Kiali 为网格管理和可观察性提供了良好的用户体验的可视化工具;Kiali 为我们提供了查看相关服务与配置提供了统一化的可视化界面，并且能在其中展示他们的关联；同时他还提供了界面让我们可以很方便的验证 istio 配置与错误提示;官方功能介绍大致如下：目前官方没有提供能够方便用户一键部署的 yaml 配置文件，需要 clone 项目代码并运行 make k8s-deploy进行部署，为了部署方便我整理了一份部署 yaml 如下；将该配置复制保存为文件然后运行 kubectl apply -f deploy-kiali.yaml -n istio-system即可；(注意，一定修改配置里 Secret 里面的用户名密码配置，不然就只是简单的 admin，admin); 注:目前(18-08-...阅读全文
最近一直在思考如何对线上服务做深度监控。基础的服务可用性监控很简单，定期Ping即可。但是怎样才能监控服务器的一些更加关键的数据呢？比如，每一个API Point的请求次数（QPS），最大响应时间，平均响应时间等。最终我希望实现的效果是有一个Dashboard，我可以清楚地看到各种参数曲线，对服务器的运行情况了然于胸。 绘制Dashboard不难，目前提供数据可视化的工具很多，随便选一个都能满足需要。关键问题是，怎样将整个流程打通？ 服务器该以怎样的形式暴露出数据？ 数据怎样被收集和存储起来？ 存储起来的数据怎样提供给数据可视化工具？ 怎样做到足够灵活，可以可视化自己感兴趣的任意数据？ Prometheus 像QPS和响应时间这些数据，外部工具是没办法直接拿到的，必须要服务器以某种方式将数据...阅读全文
目录 1 背景 2 何为Counter类型？ 2.1 Counter定义 3 何为Gauge类型？ 3.1 Gauge定义 4 Counter和Gauge的对比 1 背景 Prometheus整体架构分为Server端和Exporter端，而Exporter通常是基于官方的SDK开发（例如Go SDK）。 这里要明确一个概念：数据指标类型只是Client端的一个概念，用于维护Metric的生产，以方便在业务上有所区分。 而Server端是不区分数据类型的，因为所有的数据都是一种格式，也即时间序列 Metric
前言其实我之前是不太了解时序数据库以及它相关的机制的，只是大概知晓它的用途。但因为公司的业务需求，我意外参与并主导了公司内部开源时序数据库influxdb的引擎改造，所以我也就顺理成章的成为时序数据库“从业者”。造飞机的人需要时刻理解开飞机的人的需求。我不算时序数据库的使用者，但我想站在用户的角度去思考，他们需要一款怎样的“时序数据库”，我司的influxdb的第一阶段改造已经完成，所以我写下这篇文章，总结一下自己在开发中的一些思考与想法。也许有些地方还不够成熟，但胜在人会慢慢进步。正文一、几款优秀的时序数据库Prometheus、Influxdb和opentsdb是三款业内比较知名且实际生产使用的时序数据库了，总的来说三款各有优缺点，这里不谈它们的性能，主要谈谈使用和生态。Influxdb...阅读全文
一、前言 第一版的接口响应时长分布统计图表是根据 Prometheus Counter 数据类型制作的折线图,它大概长下面这个样子。 原理其实也非常简单,我就是将请求分组进行统计。大致的代码就是下面这个样子 // UploadAPIRequestDurationCounter 上报接口请求时长 func (s *apiMetrics) UploadAPIRequestDurationCounter(method, endpoint string, duration time.Duration) { getDurationLabel := func(duration time.Duration) string { d := duration.Milliseconds() switch { ca...阅读全文
Counter采集过来的整数数据increase后出现小数点的数据 情况如下图所示： increase(jvm_gc_pause_seconds_count[5m])在Grafana Explore中查询出来的数据存在小数点，什么鬼，increase难道不是两个数据的差值吗，两个整数相减为什么会有小数点呢？？？这你让我怎么跟leader交代。。。 查询SQL： increase(jvm_gc_pause_seconds_count{instance="$instance", application="$application"}[5m]) increase()函数实现的源代码分析： 在源码里就找到了一个extrapolatedRate()的函数 源码中的注释 extrapolatedRate...阅读全文
 今天给大家讲讲关于Prometheus的知识，我们先来看看Prometheus的基本概念。 一、那么什么是Prometheus呢？ Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时序数据库，其提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。它的核心组件Prometheus server会定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现自动配置的自标中进行拉取数据，当新拉取到的数据大于配置的内存缓存区时，数据就会持久化到存储设备当中。 1.每个被监控的主机都可以通过专用的exporter 程序提供输出监控数据的接口，它会在目标...阅读全文
