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Python调用Prometheus数据进行监控计算.zip

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简介：
本资料提供了一个利用Python脚本来从Prometheus服务器获取监控数据，并进行进一步分析和处理的方法。适合熟悉Python编程及对系统监控有兴趣的技术人员参考学习。 博客简单介绍了Prometheus的架构、基础概念以及API使用方法，并提供了Python调用Prometheus API的完整代码示例，读者可以根据需要自行获取这些内容。

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  • Python调用Prometheus数据进行监控计算.zip
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    本资料提供了一个利用Python脚本来从Prometheus服务器获取监控数据，并进行进一步分析和处理的方法。适合熟悉Python编程及对系统监控有兴趣的技术人员参考学习。 博客简单介绍了Prometheus的架构、基础概念以及API使用方法，并提供了Python调用Prometheus API的完整代码示例，读者可以根据需要自行获取这些内容。
     
  • 用Python实现Prometheus监控的方法
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    本文介绍了如何使用Python语言来集成和操作Prometheus监控系统，包括数据抓取、告警规则配置及自定义指标开发等内容。 要使用Python编写Prometheus监控，首先需要开启Prometheus集群，并参考相关文档进行安装。在Python中实现服务器端，在Prometheus中配置请求网址，使Prometheus定期向该网址发起请求以获取所需返回的数据。可以使用Python和Flask来完成这一任务：先通过pip install flask 和 pip install prometheus_client 安装必要的库。然后创建Metrics，Prometheus提供四种类型的Metrics：Counter, Gauge, Summary和Histogram。
     
  • Ansible-Prometheus：部署Prometheus监控系统
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    Ansible-Prometheus项目利用Ansible自动化工具，提供了一种简便高效的方法来部署和配置Prometheus监控系统，适用于各种规模的基础设施。 使用Ansible角色部署监控系统（普罗米修斯）的描述如下： 从版本2.4.0升级到2.4.1或更高版本时，请确保先关闭Prometheus实例。 要求： - Ansible >= 2.7，尽管在较早版本中可能可用，但无法保证兼容性。 - 在部署机器上安装jmespath库。如果使用Python虚拟环境运行Ansible，则需通过pip将jmespath安装到相同的virtualenv环境中。 - Mac用户需要确保其主机已正确配置了gnu-tar（可以通过brew install gnu-tar命令进行安装）。 角色变量： 所有可覆盖的变量都存储在文件中，具体如下表所示： | 名称 | 默认值 | 描述 | |--------------------|------------------|------------------------------------------| | prometheus_version | 2.24.1 | Prometheus软件包版本。也可以设置为latest。
    仅支持Prometheus 2.x 版本。 | | prometheus_skip_install | false | 当设为true时，将跳过Prometheus安装任务。 | | prometheus_binary_local_dir | | 允许使用本地的软件包而不是通过GitHub分发的版本。
    作为参数提供路径。 | 以上是关于Ansible角色普罗米修斯部署监控系统的描述及相关注意事项和配置要求，确保在进行升级或安装时遵循上述指导以避免潜在问题。
     
  • Prometheus监控系统
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    Prometheus是一款开源的系统监控和警报跟踪工具包，以其强大的查询语言、灵活的指标存储和高效的数据采集机制著称。 ### Prometheus监控知识点详解 #### 一、Prometheus简介与架构 Prometheus是一款由谷歌研发的开源监控系统与时间序列数据库。其主要特点是采用基于HTTP的拉取模型来收集度量数据，这些数据随后被存储在Prometheus自身的时序数据库中。这种设计允许Prometheus能够非常高效地处理大量的时间序列数据，并确保了数据的一致性和高可用性。 - **工作原理**：通过在其服务器上部署一系列exporters实现远程数据采集，这些exporters可以在目标系统上运行并通过HTTP接口暴露指标数据。Prometheus服务器定期轮询这些exporters以获取最新的指标数据。 - **存储方式**：使用自建的时间序列数据库来存储所收集的数据，这种方式避免了依赖外部存储系统的复杂性和潜在单点故障问题。 - **技术栈**：后端采用Go语言编写，前端通常与Grafana配合使用以便于数据可视化展示。 #### 二、Prometheus支持的类型 Prometheus支持多种类型的exporters以满足不同场景的需求： - **Node Exporter**：用于收集Linux系统的CPU、内存和磁盘使用情况等信息。它通过读取`proc`和`sys`目录下的系统文件来获取操作系统的运行状态。 - **Redis Exporter**：利用Redis命令行工具获取服务的各项性能指标，如内存使用状况及客户端连接数。 - **MySQL Exporter**：从MySQL数据库中的监控表中提取数据以获取MySQL服务的性能参数，包括查询速率和缓存命中率等。 此外还有许多其他类型的exporters，例如JMX Exporter、Blackbox Exporter等，分别用于Java应用程序和服务以及网络设备的监控。 #### 三、Prometheus与Kubernetes Prometheus与Kubernetes紧密结合，并提供了一整套完整的监控解决方案。这包括自动发现Pods和Services并从中收集指标数据的能力，在Kubernetes集群内部署Prometheus可以轻松实现对整个集群及其应用的全面监控。 #### 四、基础配置 以下是一些关于如何在服务端安装Prometheus的基本步骤示例： 1. **修改主机名**： ```shell hostnamectl set-hostname server hostnamectl set-hostname client systemctl stop firewalld setenforce 0 ``` 2. **Prometheus安装**： ```shell tar -zxvf prometheus-2.42.0.linux-amd64.tar.gz -C usrlocal cd usrlocal mv prometheus-2.42.0.linux-amd64prometheus usrlocalprometheus cd usrlocalprometheus # 启动服务 pkill prometheus usrlocalprometheus/prometheus --config.file=usr/local/prometheus/prometheus.yml & # 查看版本信息 usr/local/prometheus/prometheus --version # 查看帮助信息 usr/local/prometheus/prometheus --help ``` 3. **配置文件**：Prometheus的配置文件定义了它如何发现目标、从何处获取数据以及存储方式等关键参数。例如，在`prometheus.yml`中可以指定需要监控的目标： ```yaml global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s scrape_configs: - job_name: prometheus static_configs: - targets: [localhost:9090] ``` #### 五、监控实验 在实际操作中，可以尝试对MySQL和Redis等服务进行监控。例如通过部署一个Redis Exporter，并让Prometheus定期从该exporter拉取数据来监控Redis；对于MySQL，则可以通过MySQL Exporter实现相同目标。这样就可以直观地看到这些服务的运行状况并在Grafana上创建仪表板展示。 #### 六、总结 作为一款强大的开源监控系统，Prometheus不仅能够高效收集和存储时间序列数据，还支持广泛的exporters以适应各种应用场景的需求。通过上述知识点的学习，我们了解了其基本原理和技术特点，并掌握了安装配置方法，在实际工作中利用它进行监控具有重要意义。
     
