今天要介绍的主角: Drui

一.组件介绍 我们采用现在比较流行的cAdvisor+InfluxDB+Grafana组合进行Docker监控. 1.cAdvisor(数据采集) 开源软件cAdvisor(Container Advisor)是用于监控容器运行状态的利器之一,该项目主页为https://github.com/google/cadvisor,它被用于多个与docker相关的开源项目中.实际上在Kubernetes系统中,cAdvisor已经被默认集成到了kubelet组件内.cAdvisor提供了web界面可供浏

参考地址:https://github.com/gjmzj/kubeasz 引言 提供快速部署高可用k8s集群的工具,基于二进制方式部署和利用ansible-playbook实现自动化,既提供一键安装脚本,也可以分步执行安装各个组件,同时讲解每一步主要参数配置和注意事项. 特点 集群特性:TLS 双向认证.RBAC 授权.多Master高可用.支持Network Policy. 门槛 需要掌握基础kubernetes docker linux shell 知识,关于ansible建议阅读 ans

目录:[持续更新.....] spring 部分常用注解 spring boot 学习之路1(简单入门) spring boot 学习之路2(注解介绍) spring boot 学习之路3( 集成mybatis ) spring boot 学习之路4(日志输出) spring boot 学习之路5(打成war包部署tomcat) spring boot 学习之路6(定时任务) spring boot 学习之路6(集成durid连接池) spring boot 学习之路7(静态页面自动生效问题)

NK3C框架连接SQL Server修改配置如下: 1.添加POM引用 <sqlserver.driver.version>4.0</sqlserver.driver.version> <!-- sql server driver --><dependency> <groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId> <artifactId>sqljdbc4</artifactId>

https://grafana.com/plugins/grafana-simple-json-datasource 1.安装方法很简单,下载后解压放到plugins目录就好. 我的是解决版的grafana所有放到../data/plugins目录下 2. 重启grafana后就可以在数据源中添加simple-json数据的了 3.这是是官方提供的反回json数据的服务器 https://github.com/bergquist/fake-simple-json-datasource 下载解决后

Grafana是一款开源的分析平台. Grafana allows you to query, visualize, alert on and understand your metrics no matter where they are stored. Create, explore, and share dashboards with your team and foster a data driven culture. 支持的数据源(本文使用Prometheus数据源): 安装 以Con

本文作者:七牛云布道师@陈爱珍,DBAPlus社群联合发起人.前新炬技术专家.多年企业级系统的应用运维及分布式系统实战经验.现专注于容器.微服务及DevOps落地的研究与实践. 安装过程 三个都直接下载镜像启动容器 cadvisor:数据采集 Influxdb:数据存储 grafana:数据展示 启动influxdb容器 docker run -d -p 8083:8083 -p 8086:8086 --expose 8090 --expose 8099 --name influxsrv tut

导读 Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板.在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的.根据不同的指标数据,它提供了一个强大.优雅的来创建.分享和浏览数据的方式. 它提供了丰富多样.灵活的图形选项.此外,针对数据源,它支持许多不同的存储后端.每个数据源都有针对特定数据源的特性和功能所定制的查询编辑器.Grafana 提供了对下述数据源的正式支持:Graphite.InfluxDB.OpenTSDB. Prometheus.Elasticsearch 和 Cloudwatch. 每个数据

阅读目录: 1. 关闭防火墙 2. 安装Zabbix下载源 3. ZabbixClient  --- 安装zabbix-agent代理 4. ZabbixServer --- 安装zabbix-server服务 5. ZabbixServer --- 配置zabbix-server的数据库 6. ZabbixServer --- 配置zabbix-server的服务参数 7. ZabbixServer --- 使用zabbix-server 8. 登录Zabbix的Web端 9. 在Web配置z

在从excel导入10W条数据到mysql中时,运行一段时间就会抛这个异常,连接池问题 org.springframework.transaction.CannotCreateTransactionException: Could not open Hibernate Session for transaction; nested exception is org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: Caused by: java

想打造 New Relic 那样漂亮的实时监控系统我们只需要 InfluxDB/collectd/Grafana 这三个工具,这三个工具的关系是这样的: 采集数据(collectd)-> 存储数据(InfluxDB) -> 显示数据(Grafana). InfluxDB 是 Go 语言开发的一个开源分布式时序数据库,非常适合存储指标.事件.分析等数据,看版本号(v0.8.8)就知道这个项目还很年轻: collectd 就不用介绍了吧,C 语言写的一个系统性能采集工具: Grafana 是纯 J

