Grafana是一个完全开源的度量分析与可视化平台,可对来自各种各种数据源的数据进行查询、分析、可视化处理以及配置告警。
TeslaMate 适用于你的 Tesla 的功能强大的自托管数据记录器。 用 Elixir 编写 数据存储在 Postgres 数据库 使用 Grafana 进行可视化和数据分析 车辆数据发布到本地 MQTT Broker 📷 驱动器详细信息 📷 GitHub数据 3.1k stars 121 watching 458 forks 开源地址:https://github.com/adriankumpf/teslamate 特点 驾驶及充电报告 传动效率报告 消费(净/毛) 增加的电荷能量vs消耗的能量 预
promscale 是一个开源的可观察性后端,用于由 SQL 提供支持的指标和跟踪。
8.2 Node Exporter for Prometheus Dashboard 19
Grafana+Prometheus打造全方位立体监控系统 架构 还是接着我的K8s架构来: 安装 Exporter 下载并解压: 注意:Exporter 是部署在Node上面的,也就是我的192.1
Grafana 是一个开源的,可以用于大规模指标数据的可视化项目,甚至还能对指标进行报警。基于友好的 Apache License 2.0 开源协议,目前是prometheus监控展示的首选。优点如下:
本次监控将采用Prometheus、Grafana可视化工具以及postgres_exporter对OpenTenBase进行全面监控和优化。
Prometheus:是从云原生计算基金会(CNCF)毕业的项目。Prometheus是Google监控系统BorgMon类似实现的开源版,整套系统由监控服务、告警服务、时序数据库等几个部分,及周边生态的各种指标收集器(Exporter)组成,是在当下主流的监控告警系统。
使用 PGO 在 Kubernetes 上运行 Cloud Native PostgreSQL:来自 Crunchy Data 的 Postgres Operator!
1)grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序,他提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。dashboard中显示了你不同metric数据源中的数据。 2)grafana最常用于因特网基础设施和应用分析,但在其他领域也有机会用到,比如:工业传感器、家庭自动化、过程控制等等。 3)grafana有热插拔控制面板和可扩展的数据源,目前已经支持Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、Elasticsearch。
Prometheus已成为cloud-native世界中的默认监控应用程序和系统。对于真实使用案例,Prometheus应该是高可用的,这是有挑战的。一旦在高可用性模式下[1]运行?Prometheu
按照这个 https://cloud.tencent.com/developer/article/1905652 帖子的步骤,安装后再 grafana中没有数据;因为之前在nas中安装过teslamate,踩过一些坑,所以仔细研究了下一键安装的内容,发现自动获取的 yml中,部分内容不符合语法: ‘=’ 后面不能有空格。
可以使用Postgres Exporter采集PG的各种指标,并将其发送给普罗米修斯。更多详细信息参考:
首先需要对Oracle和PostgreSQL的SQL都比较熟悉。对其理解的越详细就越具有优势,本文帮助读者迅速理解这两类SQL的区别是什么。
作为一名 Web 开发人员,我第一次与数据库和 SQL 产生交集是使用对象关系映射(ORM)。我使用的是 Django 查询集 API,这个界面用户体验很好。之后,我转向数据工程方向,更多地利用数据集来构建 AI。我的职责是从用户应用程序中获取数据,并将其转换为数据科学家可利用的内容,这一过程通常称为 ETL (extract, transform and load)。
地址: https://github.com/wrouesnel/postgres_exporter/releases
当想要对来自事务数据库(如 Postgres 或 MySQL)的数据执行分析时,通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具,它使 CDC 变得简单,其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法,通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载,并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器,CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易,因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器,与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比,该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后,Apache Hudi 提供增量查询[10],因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
B-tree索引适合用于存储排序的数据。对于这种数据类型需要定义大于、大于等于、小于、小于等于操作符。
索引主要被用来提升数据库性能,不当的使用会导致性能变差。 PostgreSQL 提供了多种索引类型: B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN。每一种索引类型使用了一种不同的算法来适应不同类型的查询。默认情况下,CREATE INDEX 命令创建适合于大部分情况的 B-tree 索引。
在涉及order by操作的sql时,b-tree索引返回的结果是有序的,可以直接返回,而其他索引类型,需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序,空值放在最后,创建索引时可以指定排序方式,如按倒序排序时,空值默认是放在最前的,但往往我们的查询并不想展示空值的结果,此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