见字如面，我是小斐，上文介绍了关于运算、阈值、集合操作等相关操作和说明，本文将继续说明PromQL的基础，上文链接如下：排序本节我们将学习如何对查询结果进行排序，或者只选择一组序列中最大或最小的值。我们可以使用 sort()（升序） 或者 sort_desc()（降序）函数来实现对输出结果进行排序，例如，要显示按值排序的每个路径请求率，从最高到最低，我们可以用下面的语句进行查询：sort_desc(sum by(path) (rate(demo_api_request_duration_seconds_count{job="demo"}[5m])))有的时候我们并不是对所有的时间序列感兴趣，只对最大或最小的几个序列感兴趣，我们可以使用 topk() 和 bottomk() 这两个运算符来操作...阅读全文
前面我们了解了 Prometheus 中 Relabeling 重新标记的使用，本文我们将学习 Prometheus 中是如何使用服务发现来查找和抓取目标的。我们知道在 Prometheus 配置文件中可以通过一个 static_configs 来配置静态的抓取任务，但是在云环境下，特别是容器环境下，抓取目标地址是经常变动的，所以用静态的方式就不能满足这些场景了。所以我们需要监控系统能够动态感知这个变化，不可能每次变动都去手动重新配置的，为了应对复杂的动态环境，Prometheus 也提供了与基础设施中的服务发现集成的功能。Prometheus 已经支持多种内置的服务发现机制：发现云服务商的 VM 虚拟机Kubernetes 上的自动发现通用的服务查找，例如 DNS、Consul、Zooke...阅读全文
prometheus的客户端与服务端 客户端是提供监控指标数据的一端（如写的exporter）。prometheus提供了各种语言的客户端库，需要通过Prometheus客户端库把监控的代码放在被监控的服务代码中。当Prometheus获取客户端的HTTP端点时，客户端库发送所有跟踪的度量指标数据到服务器上。详情见客户库服务端是指prometheus server，拉取、存储和查询各种各种指标数据。 histogram histogram是柱状图，在Prometheus系统中的查询语言中，有三种作用： 对每个采样点进行统计（并不是一段时间的统计），打到各个桶(bucket)中对每个采样点值累计和(sum)对采样点的次数累计和(count) 度量指标名称: [basename]的柱状图, 上面...阅读全文
1 背景在微服务项目中，我们通常需要监测客户请求的耗时，进而掌握系统整体的性能情况。若发现某些请求耗时非常高，那肯定会对客户体验造成影响。并且高耗时的服务非常容易成为整个服务的瓶颈，在高并发下很可能引发微服务雪崩效应，进而导致整个服务不可用。2 微服务项目中如何监测请求耗时呢？例如常见的监测手段是：某个请求的最大耗时。（木桶效应里的最短的那块板）某个请求的耗时百分位。（请求耗时的整体分布情况）例如：请求：http://127.0.0.1/hello最大耗时：300ms [需要重点关注，什么情况下产生这么大的耗时，必须被优化掉]耗时百分位：50分位，50%：100ms（有50%的请求，耗时低于100ms）[性能很好，耗时较低]90分位，90%：230ms（有90%的请求，耗时低于230ms）[...阅读全文
在高性能计算和大数据处理中，TP99（第99百分位响应时间）常被用来衡量系统的稳定性和性能表现。本文将介绍几种计算TP99的常用方法，并讨论如何对算法进行优化，以提高计算效率。1. 什么是 TP99？TP99 是第99百分位响应时间，表示排在前99%的请求时间。在实际应用中，它用于衡量系统在高负载下的稳定性。换句话说，TP99 计算的是一组数据中排在第99%的那个值。2. 使用排序算法计算 TP99最直接的方法是将数据集进行排序，然后选择位于第 99% 处的元素。示例代码import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; public class PercentileCalculator { /** * 计算百分位 * * @...阅读全文
有幸在2019KubeCon上海站听到Steve Flanders关于OpenTelemetry的演讲，之前Ops领域两个网红项目OpenTracing和OpenCensus终于走到了一起，可观察性统一的标准化已经扬帆起航。这篇文章旨在抛砖引玉，希望能够和更多的同学一起交流可观察性相关的内容。前世OpenTracingOpenTracing制定了一套平台无关、厂商无关的Trace协议，使得开发人员能够方便的添加或更换分布式追踪系统的实现。在2016年11月的时候CNCF技术委员会投票接受OpenTracing作为Hosted项目，这是CNCF的第三个项目，第一个是Kubernetes，第二个是Prometheus，可见CNCF对OpenTracing背后可观察性的重视。比如大名鼎鼎的Zipk...阅读全文
