AI 助理
文档备案控制台
开发者社区 大数据 文章 正文

iLogtail使用入门-iLogtail 采集Prometheus 数据

2022-02-21 1494
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 前言阿里已经正式开源了可观测数据采集器iLogtail。作为阿里内部可观测数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团、蚂蚁的日志、监控、Trace、事件等多种可观测数据的采集工作。本文将介绍iLogtail 如何采集Prometheus exporter 数据。采集配置iLogtail 的采集配置全面兼容Prometheus 配置文件（以下介绍为1.0.30版本+）。参数描述默认值Ya

前言

阿里已经正式开源了可观测数据采集器iLogtail。作为阿里内部可观测数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团、蚂蚁的日志、监控、Trace、事件等多种可观测数据的采集工作。本文将介绍iLogtail 如何采集Prometheus exporter 数据。

采集配置

iLogtail 的采集配置全面兼容Prometheus 配置文件（以下介绍为1.0.30版本+）。

参数

描述

默认值

Yaml

yaml格式的采集配置

ConfigFilePath

采集配置文件路径，当Yaml参数生效时，此字段被忽略。

AuthorizationPath

鉴权路径，如 consul_sd_config 配置中authorization 参数生效时的鉴权文件查找路径。

当Yaml 参数生效时，默认路径为程序运行目录；

当ConfigFilePath参数生效时，默认路径为其配置文件所在路径。

以下是一个简单的prometheus 采集配置。

{
    "inputs":[
        {
            "detail":{
                "Yaml":"global:
  scrape_interval: 15s 
  evaluation_interval: 15s 
scrape_configs:
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      - targets: ["exporter:18080"]"
            },
            "type":"service_prometheus"
        }
    ]
}

采集数据格式

iLogtail Prometheus 采集的Metrics 数据与日志同样遵循iLogtail 的传输层协议，目前传输数据字段为以下格式。

传输字段

含义

__name__

指标名，与Prometheus exporter 指标名相同。

__labels__

指标Label 熟悉，数据格式为{label_a_nane}#$#{label_a_value}|{label_b_nane}#$#{label_b_value}，例如instance#$#exporter:18080|job#$#prometheus

__time_nano__

采集时间

__value__

指标值

E2E 快速上手

目前iLogtail 已经集成了prometheus 的E2E测试，可以在iLogtail 的根路径快速进行上手验证。

测试命令：TEST_SCOPE=input_prometheus  TEST_DEBUG=true   make e2e（开启DEBUG 选项可以查看传输数据明细）

TEST_DEBUG=true TEST_PROFILE=false  ./scripts/e2e.sh behavior input_prometheus
=========================================
input_prometheus testing case
=========================================
load log config /home/liujiapeng.ljp/data/ilogtail/behavior-test/plugin_logger.xml
2022-01-20 10:46:46 [INF] [load.go:75] [load] load config from: /home/liujiapeng.ljp/data/ilogtail/test/case/behavior/input_prometheus/ilogtail-e2e.yaml
2022-01-20 10:46:46 [INF] [controller.go:129] [WithCancelChain] httpcase controller is initializing....:
2022-01-20 10:46:46 [INF] [controller.go:129] [WithCancelChain] ilogtail controller is initializing....:
2022-01-20 10:46:46 [INF] [validator_control.go:53] [Init] validator controller is initializing....:
2022-01-20 10:46:46 [DBG] [validator_control.go:57] [Init] stage:add	rule:fields-check
2022-01-20 10:46:46 [DBG] [validator_control.go:65] [Init] stage:add	rule:counter-check
2022-01-20 10:46:46 [INF] [controller.go:129] [WithCancelChain] subscriber controller is initializing....:
2022-01-20 10:46:46 [INF] [controller.go:129] [WithCancelChain] boot controller is initializing....:
2022-01-20 10:46:46 [INF] [boot_control.go:37] [Start] boot controller is starting....:
Creating network "ilogtail-e2e_default" with the default driver
Building exporter
Step 1/8 : FROM golang:1.16
 ---> 71f1b47263fc
Step 2/8 : WORKDIR /src
 ---> Using cache
 ---> d76e92450cbb
Step 3/8 : COPY exporter/* ./
 ---> Using cache
 ---> 55c76b7af4a1
Step 4/8 : RUN go env -w GO111MODULE=on
 ---> Using cache
 ---> 0bbd054e5ca3
Step 5/8 : RUN go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
 ---> Using cache
 ---> 907a360df1d5
Step 6/8 : RUN go build
 ---> Using cache
 ---> 6ef458eccfc2
Step 7/8 : EXPOSE 18080
 ---> Using cache
 ---> ab9ad470b110
Step 8/8 : CMD ["/src/exporter"]
 ---> Using cache
 ---> 6eafc56b0059

