在不断发展的DevOps世界中,深入了解系统行为、诊断问题和提高整体性能的能力是首要任务之一。监控和可观察性是促进这一过程的两个关键概念,为系统的健康和性能提供了宝贵的可见性。虽然这些术语经常可以互换使用,但它们代表着理解和管理复杂系统的不同方法。
Kubernetes 是容器编排市场的主导者,经常被用来托管微服务。微服务的每个实例都会生成大量的日志事件,并且这些事件很快就会变得难以管理。但是,更糟糕的是,当问题发生时,由于服务之间的复杂的交互以及几乎无穷无尽的可能故障模式,很难找到问题根源。这种潜在的问题推动了 Kubernetes 日志管理工具的流行。
Grafana provider 为 Grafana 提供配置管理资源。是目前 Grafana 官方提供的,覆盖的 Grafana 资源最全的 IaC 工具。
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位,通常用于托管微服务。但是,微服务的每个实例都会生成大量日志事件,这些日志事件很快就会变得难以管理。更糟糕的是,当出现问题时,由于服务间的复杂交互以及不可预知的故障模式,很难找到根本原因。
为了帮助充分利用AWS的托管服务快速构建起一套集群环境,彻底去掉“单一故障点”,实现最高的可用性,我们准备了《低代码智能集群@AWS的架构与搭建方案》看完本文,带你掌握“基于nginx配置服务器集群”。
当谈到DevOps时,有许多工具可用于自动化、协作和监控软件开发和运维过程。波哥收集整理了以下DevOps常见的工具及其简介:
时间序列用于现代监控,作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样,现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示,帮助我们监控我们的服务器和服务。
安装配置Grafana Grafana介绍 Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知,主要特点如下。 展示方式:快速灵活的客户端图表,面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志,官方库中具有丰富的仪表盘插件,比如热图、折线图、图表等多种展示方式; 数据源:Graphite,InfluxDB,OpenTSDB,Prometheus,Elasticsearch,CloudWatch和KairosDB等; 通知提醒:以可视方式定义最重要指标的警报规
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知。它主要有以下六大特点:
Grafana介绍 Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知。它主要有以下六大特点:
在DevOps领域,有许多优秀的开源工具可以帮助开发和运维团队更好地协作,自动化流程,并提高生产效率。这里列举了多款最棒的开源工具,可以很好地实行 DevOps:
https://medium.com/disney-streaming/delivering-data-in-real-time-via-auto-scaling-kinesis-streams-72a0236b2cd9
为了解决流媒体平台应用程序监控的诸多痛点:警报太多、滚动屏幕太多、配置和维护太多......Netflix推出了Telltale —— 一个建立在“用不着不断调整警报配置”前提上的应用程序监控系统。
代码编写 Code writing 编写lambda函数 Write lambda functions 主要功能是查询数据库,在本地生成test.csv,而后上传至s3://test-bucket-dev桶,bthlt目录下. test.csv is generated locally and uploaded to s3://test-bucket-dev bucket,bthlt path. import pymysql import logging import boto3 from botocore
前言 项目所需工具: 链接:https://pan.baidu.com/s/1sIa8nninf2Fz6YqE3vUpqQ?pwd=5wr3 提取码:5wr3 –来自百度网盘超级会员V4的分享
修改配置文件的scrape_configs,上面的Job是prometheus自身的,下面的Job是我们新增的,用来监控我们的服务器的(192.168.1.3)。
Grafana 是一跨平台的开源的可视化分析工具。目前网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具,主要用于大规模指标数据的可视化展示。
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上周四,Amazon Web Services 推出了 CloudWatch Synthetics Recorder。这是一款面向 Chrome 浏览器的扩展程序,可以说是直接照搬自开发者 Time Nolet 为该浏览器打造的 Headless Recorder 项目。
本文主要介绍如何使用prometheus + grafana+node_exporter 监控 Linux,在介绍如何监控之前,先简要介绍一下grafana和grafana的安装
数据是每项技术业务的支柱,作为一个健康医疗技术平台,Halodoc 更是如此,用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互:
获取AccessKeyId,SecretAccessKey,SessionToken
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位,推动企业向微服务演进。微服务的每个实例都会生成大量日志事件,这些事件很快就变得难以管理。但更复杂的是当出现问题时,由于服务之间复杂的交互作用,以及可能的故障模式,导致很难找到根本原因。潜在的问题使得Kubernetes日志管理工具变得十分重要。
原文:https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-opensearch-performance-gap
Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控、报警、时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社会也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控。 Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态,这样做的好处是任意组件只要提供HTTP接口就可以接入监控系统,不需要任何SDK或者其他的集成过程,这样做非常适合虚拟化环境。
prometheus是由SoundCloud开源的CNCF旗下的监控系统,是Google BorgMon监控系统的开源版本,提供了完善的监控和告警功能.
