Prometheus + Granfan 实时监控

已于 2024-03-12 18:47:48 修改
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文章标签： prometheus grafana 运维 linux
于 2024-03-12 18:46:14 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/C_Linlin11/article/details/136654993
本文详细介绍了如何在Ubuntu系统上安装和配置Node_exporter以及Prometheus，包括下载、解压、启动、修改配置文件，以及Grafana的安装和基本监控页面的部署。

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最低0.47元/天 解锁文章
使用Prometheus+grafana打造高逼格监控平台
qq_40907977的博客
11-30 2100
作者：又耳笔记 原文：https://blog.51cto.com/youerning/2050543 环境Ubuntu14.04 Prometheus介绍 Prometheus是一个监控平台，它通过在这些目标上刮取指标HTTP端点来从被监视的目标中收集度量。本指南将向您展示如何使用Prometheus安装、配置和监视我们的第一个资源。您将下载、安装并运行Prometheus。您还将下载并安装一个...
k8s实战之部署Prometheus+Grafana可视化监控告警平台_telemetry 8081端口
2401_86964192的博客
09-08 1328
metadata:labels:spec:selector:template:metadata:labels:spec:args:resources:limits:cpu: 10mrequests:cpu: 10m创建检查状态metadata:labels:spec:ports:port: 9090。
Prometheus+Granfana
weixin_30245867的博客
08-05 390
二、虚机（服务器）方式prometheus在虚机（服务器）中安装运行。 命令行启动在安装完成以后，可以直接在命令行启动。启动方式通常是： ./prometheus --config.file=prometheus.yml & 或者nohup /opt/prometheus/prometheus & 如果要使用不同于9090的端口号，可以在命令行参数--we...
手把手教你Prometheus + Granafa实现mysql 性能监测部署
weixin_43401380的博客
11-14 1482
数据库性能监控可以说是十分重要，能否自行搭建环境实现像阿里云或是腾讯云那样直观的展示不同维度数据的功能？答案是肯定的。下面详细说明一下安装部署过程以及过程中出现的问题，希望对你有所帮助！
Prometheus+Grafana（详细讲解）
weixin_52198548的博客
01-02 7823
某公司由于业务快速发展，公司要求对现有机器进行业务监控，责成运维部门来实施这个任务。任务要求如下：部署监控服务器，实现7x24实时监控针对公司的业务及研发部门设计监控系统，对监控项和触发器拿出合理意见做好问题预警机制，对可能出现的问题要及时告警并形成严格的处理机制做好监控告警系统，要求可以实现告警分级处理好公司服务器异地集中监控问题为什么要监控？实时收集数据，通过报警及时发现问题，及时处理。数据为优化也可以提供依据。综合分析：Prometheus比较适合公司的监控需求。
grafana监控
黑曼巴
08-14 882
待完善
prometheus+granfan+export+监控数据模板
09-21
标题中的"prometheus+granfan+export+监控数据模板"是指将Prometheus与Grafana、node_exporter和mysql_exporter结合使用来构建一个全面的监控解决方案。Grafana是一款流行的可视化工具，它可以与Prometheus集成，...
Prometheus + Grafana 监控系统搭建使用指南-rocketmq-exporter 安装与配置
大雪冬至的博客
07-05 1017
RocketMQ 接入Prometheus 监控 - 管理 rocketmq-exporter 服务。集成到Prometheus。Grafana 添加仪表盘。
部署Prometheus+Grafana批量监控Linux服务器
yuechuzhixing的博客
09-13 2152
在 Linux 服务器上使用 Docker 容器快速部署 Prometheus 和 Grafana 监控系统，同时通过 node_exporter 采集全面的系统性能数据。整个流程涵盖了从环境配置到搭建一个全面监控平台的每个步骤。
Prometheus+Grafana监控部署
Lem0n_Tree的博客
08-31 162
下载镜像 wget -c http://113.107.201.153/prometheus.tar wget -c http://113.107.201.153/grafana.tar wget -c http://113.107.201.153/node-exporter.tar wget -c http://113.107.201.153/nvidia.tar wget -c http://113.107.201.153/cadivisor.tar docker load -i prometheus.
