我感觉prometheus这种日志收集模式不错

最新推荐文章于 2025-07-07 21:15:22 发布
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文章标签： 大数据 操作系统 json
本文介绍如何使用 Prometheus 监控系统进行环境搭建，包括思想可推可拉的特点，自行编写接入点的方法，以及如何设置报警等功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

思想可以，可推可拉，可自己写接入点。。。还有报警。。。

按官方文档试一下安装

https://prometheus.io/docs/introduction/getting_started/

 

Fluentd日志收集与解析实践
AI天才研究院
07-28 1929
Fluentd 是一款开源、多平台、全面的日志聚合、传输和处理工具，支持包括 Apache Kafka、Elasticsearch、InfluxDB、Cloudwatch Logs 在内的一系列主流日志采集、传输和处理服务。本文将详细介绍Fluentd日志收集组件的主要功能，并对 Fluentd 及其相关组件进行配置、部署，帮助读者更好地理解 Fluentd 的工作机制及架构设计，更好的掌握 Fluentd 的使用方法。Fluentd 是一个开源的日志收集和传输框架。
【 云原生应用的监控与日志管理】使用Prometheus、ELK Stack等工具进行云原生应用的监控与日志管理
weixin_39372311的博客
08-22 952
Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具，特别适用于云原生应用的监控。它通过拉取（pull）模式从各个服务端点获取监控数据，并支持灵活的查询语言PromQL，用于生成报警规则和仪表盘。ELK Stack由Elasticsearch、Logstash和Kibana组成，用于日志的收集、存储和分析。Elasticsearch负责存储和检索日志数据，Logstash负责日志收集和转换，Kibana用于日志数据的可视化。云原生应用的复杂性和动态性对监控与日志管理提出了更高的要求。
grok_exporter：从任意非结构化日志数据中导出Prometheus指标
02-25
从任意非结构化日志数据中导出指标。 关于格罗克 是一种将cr脚的非结构化日志数据解析为结构化和可查询内容的工具。 Grok在大量使用，以提供日志数据作为输入。 Grok附带了大约120种预定义模式，用于syslog日志，apache和其他Web服务器日志，mysql日志等。使用自定义模式扩展Grok很容易。 grok_exporter旨在将Grok从移植到监视。 目标是使用Grok模式从任意日志文件中提取Prometheus指标。 如何运行示例 从页面下载grok_exporter-$ARCH.zip于您的操作系统的grok_exporter-$ARCH.zip ，解压缩存档cd grok_exporter-$ARCH ，然后运行 ./grok_exporter -config ./example/config.yml 示例日志文件exim-rejected-RCPT-example
Prometheus+Grafana搭建日志采集
weixin_43871079的博客
12-02 5987
• Promtail 是日志收集器，负责收集应用的日志并发送给 Loki。• Loki 用于日志的存储和解析，并提供查询 API 给下游展示。• Grafana 负责将 Loki 的日志可视化。
Kubernetes 日志监控体系搭建，从 Prometheus 到 ELK 全链路解析
最新发布
07-07 997
本文探讨容器化架构中的日志采集与监控方案优化，重点分析Prometheus和ELK技术的应用实践。针对动态性、关联性和扩展性三大挑战，提出动态服务发现机制（通过K8s API实现秒级目标发现）、高性能存储优化（TSDB调优使写入延迟降低63%）、以及冷热数据分层管理方案。对比测试显示Vector在日志采集延迟（68ms）和Fluentd在元数据处理方面表现最优。文章详细介绍了全链路监控集成架构，包括日志-指标关联分析和资源配比建议，并给出Elasticsearch写入性能调优的具体参数配置。最后指出未来将向
普罗米修斯 -- 快速构建你的业务监控平台
weixin_30627381的博客
11-02 1766
Prometheus是什么 Prometheus(普罗米修斯)是一个名字非常酷的开源监控系统。 它支持多维度的指标数据模型，服务端通过HTTP协议定时拉取数据后，通过灵活的查询语言，实现监控的目的。 如上图，客户端记录相关指标数据，对外提供查询接口。Prometheus服务端通过服务器发现机制找到客户端，并定时抓取存储为时间序列数据。最后通过Grafana等图表工具集成展示。 Promethe...
Kubernetes使用loki+prometheus+grafana实现日志收集与分析
邢宁
03-11 4695
日志收集系统Loki grafana loki 是可以组成功能齐全的日志记录堆栈的一组组件 与其他日志记录系统不同，Loki是基于仅索引有关日志的元数据的想法而构建的： 标签。 日志数据本身被压缩并存储在对象存储（例如s3或GCS）中的块中，甚至存储在文件系统本地。 小索引和高度压缩的块简化了操作，并大大降低了Loki的成本。 基于Loki的日志收集系统 Loki- stack子系统 Promtail 将容器日志发送到loki或者grafana服务上的日志收集工具 发现采集目标以及给日志流添加上
一个菜鸟的prometheus学习日志（一）
Ragnarok_211的博客
04-09 5712