Successfully built 6eafc56b0059
Successfully tagged ilogtail-e2e_exporter:latest
Creating ilogtail-e2e_goc_1      ... done
Creating ilogtail-e2e_exporter_1 ... done
Creating ilogtail-e2e_ilogtail_1 ... done
2022-01-20 10:46:50 [INF] [subscriber_control.go:51] [Start] subscriber controller is starting....:
2022-01-20 10:46:50 [INF] [validator_control.go:81] [Start] validator controller is starting....:
2022-01-20 10:46:50 [INF] [logtailplugin_control.go:63] [Start] ilogtail controller is starting....:
2022-01-20 10:46:50 [INF] [logtailplugin_control.go:70] [Start] the 1 times load config operation is starting ...
2022-01-20 10:46:50 [INF] [grpc.go:69] [func1] the grpc server would start in 0s
2022-01-20 10:46:50 [INF] [httpcase_control.go:67] [Start] httpcase controller is starting....:
2022-01-20 10:46:50 [INF] [controller.go:129] [WithCancelChain] testing has started and will last 15s
2022-01-20 10:46:54 [DBG] [validator_control.go:107] [func2] Time:1642646811 Contents:<Key:"__name__" Value:"promhttp_metric_handler_requests_in_flight" > Contents:<Key:"__labels__" Value:"instance#$#exporter:18080|job#$#prometheus" > Contents:<Key:"__time_nano__" Value:"1642646811274" > Contents:<Key:"__value__" Value:"1" >
2022-01-20 10:46:54 [DBG] [validator_control.go:107] [func2] Time:1642646811 Contents:<Key:"__name__" Value:"promhttp_metric_handler_requests_total" > Contents:<Key:"__labels__" Value:"code#$#200|instance#$#exporter:18080|job#$#prometheus" > Contents:<Key:"__time_nano__" Value:"1642646811274" > Contents:<Key:"__value__" Value:"0" >
2022-01-20 10:46:54 [DBG] [validator_control.go:107] [func2] Time:1642646811 Contents:<Key:"__name__" Value:"promhttp_metric_handler_requests_total" > Contents:<Key:"__labels__" Value:"code#$#500|instance#$#exporter:18080|job#$#prometheus" > Contents:<Key:"__time_nano__" Value:"1642646811274" > Contents:<Key:"__value__" Value:"0" >
2022-01-20 10:46:54 [DBG] [validator_control.go:107] [func2] Time:1642646811 Contents:<Key:"__name__" Value:"promhttp_metric_handler_requests_total" > Contents:<Key:"__labels__" Value:"code#$#503|instance#$#exporter:18080|job#$#prometheus" > Contents:<Key:"__time_nano__" Value:"1642646811274" > Contents:<Key:"__value__" Value:"0" >
2022-01-20 10:46:54 [DBG] [validator_control.go:107] [func2] Time:1642646811 Contents:<Key:"__name__" Value:"test_counter" > Contents:<Key:"__labels__" Value:"instance#$#exporter:18080|job#$#prometheus" > Contents:<Key:"__time_nano__" Value:"1642646811274" > Contents:<Key:"__value__" Value:"0" >
2022-01-20 10:46:54 [DBG] [validator_control.go:107] [func2] Time:1642646811 Contents:<Key:"__name__" Value:"up" > Contents:<Key:"__labels__" Value:"instance#$#exporter:18080|job#$#prometheus" > Contents:<Key:"__time_nano__" Value:"1642646811274" > Contents:<Key:"__value__" Value:"1" >