最完整的Grafana安装和使用指南，监控mysql和服务器群
11-14 3983
对很多开发者来说，使用一些linux命令查看服务器的一些数据是很简单的，但是不能永久的靠命令来查看数据，利用可视化平台可以省去很多人工的开销，现在我推荐一个很强大的平台，可以监控服务器、mysql、influxdb、MongoDB、redis、docker、k8s、zabbix等等等数据，就是Grafana,下面我来详细的讲出部署和使用手册，本文只讲 mysql和服务器群的监控指南，如果学会了再监控其他的数据一点问题都没有。 一、先安装mysql_exporter 是一个mysql数据采集的工具 文件名
【工具】Grafana监控图配置入门
lfj3974的专栏
10-25 2187
一篇讲解怎么配置grafana图表的简单入门教学
第八(平台)：Linux安装Prometheus+Grafana监控
欢迎来到本博客！
03-12 766
【代码】第八(平台)：Linux安装Prometheus+Grafana监控。
statsd+influxdb+granfana监控系统
牧羊人
08-01 1304
搭建说明 Telegraf 是一个用 Go 编写的代理程序，可收集系统和服务的统计数据，并写入到 InfluxDB 数据库。Telegraf 具有内存占用小的特点，通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。 StatsD 是一个使用 Node.js 开发的简单的网络守护进程，通过 UDP 或者 TCP 方式侦听各种统计信息，包括计数器和定时器，并发送聚合信息到后端服务，例如 Grap...
【grafana+Prometheus（普罗米修斯）实现监控功能】
weixin_45014379的博客
10-25 5877
Grafana 是什么？Grafana是一个 跨平台的开源的度量分析和可视化工具，它是由 Grafana Labs 公司开源的的一个系统监测 (System Monitoring)Grafana 支持的数据源 工具。它可以大大帮助你简化监控的复杂度，你只需要提供你需要监控的数据，它就可以帮你生成各种可视化仪表。同时它还有报警功能，可以在系统出现问题时通知你。Grafana 不对数据源作假设，它支持很多各种各种数据源，它都可以帮助生成仪表。同时在市面上，Grafana 市场占有量稳居第一。
granafa数据是如何实现监控
往北有鱼
03-03 528
prometheus负责拉取被监控的tidb、tikv、pd实例指标，然后将其存储到数据库里面，然后通过grafana系统展示数据，当监控数据超过设置的指标时就告警提醒用户。Prometheus 作为热门的开源项目，拥有活跃的社区及众多的成功案例。**报警规则：**sum(pd_cluster_status{type=“store_down_count”})>0。**指标：**PD_cluster_offline_tikv_nums。**规则描述：**PD长时间（默认配置是30分钟）没有收到TiKV心跳。
Grafana 是什么
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A13581861752的博客
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Grafana 入门学习笔记。
Spring Boot + Docker 应用监控配置教程 Prometheus + Grafana
记录学习的点点滴滴
07-22 968
Spring Boot + Docker 应用监控配置 (Prometheus + Grafana)， Prometheus 配置教程，Grafana 配置教程。
Grafana--监控数据展示神器
rainbowhhyhhy的博客
05-03 1万+
1. 前言     Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能，可以分析指标和日志。使用Grafana可以制作出漂亮的仪表面板，它是一个炫酷的可视化监控、分析利器。无论我们的数据在哪里，或者数据所处的数据库是什么类型，都可以将它与Grafana精美地结合在一起。     本文将以Grafana7进行讲解，介绍其安装以及使用。 2. 安装 2.1 软件安装 wget https:
大数据平台中实现监控告警：Prometheus+Grafana实时监控QPS/Latency/吞吐量。
最新发布
03-13
<think>好的，用户想了解如何在大数据平台中使用Prometheus和Grafana实现实时监控QPS、Latency和吞吐量的告警机制。首先，我需要回忆Prometheus和Grafana的基本工作原理，以及它们如何集成到大数据平台中。 首先，Prometheus是一个时间序列数据库，专门用于监控和告警。它通过拉取目标上的HTTP端点来收集指标。所以，用户需要在大数据平台的各个组件中暴露相应的监控指标，比如QPS、延迟和吞吐量。可能涉及的组件包括Kafka、Spark、Hadoop等，每个组件都需要有对应的Exporter来将指标转换为Prometheus可以理解的格式。 然后，Grafana用于可视化这些指标，用户可以创建仪表盘来实时查看数据。同时，Prometheus的Alertmanager负责处理告警，当指标超过设定的阈值时触发通知。 接下来，我需要考虑具体的实现步骤。第一步应该是部署和配置Prometheus，确保它能够正确抓取各个Exporter的数据。比如，如果用户使用Kafka，可能需要使用Kafka Exporter；如果是Spark，可能需要配置JMX Exporter。然后，在Prometheus的配置文件中添加这些抓取目标。 第二步是设计指标收集。QPS通常是指每秒请求数，可以通过统计特定接口或服务的请求次数来获得。延迟可能需要记录每个请求的处理时间，然后计算平均值或百分位数。吞吐量可能涉及数据传输速率，比如每秒处理的数据量。 第三步是在Grafana中创建仪表盘，将Prometheus的数据源添加进去，然后利用PromQL查询语言来绘制图表。比如，对于QPS，可以使用`rate(http_requests_total[1m])`来获取每秒的请求率。