从存储上来讲所有的监控指标metric都是相同的，但是在不同的场景下这些metric又有一些细微的差异。 例如，在Node Exporter返回的样本中指标node_load1反应的是当前系统的负载状态，随着时间的变化这个指标返回的样本数据是在不断变化的。而指标node_cpu所获取到的样本数据却不同，它是一个持续增大的值，因为其反应的是CPU的累积使用时间，从理论上讲只要系统不关机，这个值是会无
Prometheus客户端库提供了四个核心的metrics类型。这四种类型目前仅在客户端库和wire协议中区分。Prometheus服务还没有充分利用这些类型。不久的将来就会发生改变。Counter(计数器)counter 是表示单个单调递增计数器的累积度量，其值只能在重启时增加或重置为零。 例如，您可以使用计数器来表示所服务的请求数，已完成的任务或错误。不要使用计数器来暴露可能减少的值。例如，不
作用是一个开源的报警系统数据模型指标名称：每一条时间序列由指标名称（Metrics Name）以及一组标签（键值对）唯一标识。其中指标的名称（metric name）可以反映被监控样本的含义。例如，http_requests_total 表示当前系统接收到的 HTTP 请求总量。指标名称只能由 ASCII 字符、数字、下划线以及冒号组成，同时必须匹配正则表达式 ：[a-zA-Z_:][a-zA-Z
在基础业务架构中，关系型数据库是不可或缺的核心组件之一。MySQL作为最为广泛使用的数据库之一，至今仍然拥有着广泛的应用。对MySQL数据库进行有效的监控是至关重要的，它有助于我们深入了解数据库的运行状态。这不仅使得在测试环境中更好地观察数据库性能表现成为可能，也确保了正式环境中数据库的稳定运行。通过结合预警和告警规则，我们能够保障在问题发生时，业务相关人员能够及时发现并采取相应的措施。有助于进一
重要指标该配置为prometheus的rules报警规则。 监控数据通过jmx-exporter方式暴露kafka监控指标- name: kafka_server
rules:
- alert: UnderReplicatedPartitions复制不足的分区数
expr: avg_over_time(kafka_server_ReplicaManager_Value{name="
Prometheus连接多个指标与聚合初识PromSQL一、Prometheus二进制操作符一对一匹配One to one一对多和多对一匹配 初识PromSQLPromSQL看起来简短整洁，通俗易懂。乍一看很简单，但是当真正使用它的时候，就会发现Prometheus的语句苍白无力，微不足道。在网上关于PromSQL的博客，问答较少，官网上的教程不是很好看懂，而且大多都是在编程的基础上实验。下面根
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2023-08-02 10:00:19
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文章目录基础概念metrics类型metrics和labels(度量指标名称和标签)Counter(计数器)Gauge(测量器)Histogram(柱状图)summaries(总结)使用背景使用案例 基础概念metrics类型Prometheus客户库提供了四个核心的metrics类型。这四种类型目前仅在客户库和wire协议中区分。metrics和labels(度量指标名称和标签)每一个时间序列
先解释一下这些组件都是干什么用的，组件说明prometheus server 是 Prometheus 组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以 及查询。exporter 简单说是采集端，通过 http 服务的形式保留一个 url 地址，prometheus server 通过 访问该 exporter 提供的 endpoint 端点，即可获取到需要采集的监控数据。AlertManage
Prometheus监控系统组件指标数据采集指标数据存储指标数据趋势分析及可视化告警监控体系介绍系统层监控：监控CPU、Load、Memory、IO等中间件及基础设施类系统监控：Kafka、RabbitMQ、Tomcat、Mysql、Ceph、ShardingSpere等应用层监控：用于衡量应用程序代码的状态和性能业务层监控：用于衡量应用程序的价值，例如电商网站的销售量等监测的黄金指标延迟：服务器
项目中四种指标的配置，和大家详细分享： 配置项目基本信息参考：参考基本配置1、springboot 配置四种指标：package com.nandao.demo.config;
import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.Gauge;
import io.micro
指标是用来衡量性能、消耗、效率和许多其他软件属性随时间的变化趋势。它们允许工程师通过警报和仪表盘来监控一系列测量值的演变（如CPU或内存使用量、请求持续时间、延迟等）。指标在IT监控领域有着悠久的历史，并被工程师广泛使用，与日志和链路追踪一起被用来检测系统是否有不符合预期的表现。在其最基本的形式中，一个指标数据点是由以下三个部分构成：一个指标名称收集该数据点的时间戳一个由数字表示的测量值在过去的十
业务场景现在有一个平台，用户可以在平台上创建任务，对于每个任务，平台会通过kubernetes来创建一个容器；任务会运行很久，可能有好几天。用户需要在当前平台方便地查看任务的各项资源使用指标，以便能知道任务是否运行正常，或者根据指标来及时调整任务的参数等；用户只需要查看自己创建的任务的容器指标，而且只需要某几个重要的指标；管理员可以统一查看所有容器，以及所有机器的性能指标；涉及技术名称作用kube
机器学习中的评价指标--01在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict 和 y_true之间的某种"距离"得出的。性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法作为优化的loss函数，因此采用如cross-entropy, rmse等“距离”可微函数作为优化目标，以期待在loss函数降
这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos本篇概览本文是《prometheus实战》系列的第二篇，在《prometheus实战之一：用ansible部署》一文咱们部署了prometheus服务，并且在应用服务器部署了node_exporter，整体情况如下图目前，prometheus已经可以通过node_exporter从
Etcd-Etcd快速入门及PromQL查询etcd指标一、Etcd快速入门1.1、 etcd 介绍二、etcd 应用场景2.1、 键值对存储2.2、服务注册与发现2.3、消息发布与订阅2.4、分布式锁三、PromQL查询etcd指标3.1、etcd 节点可用性3.2、请求情况3.3、API Server对etcd 的读写缓存3.4、网络相关3.5、磁盘操作状态3.6、文件3.7、快照 Prom
Prometheus 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，由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建，作为社区开源项目进行开发，并于 2015 年正式发布。2016 年，Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation，成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目
文章目录一、存在问题二. 问题分析三. 方案介绍1. Prometheus配置2. 配置文件生成1）配置文件生成应用场景2）配置文件生成的架构设计3）配置文件生成的实现4）prometheus 热加载配置 一、存在问题Prometheus的配置通过配置文件实现，每个配置文件对应一个Prometheus Server。生产环境部署时，Prometheus Server会部署多个实例，手工修改配置存在
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2023-09-18 05:51:26
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what prometheus“想要了解一门技术，最好的开始就是看它的官网”。Prometheus官网：https://prometheus.io/（推荐）prometheus中文技术文档：Introduction · Prometheus中文技术文档Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，非常适合Kubernetes集群的监控。 &n
背景1、目前生产环境的prometheus偶发内存不足OOM现象【宿主机24G内存】2、pushgateway拉取会出现超时情况3、上述情况已经影响到监控告警系统的稳定性，需要及时介入治理。优化措施1、调整pushgateway1、调大prometheus去拉取pushgateway的时间间隔和拉取超时时间# 这里只贴了核心的配置，全量配置放在gitlab上，具体参考附录部分- job_name:
原创
2021-12-02 20:41:23
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记录了prometheus告警指标主机和硬件监控可用内存指标主机中可用内存容量不足10%-alert:HostOutOfMemoryexpr:node_memory_MemAvailable_bytes/node_memory_MemTotal_bytes*100<10for:5mlabels:severity:warningannotations:summary:Hostoutofmemo
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2020-12-09 19:31:53
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