人生的第一个优快云博客，说起来还有些紧张。第一天正式的看Prometheus,由于对youtube视频理解有些吃力，所以今天选择了看官方的文档和博客上的一些教程。总的来说看了两部分内容。入门介绍以及概念。入门介绍：首先，Promethues是一款开源的基于时间序列数据库的监控报警系统。似乎是还比较容易理解的一句话，可以根据公司的需求对当前网络负载等的目标时间序列数据进行监控，然后超过某个特定的阈...
EFK+prometheus监控日志介绍
u010379553的博客
08-31 4515
这里写自定义目录标题EFK+prometheus监控日志介绍一、K8S日志采集难点二、什么是EFK三、 elasticsearch3.1 概述3.2 基本概念3.3 架构3.4 pipeline介绍3.4.1 Ingest Node简介3.4.2 何为预处理呢?3.4.3 Pipeline和Processors四、Filebeat4.1 概述4.2 原理4.3 FileBeat配置文件4.4 优缺点五、kibana5.1 概述5.2 主要功能六、prometheus6.1 简介6.2 架构七、后续主要工作（
Docker 日志与监控：ELK 集成与 Prometheus 的深度实践
专栏
05-29 1210
在 Docker 容器化环境中，传统的日志和监控方法已不再适用。通过集成 ELK Stack 和 Prometheus，我们可以构建一套功能强大、可扩展的集中式日志收集与性能监控体系。ELK 提供了日志的统一存储、查询和可视化能力，帮助我们快速定位和解决问题；而 Prometheus 则提供精细的性能指标收集、灵活的查询和强大的告警机制，确保服务的稳定运行和资源的高效利用。
【Python运维】 Python与日志管理：构建高效的集中式日志收集与分析系统
一个被知识诅咒的人
03-03 851
在当今信息化时代，日志数据成为企业监控系统健康、优化性能和保障安全的重要资源。传统的分散式日志管理方式不仅效率低下，而且难以应对大规模数据的实时分析需求。本文深入探讨了如何使用Python构建一个集中式日志收集与分析系统，将日志数据高效地传输到ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）栈中进行集中管理。文章首先介绍了日志管理的重要性和集中化的优势，随后详细讲解了ELK栈的架构与功能。接着，本文通过具体的Python代码示例，展示了如何编写日志生成器、日志收集器以及日志分析工具
prometheus|云原生|轻型日志收集系统loki+promtail的部署说明
zsk_john的技术分享专用博客
12-04 2729
【代码】prometheus|云原生|轻型日志收集系统loki+promtail的部署说明。
Prometheus - 普罗米修斯 - 日志监控mtail尝试
程序员的日常学习
12-02 1万+
Prometheus - 普罗米修斯 文章目录Prometheus - 普罗米修斯计划 及 参考文章介绍安装Promotheusexporter 各种导出器 -> Promotheus安装配置node_exporter配置Promotheus 拉取数据安装Grafana花里胡哨的仪表盘 罒ω罒日志监控 -> Promotheusmtail -测试安装配置mtail配置普罗米修斯调整mtail配置-日志分析栗子-统计报错原因日志监控小结小结其他 计划 及 参考文章 Prometheus
Kubernetes部署(七)：k8s项目交付----（4）日志收集
Jerry00713的博客
04-14 7448
• 日志，对于任何系统来说都是及其重要的组成部分。在计算机系统里面，更是如此。但是由于现在的计算机系统大多比较复杂，很多系统都不是在一个地方，甚至都是跨国界的;即使是在一个地方的系统，也有不同的来源，比如，操作系统，应用服务，业务逻辑等等。他们都在不停产生各种各样的日志数据。根据不完全统计，我们全球每天大约要产生2EB的数据。 • K8S系统里的业务应用是高度“动态化”的，随着容器编排的进行，业务容器在不断的被创建、被摧毁、被迁移（漂)、被扩缩容... • 面对如此海量的数据，又是分布在各个不同......
Prometheus监控报警+Grafana loki日志聚合系统
mingqing的博客
05-08 2585
promtail容器为日志采集容器，配置文件在promtail容器/etc/promtail/config.yml，将该容器部署在需要采集日志的服务器上就能正常采集日志传回loki服务收集整理。create->import填入8919模板引擎，选择prometheus数据源，就能加载出服务器负载到主页。node_export用于采集主机信息，本质是一个采用http的协议的api。我这里用的k8s的运维大盘，我自己搭建的，都是内网服务器是可以通信的。注意：修改IP地址，这里的ip就是本机地址。
运维监控系列（17）-Prometheus接入Loki日志采集系统及可视化使用详解
记录知识、锤炼自我
09-24 8654
简介 GitHub地址 官方文档地址 Loki 对于生产环境以及一个有追求的运维人员来说，哪怕是毫秒级别的宕机也是不能容忍的。对基础设施及应用进行适当的日志记录和监控非常有助于解决问题，还可以帮助优化成本和资源，以及帮助检测以后可能会发生的一些问题。 Loki 是受Prometheus启发的水平可扩展、高可用、多租户日志聚合系统。它的设计非常具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是索引每个日志流的一组标签。 系统架构 Promtail收集并将日志发送给Loki的 Distributor 组件
Prometheus指标数据采集,node-exporter,Grafana,PromQL语句使用和Prometheus 联邦集群
weixin_42896216的博客
12-11 4739