Grafana能够支持各种类型的数据源,提供对应数据源的查询编辑器,通过数据源查询并对得到的数据进行转换和可视化。
它以一个自我封闭的 Docker 沙盒的形式出现,包括在本地机器上运行和实验所提供的服务所需的所有组件。
关系型数据库都需要产生一个最佳的执行计划从而在查询时耗费的时间和资源最少。通常情况下,所有的数据库都会产生一个以树形式的执行计划:计划树的叶子节点被称为表扫描节点。查询节点对应于从基表获取数据。
Grafana是一个跨平台、开源的度量分析和可视化工具,可以通过对接各种数据源并作可视化展示。
PostgreSQL是自由的对象-关系型数据库服务器,在灵活的BSD风格许可证下发行。它在其他开放源代码数据库系统和专有系统之外,为用户又提供了一种选择。 我们还是建议您使用云数据库进行搭建,省去数据迁移等麻烦操作,数据库详见:https://cloud.tencent.com/product/cdb-overview
今天遇见了一个线上的MySQL问题,问题的内容是某个阿里云ECS频繁报警,报警的内容是:CPU使用率超过阈值。下面是具体的Grafana报警中负载、CPU和磁盘使用率的图像:
前不久分享了关于最新版本的 GitLab 的试用体验,《试用 GitLab 14 以及中国发行版:极狐》。
因为网上已经有师傅写过单个poc,所以在这里直接加上以前的多线程,可以批量测试漏洞:
随着线上服务的全面docker化,对docker容器的监控就很重要了。SA的监控系统是物理机的监控,在一个物理机跑多个容器的情况下,我们是没法从一个监控图表里面区分各个容器的资源占用情况的。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性,以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
今天介绍一款高颜值监控绘图工具Grafana,在使用Zabbix监控环境中,通常我们会结合Grafana进行图形展示。Grafana默认没有zabbix作为数据源,需要手动给zabbix安装一个插件,然后再添加进Grafana即可,非常简单。下面就介绍下Grafana的使用: Grafana的官网:http://docs.grafana.org/installation/rpm/ 1)Centos下的安装步骤 # wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafan
CloudQuery是一款功能强大的基于PostgreSQL的开源云端资产查询工具,CloudQuery可以帮助广大研究人员将云端资产提取、转移或加载进规范化的PostgreSQL表中。而CloudQuery将帮助我们评估、审核和监控云端资产的安全配置情况。
很早就听说过PMM,Percona开发的一套对MongoDB, MySQL, Postgres建立监控系统的套件。曾经也抽空想试用下,但由于使用上的各种毛病,以及文档欠缺,没成过。最近在Mongo中文社区里听群友谈到已经有PMM2了,迫不及待地搭建一把,看看什么样子,毕竟网络上详细谈PMM搭建的貌似不多,此文抛砖引玉。
在管理数据库时,性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是,PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性,这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析:
Chameleon是一个支持自定义开发的蜜罐系统,可以帮助广大研究人员监控网络流量、Bots活动和用户密码凭证,支持的协议和组件有DNS、HTP Proxy、HTTP、HTTPS、SSH、POP3、IMAP、STMP、RDP、VNC、SMB、SOCKS5、Redis、TELNET、Postgres和MySQL。
前一段时间自家养的几只猫经常出问题,由于没有有效的监控预警手段,以至于问题出现或者许久一段时间才会被通知到。凌晨一点这个锅可谁都不想背,为此基于目前的情况搭建了以下这么一套监控预警系统。
关系数据库管理系统是许多网站和应用程序的关键组件。它们提供了一种存储,组织和访问信息的结构化方法。
Write Ahead Log即WAL是Postgres的核心部件,存储着写操作,帮助实现其事务的原子性、一致性和持久性。因为是二进制格式存储,如果需要调试写入活动,不借助工具仅靠肉眼很难读取。幸运的是,从9.3版本开始出现了“人类可读”的格式显示WAL记录的工具pg_xlogdump/pg_waldump。该工具可解析WAL日志,解读出人们可读的格式。
•Zabbix: 用于非容器的虚拟机环境•Prometheus: 用于容器的云原生环境
Debezium是一个分布式平台,它将您现有的数据库转换为事件流,因此应用程序可以看到数据库中的每一个行级更改并立即做出响应。Debezium构建在Apache Kafka之上,并提供Kafka连接兼容的连接器来监视特定的数据库管理系统。Debezium在Kafka日志中记录数据更改的历史,您的应用程序将从这里使用它们。这使您的应用程序能够轻松、正确、完整地使用所有事件。即使您的应用程序停止(或崩溃),在重新启动时,它将开始消耗它停止的事件,因此它不会错过任何东西。
Grafana是一个跨平台、开源的数据可视化网络应用程序平台。用户配置连接的数据源之后,Grafana可以在网络浏览器里显示数据图表和警告。Grafana 存在未授权任意文件读取漏洞,攻击者在未经身份验证的情况下可通过该漏洞读取主机上的任意文件。
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用,主要用于大规模指标数据的可视化展现,Grafana支持许多不同的数据源。每个数据源都有一个特定的查询编辑器,该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。官方支持以下数据源:Zabbix,Graphite,Elasticsearch,InfluxDB,Prometheus,Cloudwatch,MySQL和OpenTSDB等。
以及其他的的一些组成部分,例如并发控制、分布式等。 这个课程系列将会自底向上逐一介绍。
在十万博文终极架构中,我们使用了Tomcat集群,但这并不能保证系统不会出问题,为了保证系统的稳定运行,我们还需要对 Tomcat 进行有效的运维监控手段,不至于问题出现或者许久一段时间才知道。凌晨一点这个锅可谁都不想背,为此基于目前的情况搭建了以下这么一套监控预警系统。
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