随笔分类 - Prometheus
摘要：准备工作 注册企业微信很简单也没有审核， 百度一下即可。 创建部门 创建部门需要记录部门ID 1. 选择通讯录，添加部门。 2. 查看部门ID 创建应用 1. 选择应用管理， 自建 -> 创建应用。 3. 查看 AgentID & Secret 4. 企业微信查看 Secret 查看企业ID 选择我
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摘要：准备工作 通过 钉钉 进行告警，首先需要有一个钉钉群。和钉钉机器人。 进入钉钉群设置中的智能群助手 添加自定义机器人 安全设置选择加签 此处需要保存加签秘钥。 完成添加器人 此处需要保存 webhook 地址。 部署 prometheus-webhook-dingtalk Github上已经有人写好
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摘要：概述 Alertmanager 支持配置以创建集群以实现高可用性。这可以使用--cluster-*标志进行配置。 重要的是不要在 Prometheus 及其警报管理器之间负载平衡流量，而是将 Prometheus 指向所有警报管理器的列表。 Gossip算法简介 主要用在分布式数据库系统中各个副本节
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摘要：概述 Alertmanager 的 route 配置支持定义 树 状路由表，入口位置称为根节点， 每个字节点可以基于匹配条件定义出一个独立的路由分支。 所有的告警都将从路由根节点，而后进行子节点遍历。 若路由上的 continue 字段为 false， 则遇到第一个匹配的路由分支后即停止匹配， 否则
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摘要：准备工作 1. 准备163邮箱 2. 登录163邮箱 设置中开启 SMTP功能 3. 新增授权码，需要保存后面配置文件需要用到 alertmanage 配置 配置文件 global: #resolve_timeout: 5m smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25' # 1
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摘要：分组 概述 分组将类似性质的警报分类为单个通知。当许多系统同时发生故障并且可能同时触发数百到数千个警报时，这在较大的中断期间尤其有用。 示例：当发生网络分区时，集群中正在运行数十个或数百个服务实例。您的一半服务实例无法再访问数据库。Prometheus 中的警报规则被配置为在每个服务实例无法与数据库
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摘要：概念 警报规则允许您根据 Prometheus 表达式语言表达式定义警报条件，并将有关触发警报的通知发送到外部服务。每当警报表达式在给定的时间点产生一个或多个向量元素时，警报对于这些元素的标签集算作活动。 类似于记录规则, 告警规则(Alerting rule) 也定义在独立的文件中, 而后由 Pr
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摘要：概述 官网地址: https://prometheus.io/docs/alerting/latest/alertmanager/ Prometheus 警报分为两部分。Prometheus 服务器中的警报规则将警报发送到警报管理器。该Alertmanager 然后管理这些警报，包括沉默，抑制，聚集
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摘要：为什么要有服务发现? Prometheus Server的数据抓取工作于Pull模型，因而，它必需要事先知道各Target的位置，然后才能从相应的Exporter或Instrumentation中抓取数据 对于小型的系统环境来说，通过static_configs指定各Target便能解决问题，这也是
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摘要：介绍 内核公开的硬件和操作系统指标的 Prometheus 导出器，用 Go 编写，带有可插入的指标收集器。 项目地址: https://github.com/prometheus/node_exporter 主机监控的USE方法 USE是使用率（Utilization）、饱和度（Saturatio
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摘要：概述 Metadata标签 在被监控端纳入普罗米修斯里面定义了一些元数据标签在Prometheus所有的Target实例中，都包含一些默认的Metadata标签信息。可以通过Prometheus UI的Targets页面中查看这些实例的Metadata标签的内容： __address__：当前Tar
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摘要：概述 Prometheus Server的数据抓取工作于Pull模型，因而，它必需要事先知道各Target的位置，然后才能从相应的 Exporter 或 Instrumentation 中抓取数据 对于小型的系统环境来说，通过static_configs指定各Target便能解决问题，这也是最简单的
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摘要：持久化查询 官网地址: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/recording_rules/ 在Prometheus的表达式浏览器进行的查询会生成的新的数据序列，但其结果仅会临时保存于Prometheus Server
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摘要：Prometheus的聚合函数 一般说来，单个指标的价值不大，监控场景中往往需要联合并可视化一组指标，这种联合机制即是指“聚合”操作，例如，将计数、求和、平均值、分位数、标准差及方差等统计函数应用于时间序列的样本之上生成具有统计学意义的结果等； 对查询结果事先按照某种分类机制进行分组（groupby
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摘要：前言 时间序列数据: 按照时间顺序记录系统, 设备状态变化的数据, 每个数据称为一个样本. 数据采集以特定的时间周期进行, 因而, 随着时间流逝, 将这些样本数据记录下来, 将生成一个离散的样本数据序列. 该序列也称为(向量Vector), 而将多个序列放在同一个坐标系内(以时间为横轴, 以序列为纵
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摘要：Prometheus是什么 首先, Prometheus 是一款时序(time series) 数据库, 但他的功能却并非支部与 TSDB , 而是一款设计用于进行目标 (Target) 监控的关键组件. 结合生态系统内的其他组件, 例如: Pushgateway, Altermanager, Gr
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摘要：概念 SNMP监控时代 当今的监控系统 未来的监控系统 监控系统概述 监控系统主要针对数据中心内的硬件和软件进行告警和监控, 企业的IT 架构逐步从传统的物理服务器, 迁移到以虚拟机为主导的IaaS云, 抑或当前流行的容器云 PaaS 平台, 无论基础架构如何调整都离不开监控系统的支撑, 不仅如此,
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摘要：target 重新打标 对 target 重新打标是在数据抓取之前动态重写 target 标签的强大工具. 在每个数据抓取配置中, 可以定义多个 relabel 步骤, 他们将按照定义的顺序依次执行. 对于发现的每个 target, Prometheus 默认会执行如下操作. job 的标签设定为所
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摘要：简介 官网文档地址: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/basics/ Prometheus 提供了一种名为 PromQL（Prometheus Query Language）的函数式(查询语言)，可以让用户实时选择和聚合时间
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摘要：blackbox_exporter简介 项目地址: https://github.com/prometheus/blackbox_exporter grafana: https://grafana.com/grafana/dashboards/13659 https://grafana.com/gr
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