详解Prometheus四种指标类型，谁还不是个监控老司机了 2023-02-17 14:12 来源: dbaplus社群 原标题：详解Prometheus四种指标类型，谁还不是个监控老司机了 指标是用来衡量性能、消耗、效率和许多其他软件属性随时间的变化趋势。它们允许工程师通过警报和仪表盘来监控一系列测量值的演变（如CPU或内存使用量、请求持续时间、延迟等）。指标在IT监控领域有着悠久的历史，并被工程师广泛使用，与日志和链路追踪一起被用来检测系统是否有不符合预期的表现。 在其最基本的形式中，一个指标数据点是由以下三个部分构成： 一个指标名称 收集该数据点的时间戳 一个由数字表示的测量值 在过去的十年里，随着系统变得越来越复杂，出现了维度度量的概念，也就是说，度量还包括一组标签或标识（即维度）...阅读全文
 一、Prometheus的概念和发展史 Prometheus是一个开源的完整监控解决方案，本文将从指标抓取到查询及可视化展示，以及最后的监控告警，对Prometheus做一个基本的认识。 Prometheus发展速度很快，12年开发完成，16年加入CNCF，成为继K8s之后第二个CNCF托管的项目，目前Github 42k的 ，而且社区很活跃，维护频率很高，基本稳定在 1个月1个小版本的迭代速度。 二、Prometheus的特点 多维数据模型：由度量名称和键值对标识的时间序列数据 时序数据，是在一段时间内通过重复测量（me...阅读全文
本篇文章使用的是 Prometheus v2.40 源码 转载请声明出处哦~，本篇文章发布于luozhiyun的博客：https://www.luozhiyun.com/archives/725 本篇文章主要是整理一下 Prometheus 的时序数据库是怎么存储以及管理数据的，希望这篇文章能给大家带来一定的启发。 概述 我们先来看看 Prometheus 的整个架构图： 对于 Prometheus Server 来说，整个数据处理流程分为三部分：Exporter 指标的收集、Scraper 数据的抓取、TSDB 数据的存储及查询；Exporter 其实不同的服务有不同的收集实现，类似 Mysqld-exporter、node exporter 等我们这里不做过多的解读，大家基本只需要知道它...阅读全文
Consul是由HashiCorp开发的一个支持多数据中心的分布式服务发现和键值对存储服务的开源软件，被大量应用于基于微服务的软件架构当中。Consul初体验用户可以通过Consul官网https://www.consul.io/downloads.html下载对应操作系统版本的软件包。Consul与Prometheus同样使用Go语言进行开发，因此安装和部署的方式也极为简单，解压并将命令行工具放到系统PATH路径下即可。在本地可以使用开发者模式在本地快速启动一个单节点的Consul环境：$ consul agent -dev==> Starting Consul agent...==> Consul agent running! Version: 'v1.0.7' Node ID: 'd7...阅读全文
图文轻松说透 K8S Pod 各种驱逐场景 Kubernetes Pod 被驱逐是什么意思？ 它们被终止，通常是没有足够资源的结果。但是为什么会这样呢？ 驱逐是指派给节点的Pod 被终止的过程。Kubernetes 中最常见的情况之一是Preemption，为了在资源有限的节点中调度新的 Pod，需要终止另一个 Pod 以释放资源。 此外，Kubernetes 会不断检查资源并在需要时驱逐 Pod，这个过程称为节点压力驱逐。 在本文中，您将发现： Pod 被驱逐的原因：抢占和节点压力抢占式驱逐Pod 调度Pod 优先级优先级示例节点压力驱逐服务质量等级其他类型的驱逐API 发起的驱逐基于污点的驱逐node 级别排空（drain）Prometheus 中的 Pod 驱逐监控结论说明 Pod 被...阅读全文
prometheus的step，durations，rate interval，scrape interval对数据查询结果的影响 1、场景：在查询prometheus数据时出现很多诡异的现象 1、为什么同样的查询语句在不同的时间点查询，对过去某一时刻的数据展示却不一样 2、为什么有时候峰值在使用不同step，不同duration查询时，会不一样，甚至消失 3、为什么scrape interval变化了，会使某些规则的结果不准确 等等疑问 2、原理剖析：rate与irate，step，datapoint，scape_internal，instant vector selector，range vector selector 2-1、rate与irate的查询原理见之前博文：【博客486】pr...阅读全文
用 Prometheus 作业务监控，需要统计“今日请求量”，很自然想到用 increase 函数。实际效果是它不返回整数，甚至在突然的压力下“请求量”还会减少。为什么会发生这些现象呢？ 原因是 increase/rate 函数对区间的统计信息做了“线性外插”，是一个估算值。 Prometheus 怎么做线性外插 如下图：我们每隔 5s 采样一次，问在 [3s, 23s] 的区间内增长了多少？这里的问题在于查询区间的时间与采样时间不重合，因此并没法得到准确的数值。 Prometheus 的策略是拿到样本的端点 {5s: 10} 与 {20s: 30}，并计算它们的区间为20 - 5 = 15s，期间请求量增长了 30 - 10 = 10 次。因此推算每秒增长了 20/15次，按增长率估算在[...阅读全文