在这篇指南中,你将获得使用 Kubernetes 和 Istio 使用 GitOps 进行渐进式交付(Progressive Delivery)的实际经验。
Grafana 是 Grafana Labs 的第一款也是最重要的产品。它的定位是可视化, 用于监控展示 和 可观察性. 是当前最为完善、流行的云原生、公有云和企业监控可视化平台。
Flagger 是一个渐进式的交付工具,可以为运行在 Kubernetes 上的应用程序自动发布流程。它通过逐步将流量转移到新版本,同时测量指标和运行一致性测试,降低了在生产中引入新软件版本的风险.
这是一张三年前总结的示意图,描绘了一个Kubernetes集群环境中的各种组件和它们之间的关系。图中从左到右展示了一个从基础资源角度到应用程序发管理角度的脑图。解释图中的主要组成部分:
采纳 tfsec 对于那些我们正在使用Terraform的项目来说,在需要检测潜在安全风险时,tfsec已经迅速成为默认的静态分析工具。它很容易被集成到CI流水线,而且拥有一个持续增长的检查库,可以用来检查所有主要的云供应商和诸如Kunernetes的平台。鉴于它的易用性,我们相信对任何Terraform项目而言,tfsec都会是一个非常好的补充。 试验 AKHQ AKHQ 是 Apache Kafka 的图形用户界面(GUI),可以帮助你管理主题、主题数据、消费者组等。我们的一些团队发现 AKHQ 是用来
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报,为 Fortify 产品组合提供支持,包括 Fortify 静态代码分析器 (SCA) 和 Fortify WebInspect。如今,Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1,399 个漏洞类别,涵盖超过 100 万个单独的 API。
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Telegraf 是实现 数据采集 的工具。Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。
灰度发布也叫金丝雀部署 ,是指通过控制流量的比例,实现新老版本的逐步替换。比如对于服务 A 有两个版本(蓝和绿两个版本),当前两个版本同时部署,但是 version1 比例 90% ,version2 比例 10% ,然后我们可以观察 version2 的实际运行效果,如果符合预期,则可以逐步调整流量占比,比如调整为 80:20 -> 70:30 -> 10:90 -> 0:100 ,最终 version1 版本下线,全部替换成 version2 版本。如果验证失败,切换 100%流量回 v1 版本(回滚)。灰度发布的特点是:
什么是金丝雀部署?也称“灰度部署”,通常来讲,在原有版本可用的情况下,同时部署一个新版本应用作为“金丝雀”,测试新版本的性能和表现,在保障整体系统稳定的前提下,尽早发现、及时调整。
在日常的项目开发过程中时,我们时常会面临服务变更的挑战,为不影响用户体验,我们往往尽可能需要规避服务不可用风险。因此,持续交付便应运而生,其被接受为一种企业软件实践,并且是完善的持续集成原则的自然演变。然而,持续部署仍然非常罕见,这可能是由于管理的复杂性以及担心部署失败会影响系统可用性。在整个持续交付体系中,金丝雀发布,或许是最为经典的一个场景,基于此,我们能够很快发现不健康和“有问题”的服务,并且可以毫不费力地回滚到上一个的版本。
TFsec是一个专门针对Terraform代码的安全扫描工具,该工具能够对Terraform模板执行静态扫描分析,并检查出潜在的安全问题,当前版本的TFsec支持Terraform v0.12+版本。
Grafana是一款开源的数据可视化产品,支持prometheus等多种数据源,界面效果炫丽,操作方便灵活,支持大屏展示模式。可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知。
前文 Grafana 系列 - Grafana Terraform Provider 基础[3] 介绍了使用 Grafana Terraform Provider 创建 Datasource.
基于aws Cloudwatch创建监控和告警后,可以将告警信息结合SNS主题和lambda函数发送通知到告警群,比如钉钉、企业微信、飞书等等。本篇我们就详细介绍下如何将Cloudwatch告警信息推送到告警群,以飞书为例。
Prometheus 是一个开源监控系统,它前身是 SoundCloud的告警工具包。从 2012 年开始,许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃,越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目,且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构,Prometheus 在 2016 年继Kurberntes 之后,加入了 Cloud Native Computing Foundation。
机器学习直接从数据中“学习”信息,利用云平台的分布式计算资源可以大大加速建模的速度,例如对CNC刀具故障的预测避免断刀故障的发生,对模具生产中质量波动的影响因素分析修正关键工序等。工业数据在云端的有效呈现是通过云平台的数据可视化组件完成的。目前大多数的云平台(例如AWS、阿里云等)都提供了基于Grafana的可视化组件。
通过前面一节的 Flagger基本学习,这节学习它的工作原理,以帮助加深理解应用!
好久不写 devOps 代码,程序君感觉莫名手欠。最近看着一个开源项目 pulumi 比较有意思,这个周末就在自己的 aws 账号里作死尝试了一把,嗯,还挺香。究竟有多香呢,我们来一起探索吧。
flagger是一个k8s operator,可以基于多种ingress 实现金丝雀升级,以进行流量转移,并使用Prometheus指标进行流量分析。canary分析器可以通过webhooks进行扩展,以运行系统集成/验收测试,负载测试或任何其他自定义验证。
那些已经广泛使用基础设施即服务(Infrastructure-as-a-Service)来管理云资源的工程组织,现在正在寻求通过 Terraform 和 IaaC 平台来管理内部部署。
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