先看看VictoriaMetrics官网网站上是如何作(tree)宣(new)传(bee)的: 官方广告 0.(监控领域)最快解决方案 为高性能而设计 便于安装 支持单机和群集版本 1.更高效的存储空间 最小的sample size 数据去重能力(deduplication) high churn rate support (防止?)高流失率 识别和消除具有频繁更改值的标签 如果旧时间序列不断被新时间序列以高速率取代,那么这种状态称为高流失率. 高流失率有以下负面影响: 增加了存储在数据库中的时

遥想 2015 年 8 月 17 日,Cloud Insight 还在梳理功能原型,畅想 Cloud Insight 存在的意义:为什么阿里云用户需要使用 Cloud Insight 来加强管理. 而今,我们就已经实现了这样的功能: 使用标签来实现数据的聚合和分组. 相信使用过 OpenTSDB 或者 InfluxDB 的人都知道标签的存在:Tag.这也是为什么越来越多 Zabbix 或者 Nagios 用户迁移至 OpentsDB 来自建运维监控系统的原因. 如果所示,Zabbix 只提供单台

Monitoring with Prometheus读书笔记 原书见: https://www.safaribooksonline.com/library/view/monitoring-with-prometheus/9780988820289/ 摘录了一些内容,稍微整理了下,更详细的内容可以阅读原书. 简介 Prometheus灵感来源于谷歌的borgmon. 他的设计专注于最近发生的事,而不是几个星期几个月前的,默认只保存15天的时间序列. 内置PromQL查询语言,可以方便进行metri

原文链接:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-lo-prometheus-getting-started-and-practice 随着容器技术的迅速发展,Kubernetes 已然成为大家追捧的容器集群管理系统.Prometheus 作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation(简称:CNCF)中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群

1.导入grafana模板后node-export某些图像无法获取到data: 解决:导入grafana 模板是需要看node-export 版本是否与模板要求的一致,不同版本的node-export中metric name可能不一致. [排错思路:如果图像提示无data,这时将图像的metric 查询条件直接拿到prometueus中去查询,判断是否存在此metric]

功能 judge 模块主要从transfer中接收数据,并从HBS中获取报警策略,然后进行阈值报警判断 从HBS获取报警策略 接收transfer 上报的数据,并存储最新几个点 判断阈值,产生报警事件 判断报警事件是否写入redis 老旧报警数据的清理 配置文件 { "debug": true, "debugHost": "nil", #用于调适,在log中打印指定host的具体策略 "remain": 11, #指定内存中存

模板允许更多的互动和动态的仪表板.可以将变量用在度量查询中,不必硬编码诸如服务器.应用程序和传感器名称之类的东西.变量显示在仪表板顶部的下拉式选择框中.这些下拉菜单可以很容易地改变在你的仪表板显示的数据.如下 What is a variable?(什么是变量) 变量是值的占位符.可以在metric查询和panel title中使用变量.因此,当您更改值时,使用仪表板顶部的下拉菜单,面板的metric查询将更改为反映新值. Interpolation(插入:篡改:添写写法) Panel titl

grafana带有功能丰富的数据源插件influxDB.支持丰富的查询编辑器.注释和templating(模版)查询. 增加数据源(Adding the data source) 点击顶部Grafana图标打开侧边的菜单. 在 Dashboards链接下的侧菜单中,您应该找到一个名为Data Sources的链接. 在顶部点击 + Add data source按钮. 在Type下拉选项中选择 InfluxDB. Edit/ADD data source name :数据源名称.这就是在面板和查

为了方便后面对ottertune进行魔(hu)改(gao),需要先搞清楚它的源码结构和pipeline OtterTune分为两大部分: server side: 包括一个MySQL数据库(用于存储调优数据,供ml model用),Django(FrontEnd User Interface),Celery(用于调度ML task): client side: Target_DBMS(存储用户的业务数据用,支持多种DBMS),Controller(用于控制target DBMS),Driver(

Grafana运维文档 2019/09/23 Chenxin Wuweiwei 参考资料 https://grafana.com/grafana https://blog.52itstyle.vip/archives/1984/ https://blog.52itstyle.vip/archives/2014/ https://blog.52itstyle.vip/archives/2029/ https://blog.52itstyle.vip/archives/2049/ https://b