详细解释Prometheus range query中的step参数的作用。 Prometheus有两种query：instant query、range query。本文要讲的就是range query中的step参数。 range query是非常常见的一种query，看看它有哪些参数： query=
prometheus官方文档对resolution的解释真是语焉不详，只有下面寥寥几句话 https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/examples/ Subquery Return the 5-minute rate of the http_requests_total metric for the past 30 minutes, with a resolution of 1 minute. rate(http_requests_total[5m])[30m:1m] 由于官方文档的缺失，想了解也无从看起。网上有两篇文章解释的比较清楚： https://blog.csdn.net/weixin_33778778/articl...阅读全文
这篇文章介绍如何使用 PromQL 查询 Prometheus 里面的数据。包括如何使用函数，理解这些函数，Metrics 的逻辑等等，因为看了很多教程试图学习 PromQL，发现这些教程都直说有哪些函数、语法是什么，看完之后还是很难理解。比如 [1m] 是什么意思？为什么有的函数需要有的函数不需要？它对 Grafana 上面展示的数据有什么影响？rate 和 irate 的区别是什么？sum 和 rate 要先用哪个后用哪个？经过照葫芦画瓢地写了很多 PromQL 来设置监控和告警规则，我渐渐对 PromQL 的逻辑有了一些理解。这篇文章从头开始，通过介绍 PromQL 里面的逻辑，来理解这些函数的作用。本文不会一一回答上面这些问题，但是我的这些问题都是由于之前对 PromQL 里面的逻辑...阅读全文
Prometheus入门与进阶实践（2024最新） 分享一套课程——Prometheus入门与进阶实践（2024最新），附PDF课件+源码下载。 1、什么是Prometheus Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时序数据库，其提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。它的核心组件Prometheus server会定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现自动配置的自标中进行拉取数据，当新拉取到的数据大于配置的内存缓存区时，数据就会持久化到存储设备当中。 1.每个被监控的主机都可以通过专用的exporter 程序提供输出监控数据的接口，它会在目标处收集监控数据，并暴露出一个HTTP接口供Prometheus server查询，Prometheus通过基于HTTP的pul...阅读全文
高性能GO企业级APM监控系统实战（完结）获课：点我获取资源：上方URL获取资源APM工具选型选择合适的APM（Application Performance Management，应用性能管理）工具是确保应用高效、稳定运行的关键步骤之一。APM工具可以帮助监控应用的性能、诊断问题、优化资源使用，并提供实时的洞察和警报。以下是在选择APM工具时需要考虑的一些关键因素，以及一些市场上常见的APM工具推荐。选择APM工具的关键因素监控范围端到端监控：是否支持从客户端到服务器的全链路监控。组件监控：是否能监控数据库、缓存、消息队列等中间件的性能。第三方服务：是否能监控第三方API和服务的性能。性能指标响应时间：应用响应用户的请求所需的时间。吞吐量：单位时间内处理的请求数量。错误率：请求失败的比例...阅读全文
课程概览该课程重点在于如何在大规模、高要求的生产环境中有效地利用Prometheus进行监控，包括但不限于架构设计、性能优化、故障排查等方面的知识和技能。获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑主要内容Prometheus高级架构设计如何设计一个可扩展的Prometheus监控系统，包括联邦架构（Federation）、远程存储集成等。针对不同规模企业的最佳实践方案。服务发现与动态配置使用Consul、Kubernetes等方式实现服务自动发现。动态配置Prometheus以适应快速变化的生产环境。Exporter深入讲解深入了解各种exporter的工作原理及使用场景，特别是针对特定应用的自定义exporter开发。性能调优技巧，确保数据采集高效且不影响被监控服...阅读全文
极客时间 AIOps 训练营 毕业总结极获课：97java.xyz/13953/获取ZY↑↑方打开链接↑↑随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅猛发展，AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）已经成为现代IT运营不可或缺的一部分。它通过自动化和智能化手段提升IT运维效率、减少故障时间和成本。本文将探讨在极客时间AIOps训练营中，如何实现智能制作，并提供一些实用的建议和最佳实践。智能制作的核心要素数据收集与管理多源数据整合：智能制作的基础是对各类数据的有效管理和利用。这包括日志文件、监控指标、事件记录等。建立一个高效的数据管道，确保数据能够实时或准实时地被收集、清洗和存储。数据质量保证：高质量的数据是成功的关键。应实施严格的数...阅读全文
课程概览目标：使学员能够掌握使用Prometheus进行高效监控和告警设置的能力，适合希望提升技能并进入高薪运维岗位的技术人员。形式：可能包括视频讲座、实际操作演示、项目作业等。获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑主要内容Prometheus基础Prometheus架构介绍。安装与配置指南。数据收集如何配置exporters（例如Node Exporter）以从不同服务中抓取指标。自定义metrics的创建与集成。查询语言（PromQL）学习如何使用PromQL来查询和分析时间序列数据。告警管理设置和管理告警规则。使用Alertmanager处理和发送通知。可视化使用Grafana等工具对Prometheus数据进行可视化展示。创建和分享仪表板。高级话题Pro...阅读全文
"高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战"课程似乎是一个专注于教授如何使用Prometheus进行企业级监控的培训项目。虽然具体的课程细节没有直接给出，基于类似的课程内容和Prometheus的功能特性，该课程可能包括以下几个方面：获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Prometheus基础：介绍Prometheus的基本概念、架构设计以及其在现代IT运维中的重要性。学员可以学习到Prometheus的核心功能，如数据收集、存储、查询等。安装与配置：详细讲解如何安装Prometheus及其相关组件（如Node Exporter, Alertmanager等），并对其进行基本配置以适应不同的环境需求。服务监控：涵盖如何使用Prometheus来监控各...阅读全文
大厂50万节点监控系统架构设计&Prometheus底层源码级剖析获课：789it.top/2471/获取ZY↑↑方打开链接↑↑设计一个能够支持50万节点监控的系统架构是一个复杂的任务，涉及多个方面，包括数据收集、存储、查询、可视化和高可用性。在这个响应中，我将给出一个高层次的系统架构设计，以及Prometheus的底层原理剖析。一、大厂50万节点监控系统架构设计1. 系统架构概述在监控系统中，通常包含以下几个主要组件：数据收集器（Exporter）：负责从节点收集原始监控数据。监控服务（Prometheus）：负责数据的存储、查询和处理。存储层（时序数据库）：高效存储监控数据，使其可用于历史查询与分析。可视化工具（Grafana等）：用于展示监控数据，并支持用户定义的仪表盘。告警系统：向...阅读全文
获课：789it.top/14286/运维转型利器：掌握Prometheus，迈向高薪运维之路随着云计算、微服务架构和容器化技术的普及，传统的运维模式正在发生深刻的变革。现代运维工程师不仅需要掌握基础的服务器管理和网络配置，还需要具备监控、自动化、DevOps等方面的技能。Prometheus作为一款开源的监控和告警工具，已经成为现代运维工程师的必备技能之一。本文将带你深入了解Prometheus，帮助你掌握这一运维转型的利器，迈向高薪运维之路。1. Prometheus简介1.1 什么是Prometheus？Prometheus是一个开源的系统监控和告警工具包，最初由SoundCloud开发，并于2012年开源。2016年，Prometheus成为继Kubernetes之后第二个加入Clo...阅读全文
课程概览目标：使学员能够掌握使用Prometheus进行高效监控和告警设置的能力，适合希望提升技能并进入高薪运维岗位的技术人员。形式：可能包括视频讲座、实际操作演示、项目作业等。获课：keyouit.xyz/14253/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑主要内容Prometheus基础Prometheus架构介绍。安装与配置指南。数据收集如何配置exporters（例如Node Exporter）以从不同服务中抓取指标。自定义metrics的创建与集成。查询语言（PromQL）学习如何使用PromQL来查询和分析时间序列数据。告警管理设置和管理告警规则。使用Alertmanager处理和发送通知。可视化使用Grafana等工具对Prometheus数据进行可视化展示。创建和分享仪表板。高级话题Pr...阅读全文
在一线大厂的生产环境中，Prometheus监控系统的实战应用涉及多个方面，包括架构设计、服务发现、告警管理、性能优化等。以下是一些关键内容和实践经验：1. 架构设计联邦架构（Federation）：大厂通常采用联邦架构来实现Prometheus的分层监控，通过多个Prometheus实例收集不同层级的数据，然后汇总到顶层实例。远程存储集成：为解决Prometheus本地存储的限制，会集成远程存储（如M3DB）以支持大规模数据的持久化。2. 服务发现与动态配置获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑服务自动发现：使用Consul、Kubernetes等工具实现服务的自动发现，动态更新监控目标。Relabeling机制：通过Relabeling为监控指标添加标签，便...阅读全文
获课：youkeit.xyz/14285/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Prometheus 是一款开源的监控与警报系统，以其高效的时间序列数据处理和云原生环境适配能力，成为现代分布式系统监控的首选方案。以下是其核心特点和优势：一、核心特点拉取式（Pull）架构通过 HTTP 协议主动从目标服务拉取监控指标（如 CPU、内存、请求量），无需复杂的代理配置，简化部署。支持瞬时（Snapshot）采集，确保数据实时性。时间序列数据模型数据以metric_name{label_set}=value格式存储，标签（Labels）支持灵活的维度划分（如job=web_server, instance=192.168.1.1），便于聚合和过滤。采用自定义二进制格式（Block）存储，压缩率高，查询速度快。...阅读全文
Prometheus监控系统企业级实战Prometheus监控系统企业级实战引言 “获课”：itxt.top/14307/在现代企业IT基础设施中，监控系统是确保系统稳定性、性能优化和故障快速响应的关键组件。Prometheus作为一款开源的监控和告警工具，因其强大的数据模型、灵活的查询语言和高效的存储机制，已经成为许多企业的首选监控解决方案。本文将深入探讨Prometheus在企业级环境中的实战应用，包括架构设计、部署策略、监控配置、告警管理以及最佳实践。1. Prometheus架构概述Prometheus的核心架构包括以下几个关键组件：Prometheus Server: 负责数据采集、存储和查询。Exporters: 用于从各种系统和服务中暴露监控数据。Pushgateway: 允许...阅读全文
「完结12章」高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战 // 下 栽 の 地 止 ：789it.top/14286/ Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具，专为可靠性和高效性设计。它广泛应用于企业级系统的监控，尤其适合云原生环境和微服务架构。通过对系统性能、应用程序和基础设施的实时数据采集、存储、查询以及报警功能，Prometheus 帮助企业管理和优化其服务的可用性和性能。 以下是一个 Prometheus监控系统入门指南，帮助您构建高效的企业级监控系统： 1.Prometheus基础概述 Prometheus 的核心功能可以分为以下几部分： 数据采集：通过 HTTP 拉取（pull）或者推送（push）数据。 数据存储：所有的数据都存储在时序数据库中。 查询语言...阅读全文
针对“高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战-|果fx”这一主题，我们可以理解为这是一个关于Prometheus监控系统在企业级环境中实战应用的课程或教程，而“|果fx”可能是该教程或课程的提供者或品牌标识。一、课程概述这个课程专注于Prometheus监控系统在企业级环境中的实战应用，旨在帮助运维人员掌握Prometheus的高级功能和最佳实践，以提升监控系统的效率和可靠性。通过这门课程，学员将能够深入了解Prometheus的架构、配置、数据收集、查询、可视化以及告警等方面的知识，并能够将这些知识应用于实际的企业级环境中。获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑二、课程内容Prometheus基础Prometheus的简介、架构和核心组件数据模型、...阅读全文
获课：789it.top/14286/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Prometheus和老牌监控zabbix的比较Prometheus 和 Zabbix 都是流行的监控工具，但它们在设计理念、架构和适用场景上有显著差异。以下是对两者的详细比较：1. 设计理念Prometheus:时间序列数据: Prometheus 专注于时间序列数据的收集和存储，适合监控动态、高频率变化的数据。拉取模型: Prometheus 采用主动拉取（Pull）模型，定期从目标节点抓取数据。多维数据模型: 支持通过标签（Labels）对数据进行多维度的分类和查询。Zabbix:通用监控: Zabbix 是一个通用的监控工具，支持多种类型的数据收集，包括时间序列数据、日志、事件等。推拉结合: Zabbix 支持主动拉取（...阅读全文
https://97it.top/14273/ 摘要 随着Linux系统在服务器和云计算环境中的广泛应用，系统监控成为保障系统性能和稳定性的重要手段。本文深入研究了Linux系统监控的关键指标，包括CPU、内存、磁盘、网络等，并探讨了这些指标的监控方法及其在实际运维中的应用。通过对这些关键指标的实时监控和分析，能够有效预防系统故障，优化系统性能，提升运维效率。 关键词 Linux系统；监控指标；性能优化；运维管理 一、引言 Linux系统因其开源性、灵活性和高效性，已成为服务器和云计算环境中的主流操作系统。然而，随着系统复杂度的增加，如何有效监控系统性能、及时发现潜在问题成为运维管理的重要挑战。本文旨在探讨Linux系统监控的关键指标及其监控方法，并结合实际案例分析其在运维中的应用。 二、L...阅读全文
--- ### 一、架构定位差异 1. **Envoy** • **数据平面代理**：Envoy 是一个独立的网络中间件，专注于处理服务间流量的转发、负载均衡和协议转换。它在服务网格中作为 Sidecar 代理运行，直接拦截和处理进出服务的流量。 • **无控制平面**：Envoy 本身不具备全局配置管理能力，需依赖外部控制平面（如 Istio Pilot）通过 xDS 协议动态下发配置。 2. **Istio** • **服务网格平台**：Istio 是完整的服务网格解决方案，由控制平面（如 Pilot、Citadel）和数据平面（Envoy）组成。其控制平面负责策略制定、服务发现和证书管理，Envoy 仅作为其数据平面的执行者。 • **多组件协同**：Istio 整合了 Envoy、P...阅读全文
根据您提供的信息，“完结12章”的“高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战”课程似乎是一个结构化的学习路径，专门针对希望深入理解和应用Prometheus进行监控的运维人员。虽然没有具体的章节标题和详细内容，但基于课程名称及常见的教学大纲，以下是对这12章可能涵盖内容的一个推测性概述： 获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑推测性课程大纲Prometheus简介Prometheus监控系统的基本概念、历史背景及其在现代运维中的重要性。安装与配置如何安装Prometheus及其核心组件，并介绍基本配置方法。服务发现使用Prometheus的服务发现机制自动检测需要监控的目标。数据模型与PromQL深入讲解Prometheus的数据模型以及如何使用Pro...阅读全文
「完结12章」高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战// 下 栽 の 地 止 ：789it.top/14286/Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具，专为可靠性和高效性设计。它广泛应用于企业级系统的监控，尤其适合云原生环境和微服务架构。通过对系统性能、应用程序和基础设施的实时数据采集、存储、查询以及报警功能，Prometheus 帮助企业管理和优化其服务的可用性和性能。以下是一个 Prometheus监控系统入门指南，帮助您构建高效的企业级监控系统：1.Prometheus基础概述Prometheus 的核心功能可以分为以下几部分：数据采集：通过 HTTP 拉取（pull）或者推送（push）数据。数据存储：所有的数据都存储在时序数据库中。查询语言：Prometh...阅读全文
获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑「完结12章」高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战课程的内容和特点可以从以下几个方面进行总结：课程背景与目标该课程旨在帮助学员掌握Prometheus监控系统在企业级环境中的应用，通过从环境搭建到监控可视化的全面指南，提升学员在复杂监控系统方面的实战能力。课程内容涵盖了监控的基本概念、企业级监控系统的选型、环境搭建、Prometheus的多方式安装、监控实战、服务自动发现、PromQL数据查询语言、告警管理、数据可视化以及高可用性提升等多个方面。课程内容与结构基础篇：包括监控系统的定义与重要性、企业级监控系统的选型、环境搭建与Prometheus安装等基础知识。图文详解Prometheus监控+Grafana+...阅读全文
获课：yinheit.xyz/14474/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Prometheus 简介1Prometheus 是由前 Google 工程师从 2012 年开始在 Soundcloud 以开源软件形式研发的系统监控和告警工具包。2016 年 5 月加入 CNCF 基金会，成为继 Kubernetes 之后的第二个 CNCF 托管项目。优势：拥有由指标名称和键 / 值对标签标识的多维数据模型；具备强大的查询语言 PromQL；不依赖分布式存储，单个服务节点具有自治能力；时间序列数据通过服务端 HTTP 协议主动拉取获得，也可通过中间网关推送；支持多种类型的图表和仪表盘。组件及功能1Prometheus Server：负责收集指标和存储时间序列数据，并提供查询接口。监控目标：类比于 Zab...阅读全文
