Prometheus 一个强大的开源监控和警报系统，专为时间序列数据设计。它通过拉取方式收集指标，支持灵活的查询语言和多维数据模型，广泛用于云原生环境的性能监控和故障排查。 Node Exporter 一个用于导出硬件和操作系统指标的工具，通常与监控系统配合使用。它提供有关 CPU、内存、磁盘、网络等系统资源的详细信息，适合全面了解主机运行状态。 Mysqld Exporter 一个专门为 MySQL 数据库设计的指标导出工具。它能够收集数据库的性能数据，如查询吞吐量、连接数和慢查询统计，帮助优化数据库运行效率。 Pushgateway 一个用于临时存储和推送指标的中间服务，适用于短生命周期任务或不适合被直接拉取的场景。它允许用户将数据推送到中央监控系统中进行后续处理。 Alertmanager 一个警报管理工具，用于接收、处理和分发通知。它支持警报的去重、分组和路由，可通过多种渠道（如邮件、Slack）发送告警，确

Prometheus是一款开源的监控和警报工具包，它最初是由SoundCloud公司开发的，现在是云原生计算基金会（CNCF）的一部分。Prometheus的设计理念基于由多个小型、独立的服务组成的生态系统，这些服务通过高效的时序数据库来收集和存储指标数据。它以其多维度数据模型、灵活查询语言（PromQL）、不受限的多维数据模型、易于使用的API以及强大的监控能力而闻名。 版本3.2.1是Prometheus的一个稳定版本，它提供了许多改进和新特性。该版本修复了之前的bug，增强了系统的性能和稳定性，也对系统监控进行了优化。由于Prometheus提供了跨平台的支持，因此在不同操作系统上安装时会有不同的安装包，而这里的文件名“prometheus-3.2.1.linux-amd64”明确指出了这是一个适用于64位Linux系统的安装包。 Prometheus的工作方式是通过定期抓取（或拉取）被监控目标的HTTP端点来收集指标数据，这些目标通常会暴露一个/metrics端点，该端点返回目标运行情况的最新数据。此外，Prometheus也支持通过推送（或推送网关）的方式发送数据。Prometheus对于监控的目标没有依赖性，因此它特别适合监控微服务和快速变化的云环境。而它的告警系统Alertmanager则可以处理由Prometheus实例发出的警报，然后通过电子邮件、Webhooks或者其他方式将警报信息推送给系统管理员。 Prometheus的组件包括Prometheus服务器本身、Pushgateway、Alertmanager和各种exporters。exporters用于让Prometheus监控那些原生不支持Prometheus格式的系统，例如数据库、硬件设备等。Pushgateway则允许短期的批处理作业将它们的指标暴露给Prometheus服务器。 安装Prometheus 3.2.1.linux-amd64版本后，系统管理员可以使用它来收集和记录实际的系统指标，如CPU使用率、内存使用情况、磁盘I/O等，还包括应用层的指标，比如HTTP请求的响应时间、数据库查询的响应时间等。Prometheus支持的查询语言PromQL允许用户进行复杂的查询操作，实现高级的告警规则和数据聚合。 由于Prometheus可以与其他的工具如Grafana集成，它提供的数据可以在Grafana中进行可视化展示，从而生成各种图表和仪表盘。这些图表和仪表盘可以实时显示监控数据，使系统管理员能够快速识别并响应系统中的问题。 Prometheus还遵循了一个原则，即每个抓取的目标都有一个拉取时间戳，这使得它可以与时间序列数据库良好地配合工作。它的内置时间序列数据库设计用于高效地存储大量的时间序列数据，它能够存储数以百万计的时间序列，并且可以快速地读写数据，这对分析和警报功能至关重要。 随着容器化技术的发展，Prometheus也逐渐成为了容器环境中的首选监控工具之一。通过与Kubernetes的集成，Prometheus可以轻松地监控运行在Kubernetes集群上的容器化应用，它不仅能够监控容器的性能，还能够监控容器的生命周期事件。 Prometheus 3.2.1版本是一个功能丰富、稳定性高的监控工具，它适用于各种复杂的环境和场景，无论是传统的虚拟机环境还是现代的容器化环境。安装包的获取和部署是开始监控的第一步，之后便是根据具体的监控需求来配置和优化监控规则、告警规则和数据可视化等。

Prometheus 是一个开源的监控和警报系统，广泛应用于现代云原生环境。这个压缩包“prometheus-2.43.0.linux-amd64.tar.gz”包含的是Prometheus 2.43.0版本，专为Linux 64位（amd64）架构设计的二进制文件。 在Linux环境中，`.tar.gz`是一种常见的归档格式，它通过`tar`命令用于打包多个文件和目录，并使用`gzip`进行压缩，以减小存储空间。要解压这个包，你可以使用以下命令： ```bash tar -zxvf prometheus-2.43.0.linux-amd64.tar.gz ``` 解压后，你会得到一个名为`prometheus-2.43.0.linux-amd64`的目录，其中包含以下组件： 1. **prometheus**：这是Prometheus服务器的可执行文件，负责收集、存储和查询时间序列数据。 2. **promtool**：一个命令行工具，用于与Prometheus服务器进行交互，如验证配置、查询数据或导出指标。 3. **config.yml**：默认的Prometheus配置文件，可以自定义监控目标、规则、警报等设置。 4. **prometheus.ico**：Prometheus的图标文件。 5. **LICENSE**：软件的许可协议文件，Prometheus遵循Apache 2.0许可证。 6. **README.md**：包含了项目的基本信息和使用指南。 Prometheus的核心特性包括： - **服务发现**：动态发现需要监控的目标，如Docker容器、Kubernetes pod或静态配置的服务器。 - **多值度量**：支持各种度量类型，如计数器、 Gauge、Histogram 和 Summary，以满足不同场景的需求。 - **时间序列数据库**：Prometheus内建的高效时序数据库，用于存储和索引收集的数据。 - **表达式语言**：PromQL（Prometheus Query Language）是一种强大的查询语言，用于实时分析和提取数据。 - **规则管理**：可以定义规则来监控特定指标，当条件满足时触发警报。 - **图形界面**：通过Web界面展示监控数据和图形，方便用户理解和分析。 在部署Prometheus时，你需要配置`config.yml`，指定服务发现方法、目标地址、规则文件等。然后，启动`prometheus`可执行文件，它将开始运行并自动开始收集数据。 为了使Prometheus更加强大，通常会与其他组件结合使用，如Alertmanager（处理警报发送）和 Grafana（用于可视化数据）。此外，Prometheus支持各种 exporter，用于从其他服务（如MySQL、Nginx等）收集监控数据。 Prometheus 2.43.0.linux-amd64.tar.gz提供了一个完整的监控解决方案，适用于各种Linux环境，帮助用户深入了解系统的健康状况和性能指标，及时发现并解决问题。