Durid是在2013年底开源出来的,当前最新版本0.9.2, 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户),低延时,高可靠性的问题.对比Druid与其他解决方案,Kylin对数据按照分区每天构建前一天的cube数据提供给用户查询,用户查询的是历史数据.而Druid不断的从ingest去拉取数据,持续构建cube,提供实时查询,主要作者下面两位, 其中一位创建了一家公司继续发展druid (Impty.io)           目录: druid简介 Druid特

一.Docker 监控方式 1.利用docker 的 docker stats API 命令: docker stats [容器ID/容器名称] [root@docker ~]# docker stats --help Usage: docker stats [OPTIONS] [CONTAINER...] Display a live stream of container(s) resource usage statistics -a, --all Show all containers (

搭建了Nginx集群后,需要继续深入研究的就是日常Nginx监控. Nginx如何监控?相信百度就可以找到:nginx-status 通过Nginx-status,实时获取到Nginx监控数据后,如何和现有监控系统集成?一个很好的解决方案: Nginx+Telegraf+Influxdb+Grafana 即通过Telegraf监控插件定时收集Nginx的监控状态,存储到时序数据库Influxdb中,然后通过Grafana展现即可. 一.Nginx启用nginx-status功能 源码编译安装的n

架构 grafana和prometheus之前安装配置过,见:Grafana+Prometheus打造全方位立体监控系统 MySql安装 MySql的地位和重要性就不言而喻了,作为开源产品深受广大中小企业以及互联网企业喜爱,所以这里我们也有必要对其进行相应的监控. 由于最近更换了CentOS7,这里对MySql重新安装一遍,顺便做个记录,CentOS7的yum源中默认好像是没有mysql的.为了解决这个问题,我们要先下载mysql的repo源. 列出所有版本信息: lsb_release -a

前言 随着公司postgresql数据库被广泛应用,尤其是最近多个项目在做性能测试的时候都是基于postgresql的数据库,为了确定性能瓶颈是否会出现在数据库中,数据库监控也被我推上了日程.在网上找了一遍好像没有特别好的监控工具,虽然推荐比较多的是pgwatch,但是部署比较麻烦,需要Linux环境,然而公司大部分都是Windows而且后期推广也不是很方便,因此果断放弃了. 最近在做一个服务器性能监控时发现telegraf+influxdb+grafana的组合比较不错,然后去官网和githu

环境 CentOS release 6.5 (Final) 64bitzabbix_server (Zabbix) 3.0.3 grafana-4.3.1mysql-5.6.21 一.安装grafana 安装方法有很多,官网有介绍:http://docs.grafana.org/installation/rpm/.我这里采用二进制安装方法. 1.下载二进制包,安装 [root@localhost src]# rpm -Uvh grafana-4.3.1-1.x86_64.rpmwarning:

虚拟机ip 192.168.180.128 Influxdb Influxdb是一个开源的分布式时序.时间和指标数据库,使用go语言编写,无需外部依赖. 它有三大特性: 时序性(Time Series):与时间相关的函数的灵活使用(诸如最大.最小.求和等): 度量(Metrics):对实时大量数据进行计算: 事件(Event):支持任意的事件数据,换句话说,任意事件的数据我们都可以做操作. 同时,它有以下几大特点: schemaless(无结构),可以是任意数量的列: min, max, sum

最近这段时间一直在忙,没时间写博客,负责了一个项目,从前端到后端一直忙,同时还有其他第几个项目的系统架构要处理. 去年就开始关注net core了,只是平时写写demo,没用在项目中,正好这次机会就用了net core,具体是什么时候开始的不太记得了,总之刚开始是用core 1.0开发,然后在开发的时候突然想到,平时我们的项目中都没有做过项目的实时监控,为什么这次不试试看呢,而且还能知道每天什么时段的流量走向,系统吞吐量等.记得之前去北京总公司的时候,看到java开发部那边有一个大屏幕,实时的显

由于最近在做监控方面的工作,因此也读了不少相关的经验分享.其中有这样一篇文章总结了一些基于Spring Boot的监控方案,因此翻译了一下,希望可以对大家有所帮助. 原文:Near real-time monitoring charts with Spring Boot Actuator, Jolokia and Grafana Spring Boot Actuator通过/metrics端点,以开箱即用的方式为应用程序的性能指标与响应统计提供了一个非常友好的监控方式. 由于在集群化的弹性环境中