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【php源码 乱码】【dw怎么编辑源码】【停车收费系统 源码】grafana 告警源码_grafana告警原理

2024-12-23 23:55:19 来源:热点 分类:热点

1.资深用户强烈推荐最优秀的告告“中文”开源时序BI平台Grafana
2.Prometheus普罗米修斯+Grafana部署企业级监控之 规则(rule)配置及报警 (三)
3.图文结合丨Prometheus+Grafana+GreatSQL性能监控系统搭建指南(下)
4.在家庭私有云上实现 K8S 部署 prometheus 和 grafana 并打通钉钉告警
5.基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
6.关于grafana监控告警的技术探索

grafana 告警源码_grafana告警原理

资深用户强烈推荐最优秀的“中文”开源时序BI平台Grafana

       资深用户倾情推荐:Grafana——中文版开源时序BI平台的佼佼者

       作为Grafana的长期用户,从早期的警源4.x到如今的9.3版本,Grafana的原理成长轨迹清晰可见。尤其是告告在年月日发布的9.3版本中,我们迎来了期待已久的警源中文包,使得Grafana更加亲民。原理php源码 乱码尽管界面汉化尚未完善,告告但瑕不掩瑜,警源Grafana的原理优秀特性依旧令人瞩目。

       Grafana的告告核心在于其时序BI功能,起源于商业智能领域,警源尤其在IT运维领域大放异彩。原理其dashboard设计灵活,告告每个panel可独立配置,警源展示趋势图和阈值预警,原理能轻松处理大规模数据,如一年的数据加载不在话下。

       Grafana的强大还体现在其丰富的可视化插件库,超过种插件涵盖了趋势图、柱状图等多样化图表类型,为数据可视化提供了广阔天地。数据源插件更是覆盖了众多主流数据库,几乎能满足各种数据需求。

       此外,Grafana的告警功能强大,源自Prometheus的整合使其在告警管理上表现出色。其强大的机器学习模块,虽然目前预测算法还需改进,但已经展示了在时序分析领域的深度挖掘。

       对于资深用户而言,Grafana的隐秘功能也是亮点,如支持异常监测和预测,以及Annotations和Stateline等特性,使其在时序BI领域独树一帜。清华的IoTDB等项目都选择集成Grafana,足以证明其在业界的地位。

       总结来说,如果你在寻找一个功能强大、适应性强的时序BI平台,Grafana绝对值得尝试,尤其是中文版的发布,使得它更加易于中国用户使用。现在就是dw怎么编辑源码加入Grafana大家庭的好时机,不要错过这个机遇哦。

Prometheus普罗米修斯+Grafana部署企业级监控之 规则(rule)配置及报警 (三)

       前面已经完成了prometheus、node_exporter、alertmanager和grafana的部署,并且对PromQL进行了介绍,并对metrics进行了查询演示。

       本文将配置各项规则,以实现记录和告警功能。

       prometheus的规则分为记录规则和告警规则,rule_files主要用于配置rules文件,支持多个文件和文件目录。

       1.1 当前配置:1.2 记录规则配置:

       记录规则可以预先计算常用或计算量大的表达式,并将结果保存为一组新的时间序列。这样,查询预先计算的结果通常比每次需要原始表达式都要快得多,这对于仪表板非常有用,因为仪表板每次刷新时都需要重复查询相同的表达式。

       记录和告警规则存在于规则组中。组中的规则以规则的时间间隔顺序运行。记录和告警规则的名称必须是有效的度量标准名称。

       注意:冒号是为用户定义的记录规则保留的,不应该被exporter使用。

       1.3 告警规则配置:

       告警规则可以基于PromQL表达式定义告警条件,并将有关激发告警的通知发送到外部服务。只要告警表达式在给定的时间点产生一个或多个向量元素,告警就被视为对这些元素的标签集有效。

       告警规则在Prometheus中的配置方式与记录规则相同。

       1.4 将规则文件加入配置:

       访问prometheus页面,选择Status → Rules,可以看到上面配置的规则已经生效,状态是OK,说明规则正常。

       二、告警测试

       规则配置完成之后,可以进行告警测试,进而修改规则,最终达到想要的监控告警效果。

       2.1 邮件告警配置:

       2.1.1 测试节点down:

