一、安装docker（centos）1、卸载旧的版本（如果有）sudoyumremovedockerdocker-clientdocker-client-latestdocker-commondocker-latestdocker-latest-logrotatedocker-logrotatedocker-engine2、安装依赖包sudoyuminstall-yyum-utils3、设置docker软件源sudoyum-co

一、搭建基于Prometheus、Grafana监控系统CentOSLinuxrelease7.6.1810(Core)二、Grafana可视化界面示例三、启动相关Docker服务#yuminstall-ydocker-iodockerpullprom/node-exporterdockerpullprom/prometheusdockerpullgrafana/grafana四、启动no

环境下载安装包GIT下载地址：PrometheusV2.16.0下载使用GitHub文件加速-CSDN博客安装创建prometheus用户及组，并指定家目录[root@manager~]#groupaddprometheus[root@manager~]#useradd-gprometheusprometheus-d/opt/prometheus/将家目录做为prometheus的安装目

Author:ACatSmilingSince:2024-11-11Prometheus的架构架构理解：Prometheus既然设计为一个维度存储模型，可以把它理解为一个OLAP系统。生态圈组件：PrometheusServer：主服务器，负责收集和存储时间序列数据。ClientLibraies：应用程序代码插桩，将监控指标嵌入到被监控应用

背景如果你要为应用程序构建规范或用户故事，那么务必先把应用程序每个组件的监控指标考虑进来，千万不要等到项目结束或部署之前再做这件事情。——《Prometheus监控实战》去年写了一篇在Docker环境下部署若依微服务ruoyi-cloud项目的文章，当时使用的是docker-compose在单

1、下载 prometheus和node_exporter：https://prometheus.io/download/  下载完后上传到服务器解压tar-zxvfprometheus-3.0.0-rc.1.linux-amd64.tar.gztar-zxvfnode_exporter-1.8.2.linux-amd64.tar.gz2、启动node_exporternohup./node_exporter--web.listen-

kafka监控部署kafka使用Prometheus、Grafana和kafka_exporter来构建kafka指标监控问题背景在实时场景下，对于数据积压是很常见的，我们更希望如何去快速知道有没有数据积压，目前消费了多少，速度怎么样，趋势如何。可以使用原生命令kafka-consumer-groups.sh--bootstrap-servernode01

系列综述：

OpenTelemetry手动仪表化实战应用整体框架图​ 首先在Windows下用golang编写了一个测试代码,导入otel的各种包,在代码中实现对需要收集的追踪数据和指标数据进行侵入,实现一个手动仪表化的功能,使得代码生成观测数据,之后这些观测数据被分为trace类型的数据和metric类型的数据

【环境说明】redis+sentinel哨兵模式+prometheus+grafana监控面板【要求】redis哨兵模式，需要查看主库节点信息，如果发生切换，能查到历史变化信息【配置操作】当前已经安装好三个redis数据库跟哨兵模式，并且都安装好了redis-exporter监控服务prometheus配置监控信息：prometheus.

开源的监控产品有很多，其中最知名的，当属早期的Zabbix和现在的Prometheus。Zabbix是2001年发布的，至今已经20多年，很多细节打磨的相当到位，Prometheus是2014年发布的，相对年轻，依托于之前GoogleBorgmon的先进经验和灵感，Prometheus在云原生监控领域有着非常好的表现。咦？

原创小斐Lab网络小斐在原生的Prometheus体系中，告警引擎评估模块是集成在Prometheus时序数据库中的，把告警规则定义好，放在Prometheus告警配置模块路径下即可实现对实例告警评估和触发。然后使用Alertmanager做告警路由和告警消息转发。如下消息通知简单原理示意图：而

一、zabbix介绍及安装部署1.简介 zabbix（[`zæbiks]）是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。 zabbix由2部分构成，zabbixserver与可选组件zabbixagent。 zabbixserver可以通过SNMP，zabbixagent，ping，端口监视等方法提供对远程服务器/

通过prometheus的插件收集apisix的指标与监控，并上传到服务端，通过grafana对数据进行分析，也是非常必要的。配置values.yaml文件，开启prometheus和metrics,我的apisix是通过helm部署到kubernetes的，我可以通过values.override.{env}.yaml来按着环境进行配置，例如test测试环境valu

PrometheusExporter的底层原理涉及到几个关键组件和步骤，主要包括Collector、Exporter以及PrometheusServer。以下是这些组件的工作原理和它们如何协同工作的详细解释：1.**Collector（收集器）**：  -Collector负责从目标应用程序或系统收集指标，并将其转化为Prometheus可识别

discovery支持文件、http、consul等自动发现targets，targets会被发送到scrape模块进行拉取。一.整体框架discovery组件通过Manager对象管理所有的逻辑，当有数据变化时，通过syncChannel将数据发送给scrape组件。discovery组件会为每个Job_name创建一个provider对象，它包含Discover对

备注：1.不推荐yum或者源码安装，安装包跟系统架构不兼容，推荐docker方式部署，这样就可以忽略系统不兼容的问题。      2.准备工作：开通端口映射，即公网的ip加grafana的默认端口9090到内网部署grafana服务的服务器的9090端口的映射，就可以通过外网访问。一、目标：收集所有节点

6服务发现6.1服务发现原理6.2文件服务发现#准备主机节点列表文件,可以支持yaml格式和json格式#注意：此文件不建议就地编写生成，可能出现加载一部分的情况cattargets/prometheus*.yaml-targets:-master1:9100labels:app:prometheus#修改prometheus配置

3.4定制Exporter3.4.1定制Exporter说明开发应用服务的时候，就需要根据metric的数据格式，定制标准的/metric接口。#各种语言帮助手册：https://github.com/prometheus/client_golanghttps://github.com/prometheus/client_pythonhttps://github.com/prometheus/client_ja

云原生监控系统Prometheus1Prometheus介绍1.2监控内容和方法1.2.2监控方法 Google的四个黄金指标1.延迟(Latency)服务请求所需要的时长，例如HTTP请求平均延迟2.流量(Traffic)，也称为吞吐量3.错误(Errors)4.饱和度(Saturation)资源的整体利用率，包括CPU（容量、配

PrometheusQueryLanguage典型应用场景：在仪表板中可视化Prometheus数据、使用Prometheus的警报管理器构建警报规则等。了解如何构建PromQL是使用Prometheus的一项基本技能，通过上篇文章学习了基础知识，本文带你更深入学习并实践。Prometheusmetrics类型我们已经知道，Promet

Python自动化运维：日志与监控的深度探索目录

一，下载alertmanager1,官网下载地址https://prometheus.io/download/2,原理图:二，下载和安装 1,下载安装包:选择linux+amd64的版本下载:#wgethttps://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.27.0/alertmanager-0.27.0.linux-amd64.tar.gz2,安