1.根据kubeadm版本选择对应promethues版本并下载https://github.com/coreos/kube-prometheus/2.配置修改1#配置修改12[root@k8s-mastermanifests]#vimgrafana-service.yaml3apiVersion:v14kind:Service5metadata:6labels:7app:grafan

Promethues（普罗米修斯）详细介绍引言zabbix是传统的监控系统，出现比云原生早，使用的是SQL关系型数据库；而Prometheus基于谷歌的borgemon使用go语言开发，使用TSDB数据库，所以支持云原生。zabbix最新发布的6.0版本，知道自己处于生死存亡时刻，也支持了Prometheus使用的TSDB数据库。一、

配置Prometheus使用vminsert修改Prometheus配置，添加remote_write配置global:..........remote_write:-url:http://192.168.122.19:8480/insert/0/prometheus配置修改完成后重启Prometheussystemctlrestartprometheus TRANSLATEwithxEnglishArabicHe

在Prometheus中，Label和Metrics是两个核心概念，它们在监控和度量方面扮演不同的角色：Label（标签）： labels用于数据监控指标的筛选，到底要监控哪些指标到promethuesLabels是用于标识和区分时间序列数据的键值对。每个时间序列数据都可以带有多个不同的标签，用来描述该数据的

---kind:ConfigMapapiVersion:v1metadata:labels:app:prometheusname:prometheus-confignamespace:monitoringdata:prometheus.yml:|global:scrape_interval:15sscrape_timeout:10sevaluation_interval:1mscra

###alertmanager的目录[root@test/data/software/alertmanager]#lltotal62512-rwxr-xr-x13434343435410965Aug2419:12alertmanager-rw-r--r--134343434727Nov3014:33alertmanager.yml-rwxr-xr-x13434343428566971Aug2419:13amtool-rw-r--r

kube-promethues配置钉钉告警前置：k8s部署kube-promethues一.配置钉钉机器人打开钉钉的智能群助手，点击添加机器人选择自定义机器人勾选加签，复制后保存复制webhook地址后点击保存二.编写dingtalk的yaml部署文件vidingtalk.yamlapiVersion:v1kind:Ser

k8s安装kube-promethues(0.7版本)一.检查本地k8s版本,下载对应安装包kubectlversion如图可见是1.19版本进入kube-promethus下载地址，查找自己的k8s版本适合哪一个kube-promethues版本。然后下载自己合适的版本#还可以通过如下地址，在服务器上直接下已经打包好的包。或者复

Metrics类型promethues指标以向量的形式存储在时序数据中，每种metrics的存储都是一样的，但使用场景存在一定差异Counter只增不减的计数器http_requests_total服务器请求总数node_cpucpu使用总时长一般counter类型的指标建议以total结尾通过内置的PromQL可以进一步的

下载镜像    dockerpullbitnami/prometheus    dockerrun-p9800:9090323da408bf48        检查镜像服务版本      定制镜像升级版本          1.启动一个老版本镜像       dockerrun323da4

前最近在使用海量小文件压测ceph集群，想着搭建一个可视化的界面来监测集群状态，由于很久之前使用过promethues+grafana监测k8s集群状态，用来监测ceph集群应该问题不大，那么就开始吧！首先了解下promethues和grafana是什么？promethues：补充grafana：补充1、启用cephprometheu

#vim/usr/local/prometheus/rules/node-exporter.yml#服务器资源告警策略groups:-name:服务器资源监控rules:-alert:内存使用率过高expr:(node_memory_Buffers_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_MemFree_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes*100>95fo

operator方式部署：https://github.com/coreos/kube-prometheus #operator 部署#git clone  https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus.git#cdkube-prometheus/kubectlapply-fmanifests/setup kubectl apply -f manifests/ 

一、查询持续性到目前为止，我们只是在表达式浏览器中运行查询。虽然查看该查询的输出很方便，但结果仍然是临时存储在Prometheus服务器上，我们可以通过以下三种方式使查询持久化： *记录规则：根据查询创建新指标*报警规则：从查询生成警报*可视化：使用Grafana等仪表板可视化查询

https://prometheus.io/docs/introduction/overview/DataSample，二维数据，包含一个float64value和一个timestampMetricTypeThePrometheusserverdoesnotyetmak

一、node-exporter和prom/promtheus简介1、node-exporter(采集数据)为了能够采集到主机的运行指标如CPU,内存，磁盘等信息，就需要用到node_exporter。2、prom/promth