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Prometheus+Grafana监控k8s集群
介绍一下prometheus prometheus本身为一种时序数据库(TSDB),还具备开源的监控、报警、时间序列、数据库的组合。其设计用于进行目标(target)监控的关键组件 TSDB:prometheus通过采集的样本以时间序列的方式保存在内存(TSDB时序数据库)中并定时保存到硬盘中(持久化) target:主要指可输出、产自动仪表很神奇:将 OpenTelemetry Python 与 Lightstep 结合使用
自动仪表很神奇:将 OpenTelemetry Python 与 Lightstep 结合使用 Bumblebee pollinating a flower. Photo by 阿德里维莱拉. 在我的 上一篇 OpenTelemetry 博客文章 ,我讲了如何发送 开放遥测 (OTel) 数据到 光步 使用 Golang。如果您是 Golang 开发人员,这一切都很好,但是如果您使【MongoDB】Prometheus监控MongoDB
这里只是写了如何安装mongodb_exporter。 其他部分参看:https://www.cnblogs.com/abclife/p/16659151.html 下载和安装 sudo wget https://github.com/percona/mongodb_exporter/releases/download/v0.34.0/mongodb_exporter-0.34.0.linux-amd64.tar.gz sudo tar -zxvf mongodb_exprometheus监控vmware vsphere vcsa
三、Linux 运行VMware_exporter 通过docker -v 将变量写入到环境中 VMware_exporter不需要做持久化 #docker 运行的方式 docker run -d -p 9272:9272 -e VSPHERE_USER=administrator@192.168.31.200 -e VSPHERE_PASSWORD=密码 -e VSPHERE_HOST=主机 -e VSPHERE_IGNORE_SSL=Truewindows_exporter安装
https://github.com/prometheus-community/windows_exporter ---参考链接msiexec /i D:\windows_exporter-0.15.0-amd64.msi LISTEN_PORT=20051 ---使用20051端口启动安装服务方式:1.下载windows_exporter-0.15.0-amd64.msi 2.上传windows_exporter-0.15.0-amd64.msi 到d盘某个目录blackbox_exporter安装
本文主要介绍如何使用blackbox_exporter的收集被监控主机的网站状态、端口等信息,借助 Prometheus 最终以仪表盘的形式显示在 Grafana 中。blackbox_exporter是Prometheus 官方提供的 exporter 之一,可以提供 http、dns、tcp、icmp 的监控数据采集。2.blackbox_exporter 应用场景HTT重新编译kafka_exporter源码,构建镜像
1.github https://github.com/danielqsj/kafka_exporter 2.dockerfile FROM golang:1.17 ENV GO111MODULE=on \ GOPROXY="https://goproxy.cn,direct" COPY kafka_exporter-1.4.2 /apps/kafka_exporter-1.4.2 WORKDIR /apps/kafka_exporter-1.4.2 RUN make【Prometheus+Grafana系列】监控MySQL服务
前言 前面的一篇文章已经介绍了 docker-compose 搭建 Prometheus + Grafana 服务。当时实现了监控服务器指标数据,是通过 node_exporter。Prometheus 还可用来监控很多服务,比如常见的 MySQL。本文就介绍如何通过 mysqld_exporter 来监控 MySQL 指标。 下载安装包 cd /opt wget httPrometheus联邦集群
10.0.0.3 Prometheus 10.0.0.5 Prometheus联邦 10.0.0.7 Prometheus联邦 10.0.0.2 node_exporter 10.0.0.9 node_exporter 10.0.0.3、10.0.0.5、10.0.0.7都安装prometheus [root@VM-0-3-centos ~]# wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/downloaprometheus监控redis-cluster集群
信息 prometheus v2.1.0 redis_exporter v1.6.1 redis cluster 5.0 3 mater 3 slave prometheus.yml 在prometheus.yml添加两个job,redis_exporter和redis_exporter_targets,redis_exporter_targets才是真正监控redis集群的。 ## config for scraping the exporter itself - jLiunx性能监控
场景: 这几天项目做的差不多了,但是服务器经常崩掉,然后之前用c#写的性能监控模块也不准,于是放弃了。还是用别人的模块吧。这里我采用node export + prometheus + grafana的方案进行性能监控。 prometheus是系统监控和报警系统,它可以通过监控系统的性能数据,获取并存储数据(默prometheus process-export进程监控
oToyix 于2021-09-08 11:53:45 prometheus process-export 进程监控 一、环境部署,见prometheus 邮件告警 第一节https://blog.csdn.net/oToyix/article/details/120160633二、process-export进程监控1、process-export 下载、配置、启动 wget -c https://github.com/Exporter+Promethues+Grafana可视化监控
