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  • Prometheus监控系统 PDF 下载

    Prometheus监控系统 PDF 下载

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    相关截图:
     
    主要内容:
     

    Promethus(普罗米修斯)监控
    系统
    学习目标
    能够安装prometheus服务器
    能够通过安装node_exporter监控远程linux
    能够通过安装mysqld_exporter监控远程mysql数据库
    能够安装grafana
    能够在grafana添加prometheus数据源
    能够在grafana添加监控cpu负载的图形
    能够在grafana图形显示mysql监控数据
    能够通过grafana+onealert实现报警
    任务背景
    某某某公司是一家电商网站,由于公司的业务快速发展,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项目。
    任务要求
    1)部署监控服务器,实现7×24实时监控
    2)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
    3)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4)做好监控告警系统,要求可以实现告警分级
    一级报警 电话通知
    二级报警 微信通知
     三级报警邮件通知
    5)处理好公司服务器异地集中监控问题,K8S内部使用的监控系统就是普
    罗米修斯
    任务分析
    为什么要监控?
    答: 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。
    监控四要素:
    监控对象 [主机状态 服务 资源 页面,url]
    用什么监控 [zabbix-server zabbix-agent] => 普罗米修斯监
    什么时间监控 [7×24 5×8]
    报警给谁 [管理员]
    项目选型:
    mrtg (Multi Router Traffic Grapher)通过snmp协议得到设备的流量
    信息,并以包含PNG格式的图形的HTML文档方式显示给用户。
    cacti (仙人掌) 用php语言实现的一个软件,它的主要功能是用snmp
    服务获取数据,然后用rrdtool储存和更新数据。官网地址: https://ww
    w.cacti.net/
    ntop 官网地址: https://www.ntop.org/
    nagios 能够跨平台,插件多,报警功能强大。官网地址: https://www.na
    gios.org/
    centreon 底层使用的就是nagios。是一个nagios整合版软件。官网
    地址:https://www.centreon.com/
    ganglia 设计用于测量数以千计的节点,资源消耗非常小。官网地址:htt
    p://ganglia.info/
    open-falcon 小米发布的运维监控软件,高效率,高可用。时间较
    短,用户基数小。官网地址: http://open-falcon.org/
    zabbix 跨平台,画图,多条件告警,多种API接口。使用基数特别
    大。官网地址: https://www.zabbix.com/
    prometheus 基于时间序列的数值数据的容器监控解决方案。官网地
    址: https://prometheus.io/
    综合分析:Prometheus比较适合公司的监控需求
    一、普罗米修斯概述
    Prometheus(由go语言(golang)开发)是一套开源的监控&报警&时间序列数
    据库的组合。适合监控docker容器。因为kubernetes(俗称k8s)的流行带动
    了prometheus的发展。
    https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
    二、时间序列数据
    1、什么是序列数据
    时间序列数据(TimeSeries Data) : 按照时间顺序记录系统、设备状态变化
    的数据被称为时序数据。
    应用的场景很多, 如:
    无人驾驶车辆运行中要记录的经度,纬度,速度,方向,旁边物体的距
    离等等。每时每刻都要将数据记录下来做分析。
    某一个地区的各车辆的行驶轨迹数据
    传统证券行业实时交易数据
    实时运维监控数据等
    2、时间序列数据特点
    性能好
    关系型数据库对于大规模数据的处理性能糟糕。NOSQL可以比较好的处理
    大规模数据,让依然比不上时间序列数据库。
    存储成本低
     

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