使用docker-compose部署springboot项目后想找一个比较好用的日志收集工具，用elk感觉太重了，小项目承担不起，无意中发现loki，与grafana集成度很高，最重要的是使用成本低，记录下安装过程。 创建grafana，prometheus文件夹及配置文件 # 创建grafana文件夹 mkdir /docker/grafana/grafana mkdi
部署 在k8s中部署prometheus和grafana，推荐使用kube-prometheus-stack快速搭建prometheus生态。 官方helm地址：https://artifacthub.io/packages/helm/prometheus-community/kube-prometheus-stack charts下载 前置环境 Kubernetes 1.16+ Helm 3+ 执行： helm repo add prometheus-c
最近要做一个日志收集系统，有几种思路，一个是比较流行的ELK，还有一个python脚本自己编写收集，ELK已经有了，python有点麻烦，但是对于容器日志该怎么收集呢，我搜来搜去，感觉这个loki不错，就开始安装这个loki+grafana的系统。 首先了解下loki是啥，可以百度下，总之就是相比于prometheus
本文主要介绍 grafana 连接 prometheus 创建监控看板，并可以通过建立有联动关系的下拉选单来过滤指标 查询变量 当 grafana 接入 prometheus 的时候，可以通过如下 function 来将查询结果转换为 grafana 看板的变量以供过滤： Name Description Used API endpoints label_name
docker-compose启动两个容器，prometheus不暴露外部端口，grafana暴露端口为3000 查看prometheus容器内hostname 在grafana页面配置data source 中，地址写为http://prometheus:9090
下载 Prometheus：https://prometheus.io/download/ grafana:https://grafana.com/grafana/download?platform=windows windows_exporter：https://github.com/prometheus-community/windows_exporter/releases 安装及启动 windows_exporter不需要安装
dashboard安装 环境 # ceph -s cluster: id: f885f732-2d84-4d5f-a6a4-8d02c8ae3834 health: HEALTH_OK services: mon: 1 daemons, quorum node1 (age 26m) mgr: node1(active, since 2m), standbys: node2, node3 osd: 9 osds: 9 up (since 15m
背景 公司一直用的是ELK来收集Nginx日志的，对于服务器较少的用elk则显得太重了，于是调研了一番，用loki+Promtail+grafana来测试一下。Loki类似elasticsearch，用于存储。Promtail类似fluent，用于收集，grafana类似kibana，用于展示 先放几张图来展示一下成果： 这里是用grafana查询日志 Ngin
先上图 简单的实现了一下,效果还好,可玩性强 大概部署mysql+grafana step 1: 服务器:阿里云,ucloud啥的随意,配置也不需要什么,我的是阿里云1核1GB,足以 我用的ubuntu 后面的操作都是以ubuntu为例 服务器安装宝塔 https://www.bt.cn/new/download.html 我们登陆服务器 直
在prometheus中，我们可以使用web页面进行数据的查询和展示， 不过展示效果不太理想，这里使用一款专业的展示平台进行展示。 一、grafana安装 # 下载 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.3.6-1.x86_64.rpm # 安装 sudo yum localinstall grafana-6.3.6-1.x86_64.rpm
作为承载海量数据存储的分布式文件系统，用户通常需要直观地了解整个系统的容量、文件数量、CPU 负载、磁盘 IO、缓存等指标的变化。 JuiceFS 没有重复造轮子，而是通过 Prometheus 兼容的 API 对外提供实时的状态数据，只需将其添加到用户自建的 Prometheus Server 建立时序数据，然后通
一.grafana安装： grafana：专门用于数据展示的前端平台，通过浏览器来访问，没有数据存储 注：grafana最好网上下载最新版本，否则一定几率会出现模板报错的问题，如下： 安装grafana ` yum install grafana-7.4.3-1.x86_64.rpm -y` 具体需要看下载的grafana版本和格式而定 启
前面我们使用 Prometheus 采集了 Kubernetes 集群中的一些监控数据指标，我们也尝试使用 promQL 语句查询出了一些数据，并且在 Prometheus 的 Dashboard 中进行了展示，但是明显可以感觉到 Prometheus 的图表功能相对较弱，所以一般情况下我们会一个第三方的工具来展示这些数据，今天我们要
一、安装Grafana vim /etc/yum.repos.d/grafana.repo [grafana] name=grafana baseurl=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/grafana/yum/rpm repo_gpgcheck=0 enabled=1 gpgcheck=0再执行 sudo yum makecache sudo yum install grafan 二、安装后启动 1.执行启动命令 s
grafana模板批量导出 KEY：grafana web页面获取 #!/bin/bash KEY=eyJrIjoiNFZIMU1oaG1QQ3dVREpHMzVCZE1RUG94WXZzdmR4VHUiLCJuIjoidGVzdCIsImlkIjoxfQ== HOST=http://127.0.0.1:3100 dir_name=dashboards rm -rf $dir_name mkdir -p $dir_name for dash in $(curl -sSL -k -H
grafana dashboard简介 打开的文件描述符 在linux，打开的任何都是文件。文件描述符是有限制的 查看文件描述符限制命令： ulimit -a 其中open files 为总的文件描述符限制。 如遇见问题：to many open files.应该首先检查文件描述符是否超出，并扩大其值 每秒上下文切换 查看上下文
method： 找国内的github镜像站，假如你克隆的仓库地址为：git clone https://github.com/grafana/grafana.git, 国内的镜像站网址为：GitHub: Where the world builds software · GitHub (git.what996.com), 那么你可以：【执行 git clone https://git.what996.com/grafana/graf
Grafana登录首次默认密码是admin、admin,登录完成后需要从新设置新密码，在忘记密码时可修改数据库还原默认密码，具体操作如下： 1、grafana包文件夹下有data/grafana.db，用SQLiteView打开，找到user表找到login=admin这行数据 2、将password修改为59acf18b94d7eb0694c61e60ce44c110c7a683
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，都可以将它们与Grafana
之前搭建过Jmeter监控平台搭建：JMeter+InfluxDB+Grafana，这里再使用docker搭建下目前比较流行的Node_exporters+InfluxDB+Grafana监控平台，网上教程很多，这次记录自己的搭建过程。 背景 监控平台是为了方便监控服务器资源，才能做后续的性能分析和瓶颈定位，当然使用命令或者第三方插件工
图表集合 Table表格制作 插件安装和使用
Row面板 Table面板 1.设置查询列 过滤查询 select instance,nodename,release from *** avg(node_uname_info) by(instance,nodename,release) 瞬时查询 Transf
一、前言 Prometheus是最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。Prometheus 于2016年加入了 Cloud Native Computing Foundation，这是继Kubernetes之后的第二个托管项目。 Ex
mimir 是grafana团队在Cortex基础之上新的时序存储引擎，底层基于对象存储就可以解决了 特性 100% prometheus 兼容 基于复制的高可用 基于对象存储的长时存储 基于分片以及水平扩展的强大查询性能 多租户支持以及数据隔离（同时支持租户联邦） 水平扩展的集群架构 支持metrics 输入（inf
grafana初级入门 预备知识 Metrics、Tracing和Logging的区别 监控、链路追踪及日志作为实时监测系统运行状况，这三个领域都有对应的工具和解决方案。 Metrics 监控指标的定义，特征是它们是可聚合的：它们是在一段时间内组成单个逻辑指标、计数器或直方图的原子项。 Logging 日志的定
