愚人节，不开玩笑！约你面基是真的 那个写了如何扩展单个 Prometheus 实现近万K8s集群监控的专家邀你见面聊 就在4月10日，深圳云原生技术开放日~ 大家也可以回味一下之前的这篇文章 我们来看看这位专家会给大家带来什么吧！ · 专家简介 · 黄雷，腾讯云高级工程师，拥有多年大规模 Kubernetes 集群联邦运维经验，曾就职于腾讯云监控团队，目前在腾讯云容器团队负责集群可观测性提升相关工作。 · 分享主题 · 基于Prometheus的云原监控系统架构演进 · 分享内容简介 ·
杨濡溪，腾讯云后台开发工程师，目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务、TKE集群巡检等技术研发工作。 杨鹏，腾讯云后台开发工程师，曾负责腾讯云专有云后台技术研发工作，目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务、TKE集群后台技术研发工作。 引言 Prometheus 作为云原生时代最流行的监控组件，已然成为社区监控事实上的标准，但是在多集群，大集群等场景下，只使用 Prometheus 是远远不够的；单集群场景下我们一般主要关注指标采集、存储、告警、可视化等基础监控能力，随着集群规模的
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“HDFS存储空间使用率持续高于阈值”的告警事件
为什么需要监控？ 为了保证系统的稳定性，可靠性，可运维性。 掌控集群的核心性能指标，了解集群的性能表现； 集群出现问题时及时报警，便于运维同学及时修复问题； 集群重要指标值异常时进行预警，将问题扼杀在摇篮中，不用等集群真正不可用时才采取行动； 当集群出现问题时，监控系统可以帮助我们更快的定位问题和解决问题。 如何构建 HBase 集群监控系统？ 公司有自己的监控系统，我们所要做的就是将 HBase 中我们关心的指标项发送到监控系统去，问题就转换为我们开发，采集并返回哪些 HBase 集群监控指标项。 H
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“内存使用率持续高于阈值”的告警事件
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“CPU利用率连续高于阈值”的告警事件
前言 根据《 Flexera 2020云状况报告》显示，多云环境正在成为企业的标准，93%的企业正在使用这种方式。 在部署架构方面，Kubernetes （K8s）是一种灵活的编排工具，它可以运行在本地、公共云和多个公共云。在这样的环境下，我们需要一套针对云原生环境、完善并且能实现多云监控的监控平台。自建 Prometheus，繁琐的集群关联步骤，让很多开发运维同学从入门到放弃。于是支持快速接入的托管 Prometheus 成为了大家的首选。 上期我们介绍了自建的 K8s 如何接入 Prometheus 监
日志大概意思是：当前集群的可以打开的最大分片数为3000，而目前有2个分片正在写入，并且失败。同时我们查看集群其他使用情况均正常。确实集群当前分片数为3002个。结合客户集群ES版本属于ES7.5.1.我们可以知道。ES7默认每个节点的分片数最大支持1000.可能故障原因就出在这里。于是我们可以尝试把该默认值调大一下。通过如下API
前几篇已经实现了对单个服务实例的监控，当然在实际应用中，单个实例的监控数据没有多大的价值，我们其实更需要的是一个集群系统的监控信息，这时就需要引入Turbine。Turbine能够汇集监控信息，并将聚合后的信息提供给Hystrix Dashboard来集中展示和监控。
开发工作中对于分布式缓存高可用方案（搭建 Redis 缓存高可用方案），Redis 主从架构下是如何保证高可用的呢？
Hystrix仪表盘，就像汽车的仪表盘实时显示汽车的各项数据一样，Hystrix仪表盘主要用来监控Hystrix的实时运行状态，通过它我们可以看到Hystrix的各项指标信息，从而快速发现系统中存在的问题进而解决它，OK，本文我们就来看看Hystrix仪表盘要怎么使用。 ---- 本文我们将从两个方面来看Hystrix仪表盘的使用，一方面是监控单体应用，另一方面则整合Turbine，对集群进行监控。本文的案例在上篇文章的基础上形成，因此整个环境的搭建过程这里不再赘述。 监控单体应用 监控环境搭建 不管是监控
前言 今年6月，Kubernetes （K8s）迎来了8周岁。K8s 大幅降低了容器化应用部署的门槛，目前已在容器编排领域的事实标准。但随着 K8s 上的业务类型越来越丰富，它的配置也越来越复杂，给开发和运维同学带来了不少困难。 在 K8s 环境中，应用程序运行在跨集群内的多个节点，同时服务也将分布在多个集群或者多个云厂商中，这就使得追踪、监控这些应用程序及其所依赖的基础设施的健康状况，具有非常大的挑战性。 在这样的环境下，Prometheus 应运而生，天然支持 K8s，成为容器场景的最佳监控工具。在
今天我们本节介绍DCOS监控模块，主要DCOS监控的背景、选型等，接下来，请阅读：DCOS之监控简介(上)