Elasticsearch(8) --- 聚合查询(Metric聚合) 在Mysql中,我们可以获取一组数据的 最大值(Max).最小值(Min).同样我们能够对这组数据进行 分组(Group).那么对于Elasticsearch中 我们也可以实现同样的功能,聚合有关资料官方文档内容较多,这里大概分3篇或者4篇博客写这个有关Elasticsearch聚合. 官方对聚合有四个关键字: Metric(指标).Bucketing(桶).Matrix(矩阵).Pipeline(管道). 一.聚合概念 1

Title:ElasticSearch实战系列四: ElasticSearch的聚合查询基础使用教程之度量(Metric)聚合 前言 在上上一篇中介绍了ElasticSearch实战系列三: ElasticSearch的JAVA API使用教程,介绍了ElasticSearch Java API基础的语法,基本的增删改查(对应SQL语句), 本篇则来介绍一下ElasticSearch 聚合查询的使用JAVA API 和 DSL语句的使用 . ElasticSearch Aggregation 聚

环境:Phoenix:4.4,win7系统 问题:Phoenix在查询hbase时,报"系统找不到指定路径". 解决: 请参见 https://distcp.quora.com/Connect-and-query-Apache-Phoenix-with-Squirrel-from-Windows . 个人解决过程记录: 1.从hhbase的master节点下载hbase-site.xml 2.修改hbase-site.xml,添加 <property> <name&g

天工架构 目前,天工平台的服务主要由物接入.物解析.物管理.规则引擎和时序数据库组成,并可无缝对接百度云天算智能大数据平台及基础平台产品,可提供千万级设备接入的能力,百万数据点每秒的读写性能,超高的压缩率,端到端的安全防护.其基本架构如下图所示: 时序数据库:用于管理时间序列数据的专业化数据库.区别于传统的关系型数据库,时序数据库针对时间序列数据的存储.查询和展现进行了专门的优化,从而获得极高的数据压缩能力.极优的查询性能,特别适用于物联网应用场景. 天算智能大数据平台:提供了完备的大数据托管服

转载自http://yangyangmyself.iteye.com/blog/2321759 1.Druid 查询概述     上一节完成数据导入后,接下来讲讲Druid如何查询及统计分析导入的数据.    Druid的查询是使用REST风格的HTTP请求查询服务节点(Broker.Historical.Realtime),这些服务节点暴露REST查询接口,客户端发送Json对象请求查询接口.一般情况下,查询服务接口发布在Broker节点,基于Linux 的POST请求查询如下所示:  /**

由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库,并没有深入研究过ES的搜索功能.而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限,本文将仅仅介绍ES简单(非全文)的查询API. 笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容,但是写着写着发现文章有点过长,不便于阅读,故将聚合API的内容移至下一篇博客中. 引言 单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来介绍这些API.下表是本文数据表的表结构,表名(type)为“student”.注意,studentNo是本表的id,也就是_id字段的值与stude

ATS metric query 参考:ATS metric query proxy.node.cache_hit_mem_ratio proxy.node.cache_hit_mem_ratio_avg_10s #查询当前内存命中率 proxy.node.cache_hit_ratio proxy.node.cache_hit_ratio_avg_10s #查询当前缓存(cache.db)命中率 proxy.node.bandwidth_hit_ratio proxy.node.bandwid

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯云数据库 TencentDB发表于云+社区专栏 作者介绍:王晓宇,腾讯数据库TDSQL团队成员,目前参与TDSQL数据库内核研发工作. 腾讯与高校合作的论文入选数据库顶会 腾讯TDSQL团队携手中国人民大学信息学院.武汉大学计算机学院合作的DEMO论文"MSQL+: a Plugin Toolkit for Similarity Search under Metric Spaces in Distributed Relatio

名称 描述 label_values(label) 返回label每个指标中的标签值列表. label_values(metric, label) 返回label指定度量标准中的标签值列表. metrics(metric) 返回与指定metric正则表达式匹配的度量标准列表. query_result(query) 返回一个Prometheus查询结果列表query. 对于细节metric names和label names,并label values请参阅普罗米修斯文档. 注意:部分查询与2.

一.WebApp介绍 1.初始界面 2.搜索结果页面 二.项目代码 1.项目目录 --------app ----------app.component.ts ----------app.component.css ----------app.component.html ----------app.module.ts 2.app.component.html <div class="content"> <div> <img width="300

""" 官方文档:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/aggregations.html 官方文档:https://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/search_dsl.html 参考:https://blog.csdn.net/hanyuyang19940104/article/details/81668880中的bug解决方案 可参考: