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从零开始搭建ELK+GPE监控预警系统
前言 本文可能不会详细记录每一步实现的过程,但一定程度上可以引领小伙伴走向更开阔的视野,串联每个环节,呈现予你不一样的效果。 业务规模 8个平台 100+台服务器 10+个集群分组 微服务600+ 用户N+ 面临问题 随着分布式微服务容器技术的发展,传统监控系统面临许多问题: 容器如何监控 微服务如何监控 集群性能如何进行分析计算 如何管理agent端大量配置脚本 这些都是传统监控所要面临的棘手问题,那么如何解决当前遇到的问题,GPE横空出世,后面会重点分析。
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来自: 云存储
时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析(一)
开源时序数据库   如图是17年6月在db-engines上时序数据库的排名,我会挑选开源的、分布式的时序数据库做详细的解析。前十的排名中,RRD是一个老牌的单机存储引擎,Graphite底层是Whisper,可以认为是一个优化的更强大的RRD数据库。
prometheus监控ElasticSearch核心指标
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。
阿里云上万个 Kubernetes 集群大规模管理实践
作者 | 汤志敏,阿里云容器服务高级技术专家 在 2019 年 双11 中,容器服务 ACK 支撑了阿里巴巴内部核心系统容器化和阿里云的云产品本身,也将阿里巴巴多年的大规模容器技术以产品化的能力输出给众多围绕 双11 的生态公司。
Prometheus 对比 Zabbix
比较一番下来,我的建议是,如果是刚刚要上监控系统的话,不用犹豫了,Prometheus 准没错。 但如果已经对传统监控系统有技术积累的话,还是要谨慎考虑:如果监控的是物理机,用 Zabbix 没毛病,或者是环境变动不会很频繁的情况下,Zabbix 也会比 Prometheus 好使;但如果是云环境的话,除非是 Zabbix 玩的非常溜,可以做各种定制,那还是 Prometheus 吧,毕竟人家就是干这个的。
应用性能管理(APM, Application Performance Management)总结
当下成熟的互联网公司都建立有从基础设施到应用程序的全方位监控系统,力求及时发现故障进行处理并为优化程序提供性能数据支持,降低整体运维成本。国内外商业的APM有Compuware、iMaster、博睿Bonree、听云、New Relic、云智慧、OneAPM、AppDyn、Amics等。
Grafana+Prometheus系统监控之MySql
架构 grafana和prometheus之前安装配置过,见:Grafana+Prometheus打造全方位立体监控系统 MySql安装 MySql的地位和重要性就不言而喻了,作为开源产品深受广大中小企业以及互联网企业喜爱,所以这里我们也有必要对其进行相应的监控。
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来自: 云原生
阿里云容器Kubernetes监控(七) - Prometheus监控方案部署
前言 Prometheus是一款面向云原生应用程序的开源监控工具,作为第一个从CNCF毕业的监控工具而言,开发者对于Prometheus寄予了巨大的希望。在Kubernetes社区中,很多人认为Prometheus是容器场景中监控的第一方案,成为容器监控标准的制定者。
SpringBoot使用SOFA-Lookout监控
本文介绍SpringBoot使用蚂蚁金服SOFA-Lookout配合Prometheus进行监控。 1.SOFA-Lookout介绍 上一篇已经介绍使用Prometheus进行暴露SpringBoot的一些指标进行监控,传送门,这一篇介绍如何使用SOFA-Lookout配合Prometheus。
Prometheus 由于时间不同步导致数据不显示
现象描述 将 Prometheus 数据在 Grafana 中进行展示,Grafana 中 Graph 数据显示有延迟,其他类型 Singlestat 和 Table 都显示 N/A 。 排查 1. 排查数据库 发现 Prometheus 数据库端一切正常, 2.
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