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Prometheus-API提供了一个便捷的接口,用于访问Prometheus API。

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简介:
一个简单的客户端就可以访问Prometheus API。 诚然,您对这个项目的存在可能会产生疑问,这完全是合理的! 主要原因在于增强了错误处理机制。 如果您在使用官方Ruby客户端的图形化界面进行查询,并且在查询过程中犯下了一个错误,那么您将无法获得任何有用的结果。 确实如此,目前的情况与官方gem并没有本质区别,但是为了整体上提升代码质量,我引入了许多额外的库,特别是针对错误处理的改进。 使用方法尚未完全完善,因此您需要将其作为Git仓库添加到您的Gemfile中:`gem prometheus-api, 0.3 , :git => https://github.com/filterfish/prometheus-api`

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  • Prometheus-API:简洁访Prometheus API工具
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    简介:Prometheus-API是一款简化与监控系统Prometheus交互过程的工具。它提供了一个直观且易于使用的界面来访问Prometheus的API功能,帮助用户轻松获取和分析监控数据。 简单的客户端即可访问Prometheus API。您可能会问为什么我写了这个宝石。的确,您对此提出质疑是正确的!主要原因是错误处理。如果您在官方的ruby客户端中使用高级界面,但在查询中犯了一个错误,那么您将一无所获。这与官方gem没什么不同,但我使用了许多库来总体上改进代码,尤其是改善了错误处理。 用法:此宝石尚未发布到RubyGems.org,因此您必须将其作为git仓库添加到您的Gemfile中: ``` gem prometheus-api, 0.3, :git => https://github.com/filterfish/prometheus-api ```
  • Prometheus-API数据收集
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    Prometheus-API数据收集介绍了一种高效的数据采集与监控方法,利用Prometheus API自动化收集系统运行指标,便于实时分析和优化。 Prometheus 是一个开源的监控和警报系统,在云原生环境中广泛应用。它以其强大的时序数据处理能力和灵活的查询语言 Prometheus Query Language ( PromQL ) 而闻名。本段落将详细探讨如何通过 Prometheus 的 API 进行数据采集,并结合 Python 实践。 一、Prometheus 基本概念 1. **Target**: 监控的目标,通常是运行在服务器上的应用,Prometheus 会定期抓取这些目标的指标。 2. **Metric**: 度量指标,用于描述系统状态的数据,如 CPU 使用率和内存使用量等。 3. **Label**: 指标的关键字-值对,用于区分不同的度量实例,并提供维度数据。 4. **Time Series**: 时间序列,由指标名、一组标签以及一系列时间戳-值组成。 二、Prometheus API 简介 Prometheus 提供了 HTTP API 来访问其存储的时序数据。这些功能包括但不限于: 1. 获取当前目标列表:了解 Prometheus 正在监控哪些服务。 2. 查询指标数据:通过 PromQL 查询特定时间范围内的指标数据。 3. 获取规则配置:查看配置的警报规则和记录规则。 4. 推送指标:允许外部程序向 Prometheus 注册新的时间序列。 三、Python 和 Prometheus API 结合使用 1. **安装库**: 使用 `requests` 库发起 HTTP 请求,若要构建 PromQL 查询,则可以使用 `prometheus_client` 库。可以通过以下命令进行安装: ```python pip install requests pip install prometheus_client ``` 2. **创建查询请求**:构建一个 GET 请求指向 Prometheus 的相应端点,并传入查询语句和时间范围参数。 ```python import requests url = http://localhost:9090/api/v1/query query = up{job=myjob} # 示例 PromQL 查询 params = {query: query} response = requests.get(url, params=params) ``` 3. **解析响应**:返回的 JSON 数据包含查询结果,可以进行进一步处理。 ```python result = response.json() for timeseries in result[data][result]: for sample in timeseries[values]: timestamp, value = sample print(fTimestamp: {timestamp}, Value: {value}) ``` 4. **导出到表格**:如果需要将数据以表格形式输出,可以使用 `pandas` 库进行转换。 ```python import pandas as pd data = [(ts, val) for ts, val in [sample for timeseries in result[data][result] for sample in timeseries[values]]] df = pd.DataFrame(data, columns=[Timestamp, Value]) df.to_csv(prometheus_data.csv, index=False) ``` 四、实际应用场景 1. **自定义监控**:通过 API 收集非标准应用的监控数据,例如数据库查询性能和第三方服务调用延迟等。 