延迟可能需要使用`histogram_quantile`函数来计算百分位数。 第四步是设置告警规则。在Prometheus中，用户需要编写告警规则文件，定义触发告警的条件。例如，当QPS超过一定数值，或者延迟的P99超过某个阈值时，触发告警。然后，配置Alertmanager来处理这些告警，设置通知方式，比如邮件、Slack或PagerDuty。 还需要考虑告警的分级管理，比如区分警告和严重警报，确保不同的情况有不同的处理流程。引用中提到的AlertManager的告警分级管理可能需要进一步配置路由和抑制规则，以避免告警风暴。 另外，用户提到的引用[2]中提到了设定合理的监控阈值，这需要根据历史数据和系统容量来确定。可能需要定期分析监控数据，调整阈值以避免误报或漏报。 最后，用户可能需要验证整个监控和告警流程，确保数据正确采集，告警能够及时触发，并且通知渠道有效。同时，考虑系统的扩展性，确保随着大数据平台的扩展，监控系统也能相应扩展。 可能的问题包括Exporter的兼容性、Prometheus的抓取频率设置、存储大量监控数据的性能问题，以及告警规则的优化。需要指导用户如何解决这些潜在问题，比如调整Prometheus的配置参数，使用长期存储方案，或者优化PromQL查询效率。</think>### Prometheus + Grafana 实现大数据平台监控告警方案 #### 一、核心组件部署 1. **Prometheus 部署** - 通过`prometheus.yml`配置文件定义监控目标，例如大数据平台的Kafka、Spark、Flink组件暴露的指标端点 - 示例配置片段： ```yaml scrape_configs: - job_name: 'kafka' static_configs: - targets: ['kafka-exporter:9308'] - job_name: 'spark' metrics_path: '/metrics' static_configs: - targets: ['spark-driver:4040'] ``` 2. **Grafana 集成** - 添加Prometheus数据源，配置地址为`http://prometheus:9090` - 导入社区提供的**Kafka监控模板#7589**或**Spark监控模板#12633**作为基础仪表盘[^2] #### 二、关键指标采集 | 指标类型 | PromQL示例 | 说明 | |----------------|---------------------------------------------------------------------------|--------------------------| | **QPS** | `rate(kafka_server_BrokerTopicMetrics_TotalProducedRequests_total[1m])` | Kafka主题写入请求速率 | | **Latency** | `histogram_quantile(0.99, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))` | P99接口延迟 | | **吞吐量** | `sum(rate(kafka_server_BrokerTopicMetrics_BytesInPerSec_total[1m]))` | 每秒数据处理字节量 | #### 三、告警规则配置 在Prometheus的`alert.rules.yml`中定义： ```yaml groups: - name: service-alerts rules: - alert: HighLatency expr: histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 2 for: 5m annotations: summary: "高延迟告警 {{ $labels.service }}" description: "服务{{ $labels.service }} 95分位延迟超过2秒，当前值 {{ $value }}s" - alert: QPSOverload expr: rate(api_http_requests_total[2m]) > 1000 labels: severity: critical annotations: summary: "QPS过载 {{ $labels.route }}" ``` #### 四、告警分级管理 通过AlertManager实现分级通知： ```yaml route: group_by: [alertname, cluster] receiver: 'slack-notifications' routes: - match: severity: critical receiver: 'sms-alert' - match_re: service: ^(payment|order).* receiver: 'oncall-team' ``` #### 五、最佳实践建议 1. **指标采样优化** - 大数据组件开启**JMX Exporter**暴露JVM指标 - 使用`record rules`预计算复杂表达式： ```yaml record: job:kafka_throughput:bytes_per_sec expr: sum(rate(kafka_server_BrokerTopicMetrics_BytesInPerSec_total[1m])) by (topic) ``` 2. **存储扩展** - 集成**Thanos**或**Cortex**实现长期存储 - 设置保留策略：`--storage.tsdb.retention.time=30d` #### 六、验证流程 1. 使用`promtool check rules alert.rules.yml`验证告警规则语法 2. 通过`curl -XPOST http://prometheus:9090/-/reload`热加载配置 3. 使用Grafana的**Alerting**模块测试通知渠道
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