Hawkular Metrics 使用教程

Hawkular Metrics 使用教程

hawkular-metrics Time Series Metrics Engine based on Cassandra 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/hawkular-metrics

1. 项目介绍

Hawkular Metrics 是一个基于 Apache Cassandra 的时间序列数据库（TSDB），专门用于存储和处理大规模的度量数据。它提供了高扩展性、异步处理、多租户支持以及长期数据存储能力。Hawkular Metrics 是 Hawkular 社区的一部分，主要用于监控和度量数据的存储与分析。

主要特性

• 高扩展性：支持单节点到多节点的 Cassandra 集群扩展。
• 异步处理：采用异步架构，提高数据处理效率。
• 多租户支持：支持多个租户的数据隔离和管理。
• 长期数据存储：基于 Cassandra，适合长期数据存储和高性能查询。

2. 项目快速启动

环境准备

• Java 8 或更高版本
• Apache Cassandra 3.0.12 或更高版本

下载与安装

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/hawkular/hawkular-metrics.git
   cd hawkular-metrics
   

2. 构建项目：

   ./mvnw install
   

3. 启动 Hawkular Metrics：

   ./mvnw wildfly:run
   

配置 Cassandra

确保 Cassandra 集群已经启动并运行。如果需要本地测试，可以使用 Cassandra Cluster Manager (CCM) 快速启动一个单节点 Cassandra 集群：

ccm create -v 3.0.12 -n 1 -s hawkular

访问 Hawkular Metrics

启动成功后，可以通过浏览器访问 http://localhost:8080/hawkular/metrics 来查看 Hawkular Metrics 的 Web 界面。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Hawkular Metrics 广泛应用于以下场景：

• 云原生应用监控：在 Kubernetes 和 OpenShift 环境中，用于监控容器和微服务的性能指标。
• 企业级应用监控：用于监控企业级应用的性能和可用性，如 Web 服务器、数据库和中间件。
• 物联网数据存储：用于存储和分析物联网设备产生的大量时间序列数据。

最佳实践

• 数据分片：合理配置 Cassandra 的分片策略，以提高数据查询性能。
• 数据保留策略：根据业务需求设置合理的数据保留策略，避免数据过度膨胀。
• 多租户管理：利用多租户特性，为不同用户或团队提供独立的数据存储空间。

4. 典型生态项目

Hawkular Alerts

Hawkular Alerts 是 Hawkular 生态中的一个重要组件，用于基于 Hawkular Metrics 的数据进行告警和通知。它支持实时流式告警和基于查询的历史数据告警。

Grafana

Grafana 是一个流行的开源数据可视化工具，可以与 Hawkular Metrics 集成，用于创建和展示复杂的监控图表。

Prometheus

Prometheus 是一个开源的监控和告警工具，可以与 Hawkular Metrics 结合使用，提供更强大的监控和告警功能。

通过这些生态项目的集成，Hawkular Metrics 可以构建一个完整的监控和告警解决方案，满足不同场景下的监控需求。

hawkular-metrics Time Series Metrics Engine based on Cassandra 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/hawkular-metrics