Prometheus和Grafana是两种广泛使用的开源监控工具，在IT领域特别是大数据和云计算环境中非常关键。Prometheus是一款强大的时间序列数据库和监视系统，而Grafana则是一个优秀的数据可视化平台，能够将Prometheus等监控系统的数据以图表的形式展示出来，帮助运维人员更好地理解和分析系统性能。 在"spark_prometheus_metrics.json"这个文件中，我们可以推测它涉及到的是Apache Spark与Prometheus之间的集成，用于暴露Spark作业和集群的监控指标。Apache Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架，它支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种工作负载。在大规模分布式计算环境中，监控Spark的性能和健康状况至关重要，这正是Prometheus的角色所在。 在Spark中集成Prometheus，通常会通过一个名为`spark-prometheus-exporter`的项目，它是一个Prometheus的客户端库，能够收集Spark作业和集群的JMX（Java Management Extensions）或HTTP端点上的度量数据，并将这些数据暴露给Prometheus服务器抓取。"spark_prometheus_metrics.json"可能是这个库的配置文件，用于定义哪些指标应被导出，以及如何导出。配置可能包括指标名称、指标类型、标签等信息。 例如，文件可能包含关于以下内容的配置： 1. **任务执行时间**：记录Spark作业中各个阶段的执行时间，如shuffle read time、shuffle write time、task time等。 2. **内存使用**：监控executor内存的分配和使用情况，包括executor total memory、used memory、peak memory等。 3. **CPU利用率**：追踪每个executor的CPU使用率，以及整个集群的CPU利用率。 4. **数据读写**：统计输入和输出的数据量，如bytes read、bytes written等。 5. **错误和异常**：监控作业中的错误事件，如task failures、application exceptions等。 集成完成后，Prometheus会定期拉取这些指标，并存储在自己的时序数据库中。Grafana可以通过Prometheus作为数据源，创建丰富的仪表板，展示Spark作业的实时状态和历史性能趋势。例如，可以创建图表展示任务执行时间的分布，内存和CPU的使用率变化，以及数据读写的速率等。 在"soft"这个文件或目录下，可能包含了安装或配置Prometheus和Grafana所需的软件包，比如Prometheus的二进制文件、配置文件，以及Grafana的安装包等。安装和配置过程中，需要注意以下几个步骤： 1. **安装Prometheus**：下载并解压Prometheus的最新版本，配置`prometheus.yml`以指向`spark-prometheus-exporter`的服务端点。 2. **安装spark-prometheus-exporter**：根据Spark版本选择合适的版本，将其部署到Spark集群节点上，配置相关参数以收集Spark指标。 3. **安装Grafana**：下载并启动Grafana，添加Prometheus为数据源，配置好URL和认证信息。 4. **创建Dashboard**：在Grafana中创建新的仪表板，选择合适的图表类型，利用Prometheus中的Spark指标构建监控视图。 5. **监控和报警**：设置Prometheus的规则文件，定义告警条件，当特定指标超过阈值时，触发报警通知。 通过这种方式，IT团队可以及时发现和解决Spark作业中的性能瓶颈，优化资源利用率，确保大数据处理的稳定性和效率。Prometheus和Grafana的组合提供了强大而灵活的监控能力，对于任何使用Spark的组织来说都是不可或缺的工具。

《Prometheus监控系统中的Node Exporter详解》 在现代云计算环境中，系统监控是运维工作的重要一环，Prometheus作为一款强大的开源监控解决方案，受到了广泛的关注和应用。在Prometheus生态系统中，Node Exporter是一个关键组件，它允许我们收集运行在服务器上的各种硬件和操作系统指标。本文将深入探讨"node_exporter-0.18.1.linux-amd64.zip"这个压缩包文件，了解其功能、使用方法以及与Prometheus的集成。 "node_exporter"是Prometheus社区开发的一个导出器，它的主要任务是将Linux服务器上的各种系统状态数据转换为Prometheus可读取的格式。"0.18.1"是该版本的编号，表示这是Node Exporter的一个稳定版本，发布于2020年2月。"linux-amd64"则表明该版本适用于64位的Linux操作系统。 当下载并解压"node_exporter-0.18.1.linux-amd64.zip"后，你会得到一个包含Node Exporter可执行文件和其他相关文件的目录。其中，最主要的文件是`node_exporter`，这是一个二进制程序，可以直接在命令行中运行。启动这个程序后，它会在指定的端口（默认9100）上暴露一个HTTP服务，提供各种系统指标，如CPU使用率、内存使用情况、磁盘I/O、网络状态等。 Prometheus通过配置文件中的Target指定Node Exporter的服务地址，定期拉取这些指标。这些指标被存储在Prometheus的时间序列数据库中，供后续分析和可视化使用。此外，Node Exporter还可以通过命令行参数或配置文件来启用或禁用特定的收集器，以满足不同的监控需求。 集成Node Exporter到Prometheus时，我们需要在Prometheus配置文件中添加以下内容： ```yaml scrape_configs: - job_name: 'node' static_configs: - targets: ['localhost:9100'] ``` 这告诉Prometheus定期从本地主机的9100端口抓取数据。如果需要监控远程服务器，只需将`localhost`替换为相应的IP地址。 除了默认的指标外，Node Exporter还支持通过模块化扩展，例如，通过加载外部插件收集额外的信息，如硬件传感器数据、NVIDIA GPU状态等。不过，这需要谨慎操作，因为增加不必要的收集器可能会增加服务器的负载。 Node Exporter是Prometheus监控系统中的一个重要组成部分，它提供了丰富的服务器状态信息，帮助我们更好地理解和管理我们的系统。通过正确配置和使用Node Exporter，我们可以实现对Linux服务器的全方位监控，及时发现并解决问题，确保系统的稳定运行。