2022-01-20 10:46:54 [DBG] [validator_control.go:107] [func2] Time:1642646811 Contents:<Key:"__name__" Value:"scrape_duration_seconds" > Contents:<Key:"__labels__" Value:"instance#$#exporter:18080|job#$#prometheus" > Contents:<Key:"__time_nano__" Value:"1642646811274" > Contents:<Key:"__value__" Value:"0.002" >
2022-01-20 10:46:54 [DBG] [validator_control.go:107] [func2] Time:1642646811 Contents:<Key:"__name__" Value:"scrape_samples_scraped" > Contents:<Key:"__labels__" Value:"instance#$#exporter:18080|job#$#prometheus" > Contents:<Key:"__time_nano__" Value:"1642646811274" > Contents:<Key:"__value__" Value:"5" >
2022-01-20 10:46:54 [DBG] [validator_control.go:107] [func2] Time:1642646811 Contents:<Key:"__name__" Value:"scrape_samples_post_metric_relabeling" > Contents:<Key:"__labels__" Value:"instance#$#exporter:18080|job#$#prometheus" > Contents:<Key:"__time_nano__" Value:"1642646811274" > Contents:<Key:"__value__" Value:"5" >
2022-01-20 10:46:54 [DBG] [validator_control.go:107] [func2] Time:1642646811 Contents:<Key:"__name__" Value:"scrape_series_added" > Contents:<Key:"__labels__" Value:"instance#$#exporter:18080|job#$#prometheus" > Contents:<Key:"__time_nano__" Value:"1642646811274" > Contents:<Key:"__value__" Value:"5" >
2022-01-20 10:47:05 [INF] [httpcase_control.go:107] [func2] httpcase controller is closing....:
2022-01-20 10:47:05 [INF] [httpcase_control.go:108] [func2] httpcase controller is cleaning....:
2022-01-20 10:47:05 [INF] [logtailplugin_control.go:101] [func1] ilogtail controller is closing....:
2022-01-20 10:47:05 [INF] [logtailplugin_control.go:102] [func1] ilogtail controller is cleaning....:
2022-01-20 10:47:05 [INF] [logtailplugin_control.go:112] [func1] ilogtail controller would wait 5s to deal with the logs on the way
2022-01-20 10:47:10 [INF] [validator_control.go:89] [func1] validator controller is closing....:
2022-01-20 10:47:10 [INF] [validator_control.go:90] [func1] validator controller is cleaning....:
2022-01-20 10:47:10 [INF] [subscriber_control.go:54] [func1] subscriber controller is closing....:
2022-01-20 10:47:10 [INF] [subscriber_control.go:74] [Clean] subscriber controller is cleaning....:
2022-01-20 10:47:10 [INF] [boot_control.go:40] [func1] boot controller is stoping....:
2022-01-20 10:47:10 [INF] [boot_control.go:48] [Clean] boot controller is cleaning....:
Stopping ilogtail-e2e_ilogtail_1 ... done
Stopping ilogtail-e2e_exporter_1 ... done
Stopping ilogtail-e2e_goc_1      ... done
Removing ilogtail-e2e_ilogtail_1 ... done
Removing ilogtail-e2e_exporter_1 ... done
Removing ilogtail-e2e_goc_1      ... done
Removing network ilogtail-e2e_default
2022-01-20 10:47:11 [INF] [controller.go:112] [Start] Testing is completed:
2022-01-20 10:47:11 [INF] [controller.go:122] [Start] the E2E testing is passed:
v1.3.8
=========================================
All testing cases are passed
========================================

