公众号「架构成长指南」，专注于生产实践、云原生、分布式系统、大数据技术分享时序数据库有很多，比如Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus和VictoriaMetrics是开源的时间序列数据库，在复杂的环境中提供了强大的监控和警报解决方案。然而，它们的设计不同，并提供了独特的功能，这些功能可能会影响它们在监视工作负载方面的性能、可扩展性和易用性。本文分析Prometheus和VictoriaMetrics之间的差异，以为特定需求的用户提供最合适的解决方案。PrometheusPrometheus最初是SoundCloud
公众号「架构成长指南」，专注于生产实践、云原生、分布式系统、大数据技术分享时序数据库有很多，比如Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus和VictoriaMetrics是开源的时间序列数据库，在复杂的环境中提供了强大的监控和警报解决方案。然而，它们的设计不同，并提供了独特的功能，这些功能可能会影响它们在监视工作负载方面的性能、可扩展性和易用性。本文分析Prometheus和VictoriaMetrics之间的差异，以为特定需求的用户提供最合适的解决方案。PrometheusPrometheus最初是SoundCloud
介绍Prometheus支持4种指标类型，分别是Counter、Gauge、Histogram和Summary。Counter 指标类型，指标值是只能递增，不能递减的数值。需要注意的是，当Prometheusserver重启时，指标值会被重置为0。该指标类型可用于统计接口的请求数、错误数等使用场景。Gauge 指标类型，指标值是可增可减的数值。该指标类型可用于统计CPU、内存和硬盘的使用情况，goroutine的数量等使用场景。Histogram 指标类型，指标值基于桶分布。开发者可以自定义桶的区间。该指标类型可用于统计接口的延时请求数等使用场景。Summary 指标类型，与Histogram
这是2017年的promcon的分享，原文地址在这里，作者JuliusVolz，今天偶然看到，虽然已经过去6年，有些实践经验还是非常值得学习。做个意译，加入一些自己的理解，分享给大家。埋点方面1.所有模块都要埋点我印象中Google有个规范，所有的服务模块，都需要通过HTTP /varz 接口暴露监控指标，即便是一个纯后端的RPC服务，也要暴露一个这样的HTTP接口。当然，实操的话，应该是通过框架来统一埋点，但是统一埋点只能埋入一些通用的指标，如果涉及一些自身业务逻辑相关的，还是需要自行埋点。2.借鉴USE方法论USE方法论，即Utilization、Saturation、Errors三个维度
在10分钟教你使用Prometheus监控SpringBoot工程中介绍了如何使用Prometheus监控SpringBoot提供的默认指标，这篇介绍如何自定义业务指标，并使用Prometheus进行监控并报警，同时在Grafana进行展现示例介绍我们模拟一个账务系统，主要功能有：充值与提现，其中会定义5个业务指标，如下充值次数充值金额提现次数提现金额余额针对以上5业务指标，会使用prometheus的三种Metrics类型，如下Counter：只增不减的计数器，用作定义充值次数、提现次数Gauge：可增可减的仪表盘，侧重于反应系统的当前状态，用作定义余额Summary：用于记录某些东西的平均
公众号「架构成长指南」，专注于生产实践、云原生、分布式系统、大数据技术分享前言K8s本身不包含内置的监控工具，所以市场上有不少这样监控工具来填补这一空白，但是没有一个监控工具有prometheus全家桶使用率高，因为它由CNCF维护，已经成为了监控k8s集群的事实上的行业标准，下面介绍一下如何在K8s快速部署一个kube-prometheus项目，来实现对k8s相关资源监控与告警kube-prometheus介绍kube-prometheus是一个完整的监控解决方案，可以轻松地将其部署到Kubernetes集群中，它包括以下内容Prometheus用于度量收集Alertmanager用于指标警
这是2017年的promcon的分享，原文地址在这里，作者JuliusVolz，今天偶然看到，虽然已经过去6年，有些实践经验还是非常值得学习。做个意译，加入一些自己的理解，分享给大家。埋点方面1.所有模块都要埋点我印象中Google有个规范，所有的服务模块，都需要通过HTTP /varz 接口暴露监控指标，即便是一个纯后端的RPC服务，也要暴露一个这样的HTTP接口。当然，实操的话，应该是通过框架来统一埋点，但是统一埋点只能埋入一些通用的指标，如果涉及一些自身业务逻辑相关的，还是需要自行埋点。2.借鉴USE方法论USE方法论，即Utilization、Saturation、Errors三个维度
作为运维人，运维监控是最重要的，运维监控做的好，睡觉才能睡得好。市面上很多开源的监控软件，今天给大家分享相对比较好用的3个开源的运维监控平台。ZABBIXPrometheusGrafana（准确说它并不是以监控工具，是一个可视化平台，可以集成多种数据源做可可视化展示）有的朋友应该听说过但是没真正用过，为了让大家更直观的体验3个运维监控平台，我已经搭建好环境，大家可以登录网站进行体验，我分配的账号目前都是管理员账号（账号管理功能已屏蔽）。监控平台介绍及体验地址1.Zabbix是什么？zabbix是一款开源的网络监控软件，用于监控各种网络服务、服务器和网络设备。它提供了以下主要功能：实时监控：Za
一、CPU监控CPU负载指标node_load1node_load5node_load15以上三个指标为主机CPU平均负载，分别对应一分钟、五分钟和十五分钟的时间间隔。CPU负载是指某段时间内占用CPU时间的进程和等待CPU时间的进程数之和。一般来说，cpu负载数/cpu核数如果超过0.7，应该开始关注机器性能情况，如果超过1的话，运维人员应该介入处理。CPU使用率node_cpu_seconds_total该指标包括了多个标签，分别标记每种处理模式使用的CPU时间，该指标为counter类型。这个指标不适合直接拿来使用，可通过前面学习的PromQL，将其转化成CPU使用率的指标mode="i
一、概述1.1Prometheus介绍Prometheus是基于Golang实现的一个开源系统监控和警报工具包（诞生于2012年），最初在SoundCloud（音频分享服务平台）使用，目前许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区，并在2016年加入云原生计算基金会(CNCF)，成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。Prometheus主要用于提供近实时的、基于动态云环境和容器的微服务、服务和应用程序的内省监控，数据存储时将其书籍的指标存储为时间序列数据，即指标信息、记录时的时间戳和标签的键值对一起存储。1.2特点可提供多维度数据模型和灵活的查询