Ansible自动化运维参考实验手册附带自动化部署zabbix和prometheus Ansible自动化运维是指使用Ansible工具来实现自动化运维的过程。Ansible是一个基于Python的自动化工具，主要用于配置管理、应用程序部署、任务自动化等。Ansible的主要特点是agentless，意味着不需要在被管理主机上安装任何代理程序。 Ansible自动化运维的优点包括：易于使用、灵活、可扩展、支持多种操作系统等。Ansible支持多种Inventory方式，包括静态Inventory和动态Inventory两种。静态Inventory是指事先定义的主机列表，而动态Inventory是指根据条件自动发现主机列表。 Ansible自动化运维的应用场景非常广泛，包括服务器配置管理、应用程序部署、数据库管理、网络设备管理等。Ansible也可以与其他自动化工具集成，例如Zabbix、Prometheus等，实现自动化监控和告警。 Ansible的安装非常简单，只需要在控制节点上安装Ansible软件包即可。Ansible的配置文件主要包括ansible.cfg文件和hosts文件两个部分。ansible.cfg文件用于配置Ansible的全局参数，而hosts文件用于定义被管理主机的列表。 Ansible的使用非常灵活，可以根据不同的场景选择不同的模块和插件。Ansible的模块包括命令模块、文件模块、网络模块等多种。Ansible的插件包括Zabbix插件、Prometheus插件等，用于实现自动化监控和告警。 Ansible自动化运维的优点包括： * 易于使用：Ansible的使用非常简单，即使没有太多的技术背景也可以快速上手。 * 灵活：Ansible支持多种Inventory方式和多种模块，非常灵活。 * 可扩展：Ansible支持多种插件和模块，非常方便扩展。 * 支持多种操作系统：Ansible支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Unix等。 Ansible自动化运维的应用场景包括： * 服务器配置管理：Ansible可以用于实现服务器配置管理，例如配置网络、用户帐户、软件安装等。 * 应用程序部署：Ansible可以用于实现应用程序部署，例如部署Web应用程序、数据库等。 * 数据库管理：Ansible可以用于实现数据库管理，例如备份、还原、配置等。 * 网络设备管理：Ansible可以用于实现网络设备管理，例如配置路由器、交换机等。 Ansible自动化运维的工具包括： * Ansible软件包：Ansible的核心部分，提供了自动化运维的功能。 * Ansible模块：Ansible提供了多种模块，例如命令模块、文件模块、网络模块等。 * Ansible插件：Ansible提供了多种插件，例如Zabbix插件、Prometheus插件等，用于实现自动化监控和告警。 Ansible自动化运维是实现自动化运维的不二之选，具有易于使用、灵活、可扩展等优点，可以广泛应用于服务器配置管理、应用程序部署、数据库管理、网络设备管理等领域。

Prometheus+Grafana监控部署（基于ARM）

（二） prometheus + grafana + alertmanager 配置Mysql监控-附件资源

matlab模糊控制器生成c代码普罗米修斯 用于虚拟化基础架构实验的灵活工具包。 如何引用 请将此项目引用为以下论文（BibTeX 格式）： @ARTICLE{CPE:CPE4400, author = {Cosimo Anglano and Massimo Canonico and Marco Guazzone}, title = {{Prometheus}: a flexible toolkit for the experimentation with virtualized infrastructures}, journal = {Concurrency and Computation: Practice and Experience}, volume = {30}, number = {11}, year = {2018}, issn = {1532-0634}, url = {http://dx.doi.org/10.1002/cpe.4400}, doi = {10.1002/cpe.4400}, pages = {e4400--n/a}, keyword

普罗米修斯执行者 -am-executor是一个HTTP服务器，它从接收警报，并执行将警报详细信息设置为环境变量的给定命令。 建造 要求 1.克隆此存储库 git clone https://github.com/imgix/prometheus-am-executor.git 2.编译prometheus-am-executor二进制文件 go test -count 1 -v ./... go build 用法 Usage: ./prometheus-am-executor [options] script [args..] -f string YAML config file to use -l string HTTP Port to listen on (default ":8080") -v Enable verbose/debug log