2. **数据集成**:将 Prometheus 数据与 BI 工具或日志分析平台进行整合,以便更深入地进行分析。 3. **自动化报警**:基于从 API 获取的数据通过 Python 脚本实现自动警报逻辑。例如当某个指标超出预设阈值时发送通知。 总结而言,Prometheus API 为开发者提供了与 Prometheus 进行交互的强大能力,并结合 Python 可以实现定制化的数据采集和处理流程。这使我们能够更好地利用 Prometheus 的强大功能来监控和管理复杂的分布式系统。
  • JMX_Exporter:Prometheus通过HTTP访JMX Bean工具
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    JMX_Exporter是一款使Prometheus能够通过HTTP接口访问Java应用程序中JMX Bean指标的工具,便于监控和管理。 JMX导出器(从JMX到Prometheus)是一个可以配置地抓取并公开JMX目标的mBean的收集器。该导出程序设计为Java代理运行,并提供HTTP服务器以展示本地JVM度量数据。虽然它也可以作为独立的HTTP服务器运行来刮擦远程JMX目标,但这种方式存在若干缺点,例如难以配置和无法显示进程指标(如内存使用率和CPU使用率)。因此强烈建议将导出程序作为Java代理进行操作。 要通过javaagent运行,请执行以下命令: ``` java -javaagent:./jmx_prometheus_java_agent-0.15.0.jar=8080:config.yaml -jar yourJar.jar ``` 如果需要把Java代理绑定到特定IP地址,可以将端口号修改为host:port。 要获取如何运行HTTP服务器的示例脚本,请参阅run_sample_httpserver.sh。需要注意的是由于JMX的特点,/metrics端点可能超过Prometheus默认设定的10秒抓取超时时间。 可以通过执行`mvn package`命令进行构建操作。配置文件使用YAML格式编写,并包含所有可用选项。
  • Java访Restful API方法(含HTTPS)
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    本文介绍了如何使用Java编程语言安全地访问基于REST架构风格的Web服务接口,特别是涉及HTTPS加密通信的技术细节和实现方法。 本段落主要介绍了使用Java调用Restful API接口的几种方式(HTTPS),内容非常实用。现在分享给大家参考,希望能帮助到大家。
  • Python访REST API方法总结
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    本文档总结了使用Python语言访问REST API接口的各种方法和技巧,旨在帮助开发者更高效地进行数据交互与处理。 在Python中调用REST API接口是进行自动化运维和数据交互的重要手段。REST(Representational State Transfer)是一种网络应用程序的设计风格和开发方式,基于HTTP协议,使得API接口更易于理解和使用。以下是一些常见的Python库及其示例,用于调用REST API接口: 1. **urllib2** `urllib2` 是Python标准库的一部分,适用于处理HTTP请求。例如,Sample1展示了如何使用`urllib2`库进行认证和发送POST请求: ```python import urllib2, urllib github_url = https://api.github.com/user/repos password_manager = urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm() # 添加认证信息 password_manager.add_password(None, github_url, user, password) auth = urllib2.HTTPBasicAuthHandler(password_manager) opener = urllib2.build_opener(auth) urllib2.install_opener(opener) request = urllib2.Request(github_url, urllib.urlencode({name: Test repo, description: Some test repository})) response = urllib2.urlopen(request) print response.read() ``` 2. **httplib2** `httplib2` 是一个更加完善的HTTP客户端库,提供了缓存、重试等功能。Sample2展示如何使用`httplib2`进行基本的GET请求并添加HTTP头: ```python import urllib, httplib2 github_url = http://example.com h = httplib2.Http(.cache) h.add_credentials(user, password) response, content = h.request(github_url) print content ``` 3. **pycurl** `pycurl` 库允许Python直接使用libcurl库,提供更底层的HTTP控制。虽然不常用在简单的REST API调用中,但在复杂场景下有优势。 