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从零开始构建Prometheus监控报警系统

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简介：
本教程详细介绍了如何从零开始搭建和配置Prometheus监控报警系统，涵盖安装、配置及维护等方面的内容。适合初学者快速上手。 Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时间序列数据库（TSDB）。它使用Go语言编写，并且是Google BorgMon监控系统的开源版本。2016年，由Linux基金会旗下的原生云基金会(CloudNativeComputingFoundation)将Prometheus纳入其第二大开源项目。目前，Prometheus在开源社区非常活跃。相比Heapster（K8S的一个子项目，用于获取集群性能数据），Prometheus的功能更完善、全面，并且能够支持上万台规模的集群。此外，它还具有多维度的数据模型和灵活的特点。

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  • 从零开始构建Prometheus监控报警系统
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    本教程详细介绍了如何从零开始搭建和配置Prometheus监控报警系统，涵盖安装、配置及维护等方面的内容。适合初学者快速上手。 Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时间序列数据库（TSDB）。它使用Go语言编写，并且是Google BorgMon监控系统的开源版本。2016年，由Linux基金会旗下的原生云基金会(CloudNativeComputingFoundation)将Prometheus纳入其第二大开源项目。目前，Prometheus在开源社区非常活跃。相比Heapster（K8S的一个子项目，用于获取集群性能数据），Prometheus的功能更完善、全面，并且能够支持上万台规模的集群。此外，它还具有多维度的数据模型和灵活的特点。
     
  • 基于Prometheus和Grafana构建全面监控告警系统
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    本项目旨在利用Prometheus高效的数据收集能力和Grafana灵活的可视化特性，打造一套涵盖实时监控与智能告警的企业级解决方案。 ### 一、Prometheus简介 Prometheus 是一个开源的系统监控与告警工具，已被纳入 CNCF（云原生计算基金会）管理项目中，并且是继 Kubernetes 后在该组织维护下的第二个重要项目。它通常会和 Kubernetes 容器管理系统一同使用以进行性能监测。Prometheus 支持多种 Exporter 用于采集数据，同时也支持通过 Pushgateway 进行数据上报。其强大的性能可以支撑大规模集群的监控需求，最多可达上万台设备。 ### 二、Prometheus架构图 （此处未提供具体图表内容） ### 三、Prometheus组件介绍 1. **Prometheus Server**：用于收集和存储时间序列数据。 2. **Client Library**：客户端库，嵌入在应用程序代码中。当 Prometheus 抓取实例的 HTTP 端点时，它会将所有跟踪的指标发送给 Prometheus 服务器端。 3. **Exporters**：Prometheus 支持多种 Exporter 来采集和上报 metrics 数据到 Prometheus Server。 ### 四、Alertmanager （此处未详细说明 Alertmanager 的内容）
     
  • 从零搭建Prometheus监控平台-附件资源
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    本资源提供了一套详尽的指南，旨在帮助用户从零开始构建自己的Prometheus监控系统。包括安装、配置及高级用法等多方面内容，适用于开发和运维人员学习使用。 从零开始搭建Prometheus监控平台-附件资源
     
  • 从零开始构建SSM项目
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    本课程详细讲解了如何使用Spring、Spring MVC和MyBatis框架搭建一个完整的Java Web项目。适合初学者快速入门SSM框架开发。 手把手教大家从零搭建SSM项目，该项目使用的技术包括Spring、Spring MVC和MyBatis。这将方便直接使用，并减少重建项目的许多问题。
     
