监控系统-prometheus【部分图片显示有问题~，如影响阅读可移步到 监控系统-prometheus】1. 简介1.1 官方的介绍 Prometheus 是由前 Google 工程师从 2012 年开始在 Soundcloud 以开源软件的形式进行研发的系统监控和告警工具包，自此以后，许多公司和组织都采用了 Prometheus 作为监控告警工具。Prometheus 的开发者和用户社区非常活
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2024-05-17 13:27:06
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一、Prometheus 指标收集下图是 Prometheus WebUI 界面，里面展示了 Targets 和 Endpoint，说明了当前哪些目标服务是可以被 Prometheus 抓取的。Endpoint：端点，可以抓取的指标来源。Target：目标，包含了端点地址，端口的状态等信息 下面是 Prometheus 抓取目标的配置：- job_name: mysqld
sta
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2023-10-16 00:42:17
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# 使用Prometheus监控Java Metrics
本文将教你如何使用Prometheus监控Java应用程序的性能指标。我们将探索整个过程，并提供具体的代码示例以帮助你理解每一步。
## 整体流程
下表总结了实现监控的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------|
一.分布式系统关键技术: 监控突发急诊定位问题应对突发流量健康体检容量管理性能管理监控是给开
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2023-05-31 07:04:01
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一、安装配置Flink
1.1安装前准备
1、Prometheus安装完成，gateway相关组件均已启动，以及Grafana安装完成，这部分由监控运维组负责搭建并提供接口
2、flink 集群安装完成并且能正常运行
3、flink集群和Prometheus环境正常连通
1.2 上传jar包
下载flink 相应版本的源码，编译打包flink-metrics-prometheus模块，生成flin
原创
2021-08-30 17:25:22
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在Kubernetes集群中使用Prometheus监控Minio对象存储服务的metrics_path是一个非常常见的操作，它可以帮助我们实时地监控和分析Minio的性能和运行状况。在本篇文章中，我将向你展示如何实现这一操作。
### 流程概览
首先，让我们来一步步了解如何在Kubernetes集群中实现"prometheus监控minio metrics_path"的操作：
| 步骤
原创
2024-05-29 10:41:14
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Prometheus 是一个开源的监控解决方案，部署简单易使用，难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态，以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法，结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控，以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标（Metrics）。该篇内容适于 Pro
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2024-03-06 22:08:40
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使用Python和Flask编写Prometheus监控Installationpip install flaskpip install promet
原创
2022-03-27 16:38:53
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上篇文章中讲到，自heapster被废弃以后，所有的指标数据都从API接口中获取，kubernetes将资源指标分为了两种：Coremetrics(核心指标)：由metrics-server提供APImetrics.k8s.io，仅提供Node和Pod的CPU和内存使用情况。CustomMetrics(自定义指标)：由PrometheusAdapter提供APIcustom.metrics.k8s
原创
2018-10-14 16:36:47
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标题：使用Python Metrics和Prometheus监控应用程序性能
# 介绍
在现代软件开发中，监控和度量应用程序的性能变得越来越重要。通过监控关键指标，我们可以了解应用程序的健康状态、性能瓶颈和潜在问题。在本文中，我们将介绍如何使用Python Metrics和Prometheus来监控和度量应用程序的性能。
# 什么是Python Metrics？
Python Metric
原创
2023-08-11 03:36:34
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- job_name:
static_configs:
- targets: ['target1', 'target2', ...]
labels:
label1: 'value1'
label2: 'value2'
metrics_path: '/metrics'
scheme: 'http'
params:
param
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2024-02-21 23:06:05
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使用Prometheus和Grafana监控Spark应用终极方案，通过graphite_exporter将原生数据通过映射文件转化为有 label 维度的 Prometheus 数据
Spark任务启动后，我们通常都是通过跳板机去Spark UI界面查看对应任务的信息，一旦任务多了之后，这将会是让人头疼的问题。如果能将所有任务信息集中起来监控，那将会是
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2023-07-18 22:35:53
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haproxy 2.0 已经发布一段时间了，提供内部直接暴露的prometheus metrics 很方便 ，可以快速的监控系统的状态 以下是一个简单的demo 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: grafana: image: grafana
原创
2021-07-19 11:44:22
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创建钉钉机器人参考：自定义机器人接入 - 钉钉开放平台 (dingtalk.com)要点:安全设置只选择"加签"，记住密钥，作为后面使用的 <SECRET>记住 Webhook 地址，url 中的 access_token 参数作为作为后面使用的 <ACCESS_TOKEN>把钉钉机器人加入到群聊部署 kube-prometheus-stack使用 helm 安装，用 in
prometheus提供了一系列的export帮助采集各种容器和中间件的运行指标，但有时我们还需要更灵活的监控指标，介绍一下自定义监控指标 本文用来监控dubbo的服务提供者的被调用指标，包括调用次数，p99等。 首先引入jar包<dependency>
<groupId
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2023-06-30 19:06:50
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Prometheus Operator默认的监控指标并不能完全满足实际的监控需求，这时候就需要我们自己根据业务添加自定义监控。添加一个自定义监控的步骤如下：1、创建一个ServiceMonitor对象，用于Prometheus添加监控项 2、为ServiceMonitor对象关联metrics数据接口的Service对象 3、确保Services对象可以正确获取到metrics数据演示如何添加et
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2023-08-16 16:29:36
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Prometheus时序数据库-磁盘中的存储结构前言之前的文章里，笔者详细描述了监控数据在Prometheus内存中的结构。而其在磁盘中的存储结构，也是非常有意思的,关于这部分内容，将在本篇文章进行阐述。磁盘目录结构首先我们来看Prometheus运行后，所形成的文件目录结构在笔者自己的机器上的具体结构如下:prometheus-data
|-01EY0EH5JA3ABCB0PXHAPP9
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2024-03-30 12:47:04
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目录一、 DataStream API（基础篇）1.1 执行环境（Execution Environment）1.1.1 创建执行环境1.1.2 执行模式(Execution Mode)1.1.3 触发程序执行1.2 源算子（Source）1.2.1 准备工作1.2.2 三种读取数据的方法(从集合中读取数据、从文件读取数据、从元素读取数
文章目录前言一、Metrics Server二、HorizontalPodAutoscaler三、使用HorizontalPodAutoscaler四、Prometheus总结 前言把 Pod 和集群管好用好还缺少一个很重要的方面——集群的可观测性。也就是说，我们希望给集群也安装上检查探针，观察到集群的资源利用率和其他指标，让集群的整体运行状况对我们透明可见，这样才能更准确更方便地做好集群的运维
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2024-05-12 20:14:49
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依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> 在 application.properti ...
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2021-11-04 14:36:00
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