  • 利用Prometheus深化Nginx监控
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    本文探讨了如何运用Prometheus监控工具来增强对Nginx服务器的性能监测和分析，深入讲解了配置、部署及优化过程。 使用Prometheus可以细化对Nginx的监控。通过配置Prometheus来收集Nginx指标数据，我们可以更精确地掌握服务器性能、请求处理情况以及资源利用率等方面的信息。这有助于及时发现并解决问题，优化网站或应用的服务质量。
     
  • Prometheus监控Hadoop DataNodes的大数据组件插件
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    本大数据组件插件为Prometheus开发，专门用于高效监控Hadoop集群中的DataNode状态与性能指标，确保数据存储稳定可靠。 大数据组件监控中的Hadoop DataNodes的Prometheus模板插件。
     
  • Kube-Prometheus监控方案
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    Kube-Prometheus 是一套针对 Kubernetes 系统设计的监控解决方案，采用 Prometheus 和 Grafana 组合，提供全面的指标收集、查询和可视化功能。 kube-prometheus 是一个基于最新版本开发的项目，它解决了在安装部署后无法监控 kube-controller、kube-scheduler 和 kube-etcd 的问题，并且还提供了数据持久化功能以及告警机制等解决方案。这对于初学者来说非常友好。 主要功能包括： 1. 支持数据持久化。 2. 支持对 kube-controller 进行监控。 3. 支持对 kube-scheduse 进行监控。 4. 支持对 kube-etcd 进行监控。 5. 提供 NodePort 访问方式。 6. 允许通过 ingress 方式访问。 7. 适用于离线安装环境。 8. 可以重复进行安装操作。 9. 实现了一键卸载功能。
     
  • 使用Python调用Kvaser进行CAN数据收发
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    本教程介绍如何利用Python语言结合Kvaser设备实现CAN总线的数据发送与接收，适用于需要对汽车电子控制系统等进行测试和开发的研究人员和技术人员。 本程序可以实现Python调用Kavaser来测试CAN数据的收发功能。如果有任何问题，请联系我。
     
  • 利用Prometheus全面监控K8s集群
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    本文介绍了如何使用Prometheus对Kubernetes集群进行全面的性能和健康状况监控，帮助运维人员及时发现并解决问题。 本段落探讨了Prometheus与Zabbix之间的区别，并深入分析了Prometheus的架构及在K8s平台上部署的具体步骤。文章还详细介绍了如何利用Grafana来展示Prometheus监控的数据，以及如何对K8s集群中的Pod、Node和资源对象进行有效监控。最后，文中阐述了设置监控告警的方法。作者吴振拥有21年的IT从业经历，在开发、运维及培训管理方面积累了丰富的经验。作为CNCF的第二个开源项目，Prometheus采用Go语言编写，并能全面覆盖K8s集群的监控需求。
     
  • Prometheus监控Ceph的规则
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    本简介探讨了如何利用Prometheus高效监测Ceph存储系统状态的方法和策略，旨在帮助用户更好地理解和应用相关技术。 Prometheus监控规则大全包括Node规则、Redis监控、Elasticsearch（ES）监控、VMware监控、IPMI监控、Ceph监控、etcd监控、Kubernetes(K8s) 监控，MySQL监控，OpenStack监控，操作系统(OS) 监控，交换机(Switch) 监控，Windows系统监控以及Cloudera Hadoop(CDH) 和Calico网络插件的监控规则。