公司kubernetes生产环境部署了kube-prometheus-release-0.3用于监控kubernetes集群状态，但是默认预置了告警规则，但是不能发送告警信息。本文着重介绍自己在公司环境实现alertmanager通过企业微信发送告警信息。具体实现方式的逻辑如下图： 实现方式：1.查看部署的kube-prometheus[root@k8s-master-03kube-prometheus-release-0.3]#kubectlgetpod-nmonitoringNAMEREADYSTATUSRESTARTSAGEalertmanager-main-02/2Running06h
------>课程视频同步分享在今日头条和B站大家好，我是博哥爱运维。对于运维开发人员来说，不管是哪个平台服务，监控都是非常关键重要的。在传统服务里面，我们通常会到zabbix、open-falcon、netdata来做服务的监控，但对于目前主流的K8s平台来说，由于服务pod会被调度到任何机器上运行，且pod挂掉后会被自动重启，并且我们也需要有更好的自动服务发现功能来实现服务报警的自动接入，实现更高效的运维报警，这里我们需要用到K8s的监控实现Prometheus，它是基于Google内部监控系统的开源实现。Prometheus架构图Prometheus是由golang语言编写，这样它的部署
Prometheus实战篇:Prometheus监控rabbitmq准备环境docker-compose安装rabbitmq这里注意rabbitmq需要暴露2个端口docker-compose.yamlversion:'3'services:rabbitmq: image:rabbitmq:3.7.15-management container_name:rabbitmq restart:always volumes: -/data/rabbitmq/data:/var/lib/rabbitmq -/data/rabbitmq/log:/var/log/rabbitmq port: -56
本文分享自华为云社区《Prometheus最佳实践Summary和Histogram》，作者：张俭。前言Histogram和Summary都是复杂的指标，不仅仅是因为直方图和summary包含了多个时间序列，而且它们还较难使用正确。观测中的Count和SumHisto和summary都是采样观测，典型的采样维度有 响应大小 和 请求时长 。它们跟踪观测值的数量和观测值的总和，从而使您可以计算观测值的平均值。请注意，观察值的数量（在Prometheus中显示为带有“_count”后缀的时间序列）本质上是一个计数器（如上所述，它只会增加）。观测值的总和（以带有_sum后缀的时间序列显示）也可以充当
前言随着信息技术的发展，监控服务在维护系统稳定性和性能方面变得越来越重要。本文将比较一些流行的开源监控服务，以帮助你选择适合你需求的解决方案。监控服务对比监控服务特点优势不足性能扩展性安全性Prometheus-多维度数据模型-监控容器化环境的强大工具-需要单独设置存储后端-查询性能较高，适用于大规模环境-可通过分布式部署进行横向扩展-支持基于HTTPS的数据传输，提供基本认证-支持服务发现自动发现和监控目标-巨大的社区支持-存储引擎性能较好，适用于长期存储-支持联邦式集群，方便构建分布式系统-强大的告警管理和通知机制Grafana-数据可视化和仪表板设计-美观、直观的图形化界面-通常需要与其
在本教程的前两部分，我们分别了解和学习了Prometheus和Grafana的基本概念和使用的前提条件，以及使用Helm在Kubernetes上安装Prometheus。 在今天的教程中，我们将为你介绍以下内容： 安装Grafana；集成Prometheus和Grafana，Grafana将使用Prometheus作为数据源；使用Grafana创建用于监控和观察Kubernetes集群的控制面板。 安装Grafana安装时，我们遵循与安装Prometheus相同的步骤： 搜索GrafanaHelmChart要搜索PrometheusHelmChart，请运行以下命令： helmsearchhu
------>课程视频同步分享在今日头条和B站大家好，我是博哥爱运维。这节课我们用prometheus-operator来安装整套prometheus服务https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/releases开始安装1.解压下载的代码包wgethttps://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/archive/refs/tags/v0.13.0.zipunzipkube-prometheus-0.13.0.ziprm-fkube-prometheus-0.13.0.
一、安装Docker和DockerComposehttps://docs.docker.com/get-docker/#安装Dockersudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-ydocker.io#安装DockerComposesudoapt-getinstall-ydocker-compose二、创建配置文件及测试平台是否正常1、选个文件夹作为自建Prometheus+SNMPExporter+Grafana的储存目录，如/plmxs,在plmxs文件夹下创建一个docker-compose.yml文件创建一个docker-compose.yml文件，定义Pr
一、背景最近容器组在开发云平台的监控、报警功能。大致的实现策略是：1、云平台页面上配置告警规则2、Prometheus完成监控数据的聚合3、当Prometheus聚合后的监控数据满足告警规则，触发钉钉告警二、过程1、告警规则配置，一般情况下，业务服务的服务类型为deployment。告警规则：Pod内存使用率大于50%2、步骤1中创建告警规则时，会同步在Prometheus上创建一个相同规则的Alert任务3、复制Alert任务的聚合表达式，可以在Graph中实时查看到内存的占用情况4、收到告警通知三、ChaosMesh那么，是什么让内存的占用突然增高到90%以上，从而能触发告警条件的呢？（告
在k8s中部署Prometheus和GrafanaIntro上次我们主要分享了asp.netcore集成prometheus，以及简单的prometheus使用，在实际在k8s中部署的时候就不能在使用前面讲的静态配置的方式来部署了，需要使用Prometheus的服务发现。部署规划Prometheus和Grafana的部署放在一个单独的namespace——monitoring下面，这样的好处在于可以屏蔽掉一些细节，别的namespace无感知，也不需要知道它们的存在可以使用kubectlcreatenamespacemonitoring来创建命名空间或者kubectlapply执行下面的yam
