Prometheusproˈmiθɪəs/ Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其
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="
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
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
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
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
目录探索PromQLMetrics类型Prometheus监控数据的两个重要概念查询匹配范围查询时间位移操作使用聚合操作PromQL操作符数学运算使用布尔运算过滤时间序列使用bool修饰符改变布尔运算符的行为使用集合运算符操作符优先级PromQL聚合操作使用聚合操作的语法如下：探索PromQLMetrics类型Prometheus定义了4种不同的指标类型：Counter(计数器)：只增不减的计数器
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2023-08-02 14:44:56
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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4种核心指标类型。 当前仅在客户端库（以启用针对特定类型的使用量身定制的API）和有线协议中进行区分。 Prometheus server尚未使用类型信息，而是将所有数据展平作为未键入的时间序列。 将来可能会改变。Countercounter是一个累积指标，代表一个单调递增的计数器，其值只能增加或在重新启动时重置为零。 例如，您可以使用counter来表示已服务请
Prometheus 简介Prometheus是SoundCloud公司开源的监控系统，同时也是继Kubernetes之后，第二个加入CNCF的项目，目前是监控领域比较成熟的一站式方案。Prometheus与其他监控方案的不同之处在于它是定时地从监控目标（Exporters）暴露的API中拉取指标，然后将这些数据保存到时序数据库中，如果是监控目标是动态的，可以借助服务发现的机制动态地添加
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2023-08-24 18:34:21
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Prometheus是由CNCF孵化的下一代监控解决方案，而事实上Prometheus已经成为云原生时代的指标监控利器。与传统监控系统接入不同，Prometheus使用方便灵活的pull方式，只需暴露出http metrics接口即可。在Kubernetes中，通过Service服务发现实现动态接入。Prometheus生态相对较为成熟，很多基础设施服务都提供exporter或本身提供metric
在Prometheus的存储实现上所有的监控样本都是以time-series的形式保存在Prometheus内存的TSDB（时序数据库）中，而time-series所对应的监控指标(metric)也是通过labelset进行唯一命名的。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
本讲内容prometheus命令行格式rate函数使用increase函数使用sum函数使用(一)prometheus命令行格式我们选一个新的key来做讲解count_netstat_wait_connections #TCP wait_connect数这个key值不少我们熟悉的node_exporter挖掘而来而是我们自定义并使用bash脚本+pushgateway的方式推送到 promethe
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
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Python中使用Prometheus进行指标查询是一个非常有趣且实用的任务。Prometheus是一个开源的监控和报警系统，能够收集、存储和查询指标数据。通过在Python中集成Prometheus客户端库，我们可以方便地暴露应用程序的性能指标，并查询这些数据。在本篇文章中，我们将深入探讨如何在Python中实现Prometheus的指标查询，配以代码示例和状态图、关系图的说明。
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