在 Linux 系统中，监控进程的运行状态对于系统管理员和开发人员来说非常重要。通过监控进程，我们可以及时发现问题、优化性能和保证系统的稳定性。在本文中，我们将介绍如何使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Linux 进程，并展示如何配置和可视化进程相关的指标数据。
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
release地址：https://github.com/prometheus/prometheus/releases
Grafana 是一款开源可视化产品，无论是使用 Zabbix 还是 Prometheus 等软件利用其出图相当便捷和美观。
前言 本文主要介绍如何使用Grafana和Prometheus以及node_exporter对Linux服务器性能进行监控。下面两张图分别是两台服务器： 服务器A 服务器B 概述 Prometheus
普罗米修斯默认配置文件 vim /usr/local/Prometheus/prometheus.yml
本文主要介绍如何使用Grafana和Prometheus以及node_exporter对Linux服务器性能进行监控。下面两张图分别是两台服务器：
Prometheus 是一个开源监控工具，实现了高维数据模型。Prometheus 有多种数据可视化模式，其中一种是集成 Grafana。Prometheus 以高效的自定义格式将时间序列数据存储在内存和本地磁盘上。
$ yum install go $ go version go1.6.3 linux/amd64
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文章目录 〇、参考链接 一、前期准备 1、安装CentOS系统 2、准备部署环境 (1)修改主机名 (2)查看CentOS版本号 (3)配置网络参数信息 (4)关闭防火墙 (5)关闭SELINUX安全模式 3、测试网络连通性 4、备份并缓存YUM源 5、重新加载YUM源镜像 6、更新YUM源仓库 二、环境部署规划表 三、操作步骤 Ⅰ、Prometheus服务端安装部署 1.1、安装Go环境 1.2、将Go压缩包解压 1.3、配置环境变量 1.4、测试Go环境是否安装成功 2.1、下载 Prometheus
【摘要】 （linux-arm64）KylinV10-SP1安装Prometheus-2.30.0和Grafana-7.2.0
我们的程序想要稳定的运行，或者说当出现问题时能第一时间知道，这就离不开监控，目前比较主流的就是 Prometheus（普罗米修斯）+ Grafana 的组合。
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：
和Zabbix类似，Prometheus也是一个近年比较火的开源监控框架，和Zabbix不同之处在于Prometheus相对更灵活点，模块间比较解耦，比如告警模块、代理模块等等都可以选择性配置。服务端和客户端都是开箱即用，不需要进行安装。zabbix则是一套安装把所有东西都弄好，很庞大也很繁杂。
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。现在最常见的Docker、Mesos、Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。
原来的文章介绍了InfluxDB、Telegraf、Grafana的安装和使用方法，这篇文章，介绍下如何利用这些开源工具搭建性能测试监控平台。。。
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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。
使用jmeter进行性能测试时，工具自带的查看结果方式往往不够直观和明了，所以我们需要搭建一个可视化监控平台来完成结果监控，这里我们采用三种JMeter+Grafana+Influxdb的方法来完成平台搭建
2、对线上服务，如HTTP（Nginx）、数据存储（Redis、MySQL）、消息队列（Kafka、RabbitMQ）等服务进行监控，当出现异常时可以及时报警；
前言： 因为近期项目涉及到一些性能测试监控平台相关的想法 Grafana+Influxdb+Jmeter Grafana+Prometheus+Jmeter 等等 抽周末时间来尝试搭建下Grafana+Influxdb+Jmeter 主要介绍使用docker-compose.yml文件的方式进行安装，简洁明了，不用逐个去安装服务。
2019年04月12日 14:11:57 Fickle_actor 阅读数 101
一、简 介 Loki是受Prometheus启发由Grafana Labs团队开源的水平可扩展，高度可用的多租户日志聚合系统。 开发语言: Google Go。它的设计具有很高的成本效益，并且易于操作。使用标签来作为索引，而不是对全文进行检索，也就是说，你通过这些标签既可以查询日志的内容也可以查询到监控的数据签，极大地降低了日志索引的存储。系统架构十分简单，由以下3个部分组成 ：
Grafana是一款开源的数据可视化和分析工具，不管你的指标信息存储在哪里，你都可以用它来可视化这些数据。同时它还具有告警功能，当指标超出指定范围时会提醒你。