在前面的章节中，我们快速搭建了基于腾讯云ES的集群，也通过了多种方式去访问管理ES集群。那么在数据接入到腾讯云ES后，我们就需要对存入ES的数据进行分析、探索，以图标的形式展现出来，进而实现高级的数据分析和可视化工作。那么我们来讲一下腾讯云Kibana的相关操作吧
在前几篇的文章中分别就虚拟系统安装、LINUX系统安装以及hadoop运行服务器的设置等内容写了详细的操作教程，本篇分享的是hadoop的下载安装步骤。
从容器技术的推广以及 Kubernetes成为容器调度管理领域的事实标准开始，云原生的理念和技术架构体系逐渐在生产环境中得到了越来越广泛的应用实践。在云原生的体系下，面对高度的弹性、动态的应用生命周期管理以及微服务化等特点，传统的监控体系已经难以应对和支撑，因此新一代云原生监控体系应运而生。
Druid 是一个非常强大的数据库连接池，但是它的强大并不仅仅体现在作为一个高性能连接池加快数据访问上和连接管理上，它内置了一个强大的监控工具：Druid Monitor。不仅可以监控数据源和慢查询，还可以监控 Web 应用、URI 监控、Session 监控、Spring 监控等。
Ambari 是 hortonworks推出的管理监控Hadoop集群的Web工具，此处的Hadoop集群不单单指Hadoop集群，而是泛指hadoop 整个生态，包括Hdfs，yarn,Spark,Hive,Hbase,Zookeeper，druid等等，管理指的是可以通过Ambari对整个集群进行动态管理，包括集群的部署，修改，删除，扩展等，监控指Ambari实时监控集群的运行状况，包括运行内存，剩余内存，CPU使用率，节点故障等。所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控，让开发者更多的聚焦与业务逻辑。 Ambari + HDP介绍： Ambari：WEB应用程序，后台为Ambari Server，负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯，集群控制节点包括Hdfs，Spark，Zk，Hive，Hbase等等。 HDP：HDP包中包含了很多常用的工具，比如Hadoop，Hive，Hbase，Spark等 HDP-Util：包含了公共包，比如ZK等一些公共组件。 老的集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (Hive相关表结构管理，如果没有用到Hive，无需安装) 3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储) 4. Hadoop Yarn 部署(修改配置) (MapReduce 任务调度) 5. (可选) Zookeeper部署，需要修改NameNode 和 ResourceManager 的配置文件 6. Hive 部署 (数据仓库，对Hdfs上保存的数据进行映射管理) 7. HBase 部署 (NoSQL数据库，进行数据存储) 8. (可选) Flume，Sqoop 部署(主要用于数据采集，数据迁移) 9. Spark 部署 (计算框架部署) 10. 后面还需要部署 监控框架等等， 部署准备：MySql,JDK,Hadoop,Hive,HBase,Zookeeper,Spark,Flume,Sqoop等 部署缺点：以上全部部署都是通过命令行来部署，麻烦复杂，容易出错，动态扩展较难，无集群监控 部署优点：整体可控，对集群内部运行逻辑比较清楚，只部署需要的服务，所以对集群要求(内存，CPU及硬盘) 可以不是很高 Ambari 集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (需要配置Ambari，Hive，Hbase等多张表) 3. 部署Ambari 服务 4. 通过Ambari Web工具 部署Hdfs，Spark，Hive，Zk，Hbase，Flume等，想怎么部署就怎么部署，鼠标选择服务和需要部署的节点即可 5. 通过Ambari Web工具进行集群监控，并且对警告及错误进行处理 部署准备：MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util，和上面老的部署方式相比，是不是少了很多 部署注意事项：通过Ambari部署集群对集群节点机器要求比较高，因为有好多关于AmbariServer服务会部署在同一个管理节点上，同时其他集群节点也会同时部署很多其他服务，这对节点的配置(CPU，内存，硬盘)要求比较高，可能运行不起来。 部署优点：部署简单，一键部署，方便监控，方便扩展，多集群同时管理 Ambari 部署步骤： 1. 单节点:Ntp,java,selinux,hosts,hostname,ip 2. 克隆节点，修改ip及hostname 3. 安装mysql，配置免密登陆 4. 安装httpd，配置本地ambari+HDP 的yum源 5. Ambari Server安装及初始化 6. Ambari Server 通过向导安装集群 7. Ambari 使用介绍 8. Hdfs HA的高可用 9. 接下来就可以根据我们的需求使用集群了，这部分后面会有专门章节针对Hadoop MR 和Spark进行详细解读。