       这里选择grafana节点.0.0.,关闭其上的node_exporter,模拟宕机。

       访问prometheus页面,选择Status → Targets,停车收费系统 源码访问alertmanager页面,查看当前存在的告警,等待5分钟,查看邮件,重启node_exporter,模拟机器重启,访问prometheus页面,选择Status → Targets,收到恢复邮件,可以看到,整个邮件告警正常,测试节点down完成。

       2.2 配置钉钉告警:

       仅仅是邮件告警还不够,重要信息应由钉钉告警。

       2.2.1 安装prometheus-webhook-dingtalk插件并设置配置文件:

       config.yml

       ding.tmpl

       编辑systemd文件管理prometheus-webhook-dingtalk

       浏览器访问hostip:/ui 看到如下截图则配置成功

       2.2.2 修改alertmanager配置文件:

       alertmanager.yml

       收到恢复警告,因为前面配置文件里设置了send_resolved: true,如果设置false则不会收到警告

       至此,钉钉告警配置完毕

       2.3 配置企业微信告警:

       修改alertmanager.yml文件,配置报警信息,alertmanager.yml内容如下:

       wechat.tmpl

图文结合丨Prometheus+Grafana+GreatSQL性能监控系统搭建指南(下)

       在本文中,我们将继续探讨如何在GreatSQL 8.0.-环境中利用Grafana和AlertManager构建性能监控系统,特别是在上篇指南的基础上,深入讲解Grafana的邮件告警和钉钉告警功能的配置。

       Grafana的邮件告警配置

       首先,启用QQ邮箱的SMTP服务,生成授权码并修改Grafana的邮箱设置,确保邮件服务能正常工作。登录Grafana后,创建邮件告警规则,比如监测mysql_up值,当值低于1时发送邮件通知。在设置中,可以自定义名称、表达式和通知选项,如延迟时间、邮件地址等。

        添加告警规则

       创建规则时,选择合适的警报名称,设置表达式,如mysql_up <= 0。

       配置触发条件,选择last(),有源码配置php表示检测最新数据,如果该值小于1,则触发告警。

       测试告警,通过模拟GreatSQL宕机,确认邮件是否正常发送。

       Grafana的钉钉告警

       虽然之前文章已提及使用AlertManager的钉钉告警,这里我们介绍如何在Grafana直接配置。首先,需创建钉钉企业应用机器人,并将其Webhook添加到Grafana的联络点。

        AlertManager的邮件告警

       AlertManager的邮件告警配置涉及alertmanager.yml文件,其中包含全局配置、分发策略和接收者信息。设置完成后,模拟GreatSQL异常,验证邮件告警功能。

       邮件模板可以自定义,通过新建email.tmpl文件进行美化,确保信息清晰易读。

       总结与GreatSQL

       GreatSQL作为一款开源数据库,适用于金融级应用,提供高性能和高可靠性。通过本文,您已经掌握了如何在该环境中搭建全面的性能监控系统,包括Grafana的告警通知功能。现在就动手实践,提升数据库监控效率吧!

       更多详情可在GreatSQL社区获取,包括交流群组和资源链接。

在家庭私有云上实现 K8S 部署 prometheus 和 grafana 并打通钉钉告警

       在家庭私有云上,通过Kubernetes (K8s) 部署Prometheus和Grafana,并实现与钉钉告警的集成,是一个实用且必要的步骤。Prometheus作为监控系统,旨在收集并分析应用程序性能数据,适用于各种环境,包括单集群或跨集群。它提供了一个直观的方式来监控和管理设备运行,尤其对资源老旧的家庭私有云来说,监控至关重要。

       首先,统计涨停个数源码确保K8s环境中存在命名空间,然后在master节点上创建包含NFS映射的yaml文件,如prometheus.deploy.yaml和grafana-deployment.yaml,以便数据持久化。通过kubectl命令部署Prometheus和Grafana,成功后,可以通过指定的端口访问它们的界面。

       安装完成后,导入Grafana的K8s监控模板,或直接下载官方模板导入,以监控K8s的运行状态。接下来,通过yaml文件dingtalk.yaml,将告警连接到钉钉,配置多个告警通道以满足个人需求。

       最后,执行alertmanager.yaml的部署,确保alertmanager安装成功。通过故意触发告警,验证钉钉告警功能是否正常工作。完整的部署过程依赖于上述yaml文件的编写和执行。

