随着互联网的蓬勃发展,软件开发技术更新速度越来越快,程序员只有不断学习,充实自己,才能不被淘汰。那么我们如何了解国内最新的技术理念、服务框架、技术架构呢?为了节省时间,高效学习,小编已经为大家整理好了
Grafana 除了支持丰富的数据源和图表功能之外,还支持告警功能,该功能也使得 Grafana 从一个数据可视化工具成为了一个真正的监控利器。Grafana 可以通过 Alerting 模块的配置把监控数据中的异常信息进行告警,告警的规则可以直接基于现有的数据图表进行配置,在告警的时候也会把出现异常的图表进行通知,使得我们的告警通知更加友好。
“SkeyeIVMS+ SkeyeVSS”视频安防综合管理系统打造“工业联网数字化”智慧工厂
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
之前文章介绍了在vue页面内嵌三方监控展示页面grafana,看到里面有主机相关的详细监控信息,有的开发朋友比较感兴趣,问我如何搭建,我这边就介绍一番。
本篇文章主要是记录整体调整Python数据统计分析项目规范性的过程,以及自己的一些思考。
prometheus是时序数据库,相比传统数据库更适合存储监控类数据;是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统;同时也是云原生时代监控的事实标准。
Serverless 是一种云计算理念,即无服务器计算(Serverless Computing):
StarRocks 提供两种监控报警的方案。企业版用户可以使用内置的 StarRocksManager,其自带的 Agent 从各个 Host 采集监控信息,上报至 Center Service,然后做可视化展示。StarRocksManager 提供邮件和 Webhook 的方式发送报警通知。如果您有二次开发需求,需要自行搭建部署监控服务,也可以使用开源 Prometheus+Grafana 方案,StarRocks 提供了兼容 Prometheus 的信息采集接口,可以通过直接连接 BE 或 FE 的 HTTP 端口来获取集群的监控信息。
前面介绍了 Prometheus Server配置、Operator、Exporter 、Node Exporter、标签 label、PromQL、AlertManager等相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍Prometheus Alertmanager 配置实现钉钉告警相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
几个主要的通信服务提供商(CSP)正在朝着支持网络功能虚拟化(NFV)架构发展,这有助于降低成本并为他们的用户提供灵活、按需的服务,包括所谓“anything-as-a-service”。但NFV正在
Grafana是一个跨平台的开源的分析和可视化工具,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。
根据格像科技公司的业务需求,我们需要搭建一个近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor,即 ANN)搜索引擎,以便将在线向量相似搜索功能应用到公司其他业务中。我们搭建的 ANN 搜索引擎需要满足以下几个要求:
Grafana 在昨日的可观测性大会[1]上发布了一些新的项目和新功能,其中最重要的就是 Loki 2.0[2] 版本的发布,以及发布了一个全新的开源的大规模可扩展的分布式追踪系统 Grafana Tempo[3]。
Prometheus + Grafana 作为一套普适的监控系统广泛应用于各种应用环境中。
Grafana是跨平台、开源、时序和可视化面板(Dashboard)监控平台工具,通过将采集的数据查询后进行可视化的展示,及通知。
马上年底了,各种云评测陆续放了出来,最近看到有一些评测也引起了争议,第三方评测数据可以作为参考,真正要使用云,将业务放到云上,还是要自己来做一些评测,一方面自己跑的数据可信,一方面自己最了解业务需求,知道测试的时候应该重点关注那些指标。
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;
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。
之前用 Python 实现了一个非常简陋的 AlertManager 的钉钉接收器,一直想在钉钉的消息通知中将当前报警图表也展示出来,这样显然对用户来说更加友好。之前想的思路是通过爬虫的方式去 Prometheus 页面将 Graph 图形截图保存下来,该方式理论上确实是可行的,但是这种方式不稳定因素较多,而且会占用大量的资源。
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,由 SoundCloud 公司开发。
我们对服务端上传文件到oss做了收敛,将oss的写操作(目前只有文件上传)封装到基础服务中,那么就涉及到了对oss写操作的监控问题。
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。
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
分发网络CDN(Content Delivery Network)是建立并覆盖在承载网之上,由遍布全球的边缘节点服务器群组成的分布式网络
Grafana 是一个监控仪表系统,它是由 Grafana Labs 公司开源的的一个系统监测工具,它可以大大帮助我们简化监控的复杂度,我们只需要提供需要监控的数据,它就可以帮助生成各种可视化仪表,同时它还有报警功能,可以在系统出现问题时发出通知。
如图,以下是1个很简单的架构,也没有做缓冲和聚合,如果对日志的要求比较高,可以在中间加入redis或Kafka 等.