Cloudera Manager是一个拥有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警功能的一个工具，使得安装集群从几天的时间缩短在几个小时内，运维人员从数十人降低到几人以内，极大的提高集群管理的效率。
本期有 HBase入门、HBase集群监控、Kudu vs HBase、Flush与Compaction、MySQL索引优化、Redis 分布式锁。 希望大家会喜欢！
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ 单盘空间使用率持续高于阈值”的告警事件
登录【控制台】，选择【弹性MapReduce】进入左侧的【集群监控】，可以看到监控分为服务监控与主机监控
TenDB Cluster 是腾讯游戏 CROS DBA 团队提供的 MySQL 分布式关系型数据库解决方案。主要特点包括：透明分库分表、高可用的 MySQL 集群服务，透明及在线的扩容及缩容；使得开发者可以仅专注于业务逻辑的开发及运营，无需编写数据分片逻辑。在海量用户并发情况下，也无须关心存储层的负载压力。
业务在使用ES集群读取ES数据，如果同时向ES集群写任务时，会遇到RT涨的情况，会出现一些抖动，尤其是在计算框架大量增加并发度像ES集群写的情况下会出现抖动，目前的话是大数据计算集群减少并发写。以后还是期望增加并发度，加快写入速度，预期会对ES集群读性能带来挑战
Hystrix-dashboard是一款针对Hystrix进行实时监控的工具，通过Hystrix Dashboard我们可以在直观地看到各Hystrix Command的请求响应时间, 请求成功率等数据。
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ 单盘IO设备利用率持续高于阈值”的告警事件
Hystrix Dashboard是Spring Cloud的仪表盘组件，可以查看Hystrix实例的执行情况，支持查看单个实例和查看集群实例，但是需要结合spring-boot-actuator一起使用。 Hystrix Dashboard主要用来实时监控Hystrix的各项指标信息。Hystrix Dashboard可以有效地反映出每个Hystrix实例的运行情况，帮助我们快速发现系统中的问题，从而采取对应措施。 Hystrix的主要优点之一是它收集的有关每个HystrixCommand的一组指标。Hystrix仪表板以有效的方式显示每个断路器的运行状况，具体如下图所示。
那么问题来了，有没有一个更加简单方便的多集群监控和管理方案呢，并且要支持不同版本的集群，最好是 v2、v5、v6、v7 以及最新的 v8 都能统统接管，哈哈，没错了，这里给大家介绍一个我们极限实验室团队最近开发出来的一款免费的多集群监控和管理工具-极限数据平台，目前版本 v0.1，新鲜出炉。
1. 在springcloud 体系中，可以用 hystrix-dashboard 实时监控服务的运行状态。上一文记录了单实例的监控，现在实现集群监控。
Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：
本文介绍了如何使用Nagios对Hadoop YARN集群进行监控。首先介绍了Nagios的基本概念和架构，然后详细描述了如何使用Nagios对Hadoop YARN集群进行监控。主要包括配置Nagios、定义监控命令和服务、定义服务状态和故障、以及如何使用Nagios进行故障排查。最后，列举了一些常见的问题和注意事项。
Hystrix提供了Hystrix Dashboard来实时监控HystrixCommand方法的执行情况。Hystrix Dashboard可以有效地反映出每个Hystrix实例的运行情况，帮助我们快速发现系统中的问题，从而采取对应措施。
Rancher 2.2.X 版本于3月底正式GA，新版本处理其他部分的优化以外，最大亮点莫过于本身集成了 Prometheus ，可以通过 Rancher 自带 UI 或者 Grafana 查看集群的实时监控，对所有监控进行了一次聚合，不用再和之前一样，每个集群都要安装一个 Prometheus 用于监控，而告警部分也可使用 Rancher 自带的通知组件进行告警。通知方式目前支持 Slack 、 邮件、 PagerDuty 、 Webhook 、 企业微信，由于我司办公使用钉钉，所以我们使用了 Webhook 的方式，告警触发后通知我们的消息服务，然后消息服务将其发送到钉钉进行告警。
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ DataNode 发生full GC ”的告警事件