一、node-exporter和prom/promtheus简介 1、node-exporter(采集数据) 为了能够采集到主机的运行指标如CPU, 内存,磁盘等信息,就需要用到node_exporter。 2、prom/promtheus(存储数据) Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统,在kubernetes容器管理系统中,通常会搭配promet03. Prometheus - 数据采集
Exporter 在 Prometheus 的架构设计中,Prometheus Server 并不直接监控特定的目标,它主要任务是负责数据的收集,存储并且对外提供数据查询支持。 为了获取监控指标,就需要 Prometheus 周期性的从 Exporter 暴露的 HTTP 服务地址(/metrics)拉取数据。 同时,Exporter 也是一个相对开放的概blackbox
下载并解压 https://github.com/prometheus/blackbox_exporter/releases/download/v0.21.0/blackbox_exporter-0.21.0.linux-amd64.tar.gz tar -zxvf blackbox_exporter-0.21.0.linux-amd64.tar.gz ln -sv /apps/blackbox_exporter-0.21.0.linux-amd64 /apps/blackbox_exportergrafana+prometheus+node-exporter监控搭建与配置
前言 1、Grafana 是一个可视化工具,简单点说就是用来展示数据的。它和Zabbix、Prometheus 有本质区别,在于它不能解决监控问题,仅用于展示。也就是说,在监控领域,Grafana 需要配合 Zabbix、Prometheus 等工具一起使用,以获取数据源。 2、Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警Grafana 监控 PG数据库的操作过程
Grafana 监控 PG数据库的操作过程 容器化运行 postgres-exporter 进行处理 1. 镜像运行 exporter docker run -p 9187:9187 -e DATA_SOURCE_NAME="postgresql://postgres:password@myip:5432/postgres?sslmode=disable" quay.io/prometheuscommunity/postgres-exporter 1.LitJson报错记录
1.float转double报错 报错类型: Max allowed object depth reached while trying to export from type System.Collections.Generic.List 序列化时候会遇到float和double互转问题; 注意这里double转float会导致精度丢失; 解决办法: JsonMapper.cs中添加几行代码; 2.Dictionary中key为Prometheus系统下vmware_exporter配置
为了方便管理设备,搞起了Prometheus。今天从vmware_exporter开始,监控起来我的vmware vsphere集群。 vmware_exporter由于编译问题不成功,选择使用docker方式执行。 vmware_exporter 编辑配置文件config.yml,为了配置prometheus的文件发现服务,特将esx中的vsphere_hostLitJson报错记录
1.float转double报错 报错类型: Max allowed object depth reached while trying to export from type System.Collections.Generic.List 序列化时候会遇到float和double互转问题; 注意这里double转float会导致精度丢失; 解决办法: JsonMapper.cs中添加几行代码; 2.Dictionary中key为kubernetes之DaemonSet
1.什么是DaemonSet? 1.1DaemonSet是Pod控制器的又一种实现方式,用于在集群中的全部节点上同时运行一份指定的Pod资源副本,后续加入集群的节点也会自动创建一个相关的Pod对象,当从集群移除节点时,此类Pod对象也将被自动回收无需创建。管理员也可以使用"节点选择器"以及标签指定仅在部通过非云原生监控Exporter 监控MySQL数据库
1、首先部署MySQL至Kubernetes集群中,直接配置MySQL权限即可 [root@k8s-master01 prometheus]# kubectl create deployment mysql --image=registry.cn-beijing.aliyuncs.com/dotbalo/mysql:5.7.23 [root@k8s-master01 prometheus]# kubectl set env deployment/mysql MYSQL_ROOT_coroot-pg-agent 专注性能的pg promtheus exporter
尽管已经有不少pg 的prometheus exporter 了,但是coroot-pg-agent 是关注与查询性能统计的还是很支持使用的pmm 也是支持pg 的,同时基于prometheus exporter 以及qan 进行处理 说明 coroot-pg-agent 的思路还是值得学习借鉴的,也值得使用下,同时此公司基于ebpf 的node-agent 也是不错Prometheus 实现监控Dell服务器相关硬件指标
公司有自己的IDC,需要对所有的机器进行监控。为了采集服务器的硬件度量值,之前通过zabbix 采集相关的数据指标,这个需要提前开启服务器iDRAC的snmp服务 下面是zabbix通过snmp采集到的硬件指标 为了整合监控相关的资源,需要实现prometheus 来采集相关的服务centos7监控CPU、内存使用情况(基于node_exporter+Prometheus+Grafana)
centos7监控CPU、内存使用情况(基于node_exporter+Prometheus+Grafana) 1、下载、安装、启动 参考以下链接,下载,安装并启动各服务 centos7安装Grafana centos7安装Prometheus centos7安装node exporter 2、Prometheus配置node_exporter 修改Prometheus的配置文件,添加node exporter节