       以下是这些文件的列表,它们共同构建了家庭私有云上K8s环境下的Prometheus、Grafana和告警集成:

       1. prometheus.configmap.yaml

       2. prometheus_rule.yaml

       3. prometheus-rbac.yaml

       4. prometheus.deploy.yaml

       5. kube-state-metrics-deploy.yaml

       6. prometheus-node-exporter.yaml

       7. grafana-svc.yaml

       8. grafana-deployment.yaml

       9. alertmanager_configmap.yaml

       . alertmanager.yaml

       . dingtalk.yaml

       通过这些步骤,家庭私有云上的设备监控与告警管理得到了全面的提升。

基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)

       见字如面,大家好,我是小斐。延续前文,本文将深入探讨Prometheus和Grafana的监控体系。

       首先,我们需要打开Prometheus和Grafana进行操作,访问地址分别为:...:/ 和 ...:/。

       以node_exporter数据采集器为例,先确保其已安装于需要监控的主机。若要获取...主机的状态数据,需在该主机安装node_exporter采集器。

       在prometheus.yml中添加需要抓取的目标源信息,具体操作为:在scrape_configs下添加job_name,指定静态目标,添加...:目标。

       配置文件配置完成后,由于是静态的,需要重新加载配置文件,重启Prometheus以生效。

       在targets中查看是否已抓取到目标,根据上图可见,...的主机节点数据已抓取到。在Prometheus中验证数据正确性,点击http://...:/metrics 可查看抓取的所有数据。

       查看数据信息,输入node_memory_MemTotal_bytes查询该主机内存数据是否正确,可以看到G总内存,与我本机内存相符,说明数据正确。

       至此,我们可以确定数据抓取是成功的。

       数据生成大屏数据UI,展示放在Grafana中,打开Grafana:http://...:/,点击数据源:关联Prometheus数据源。

       输入Prometheus的地址:http://...:,下载Grafana的面板,json模版可在Grafana官网模版库中找到。在此,我选择了一个模版,具体链接为:Linux主机详情 | Grafana Labs。

       添加模版:点击import,导入下载下来的json文件。

       或者根据ID来加载。如果对面板数据和展示的风格不适用,可单独编辑变量和数据查询语句,关于Grafana的变量和数据查询语句后续单独开篇说明,在此只采用通用的模版展示数据。

       关于SNMP数据采集,我们可以通过SNMP协议来监控交换机、路由器等网络硬件设备。在一台Linux主机上,我们可以使用snmpwalk命令来访问设备通过SNMP协议暴露的数据。

       简单查看后,我们需要长期监控,这个时候就要借助SNMP Exporter这个工具了。SNMP Exporter是Prometheus开源的一个支持SNMP协议的采集器。

       下载docker image使用如下命令,使用中请切换对应的版本。如果使用二进制文件部署,下载地址如下。

       对于SNMP Exporter的使用来说,配置文件比较重要,配置文件中根据硬件的MIB文件生成了OID的映射关系。以Cisco交换机为例,在官方GitHub上下载最新的snmp.yml文件。

       关于采集的监控项是在walk字段下,如果要新增监控项,写在walk项下。我新增了交换机的CPU和内存信息。

       在Linux系统中使用Docker来运行SNMP Exporter可以使用如下脚本。

       在Linux系统部署二进制文件,使用系统的Systemd来控制服务启停,系统服务文件可以这么写。该脚本源自官方提供的脚本,相比于官方脚本增加了SNMP Exporter运行端口的指定。

       运行好以后,我们可以访问http://localhost:来查看启动的SNMP Exporter,页面上会显示Target、Module、Submit、Config这几个选项和按钮。

       在Target中填写交换机的地址,Module里选择对应的模块,然后点击Submit,这样可以查到对应的监控指标,来验证采集是否成功。

       target可以填写需要采集的交换机IP,模块就是snmp.yml文件中命名的模块。

       点击Config会显示当前snmp.yml的配置内容。

       如果上面验证没有问题,那么我们就可以配置Prometheus进行采集了。

       配置好Prometheus以后启动Prometheus服务,就可以查到Cisco交换机的监控信息了。

       接下来就Prometheus配置告警规则,Grafana进行画图了。这些操作和其他组件并无区别,就不再赘述。

       关于手动生成snmp.yml配置文件,当官方配置里没有支持某些设备时,我们需要通过MIB文件来自己生成配置文件。

       以华为交换机为例,在单独的CentOS7.9的一台虚拟机中部署snmp_exporter,在这里我以源码编译部署。

       在此我贴出generator.yml文件的模版:模块中,if_mib是指思科模块提供公共模块,HZHUAWEI是我自定义的模块名,根据walk下的OID和变量下的mib库文件路径生成snmp.yml配置文件,然后根据snmp.yml配置文件采集交换机信息。