小米的弹性调度平台（Ocean）以及容器平台主要基于开源容器自动化管理平台kubernetes（简称k8s）来提供服务，完善的监控系统提高容器服务的质量的前提。不同于传统物理主机，每个容器相当于一个主机，导致一台物理主机上的系统指标数量成本增长，总的监控指标规模相当庞大（经线上统计，每node指标达到10000+）。此外，为了避免重复造轮，需要最大限度的利用公司的监控报警系统，需要把k8s的监控和报警融入其中。在小米现有的基础设施之上，落地该监控，是一个不小的挑战。
近期在开源社区日益火热的Kubernetes项目中用到一款重要组件etcd，渐渐为人们所关注。etcd 是一个分布式键值对存储，设计用来可靠而快速的保存关键数据并提供访问。通过分布式锁，leader选举和写屏障(write barriers)来实现可靠的分布式协作。etcd集群是为高可用，持久性数据存储和检索而准备，还可以用于配置共享和服务发现。Etcd相对于和它有类似功能的zookeeper来说更加轻量级。
前言 在上一篇《服务容错保护（hystrix断路器）》的介绍中，我们提到断路器是根据一段时间窗内的请求情况来判断并操作断路器的打开和关闭状态的。而这些请求情况的指标信息都是HystrixCommand和HystrixObservableCommand实例在执行过程中记录的重要度量信息，它们除了Hystrix断路器实现中使用之外，对于系统运维也有非常大的帮助。这些指标信息会以“滚动时间窗”与“桶”结合的方式进行汇总，并在内存中驻留一段时间，以供内部或外部进行查询使用，Hystrix Dashboard就是这些
grafana+promethues部署k8s集群监控 git:https://github.com/coreos/kube-prometheus/tree/release-0.4 sed -i "" 's/quay\.azk8s\.cn/quay\.io/g' ./manifests/* kubectl create -f manifests/setup until kubectl get servicemonitors --all-namespaces ; do date; sleep 1; echo
开发工作中对于分布式缓存高可用方案（搭建Redis缓存高可用方案），Redis主从架构下是如何保证高可用的呢？
上一篇我们介绍了Hystrix的基础使用，我们可以通过Hystrix做到依赖隔离和熔断等操作。但是只有工具的使用而没有监控，我们就无法在第一时间发现出现问题的依赖，也不能判断服务整体的健康状态/运行状态。所以我们还要做好相关的监控工作。
当你考虑基于 Kubernetes 的能力为自己的应用锦上添花的时候，就仿佛打开了一个潘多拉魔盒，你不知道这个盒子里到底有什么，就像你不知道你所依赖的 Kubernetes 集群和集群上的应用正在、将要发生什么。
目录 六、消费客户端监控项 一、系统监控项 1.CPU CPU使用率、CPU Load 2.内存 内存使用率 3.磁盘 磁盘使用率、磁盘IO、磁盘IOWAIT 4.带宽 带宽检测 5.实例存活 集群实例是否存活、实例端口是否可达 6.JVM监控 堆内存、Full GC时间等 二、集群监控项 1.集群节点数量 注：比如RocketMQ集群中有4主4从；当Master节点数量小于4时 2.集群节点可用性 注：检测集群节点是否可达以及RT Time 3.集群写入TPS 注：例如集群写入TPS压测值的40% 4.
作者黄雷，腾讯云工程师，曾负责构建腾讯云云监控新一代多维业务监控系统，擅长大规模分布式监控系统设计，对golang后台项目架构设计有较深理解，后加入TKE团队，致力于研究Kubernetes相关运维技术，拥有多年Kubernetes集群联邦运维管理经验，目前在团队主要负责大规模集群联邦可观测性提升，主导研发了腾讯云万级Kubernetes集群监控告警系统，智能巡检与风险探测系统。 概述 不久前，我们在文章《如何扩展单个Prometheus实现近万Kubernetes集群监控？》中详细介绍了腾讯云容器服务T
点击一个集群 路由大概是这样的 https://server-namec/123/monitoring
WGCLOUD是一款开源运维监控工具，非常轻量、高效，具有分布式、集群监控等能力，部署安装简单
Ceph 很复杂，虽然官方文档已经很努力了，但是我觉得官方文档还没有体现出他的复杂，要等你真正搭建和运维的时候才会见识到 Ceph 的复杂，在组里帮忙运维 Ceph 集群已经有差不多半年了，期间因为各种告警和事故也经常被折磨得寝食难眠，究其原因除了本身对 Ceph 了解不够之外，就是因为一些监控和告警的基础设施没有跟上，随着集群规模的逐渐增大，不可预测的情况越来越多，处理起来越来越棘手，本文就简单的总结一下过去半年的经验，以及也抒发一下对 Ceph 集群监控和告警系统搭建的一些思路。
对于维护、管理Linux系统来说，它的性能监控非常重要，特别是实时监控数据，这个数据有利于我们判断服务器的负载压力，及时调整资源调配，也有助于更好的服务于业务。所以，今天民工哥给大家安利一款 Linux 性能实时监测工具：Netdata。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