Prometheus监控系统在高薪运维领域具有重要地位，以下是对“高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战（已完结）”的详细解析：一、Prometheus监控系统概述Prometheus是一套开源的监控、报警及时间序列数据库的组合，由SoundCloud公司开发，最初是为了解决微服务架构下的监控需求。它以高效的时间序列数据处理和云原生环境适配能力，成为现代分布式系统监控的首选方案。获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑二、Prometheus监控系统的核心特性多维度数据模型：Prometheus采用时间序列数据模型，数据由度量名称和键值对标识。这种模型使得数据可以按需进行切片和分析，提供了极大的灵活性。强大的查询语言PromQL：PromQL允许用户对...阅读全文
获课：jzit.top/14407/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在一线大厂的生产环境中，Prometheus 作为一款开源的监控和告警工具，被广泛应用于监控基础设施、应用程序和服务的健康状态。以下是一线大厂在生产环境中使用 Prometheus 的典型架构和最佳实践：1. 核心组件Prometheus 的核心组件包括：Prometheus Server：负责数据采集、存储和查询。Exporters：用于从各种系统（如节点、数据库、应用程序）中暴露指标。Alertmanager：负责处理告警通知。Pushgateway：用于支持短生命周期任务的指标上报。Grafana：用于可视化监控数据。2. 架构设计一线大厂通常会采用分布式和高可用的架构来部署 Prometheus，以满足大规模生产环境的需求...阅读全文
https://97it.top/1994/ 摘要 在现代云原生架构中，容器化技术和Kubernetes（K8s）作为一种强大的集群管理平台，已经成为许多企业和组织部署和管理应用程序的标准。Kubernetes通过Pod作为最小的可部署单位，为应用的高可用性、弹性和可扩展性提供了重要保障。如何实时监控和查看Pod应用的运行状况是容器化部署中的一个重要课题。本文将探讨在Kubernetes环境中，如何有效地查看和管理Pod的运行状况，并探讨常见的监控工具和最佳实践。 1. 引言 Kubernetes是当前最流行的容器编排平台，广泛用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。在Kubernetes中，Pod是最基本的调度单元，它可以运行一个或多个容器，提供应用程序的服务。随着云计算技术的普及和微服务架...阅读全文
https://97it.top/14273/ 引言 在现代计算机科学和软件工程中，Exporter 是一个常见且重要的概念。尤其是在系统监控、数据收集和分布式应用程序中，exporter起到了至关重要的作用。Exporter通常被用于将内部的数据或状态信息暴露给外部系统，供外部系统进行监控、分析、记录或进一步处理。在容器化和微服务架构日益流行的今天，Exporter的作用变得愈加重要，尤其是在Prometheus等监控工具的应用中，Exporter作为桥梁的角色更加突显。 本文将详细介绍Exporter的定义、作用及其在实际应用中的重要性，并分析其在不同场景下的应用模式。 一、Exporter的定义 在计算机系统中，Exporter 是一种软件组件或工具，其主要功能是将数据从内部应用程序、...阅读全文
高并发和负载均衡是构建可扩展、高性能Web应用的关键技术。以下是对这两个概念的精讲，包括它们的重要性、实现策略以及一些常用的技术工具。获课：keyouit.xyz/13983/获取ZY↑↑方打开链接↑↑高并发高并发指的是系统能够同时处理大量请求的能力。随着用户数量的增长和业务复杂度的增加，如何有效地管理并发访问成为了一个关键问题。实现策略优化代码和数据库查询：通过索引优化、避免N+1查询问题等方式提高数据检索效率。缓存机制：使用Redis或Memcached等内存数据库来缓存频繁访问的数据，减少数据库压力。异步处理：利用消息队列（如RabbitMQ, Kafka）进行任务解耦，将耗时操作异步执行，提高响应速度。数据库读写分离：主数据库负责写操作，从数据库负责读操作，减轻单个数据库的压力。负...阅读全文
载ke程： 789it.top/14286/获取ZY↑↑方打开链接↑↑探索Prometheus生态系统：扩展与插件让你的监控更强大引言Prometheus作为一款开源的监控和告警工具，以其强大的数据采集、存储和查询能力，成为云原生监控领域的标准工具之一。然而，Prometheus的真正强大之处不仅在于其核心功能，还在于其丰富的生态系统和插件支持。通过扩展和插件，用户可以进一步增强Prometheus的功能，满足更复杂的监控需求。1. Prometheus核心功能回顾数据采集：通过Pull模型从目标服务采集指标数据。数据存储：使用时间序列数据库（TSDB）高效存储监控数据。数据查询：提供强大的PromQL查询语言，支持复杂的数据分析和查询。告警管理：通过Alertmanager实现灵活的告警管...阅读全文
