在Gartner发布的《2023年十大战略技术趋势》[1]报告中,「应用可观测性」再次成为热门趋势。用户需要建立可观测体系来统筹、整合企业数字化所产生的指标数据，并以此为基础进行反馈并制定决策，这对于提高组织决策有效性和及时性，将是最强有力的支撑。新需求带来新革命，Prometheus产品应运而生，引领新一轮可观测技术革命。得益于良好的产品设计，Prometheus部署与轻度使用体验非常流畅：敲两三个命令就能运行起来，配置几行yaml就能收集数据，编辑一个规则就能触发告警，再配合上Grafana，写一句PromQL就能画出趋势图表。一切简单而美好，仿佛SRE光明的未来正向我们招手，这一切来的太
一、为什么要使用Prometheus服务发现之前我们讲过通过配置prometheus-operator的CRDServiceMonitor来达到K8S集群相关组件和微服务的监控的目的，可以在ServiceMonitor的配置文件中以手动方式通过matchlable和想要监控的Service进行匹配（这里相当于是手动进行服务注册和服务发现的作用，也可以将这种模式称为静态服务发现），以此来完成对想要监控的服务和组件进行监控，但这种方式进行监控配置，只能手工一个一个的增加，如果在k8s集群规模较大的情况下，或者是集群后面又增加了节点或者组件信息，这种方式就会很麻烦也不现实，于是引出了今天的主题-Pr
使用Prometheus监控Springboot应用参考PrometheusOperator实战——Prometheus、Alertmanager、Grafana监控Springboot服务下面来看看jvm的监控指标#HELPjvm_gc_collection_secondsTimespentinagivenJVMgarbagecollectorinseconds.#TYPEjvm_gc_collection_secondssummary#这是一个Summary指标，与Histogram类似，可以对指标数据进行采样并发收集器CMS(ConcurrentMark-Sweep)以牺牲吞吐量为代价来
Docker自带的监控命令 dockertop #容器的动态进程dockerstats#列出每个容器的cpu、内存、io dockerlogs #查看容器日志 emerg alert crit error warning notice info debug一、sysdig 轻量级的系统监控程序dockerrun-it--rm--namesysdig--privileged=true\--volume=/var/run/docker.sock:/host/var/run/docker.sock\--volume=/dev:/host/dev--volume=/proc:/host/proc:ro
目录文章一，Prometheus部署操作 1，Prometheus的介绍2，部署 Prometheus3，Prometheus的部署下载地址4，上传prometheus安装包并解压5，修改prometheus.yml文件6，配置系统启动文件，设置自启动7，添加开机自启动，启动检查8，访问网页验证 http://192.168.100.12:9090/9，查看监控状态 10，查看折线图（步骤）二，部署Exporters1，监控远程linux主机2，上传node_exporter组件安装包3，配置启动文件，设置自启动4，启动node_exporter 5，访问地址 http://192.168.1
docker安装prometheus和grafanadocker安装prometheus和grafana概念简述安装prometheus第一步：确保安装有docker第二步：拉取镜像第三步：准备相关挂载目录及文件第四步：启动容器第五步：访问测试安装grafana第一步：确保安装有docker第二步：拉取镜像第三步：准备相关挂载目录及文件第四步：启动容器第五步：访问测试第六步：使用测试安装exporter监控采集程序，采集数据进prometheusnode-exporter安装alertmanager，集成进prometheus安装alertmanager第一步：确保安装有docker第二步：拉
原理内存优化是一个经典问题，在看具体 K8S 做了哪些工作之前，可以先抽象一些这个过程，思考一下如果是我们的话，会如何来优化。这个过程可以简单抽象为外部并发请求从服务端获取数据，如何在不影响吞吐的前提下降低服务端内存消耗？一般有几种方式：缓存序列化的结果优化序列化过程内存分配数据压缩在这个场景可能不适用，压缩确实可以降低网络传输带宽，从而提升请求响应速度，但对服务端内存的优化没有太大的作用。kube-apiserver已经支持基于gzip的数据压缩，只需要设置 Accept-Encoding 为gzip即可，详情可以参考官网[1]介绍。当然缓存序列化的结果适用于客户端请求较多的场景，尤其是服务
k8s部署prometheus版本说明：k8s：1.24.4prometheus：release-0.12（https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus.git）本次部署采用operator的方式将prometheus部署到k8s中，需对k8s和prometheus有一定的了解一、下载对应版本代码到服务器gitclone-brelease-0.12https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus.git二、修改几个配置的镜像（国内无法访问registry.k8s.io）v
题目：k8sKube-Bench不安全项修复Context:针对kubeadm创建的cluster运行CIS基准测试工具时，发现了多个必须立即解决的问题。Task:通过配置修复所有问题并重新启动受影响的组件以确保新的设置生效。修复针对API服务器发现的所有以下违规行为：1.2.7Ensurethatthe--authorization-modeargumentisnotsettoAlwaysAllow FAIL1.2.8Ensurethatthe--authorization-modeargumentincludesNode FAIL1.2.9Ensurethatthe--authorizat
目录一、Prometheus服务发现的方式1.1基于文件的服务发现1.2基于consul的服务发现1.3基于KubernetesAPI的服务发现1.3.1简介1.3.2基于Kurbernetes发现机制的部分配置参数二、实例一：部署基于文件的服务发现2.1创建用于服务发现的文件2.2修改Prometheus的配置文件2.3浏览器访问测试三、实例二：部署基于consul的服务发现3.1部署Consul服务3.2在Consul上注册Services3.3修改prometheus配置文件一、Prometheus服务发现的方式1.1基于文件的服务发现基于文件的服务发现是仅仅略优于静态配置的服务发现方式
