这次分享使用Metrics.net + influxdb + grafana 构建项目自动化监控和预警方案。通过执行耗时，定位哪些接口拖累了服务的性能；通过请求频次，设置适当的限流和熔断机制，拦截非法或不合理的请求，保障服务的可用性。本次内容较多，部分详细内容将使用链接方式提供。动手前，需下准备以下工具：1、influxdb 下载地址： https://portal.in
自从买了一套云服务器以后，部署好了kubernetes，也部署了自己写的一套后台接口SHOP，通过Drone+Helm发到自己的kubernetes集群中，因此希望收集服务运行日志供查看。日志收集系统，一般以ELK架构居多，现在很多也会考虑用 Fluentd 组成EFK。但对于资源有限的集群来说，部署一个ElasticSearch的成本实在太高，幸好现在已经有一套新的低成本开源方案，那就是LPG。
组件概述（什么是PLG？）Promtail:日志收集代理，它通常被部署到需要监视应用程序的每台机器/容器上。Promtail主要是用来发现目标、将标签附加到日志流以及将日志推送到Loki。截止到目前，Promtail可以跟踪两个来源的日志：本地日志文件和systemd日志（仅支持AMD64架构）。Loki:Grafana:特点和优势（为什么要用PLG？）成本低，Loki可以实现数据存储与计算解耦并
?️URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/query-management/?Description:Explore 中的查询管理 为了帮助调试查询，Explore 允许你调查查询请求和响应，以及查询统计数据，...Explore 中的查询管理为了帮助调试查询，Explore 允许你通过查询检查器 (Query Inspector
1.简介这里所指的EFK是指：ElasticSearch，Fluentd，KibanaElasticSearchElasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索和数据分析引擎引擎，Elasticsearch使用Java进行开发，并使用Lucene作为其核心实现所有索引和搜索的功能。它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单
概念ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称，市面上也被称为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实
Grafana 和 Kibana的区别 软件架构师，从事分布式数据库，云计算等方向研发2 人赞同了该文章我们生活在一个大数据的世界中，即使是小型 IT 环境也会产生大量数据。一旦组织弄清楚如何利用生成数据的各种数据源，以及收集、处理和存储数据的方法，下一步就是分析。分析方法因用例、使用的工具以及数据本身而异，但可视化数据的步骤，无论是日志、指标还是跟踪，现在都被认为是标准的最佳实践。可视
应公司业务需求，利用influxDB + grafana实践开发一个接口自定义上报监控系统。docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana， 本地运行镜像，更改对应配置,监听http://localhost:3000,首次登陆grafana面板用户名默认为admin， 密码123456；grafana会提示更改密码，根据需求，可以更改对
docker部署ELK、grafana、zabbix，及grafana添加elasticsearch和zabbix数据源。
原创
2018-10-16 15:03:48
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nginx日志格式修改1、Nginx支持自定义输出日志格式，在设置Nginx日志格式前，需要了解一下nginx内置的日志变量。log_format main escape=json '{"accessip_list":"$proxy_add_x_forwarded_for",'
'"remote_addr":"$remote
一、简介：prometheus是谷歌用golang语言开发的一款开源的监控软件，使用安装在远程机器上的exporter，通过HTTP协议从远程的机器收集数据并存储在本地的时序数据库上。Prometheus为了支持各种中间件以及第三方的监控提供了exporter，大家可以把它理解成监控适配器，将不同指标类型和格式的数据统一转化为Prometheus能够识别的指标类型。例如Node exporter主
Grafana的安装和读取ES数据 模拟es数据产生sjgtest.py import time import datetime from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch(['http://elastic:sjgpwd@19 ...
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2021-07-27 20:21:00
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文章目录一：背景二：解决方案-ELK三：部署方案四：环境搭建准备1.elasticsearch安装2.Kibana安装3.logstash安装4.kafka安装5.测试kafka->logstash->es->kibana6.继续安装filebeat7.继续验证，在相应的位置放入.log结尾的文件，然后在kibana可以看到，说明成功五：思考问题1.如何把每个服务或应用的日志，
安装grafana 是一个可视化面板，有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，支持 Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus、OpenTSDB、Elasticsearch 等作为数据源，比 Prometheus 自带的图表展示功能强大太多，更加灵活，有丰富的插件，功能更加强大。接下来我们就来直接安装，同样的，我们将 grafana 安装到 Ku
一、ELK平台1.1概念： ELK是由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成的开源实时日志分析平台1.2 ELK的工作原理：1.3解析：Logstash收集AppServer产生的Log，并存放到ElasticSearch集群中，而Kibana则从ES集群中查询数据生成图表，再返回给Browser。二、Elasticsearch2.1概念：Elasticsea
目前日志分析系统用的越来越广泛，而且最主流的技术即ELK，下面和大家分享一下：---------------------------------------------------------------------------------------一：简 介 Elastic Stack 是 原 ELK Stack 在 5.0 版本加入 Beats 套件后的新称呼，近两年飞速崛起，成
Kubernetes 中比较流行的日志收集解决方案是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana（EFK）技术栈，也是官方现在比较推荐的一种方案。Elasticsearch 是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大量日志数据，也可用于
向导介绍部署Prometheus配置Grafana下载仪表盘导入仪表盘报警核心指标集群健康和节点可用性主机级别的系统和网络指标JVM内存和垃圾回收搜索和索引性能资源饱和度注册自动重启 介绍Prometheus官方提供了ES的exporter：EsExporter Github地址：elasticsearch_exporter部署下载压缩包上传服务器，解压启动 nohup ./elasticsea
ELK监控Windows事件日志+Grafana展示
推荐
原创
2021-07-09 09:08:44
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什么是 Loki？Loki 是由 Grafana Labs 开源的一款高可用、高扩展性、多租户的日志聚合系统。它受到 Prometheus 的启发，采用了类似的机制，使用标签（labels）对日志进行特征标记，然后进行归集统计。Loki 的设计理念是经济高效且易于操作，它不会为日志内容建立全文索引，而是对日志数据进行压缩存储，并且只对日志数据的元数据（如时间戳、labels 等）建立索引。这样的设