前面我们已经学习了 Prometheus 的使用,了解了基本的 PromQL 语句以及结合 Grafana 来进行监控图表展示,通过 AlertManager 来进行报警,这些工具结合起来已经可以帮助我们搭建一套比较完整的监控报警系统了,但是也仅仅局限于测试环境,对于生产环境来说则还有许多需要改进的地方,其中一个非常重要的就是 Prometheus 的高可用。
通过前面的介绍我们明白了SpringBoot为什么能够很方便快捷的构建Web应用,那么应用部署上线后的健康问题怎么发现呢?在SpringBoot中给我们提供了Actuator来解决这个问题。
由于Redis和MySQL部署在其他机器上,所以需要修改一下这两个组件的连接信息。编辑open-falcon api模块的配置文件:
之前写过两篇关于微服务架构的文章,发现阅读量挺高的,所以打算再聊聊云原生和微服务架构,过去的文章如下:
有了上一个篇博文(prometheus部署与体验)的数据之后我们就可以进入告警规则的学习了。Prometheus 进程内置了告警判断引擎,prometheus.yml 中可以指定告警规则配置文件。
Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它由工作在 SoundCloud 的 员工创建,并在 2015 年正式发布的开源项目。2016 年,Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation,非常的受欢迎。
这是《Linux 运维工程师必备的80个监控工具》的下篇,上篇请点击:Linux运维工程师必备的80个监控工具全集(上) 与系统有关的监控 30 nmom[26] nmon 将数据输出到屏幕上的,或
在当今数字化时代,数据量不断增长,对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求,因此,对象存储(Object Storage)应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构,以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点,成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
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。
FaaS(函数即服务)、Serverless、小程序和弹性云计算的诞生可以归因于云计算发展的趋势和应用架构的演变。
摘要 广发证券蔡波斯先生通过三个大方向来为我们分享基于Spring Cloud及K8S构建微服务应用。 基于Spring Cloud构建微服务 Netflix OSS- Eureka Eureka服务
在构建 Web 站点的过程中,任何一个细节都有可能影响网站的访问速度。如果开发人员不了解前端性能相关知识,很多不利网站访问速度的因素会在线上形成累加,从而严重影响网站的性能,导致网站访问速度变慢、用户体验低下,最终导致用户流失。页面性能对网页而言,可谓举足轻重。因此,对页面的性能进行检测分析,是开发者不可忽视的课题。那么我们如何对页面进行监控分析及性能评判?对性能评判的规则又是什么样的呢?
监控一直是服务端掌握应用运行状态的重要手段,经过近几年的发展,阿里虾米服务端目前已经有 100 多个 Java 应用,承担核心业务的应用也有将近 50 个,对于应用的监控配置也是因人而异。有的人配置的监控比较细,有的应用在经历了多人开发阶段以后,监控就逐渐疏于管理,有些应用的监控项最后修改时间只停留到 2 年以前,早已不适应业务的发展。
在linux中直接联网下载完整的TDSQL安装包即可,也可复制链接到浏览器中下载完整软件包。
最近leader给了KingYiFan一个任务,就是对接某国企的业务,人家用的淘宝的HSF框架RPC通信 根本不用httpclient what??? RPC不是Dubbo底层协议吗?这怎么通讯呢?翻遍了整个百度没有我想要的。 有一个大佬人家自己封装了一个RPC通讯含监控中心(积分下载的)需要联系我哈。
前言 监控系统是整个业务系统中至关重要的一环,它就像眼睛一样,时刻监测机房、网络、服务器、应用等运行情况,并且在出现问题时能够及时做出相应处理。 美团点评刚开始使用的是Zabbix监控系统,几经优化,在当时能够达到2W+机器,450W+监控项的量。随着各业务线的发展,监控项越来越多,Zabbix的问题也越来越突出,当时针对Zabbix的吐槽问题有: 不支持扩展,本身是一个单点,当机器规模超过万台的时候会出现很明显的性能问题。 改造难度比较大,不支持定制化功能。 配置比较复杂,学习成本较高。 对外提供的API
做运维的同学都知道,运维一定离不开Zabbix、Nagios之类的监控软件。目前,类似的软件在监控和数据采集方面已经做到了极致,但是在报警处理上并没有很完美的解决方案,比如,经常出现高质量报警湮没在海量报警之中等情况。 本文不探讨监控系统的配置优化,只探讨监控系统按照它的逻辑发出报警之后我们该做点什么。 报警遇到的痛点 报警风暴,高质量报警湮没在海量报警之中; 出现报警后没人认领,需要在在工作的IM群中沟通; 运维人员进行运维操作必定会引起某些报警,会给不知道真相的同学带来困惑; 海量报警恢复之后,运维
网站监控是网站管理中非常重要的一个环节,很多时候网站无法打开、服务宕机的时候基本上都不是访客因为无法访问网站发的邮件或者通过即时通信找的,这就显得很尴尬了。 所以我们需要使用一款企业级的监控工具来检测我们的网站,而阿里云·云监控就是这么一款非常好用的企业级监控服务工具,而且还是免费的哦!
随着得物 App 的用户流量增长,业务选择的数据库越来越多样化,异构数据源之间的数据同步需求也逐渐增多。为了控制成本并更好地支持业务发展,我们决定自建 DTS 平台。本文主要从技术选型、能力支持与演化的角度出发,分享了在 DTS 平台升级过程中获得的经验,并提供一些参考。
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