4. **requests** `requests` 库是Python中调用REST API最常用的工具,其简洁易用的API使得编写HTTP请求变得简单。Sample3展示了如何使用`requests`库进行POST请求,并包含基础认证: ```python import requests import json url = https://reparo.stratus.ebay.com/reparo/bootstrap/registerasset data = {reservedResource: RR-Hadoop, resourceCapability: Production, movetoironic: False, output: json} headers = {Authorization: fBasic {base64.b64encode(f{user}:{password}).replace(b\n, b)}} response = requests.post(url, data=data, headers=headers) response_json = response.json() response_status = response_json[status] status_code = response_status[statusCode] status = response_status[status] message = response_status[message] print(status_code, status, message) ``` 这些库各有优缺点,对于简单的HTTP请求,`requests` 库通常是最方便的选择,而 `urllib2` 和 `httplib2` 则更适合对 HTTP 有特定需求的场景。`pycurl`则在需要更多自定义控制的情况下使用。在实际工作中,根据项目需求和个人偏好选择合适的库进行 REST API 调用即可。
  • C++ 封装API
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    这段代码提供了一个使用C++编写的串口通信类库,旨在简化与硬件设备通过串行端口进行数据交换的过程,它封装了一系列底层API接口,使开发者能够更便捷地实现串口通讯功能。 一个用API封装的C++串口类,在项目中已稳定使用并广受好评。该类设计简洁实用,便于初学者理解和应用。编译器采用Visual C++6.0版本,希望能为有需要的朋友提供帮助。
  • InfluxDB_Exporter: 通过HTTP API收InfluxDB指标并为Prometheus导出...
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    简介:InfluxDB_Exporter是一款用于将InfluxDB中的数据转化为Prometheus可读取格式的工具,它通过HTTP API接口接收InfluxDB指标,并以Prometheus监控系统能理解的方式进行导出。 InfluxDB导出器是从0.9.0版本开始使用的用于从InfluxDB格式指标进行数据导出的工具。它通过HTTP API收集指标,并将其转换为Prometheus可以使用的形式。此导出器支持float、int以及boolean类型的字段,同时标签会被转换成Prometheus标签。 默认情况下,该导出器会监听UDP端口9122,在这个端口上,它将使用/metrics端点公开InfluxDB指标,并在/metrics/exporter端点中展示自身的一些统计信息。需要注意的是,默认情况下所公开的指标不会包含原始的时间戳;例如: ``` http_requests_total{method=post,code=200} 1027 http_requests_total{method=post,code=400} 3 ``` 如果需要在导出的数据中加入时间戳,可以使用`--timestamps`标志。
  • Chrome截图插件介绍:FireShot及FireShot-API外部访截图API
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    FireShot是一款强大的Chrome浏览器截图插件,支持网页截图、标注和分享,并提供了FireShot-API,方便开发者进行外部访问截屏功能集成。 FireShot是一款适用于Chrome浏览器或基于Chromium内核的其他浏览器中的截图插件。它的主要功能包括截取当前可见区域、整个页面以及选定区域的屏幕截图。该插件版本号为0.98.97.2_0。 使用时,需要开启扩展程序开发者模式,并通过“加载已解压的拓展程序”来安装离线版FireShot插件。此外,FireShot提供了一系列API(包含教程和fsapi.js文件),用于实现更高级的功能集成与自动化任务处理。
  • NodeMICMAC:简洁REST API访MICMAC摄影测量及SFM引擎使
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    NodeMICMAC是一款轻量级REST API工具,旨在简化对MICMAC摄影测量软件和SFM引擎的数据访问与操作流程。 NodeMICMAC是一个基于Node.js的应用程序及REST API工具,用于访问由其他项目所使用的API。该项目得到了特定赞助和支持,并且其最初的代码是源自另一个项目的分支。 以下是当前的开发状态列表(按时间顺序而非重要性排序): - 将NodeODM进行分叉 - 更新了自述文件 - 新增Dockerfile配置 - 添加MicMac源版本信息 - 初次设置Docker和本地测试环境 - 创建run.sh与run.py图像处理脚本 - 开发数字高程模型生成功能 - 实现正马赛克拼接技术 - 输出外部及相对相机方向数据 - 集成其他软件接口(例如PMVS、OpenSFM等) - 支持点云处理流程 - 后期图像处理优化工作 - GCP处理模块开发,该功能需要3D坐标输入。