本地Node Exporter 采集实战

  1. 准备Linux 环境。
  2. 下载NodeExporter，下载地址： https://prometheus.io/download/#node_exporter ，并进行启动，启动后可以通过curl 127.0.0.1:9100/metrics 查看NodeExporter 的Metrics指标。
  3. 下载 最新的ilogtail版本进行安装。 
# 解压tar包
$ tar zxvf logtail-linux64.tar.gz

# 查看目录结构
$ ll logtail-linux64
drwxr-xr-x   3 500 500  4096 bin
drwxr-xr-x 184 500 500 12288 conf
-rw-r--r--   1 500 500   597 README
drwxr-xr-x   2 500 500  4096 resources

# 进入bin目录
$ cd logtail-linux64/bin
$ ll
-rwxr-xr-x 1 500 500 10052072 ilogtail_1.0.28 # ilogtail可执行文件
-rwxr-xr-x 1 500 500     4191 ilogtaild  
-rwxr-xr-x 1 500 500     5976 libPluginAdapter.so
-rw-r--r-- 1 500 500 89560656 libPluginBase.so
-rwxr-xr-x 1 500 500  2333024 LogtailInsight
  1. 创建采集配置目录。 
# 1. 创建sys_conf_dir
$ mkdir sys_conf_dir

# 2. 创建ilogtail_config.json并完成配置。
##### logtail_sys_conf_dir取值为：$pwd/sys_conf_dir/
##### config_server_address固定取值，保持不变。
$ pwd
/root/bin/logtail-linux64/bin
$ cat ilogtail_config.json
{
     "logtail_sys_conf_dir": "/root/bin/logtail-linux64/bin/sys_conf_dir/",  

     "config_server_address" : "http://logtail.cn-zhangjiakou.log.aliyuncs.com"
}

# 3. 此时的目录结构
$ ll
-rwxr-xr-x 1  500  500 ilogtail_1.0.28
-rw-r--r-- 1 root root ilogtail_config.json
-rwxr-xr-x 1  500  500 ilogtaild
-rwxr-xr-x 1  500  500 libPluginAdapter.so
-rw-r--r-- 1  500  500 libPluginBase.so
-rwxr-xr-x 1  500  500 LogtailInsight
drwxr-xr-x 2 root root sys_conf_dir
  1. 设置采集配置文件，将下列内如写入sys_conf_dir/user_local_config.json文件，上述核心配置为plugin部分，配置说明我们启动了Prometheus 采集插件，采集端口为9100，并且我们将采集到的数据保存于node_exporter.log 文件。 
{
    "metrics":{
        "##1.0##k8s-log-custom-test-project-helm-0":{
            "aliuid":"1654218965343050",
            "category":"container_stdout_logstore",
            "create_time":1640692891,
            "defaultEndpoint":"cn-beijing-b-intranet.log.aliyuncs.com",
            "delay_alarm_bytes":0,
            "enable":true,
            "enable_tag":false,
            "filter_keys":[

            ],
            "filter_regs":[

            ],
            "group_topic":"",
            "local_storage":true,
            "log_type":"plugin",
            "log_tz":"",
            "max_send_rate":-1,
            "merge_type":"topic",
            "plugin":{
                "inputs":[
                    {
                        "detail":{
                            "Yaml":"global:\n  scrape_interval: 15s\n  evaluation_interval: 15s\nscrape_configs:\n  - job_name: \"prometheus\"\n    static_configs:\n      - targets: [\"localhost:9100\"]"
                        },
                        "type":"service_prometheus"
                    }
                ],
                "flushers":[
                    {
                        "detail":{
                            "FileName":"./node_exporter.log"
                        },
                        "type":"flusher_stdout"
                    }
                ]
            },
            "priority":0,
            "project_name":"k8s-log-custom-test-project-helm",
            "raw_log":false,
            "region":"cn-beijing-b",
            "send_rate_expire":0,
            "sensitive_keys":[