       generator.yml文件格式说明:参考官网。

       这次我贴一份比较完整的snmpv3版本的模版:参考网络上,后续我内部的完整模版贴出来,形成最佳实践。

       主要的消耗时间就是想清楚需要采集的交换机监控指标信息,并到官网找到OID,贴到generator.yml文件中,最后执行./generator generate命令遍历OID形成snmp.yml配置文件,启动snmp_exporter时指定新形成的snmp.yml文件路径。

       启动后在浏览器中,打开http://...5:/。

       在此需要说明下,交换机需要开启snmp使能。如内部交换机比较多,可采用python或者ansible批量部署snmp使能,python这块可学习下@弈心 @朱嘉盛老哥的教程,上手快并通俗易懂,ansible后续我会单独出一套针对华为设备的教程,可关注下。

       一般情况下,交换机都是有多台,甚至几百上千台,在如此多的设备需要监控采集数据,需要指定不同模块和不同配置文件进行加载采集的,下面简单介绍下多机器部署采集。

       编辑prometheus.yml文件,snmp_device.yml的内容参照如下格式即可。我在下面的示例中添加了architecture与model等变量,这些变量Prometheus获取目标信息时,会作为目标的标签与目标绑定。

       重启服务器或重加载配置文件即可,后续贴出我的实际配置文件。

       此篇到此结束,下篇重点说明配置文件细节和我目前实践的配置文件讲解。

关于grafana监控告警的技术探索

       在深入探索grafana监控告警技术之前,让我们先了解一下grafana与prometheus是什么。

       对于运行中的复杂系统,出现问题时很难立即定位原因。因此,通过在关键点部署监控,利用获取的数据指导问题排查变得尤为重要。类比于汽车中的仪表盘,grafana为系统监控提供了可视化的界面,而prometheus则充当了时序数据库的角色,存储系统的监控数据。

       实际操作中,使用grafana建立告警规则的过程如下:

       第一步:选择监控数据源(prometheus)、监控时间范围(前分钟至当前时间)、并使用prometheus查询语言进行数据查询。

       第二步:设置报警条件,例如取最后的数据点、设置阈值(如小于0.6)等。

       第三步:设定告警评估时间与间隔时间,例如告警间隔设置最低为秒,评估时间可设置为0秒至任意时间。

       通过测试不同监控规则,发现监控状态变化基本同步。但随着监控数量增加,报警反应时间会出现延时。对比grafana与prometheus,发现prometheus的报警反应时间更符合设定时间。

       grafana在压力测试方面存在局限,大量监控会导致服务器CPU负载过高。同时,告警通知方式存在延迟,即使设置短时间间隔,邮件发送时间仍然与设定时间有所差异。

Grafana部署与Zabbix集成,搭建开源IT监控平台

       部署一套开源的IT监控系统,实现监控、可视化、告警功能,利用Grafana与Zabbix的集成,满足日常网络、运维、IT支持的需求。Zabbix负责数据收集与告警配置,Grafana则提供美观的图形展示。首先,安装Zabbix,参考之前的文章进行部署。接着,利用纯净Centos8操作系统,安装Grafana版本为.2.1,可通过yum或下载rpm包实现。Grafana默认使用sqlite数据库,并配置端口以访问网页服务。考虑稳定性,本文建议将sqlite数据库转换为mysql数据库,并将Grafana数据库与Zabbix数据库整合,简化维护。完成数据库设置后,使用Grafana前端进行基本配置,包括语言、仪表板创建等。为了实现Zabbix数据的集成,需要安装相应的插件,支持从Zabbix读取监控指标。在Grafana中添加仪表板,选择数据源为Zabbix,并通过创建多个可视化面板监控主机的内存、CPU、网络流量等指标。若遇到端口限制,可使用nginx代理Grafana服务,实现端口访问。至此,Grafana与Zabbix的集成监控平台搭建完成,提供高效、直观的数据可视化与告警功能,满足日常运维需求。

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