1.  自定义指标 为了注册自定义指标,请将MeterRegistry注入到组件中,例如: public class Dictionary { private final List<String> words = new CopyOnWriteArrayList<>(); Dictionary(MeterRegistry registry) { registry.gaugeCollectionSize("dictionary.size", Tags.empty(

使用 Kubernetes 进行容器编排的主要优点之一是,它可以非常轻松地对我们的应用程序进行水平扩展.Pod 水平自动缩放(HPA)可以根据 CPU 和内存使用量来扩展应用,前面讲解的 HPA 章节 我们只演示了基于 CPU 的自动缩放,在更复杂的情况下,我们可能还需要基于内存或者基于某些自定义的指标来进行扩缩容. HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源,在当前稳定版本 autoscaling/v1 中只支持基于 CP

1.自定义指标-prometheus node_exporter是agent;PromQL相当于sql语句来查询数据; k8s-prometheus-adapter:prometheus是不能直接解析k8s的指标的,需要借助k8s-prometheus-adapter转换成api; kube-state-metrics是用来整合数据的. 访问:https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheu

本文来自Rancher Labs 在过去的文章中,我们花了相当大的篇幅来聊关于监控的话题.这是因为当你正在管理Kubernetes集群时,一切都会以极快的速度发生变化.因此有一个工具来监控集群的健康状态和资源指标极为重要. 在Rancher 2.5中,我们引入了基于Prometheus Operator的新版监控,它可以提供Prometheus以及相关监控组件的原生Kubernetes部署和管理.Prometheus Operator可以让你监控集群节点.Kubernetes组件和应用程序工作负

第一章.前言 以前是用heapster来收集资源指标才能看,现在heapster要废弃了从1.8以后引入了资源api指标监视 资源指标:metrics-server(核心指标) 自定义指标:prometheus,k8s-prometheus-adapter(将Prometheus采集的数据转换为指标格式)     k8s的中的prometheus需要k8s-prometheus-adapter转换一下才可以使用 新一代架构:     核心指标流水线:         kubelet,metric

一. 原先版本是用heapster来收集资源指标才能看,但是现在heapster要废弃了. 从k8s v1.8开始后,引入了新的功能,即把资源指标引入api: 在使用heapster时,获取资源指标是由heapster自已获取的,heapster有自已的获取路径,没有通过apiserver,后来k8s引入了资源指标API(Metrics API),于是资源指标的数据就从k8s的api中的直接获取,不必再通过其它途径. metrics-server: 它也是一种API Server,提供了核心的M

一.概述 1.上集中我们说到,官方文档提示说从k8s 1.11版本开始,将监控体系指标数据获取机制移向新一代的监控模型.也就意味着对于我们的k8s来讲现在应该有这样两种资源指标被使用.一种是资源指标,另一种是自定义指标.意思是说HeapSter提供了指标数据的收集,存储和监控的基本功能.并支持多个数据接收器.比如influxdb来存储指标数据,而后每个存储后端的代码本身都驻留在HeapSter仓库中.意思是HeapSter为了能够支持各种各样的存储后端他就不得不去适配驱动每一个存储后端,这其中包

不得不说千万不要随意更改版本,我用的1.13的版本,然后学到这一步时,还因yaml文件不同,卡住了很久,然后各种google才找到解决办法  https://www.linuxea.com/2112.html 以前是用heapster来收集资源指标才能看,现在heapster要废弃了. 从k8s v1.8开始后,引入了新的功能,即把资源指标引入api. 资源指标:metrics-server 自定义指标: prometheus,k8s-prometheus-adapter 因此,新一代架构: 1

从一个实例创建了一个AMI,然后通过这个AMI创建新的EC2实例,结果发票自定义指标不会显示: 系统一直在邮件中提示: print() on closed filehandle MDATA at CloudWatchClient.pm line 167 解决方法: sudo rm /var/tmp/aws-mon/ -R 即可. 参考: https://forums.aws.amazon.com/thread.jspa?messageID=621353