            ],
            "shard_hash_key":[

            ],
            "tz_adjust":false,
            "version":1
        }
    }
}
  1. 启动iLogtail，查看采集数据。 
# 启动采集
$ ./ilogtail_1.0.28
$ ps -ef|grep logtail
root       48453       1   ./ilogtail_1.0.28
root       48454   48453   ./ilogtail_1.0.28

# 查看采集数据
tailf node_exporter.json
2022-01-20 11:38:52 {"__name__":"promhttp_metric_handler_errors_total","__labels__":"cause#$#gathering|instance#$#localhost:9100|job#$#prometheus","__time_nano__":"1642649932033","__value__":"0","__time__":"1642649932"}
2022-01-20 11:38:52 {"__name__":"promhttp_metric_handler_requests_in_flight","__labels__":"instance#$#localhost:9100|job#$#prometheus","__time_nano__":"1642649932033","__value__":"1","__time__":"1642649932"}
2022-01-20 11:38:52 {"__name__":"promhttp_metric_handler_requests_total","__labels__":"code#$#200|instance#$#localhost:9100|job#$#prometheus","__time_nano__":"1642649932033","__value__":"1393","__time__":"1642649932"}
2022-01-20 11:38:52 {"__name__":"promhttp_metric_handler_requests_total","__labels__":"code#$#500|instance#$#localhost:9100|job#$#prometheus","__time_nano__":"1642649932033","__value__":"0","__time__":"1642649932"}
2022-01-20 11:38:52 {"__name__":"promhttp_metric_handler_requests_total","__labels__":"code#$#503|instance#$#localhost:9100|job#$#prometheus","__time_nano__":"1642649932033","__value__":"0","__time__":"1642649932"}
2022-01-20 11:38:52 {"__name__":"up","__labels__":"instance#$#localhost:9100|job#$#prometheus","__time_nano__":"1642649932033","__value__":"1","__time__":"1642649932"}
2022-01-20 11:38:52 {"__name__":"scrape_duration_seconds","__labels__":"instance#$#localhost:9100|job#$#prometheus","__time_nano__":"1642649932033","__value__":"0.011","__time__":"1642649932"}
2022-01-20 11:38:52 {"__name__":"scrape_samples_scraped","__labels__":"instance#$#localhost:9100|job#$#prometheus","__time_nano__":"1642649932033","__value__":"1189","__time__":"1642649932"}
2022-01-20 11:38:52 {"__name__":"scrape_samples_post_metric_relabeling","__labels__":"instance#$#localhost:9100|job#$#prometheus","__time_nano__":"1642649932033","__value__":"1189","__time__":"1642649932"}
2022-01-20 11:38:52 {"__name__":"scrape_series_added","__labels__":"instance#$#localhost:9100|job#$#prometheus","__time_nano__":"1642649932033","__value__":"0","__time__":"1642649932"}

日志服务NodeExporter 采集实战

iLogtail 采集Prometheus数据

  1. 参考 主机环境日志采集到SLS 建立主机iLogtail与阿里云日志服务的链接。
  2. 主机下载NodeExporter，下载地址： https://prometheus.io/download/#node_exporter ，并进行启动，启动后可以通过curl 127.0.0.1:9100/metrics 查看NodeExporter 的Metrics指标。
  3. 创建日志服务MetricStore。
  4. 创建Prometheus采集配置。
  5. 查看采集数据

如下图所知，iLogtail 采集的NodeExporter 指标采用图表化展现，日志服务Metrics查询语言全面兼容PromQL，更多可视化用户请参考https://help.aliyun.com/document_detail/252810.html。

如计算5分钟内SysLoad：

使用Grafana 对接日志服务MetricStore

  1. 安装Grafana，参考 Grafana安装指南 。
  2. 使用Grafana Prometheus 数据源对接日志服务，参考 时序数据对接Grafana 。
  3. 下载NodeExporter 看板Json文件，如 Node Exporter Full 看板 。
  4. 导入看板。

