介绍 基于Openresty和Prometheus.Consul.Grafana设计的,实现了针对域名和Endpoint级别的流量统计,使用Consul做服务发现.KV存储,Grafana做性能图展示. 最终展现图 主要实现流程 POST Json 注册服务 -> Consul Service <- Prometheus -> 定时抓取 http指标接口 Nginx POST KV 提交Endpoint -> Consul KV Service <- Nginx 定时更新需要

List CentOS7.3 prometheus-2.2.1.linux-amd64.tar.gz nginx-module-vts 节点名 IP 软件版本 硬件 网络 说明 Prometheus 192.168.0.106 list 里面都有 2C4G Nat,内网 测试环境 Nginx 192.168.0.107 list 里面都有 2C4G Nat,内网 测试环境 部署Prometheus 部署Promehteus请看我前面写的文章 https://www.cnblogs.com/you

转载自:https://www.cnblogs.com/you-men/p/13173245.html CentOS7.3 prometheus-2.2.1.linux-amd64.tar.gz nginx-module-vts 节点名 IP 软件版本 硬件 网络 说明 Prometheus 192.168.0.106 list 里面都有 2C4G Nat,内网 测试环境 Nginx 192.168.0.107 list 里面都有 2C4G Nat,内网 测试环境 部署Promehteus请看我

GitHub上官方地址:https://github.com/knyar/nginx-lua-prometheus 告警规则地址:https://awesome-prometheus-alerts.grep.to/rules#nginx 1.nginx需要支持lua功能,若是使用openresty的话,则自带支持lua 2.把lua文件上传到服务器中, 3.修改nginx配置文件,加载lua功能 # cat nginx.conf http { ...... lua_shared_dict pro

目录 基于k8s集群部署prometheus监控ingress nginx 1.背景和环境概述 2.修改prometheus配置 3.检查是否生效 4.配置grafana图形 基于k8s集群部署prometheus监控ingress nginx 1.背景和环境概述 本文中涉及到的环境中.prometheus监控和grafana基本环境已部署好. 在nginx ingress controller的官方文档中对监控有相应描述 https://kubernetes.github.io/ingress

本章节主要涵盖了Alertmanager的工作机制与配置文件的比较详细的知识内容,由浅入深的给大家讲解. 警报一直是整个监控系统中的重要组成部分,Prometheus监控系统中,采集与警报是分离的.警报规则在 Prometheus 定义,警报规则触发以后,才会将信息转发到给独立的组件 Alertmanager ,经过 Alertmanager r对警报的信息处理后,最终通过接收器发送给指定用户,另外在 Alertmanager 中没有通知组的概念,只能自己对软件重新Coding,或者使用第三方插

直接上文件 nginx.conf #运行用户和组,缺省为nobody,若改为别的用户和组,则需要先创建用户和组 #user wls81 wls; #开启进程数,一般与CPU核数等同 worker_processes  4; #设置进程到cpu(四cpu:0001 0010 0100 1000) #worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000; #每个进程最大打开文件数 worker_rlimit_nofile 8000; #进程号保存文件 #pid       

一.Prometheus介绍之前已经详细介绍了Kubernetes集群部署篇,今天这里重点说下Kubernetes监控方案-Prometheus+Grafana.Prometheus(普罗米修斯)是一个开源系统监控和警报工具,最初是在SoundCloud建立的.自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了普罗米修斯,该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区.它现在是一个独立的开放源码项目,并且独立于任何公司,为了强调该点并澄清项目的治理结构,Prometheus在2016年加入了云计算基金会,成

ES监控方案 本文主要讲述使用 Prometheus监控ES,梳理核心监控指标并构建 Dashboard ,当集群有异常或者节点发生故障时,可以根据性能图表以高效率的方式进行问题诊断,再对核心指标筛选添加告警. 根据<How to monitor Elasticsearch performance>一文中的介绍: Elasticsearch本身提供了大量的指标,可以帮助我们进行故障预检,并在遇到诸如节点不可用.JVM OutOfMemoryError和垃圾回收时间过长等问题时采取必要措施. 通

Eeporter是什么及来源? 是什么? 广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如下所示,Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据: 来源有哪些? 社区提供的 Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现,涵盖了从基础设施,中间件以及网络等各个方面的监控功能.这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求.下表列举一些社区中常用的Exporter: 范

简介: 如何使用 Zabbix 监控 Nginx 状态 ? 1.获取 Nginx 状态( HTTP Stub Status ) [root@localhost ~]# /apps/product/nginx/sbin/nginx -V nginx version: nginx/ built by gcc (Red Hat -) (GCC) built with OpenSSL Feb TLS SNI support enabled configure arguments: --prefix=/a