Prometheus指标数据采集,node-exporter,Grafana,PromQL语句使用和Prometheus 联邦集群
filebeat收集日志+ELK架构、ELK监控
weixin_46837396的博客
08-11 1273
filebeat 轻量级日志收集组件，基本不消耗内存 主要工作：在每一台机器内收集日志，将日志同步到 > redis > logstash > Elasticsearch ​ 所以每台机器都要装filebeat，选择对应所需组件进入下载，这里选择filebeat > 选择版本下载 1.下载安装 [root@es-01 ~]# wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.12.1-x
普罗米修斯清除历史数据
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数据存储 Prometheus具有配置本地存储的多个标志。最重要的是： --storage.tsdb.path：Prometheus写入数据库的位置。默认为data/。 --storage.tsdb.retention.time：何时删除旧数据。默认为15d。storage.tsdb.retention如果此标志设置为默认值以外的任何值，则覆盖。 --storage.tsdb.retention.size：[EXPERIMENTAL]要保留的最大存储块字节数。最旧的数据将首先被删除。默认为0或禁用。
prometheus监控pg数据库日志记录
05-15
### 使用 Prometheus 和相关工具监控 PostgreSQL 日志记录 要实现通过 Prometheus 和相关工具（如 Grafana 或 Exporter）来监控 PostgreSQL 的日志记录，可以按照以下方法操作： #### 1. 配置 PostgreSQL 记录指标 PostgreSQL 提供了一组内置的统计视图和扩展功能，用于收集数据库活动的相关数据。为了使 `postgres_exporter` 能够抓取这些统计数据并将其暴露给 Prometheus，需确保 PostgreSQL 已启用必要的配置选项。 在 PostgreSQL 配置文件 (`postgresql.conf`) 中设置以下参数以开启日志记录： ```plaintext log_min_duration_statement = 0 # 记录执行时间超过此阈值的所有 SQL 查询 logging_collector = on # 启用日志收集器 log_directory = 'pg_log' # 设置日志存储目录 log_filename = 'postgresql-%Y-%m-%d.log' # 定义日志文件名模式 log_line_prefix = '%t [%p]: [%l-1] ' # 添加每条日志的时间戳和其他元信息 ``` 完成修改后重启 PostgreSQL 实例以应用更改[^1]。 #### 2. 下载并安装 postgres_exporter 如果尚未部署 `postgres_exporter`，可以通过官方发布的二进制文件进行安装。以下是具体命令示例： ```bash curl -L -O https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter/releases/download/v0.15.0/postgres_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz tar zxvf postgres_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz cd postgres_exporter-0.15.0.linux-amd64/ ``` 随后定义环境变量指向目标 PostgreSQL 数据源以及自定义查询路径（可选），最后运行该程序作为后台进程启动[^2]: ```bash export DATA_SOURCE_NAME="postgresql://dbadmin:password@localhost:5432/postgres?sslmode=disable" ./postgres_exporter & ``` #### 3. 将 postgres_exporter 整合到 Prometheus 创建一个新的 job 条目加入至 Prometheus 的 scrape_configs 部分，以便定期拉取来自 `postgres_exporter` 的度量标准。编辑 prometheus.yml 文件如下所示： ```yaml scrape_configs: - job_name: 'postgressql' static_configs: - targets: ['localhost:9187'] ``` 保存变更之后重新加载 Prometheus 配置或者直接停止再启服务使其生效[^3]. #### 4. 构建可视化仪表板于 Grafana 上展示日志详情 利用已有的预构建模板导入到 Grafana 当中快速建立针对 PostgreSQL 性能分析的面板；也可以手动设计新的图表展现特定关注点比如慢查询次数趋势等业务需求相关内容. --- ### 注意事项 尽管上述流程能够帮助我们获取关于 PostgreSQL 运行状态的部分洞察力,但它并不直接涉及原始文本形式的日志解析工作.Prometheus 主要是面向数值型时间序列数据分析而优化的设计理念决定了它不适合处理非结构化的纯文本消息流.对于更复杂的场景下可能还需要引入其他专门的日志管理解决方案例如 ELK Stack(Elasticsearch Logstash Kibana). ---
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