  1. 查看指标数据，如下图所示，Grafana 展示了iLogtail 采集的指标数据。

总结

iLogtail 提供了完整Prometheus 指标采集能力，无需改造Exporter 指标，即可完成Prometheus 指标的采集。而通过日志服务MetricStore的能力，用户也可以使用其作为Prometheus 替代选项，通过的Grafana 商店丰富的看板模板快速构建自己的监控大盘。

参考文档

Grafana安装指南

时序数据对接Grafana

iLogtail 的传输层协议

主机环境日志采集到SLS

文章标签：
可观测监控 Prometheus 版
可观测可视化 Grafana 版
日志服务
Cloud Native
数据采集
数据可视化
监控
数据格式
Prometheus
JSON
evanljp
目录
相关文章
流水刀客6
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Prometheus配置docker采集器
本文介绍了如何使用 Prometheus 监控 Docker 容器，涵盖环境准备、配置文件编写及服务启动等步骤。首先确保安装 Docker 和 Docker Compose，接着通过 `docker-compose.yml` 配置 Prometheus 和示例应用。创建 `prometheus.yml` 指定数据采集目标，最后用 `docker-compose up -d` 启动服务。文章还展示了甘特图和类图，帮助理解服务状态与关系，助力提升系统可靠性和可维护性。
流水刀客6
814 11
郑小健
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Prometheus 安全性与数据隐私
【8月更文第29天】Prometheus 是一个开源的监控系统，广泛应用于各种规模的企业中。随着 Prometheus 的普及，确保其安全性变得尤为重要。本文将详细探讨如何确保 Prometheus 服务器的安全性，包括认证、授权、加密通信等方面的措施，并提供相应的配置示例。
郑小健
1210 2
rockdai321
|
Prometheus 监控 Cloud Native
用 DataV 展示 Prometheus 数据
本文介绍了如何将 Prometheus 数据接入 DataV 进行可视化展示。如果使用的是阿里云可观测监控中的 Prometheus 实例，或者自建的 Prometheus 开放了公网可访问的 HTTP API，那么可直接通过 API 将数据接入 DataV 展示。
rockdai321
1127 114
阿里云云原生
|
存储 Prometheus 运维
All in One：Prometheus 多实例数据统一管理最佳实践
当管理多个Prometheus实例时，阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案，两者在不同场景下各有优劣。
阿里云云原生
64038 137
栈江湖
|
Prometheus 监控 Cloud Native
无痛入门Prometheus：一个强大的开源监控和告警系统，如何快速安装和使用？
Prometheus 是一个完全开源的系统监控和告警工具包，受 Google 内部 BorgMon 系统启发，自2012年由前 Google 工程师在 SoundCloud 开发以来，已被众多公司采用。它拥有活跃的开发者和用户社区，现为独立开源项目，并于2016年加入云原生计算基金会（CNCF）。Prometheus 的主要特点包括多维数据模型、灵活的查询语言 PromQL、不依赖分布式存储、通过 HTTP 拉取时间序列数据等。其架构简单且功能强大，支持多种图形和仪表盘展示模式。安装和使用 Prometheus 非常简便，可以通过 Docker 快速部署，并与 Grafana 等可
栈江湖
6625 3
栈江湖
|
Prometheus 监控 前端开发
Grafana 安装配置教程，让你的 Prometheus 监控数据变得更美观
《Grafana安装配置教程，让你的Prometheus监控数据变得更美观》简介： Grafana是一个开源的度量分析与可视化工具，支持多种数据源（如Prometheus），提供丰富的可视化功能和警报机制。本文详细介绍了Grafana的安装、汉化方法及模板使用，帮助用户轻松创建美观、灵活的数据面板，并实现数据的协作与共享。通过Docker镜像、配置文件修改或替换前端页面等方式实现汉化，让用户更便捷地使用中文界面。此外，还提供了导入JSON格式模板的具体步骤，方便快速搭建仪表盘。
栈江湖
3750 2
尹正杰
|
Prometheus 监控 Cloud Native
prometheus-operator入门使用上篇之ServiceMonitor
关于使用Prometheus Operator和Kube-Prometheus Stack进行监控的入门教程，涵盖了从部署到监控云原生和非云原生应用的详细步骤，以及监控失败的排查方法。
尹正杰
1553 3
prometheus-operator入门使用上篇之ServiceMonitor
郑小健
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Prometheus 入门指南：快速上手
【8月更文第29天】Prometheus 是一个开源的监控系统和时间序列数据库，它特别适合于监控基于微服务架构的应用程序。Prometheus 采用 pull 模式主动从目标系统抓取数据，并且提供丰富的查询语言 PromQL 以便进行数据分析。本文将介绍 Prometheus 的基本概念、架构，并指导您如何快速搭建和配置 Prometheus 服务器。
郑小健
1129 1
蓝易云
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Prometheus结合Consul采集多个MySQL实例的监控指标
将 Prometheus 与 Consul 结合使用，实现对多个 MySQL 实例的自动发现与监控，不仅提高了监控的效率和准确性，也为管理动态扩缩容的数据库环境提供了强大的支持。通过细致配置每一部分，业务可以获得关键的性能指标和运行健康状况的即时反馈，进而优化资源配置，提高系统的稳定性和可用性。
蓝易云
963 3
小楠A1
|
JSON Prometheus 监控
Prometheus+Grafana主机运行数据
Prometheus 是一款开源监控工具，Node Exporter 是其官方插件，用于收集服务器硬件和系统指标。要安装 Node Exporter，下载最新二进制文件，解压并移动到目标位置。启动二进制文件或设置为服务。在 Prometheus 配置文件 `prometheus.yml` 中添加 Node Exporter 目标配置
小楠A1
435 0