简介: 如何使用 Zabbix 监控 Nginx 状态 ? 1.获取 Nginx 状态( HTTP Stub Status ) shell > /usr/local/nginx/sbin/nginx -V nginx version: nginx/ built by (Red Hat -) (GCC) configure arguments: --prefix=/usr/local/nginx --with-http_stub_status_module --with-http_gzip_sta

运用Ntop监控网络流量 ____网络流量反映了网络的运行状态,是判别网络运行是否正常的关键数据,在实际的网络中,如果对网络流量控制得不好或发生网络拥塞,将会导致网络吞吐量下降.网络性能降低.通过流量测量不仅能反映网络设备(如路由器.交换机等)的工作是否正常,而且能反映出整个网络运行的资源瓶颈,这样管理人员就可以根据网络的运行状态及时采取故障补救措施和进行相关的业务部署来提高网络的性能.对网络进行流量监测分析,可以建立网络流量基准,通过连接会话数的跟踪.源/目的地址对分析.TCP流的分析等,能够

尽管 IT 管理员尽心尽责地监控设备.主机和网络是否存在恶意活动的迹象,却往往出力不讨好.主机入侵检测和端点保护对很多公司来说可能是"必需"的安全措施,但如果要找出 RAT.rootkit.APT 或其他盘踞在网络上的恶意软件,就没什么比监控 DNS 流量更有效了. 为什么是 DNS ? 犯罪分子会抓住任何互联网服务或协议的漏洞发动攻击,这当然也包括域名系统( DNS ).他们会注册一次性域名用于垃圾邮件活动和僵尸网络管理,还会盗用域名进行钓鱼和恶意软件下载.他们会注入恶意查询代码以利

运用Ntop监控网络流量 ____ 网络流量反映了网络的运行状态,是判别网络运行是否正常的关键数据,在实际的网络中,如果对网络流量控制得不好或发生网络拥塞,将会导致网络吞吐量下降. 网络性能降低.通过流量测量不仅能反映网络设备(如路由器.交换机等)的工作是否正常,而且能反映出整个网络运行的资源瓶颈,这样管理人员就可以根据网络 的运行状态及时采取故障补救措施和进行相关的业务部署来提高网络的性能.对网络进行流量监测分析,可以建立网络流量基准,通过连接会话数的跟踪.源/目的 地址对分析.TCP流的分析

0x00 概述 Prometheus 是一个开源监控系统,它本身已经成为了云原生中指标监控的事实标准,几乎所有 k8s 的核心组件以及其它云原生系统都以 Prometheus 的指标格式输出自己的运行时监控信息.我在工作中也比较深入地使用过 Prometheus,最大的感受就是它非常容易维护,突出一个简单省心成本低.当然,这当中也免不了踩过一些坑,下面就总结一下. # 假如你没有用过 Prometheus,建议先看一遍 官方文档 0x01 接受准确性与可靠性的权衡 Prometheus 作为一个

skipper 是支持prometheus监控的,只是没有启用,需要添加参数 -enable-prometheus-metrics 测试使用的是一个简单nginx web ,同时使用docker-compose 运行 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: skipper: image: dalongrong/skipper:latest ports: - "9090:9090" - "9911:9911

1. 介绍 2. 准备工作 2.1 tcpdump 2.2 winshark 2.3 安装iftop 2.4 alluxio网络通信相关的端口 3.iftop 锁定消耗流量最大的端口 4. dump数据 5. winshark中加载看看 1. 介绍 最近在使用alluxio的时候发现了网络流量比较大.我们将MR程序运行在alluxio上,发现即使做好了mapper的data local仍然会存在比较多的异常流量.这部分网络IO会对性能造成比较大的影响.我将按照以下步骤来分析这个alluxio异常

Nginx 虽然处理并发量比 apache 确实要强点,但它这种 php-cgi 模式不是太稳定,这点网上也有朋友总结了,我在实现项目中也感受到了. 我们一台支付机,偶尔会出现以下情况的:php-cgi 进程突然消失了,造成PHP脚本无法访问:更不可思议的是明明是php-cgi 打开有两个端口在监听的,莫名其秒的突然有一个php-cgi 的端口被关闭了,造成所有请求全积在一个端口上, 结果造成PHP脚本访问异常. 基本这种情况,我写了个监控shell脚本的解决方案,不管以上出现那种情况,都自动恢

由于容器化和微服务的大力发展,Kubernetes基本已经统一了容器管理方案,当我们使用Kubernetes来进行容器化管理的时候,全面监控Kubernetes也就成了我们第一个需要探索的问题.我们需要监控kubernetes的ingress.service.deployment.pod......等等服务,以达到随时掌握Kubernetes集群的内部状况. 此文章是Prometheus监控系列的第一篇,目的也很明确,旨在于寻找一套能够胜任kubernetes集群监控的架构. k8s监控方案调研