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
我使用的是AndroidStudio3.3.2每次我打开我的项目时，都会出现一条消息:由于批量更新，索引暂停。IDE捕获了一个错误:java.lang.UnsupportedOperationException:Operationisnotsupportedforread-onlycollectionatkotlin.collections.EmptyList.add(Collections.kt)atcom.android.tools.idea.gradle.run.MakeBeforeRunTaskProviderUtil.addBeforeRunTaskToConfig(Make
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
一、前言随着HiredScore的产品和客户群越来越大，已经开始向Kubernetes过渡并迅速采用它，它是我们重要的障碍之一，也可能是最大的监控基础设施。我们在使用Prometheus/Grafana堆栈进行监控方面有一些经验，了解到希望创建一个更好、高可用性和弹性的基础架构，具有可行且具有成本效益的数据保留，此外，它还允许HiredScore的高速增长做好准备。CNCF推广了多种基础设施，可以解决这些监控痛点，并实现具有高可用性、数据保留和成本效益的监控。要求：单点可观察性将聚合来自任何区域的所有集群的所有数据；Prometheus的高可用性和弹性基础架构；我们所有应用程序数据的数据保留；
文章目录一、监控方案二、监控流程三、Kubernetes监控指标四、服务发现：五、使用Prometheus监控Kubernetes（1）部署前准备（2）采用daemonset方式部署node-exporter（3）部署Prometheus（4）部署grafana（5）检查、测试（6）grafana添加数据源、导入模板六、yaml文件内容（1）node-exporter.yaml（2）rbac-setup.yaml（3）configmap.yaml（4）prometheus.deploy.yml（5）prometheus.svc.yml（6）grafana-deploy.yaml（7）grafa
写在前面：博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”，昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”，总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。同时，博主也想通过此次尝试打造一个完善的技术图书馆，任何与文章技术点有关的异常、错误、注意事项均会在末尾列出，欢迎大家通过各种方式提供素材。对于文章中出现的任何错误请大家批评指出，一定及时修改。有任何想要讨论和学习的问题可联系我：zhuyc@vip.163.com。发布文章的风格因专栏而异，均自成体系，不足之处请大家指正