TradingView 支持自定义指标,不过是把你要定义的指标写成一个 JS 源文件(customIndex.js),放在图表库 static 文件夹下.自定义指标 JS 源代码模板如下: __customIndicators = [ { name: 'ShuBenRSI', metainfo: { '_metainfoVersion': 40, 'id': 'ShuBenRSI@tv-basicstudies-1', 'scriptIdPart': '', 'name': 'ShuBenRSI

用一个简单的例子来说明. 我用express和http搭了一个最简单的服务器,监听在8081端口上. 在metrics endpoint上,我会打印出这个服务器从启动至今,服务了多少次请求.这里我只是简单使用一个维护在memory中的计数器来模拟服务请求个数.每次metrics被请求,计数器加一. localhost:8081/metrics测试一下: 打开Prometheus服务器的配置文件prometheus.yml: 添加一条作业,static_configs的target配置成我自己的服

在前面的文章已经写了官方的几个exporter的使用了. 在实际使用环境中,我们可能需要收集一些自定义的数据, 这个时候我们一般是需要自己编写采集器的. 快速入门编写一个入门的demo 编写代码 from prometheus_client import Counter, Gauge, Summary, Histogram, start_http_server # need install prometheus_client if __name__ == '__main__': c = Coun

Prometheus是一套开源的系统监控报警框架.它启发于Google的borgmon 监控系统,由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建,作为社区开源项目进行开发,并于2015年正式发布.2016年,Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation,成为受欢迎度仅次于Kubernetes 的项目. 我们可以利用Prometheus强大的监控功能来采集SAP ABAP Netweaver服务器上运行应用的各项日

前 言 Prometheus是一个用于监控和告警的开源系统.一开始由Soundcloud开发,后来在2016年,它迁移到CNCF并且称为Kubernetes之后最流行的项目之一.从整个Linux服务器到stand-alone web服务器.数据库服务或一个单独的进程,它都能监控.在Prometheus术语中,它所监控的事物称为目标(Target).每个目标单元被称为指标(metric).它以设置好的时间间隔通过http抓取目标,以收集指标并将数据放置在其时序数据库(Time Series Dat

Prometheus Operator默认的监控指标并不能完全满足实际的监控需求,这时候就需要我们自己根据业务添加自定义监控.添加一个自定义监控的步骤如下: 1.创建一个ServiceMonitor对象,用于Prometheus添加监控项 2.为ServiceMonitor对象关联metrics数据接口的Service对象 3.确保Services对象可以正确获取到metrics数据 下面本文将以如何添加redis监控为例 部署redis k8s-redis-and-exporter-deplo

预置条件 安装kafka.prometheus 使用JMX exporter暴露指标 下载jmx exporter以及配置文件.Jmx exporter中包含了kafka各个组件的指标,如server metrics.producer metrics.consumer metrics等,但这些指标并不是prometheus格式的,因此需要通过重命名方式转变为prometheus格式,重命名规则配置在kafka-2_0_0.yml中. wget https://repo1.maven.org/ma

1.cpu load https://blog.csdn.net/scugxl/article/details/77199403 1)基本含义:运行队列长度,表示当前有多少个正在等待的进程和正在执行的进程个数总和 2)单核CPU,为1代表100%CPU使用率,即CPU时间片都在计算 3)多核CPU,为1代表其中一个CPU100%使用率,比如双核,使用率也就是50% 4)一般而言,load的数值不应该超过CPU核心数 5)查看1/5/15分钟CPU load:uptime,top 6)查看CPU核

文章来源于本人的印象笔记,如出现格式问题可访问该链接查看原文 部署canal的prometheus监控到k8s中 1.grafana的docker部署方式:https://grafana.com/grafana/download?platform=docker 2.prometheus的docker部署方式: https://github.com/prometheus/prometheus 有了现成的docker镜像后,直接部署即可: k8s中部署prometheus yml编排文件如下: --

这个比较简单, https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/supported_protocols/prometheus 只需要更改prometheus.yaml配置 文件. global: # 抓取的间隔时间 scrape_interval: 20s # How long until a scrape request times out. scrape_timeout: 10s # 计算告警触发条件的周期 evaluation_interval: 20s

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