  • Prometheus告警系统构建指南
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    本指南详细介绍如何搭建和优化Prometheus告警系统，涵盖配置、监控指标选择及最佳实践，助力高效运维。 Prometheus告警系统搭建手册旨在指导用户如何构建一个基于Prometheus的监控告警平台，该平台通过Docker容器化部署以确保数据持久化保存。Prometheus是一款流行的开源监控与报警工具，能够收集、存储并评估时间序列数据，用于监控应用程序和服务性能。 一、监控告警平台简介： 1. Prometheus概念：Prometheus是一个拉取式系统，定期从目标服务器（exporter）获取度量指标，并将其存入本地的时间序列数据库中。它提供强大的查询语言PromQL来分析这些数据并生成报警规则。 2. 常见exporter：Exporter是暴露特定服务或系统的监控指标的代理，如NodeExporter用于主机监控、MySQLExporter用于MySQL数据库监控以及BlackboxExporter进行HTTP或TCP检查等。Prometheus通过连接到这些exporter收集不同系统中的监控数据。 3. Grafana概念：Grafana是一个可视化工具，可与Prometheus等数据源集成以创建仪表盘和图形展示收集的监控信息，帮助用户理解和分析系统的状态。 4. Alertmanager概念：Alertmanager是处理来自Prometheus服务器生成报警的一部分，它负责聚合、分组警报以避免重复通知，并通过邮件、Slack或其他渠道发送给运维团队。 5. 操作文档：本手册详细说明如何配置和管理这些组件，包括设置报警规则、创建数据可视化以及调试和优化告警流程等步骤。 二、监控告警平台架构： 该平台通常包含以下核心部分： - Prometheus服务器：收集并存储监控数据，并执行报警规则。 - Exporter：在各种服务及系统中暴露监控指标。 - Alertmanager：处理并发送报警信息。 - Grafana：提供可视化界面，展示监控数据和报警状态。 三、搭建基于Prometheus的监控告警平台： 1. 使用Docker安装InfluxDB： - 创建文件夹存放配置文件和数据； - 编写命令指定数据卷及端口映射等参数设置； - 构建并运行容器启动InfluxDB服务。 2. 使用Docker安装Grafana： - 安装MySQL作为Grafana的数据存储依赖项； - 配置文件和环境变量，创建并运行Docker容器连接到MySQL数据源； - 设置Grafana以添加Prometheus为数据来源，并建立面板及报警规则。 通过以上步骤能够成功搭建基于Prometheus的监控告警平台。后续章节可能涵盖更多高级主题如设置报警规则、设定数据保留策略以及优化监控指标等，确保系统正常运行。
     
  • 从零开始构建知识图谱.pdf
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    本书《从零开始构建知识图谱》旨在为初学者提供全面的知识图谱入门指南，涵盖理论基础、技术实践及应用案例，助力读者掌握知识图谱的构建与优化技巧。 《从零构建知识图谱》这本书或文章介绍了如何从头开始创建一个知识图谱的全过程，适合对这一领域感兴趣的读者阅读和学习。
     
  • 构建大型语言模型（从零开始）
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    《构建大型语言模型（从零开始）》是一本详细介绍如何设计、训练和优化大规模语言模型的书籍或教程，适合对AI技术感兴趣的初学者深入学习。 著名机器学习和AI研究员、畅销书《Python 机器学习》的作者Sebastian Raschka近日发布了新书《Build a Large Language Model (From Scratch)》。书中包含的相关代码可以在GitHub上找到。
     
  • 结束14章：从零开始构建Flink 实时风控系统实战教程
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    本章节详细介绍了如何使用Apache Flink从零开始搭建一个实时风控系统的全过程，涵盖需求分析、架构设计及代码实现等关键步骤。 对于程序化交易用户而言，在证券或期货市场进行操作时，每一笔交易指令都需要经过严格的业务检查才能进入交易所的订单队列等待匹配成交。 在程序化交易中，除了验资、验持仓等基本风控措施外，确保符合交易所异常交易管理办法的规定，并避免出现自成交、日内过度交易、频繁报撤单、大额报撤单以及控制报单流速等情况是至关重要的风险防控环节。 事前风控指的是，在订单提交到交易所之前对其进行风险评估。只有通过了这一阶段的风险检测的指令才会被发送至交易平台进行下单，而未能通过检查的指令则会被直接拒绝。对于那些追求低延迟交易策略的应用场景来说，这种预先的风险控制需要在极其短暂的时间内完成。 风控系统主要负责根据业务需求定义相应的风险管理规则，并利用规则引擎解析这些规则以判断其是否触发了特定条件。一旦命中，则会执行预设的操作流程。 例如，在一个具体的例子中，如果设置了“a+b>5”的风险监控标准（这里假设 a 和 b 是某些关键的交易参数），那么在实际运行时就需要获取到这两个变量的具体数值，并通过规则引擎进行计算判断是否满足这一条件。一旦条件触发，则会依照既定程序采取相应的措施。
     
  • 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。