热门文章

最新文章

  • 1
    高性能、高可用、免运维-云原生Prometheus方案与实践
  • 2
    prometheus operator告警规则（一）：你的cpu够用吗？
  • 3
    部署 Prometheus Operator - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术（179）
  • 4
    Prometheus 由于时间不同步导致数据不显示
  • 5
    Kubernetes 实战教学，手把手教您用 Helm 在 K8s 平台上部署 Prometheus
  • 6
    Prometheus 监控整合 Nginx Metrics
  • 7
    如何使用Prometheus监控Docker Swarm集群的资源使用情况？
  • 8
    【监控利器Prometheus】——Prometheus简介与安装
  • 9
    【云原生】Docker容器命令监控+Prometheus监控平台
  • 10
    【翻译】Prometheus 2.10.0 新特性
  • 1
    136_生产监控：Prometheus集成 - 设置警报与指标选择与LLM部署监控最佳实践
    1049
  • 2
    Docker 部署 Prometheus 和 Grafana 监控 Spring Boot 服务
    1103
  • 3
    云原生监控实战：Prometheus+Grafana快速搭建指南
    1483
  • 4
    云原生监控实战：Prometheus+Grafana打造RDS多维度预警体系
    920
  • 5
    OSS监控体系搭建：Prometheus+Grafana实时监控流量、错误码、存储量（开源方案替代云监控自定义视图）
    1298
  • 6
    如何使用 Spring Boot Prometheus Grafana 来打造可视化监控？
    1173
  • 7
    除了Prometheus，还有哪些工具可以监控Docker Swarm集群的资源使用情况？
    1156
  • 8
    Prometheus+Grafana(docker安装)
    2335
  • 9
    Prometheus 深度指南：设计理念 · PromQL · Exporter · Thanos
    2154
  • 10
    Prometheus配置docker采集器
    814

    • 相关课程

    更多
  • 3天吃透Prometheus

    • 相关电子书

    更多
  • RocketMQ Prometheus Exporter 打造定制化 DevOps 平台
  • 基于 RocketMQ Prometheus Exporter 打造定制化 DevOps 平台
  • K8s监控神器——TSDB for Prometheus的入门与实践
    • 下一篇
    一条命令迁移，帮你实现 OpenClaw 与 Hermes Agent 记忆互通！