1、下载安装Node_exporter #1.下载 wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.3.1/node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz #2.解压 tar -zvxf node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz #3.重命名 mv node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz /usr/loca
“ 做过性能测试的应该都知道，服务器的状态信息，指标是非常重要的，包括cpu、内存、i/o等。那么在进行测试的时候是如何知道这些信息的呢，那便是监控。那么如何搭建监控服务呢，本篇文章就详细的介绍一下搭建监控服务的过程”
本文是在 Ubuntu 16.04 最新版基础上安装 Prometheus 监控系统，Ceph 版本为 Luminous 12.2.8。
基于 Njmon + InfluxDB + Grafana 实现性能指标实时可视监控
启动成功后访问 http://{ip}:9090/targets，能看到如下页面，表示启动成功
Prometheus 是一个开放性的监控解决方案，通过 Node Exporter 采集当前主机的系统资源使用情况，并通过 Grafana 创建一个简单的可视化仪表盘。
AAA公司是一家电商网站，由于公司的业务快速发展，公司要求对现有机器进行为业务监控，责成运维部门来实施这个项目。
在性能测试的过程中，需要关注到各个不同维度的资源变化趋势的过程，比如操作系统中CPU与内存以及平均负载资源变化的趋势，当然还有很多的指标。主要需要关注的是DB资源，操作系统资源，被测服务的资源，以及其他涉及到的中间件(RabbitMQ,Kafka,Nginx,Redis等)的资源。那么针对这些涉及到的资源需要进行监控和关注，这样的好处是在最终分析性能测试的结果中可以结合各个不同资源来分析存在的问题。比如请求一个列表耗时非常长，那么过程到底是数据库的问题，还是服务本身的问题以及服务对应的操作系统资源瓶颈导致的问题，其实在这个过程中，这些都是存在可能性的，所以在具体排查的过程中，就需要知道在这个过程中各个资源的变化趋势，可以借助这些信息来定位到底是什么导致了请求耗时长的问题。因此，在性能测试的过程中，针对资源的监控是非常重要的。
Grafana是一款可视化工具，大多使用在时序数据的监控方面，如同Kibana类似。Grafana的UI更加灵活，有丰富的插件，功能强大。我们在使用ClickHouse时，可以结合Grafana来监控集群状态，生成报表等。
下载以及安装Grafana，需要放通3000端口用于Grafana的网页后台控制。（IP:3000）
https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
OS： Centos7 （防火墙已经关闭） IP： 192.168.31.34 APP: Spring Boot 2.1.3搭建的演示环境
8.2 Node Exporter for Prometheus Dashboard 19
上图中的空白处需要添加一个json文件，需要从grafana的官网进行下载，这里可以选择关于Docker的仪表盘，很多种类，这里以官方使用的为主，点击这里使用接下里要用的dashboard，进入页面后，如图所示，根据图中红线处即可下载
Grafana：一个监控仪表系统，可以根据提供的监控数据，生产可视化仪表盘，同时也具有告警通知功能。这里的监控数据来源，目前主要以Prometheus为主（也支持其它数据源），每次展现仪表盘时，都会向Prometheus服务发送一个查询请求，从而拿到监控数据并构建可视化仪表盘。
2被测端监控：Exporter + Prometheus + Grafana 上一节我们介绍了在压测端使用JMeter集群+Influxdb存储+Grafana实时数据展示进行监控压测端，这一节我们来介绍下在被测端的监控工具组合：Exporter + Prometheus + Grafana。 2.1 Exporter 在被测端，如果操作系统为Linux系统，对应的Exporter为node_exporter；如果操作系统为Windows系统，对应的Exporter为windows_exporter.exe。我们先来介绍node_exporter的安装。 1）node_exporter node_exporter可通过以下几个步骤进行和下载和安装。
https://github.com/prometheus/mysqld_exporter
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。
官网下载最新二进制安装包➥ https://prometheus.io/download/
本文主要介绍将flink任务运行的metric发送到Prometheus，通过grafana报表工具展示。
Zabbix的客户端更多是只做上报的事情，push模式。而Prometheus则是客户端本地也会存储监控数据，服务端定时来拉取想要的数据。
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