可观测可视化 Grafana 版

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流量暴增,掌门教育如何基于 Spring Cloud Alibaba 构建微服务体系?
本文整理自作者于 2020 年云原生微服务大会上的分享《掌门教育云原生落地实践》,本文主要介绍了掌门教育云原生落地实践,主要围绕 Spring Cloud Alibaba & Nacos & Sentinel & Arthas 等微服务云原生技术栈实施构建,基于 Docker 和 阿里云 Kubernetes 云原生容器的实现落地,着重介绍 Nacos 服务器高可用性部署、监控,Nacos 和 Eureka 同步服务器高可用双向同步和容灾,以及和 DevOps 运维发布平台的整合。
SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架(四十四):【微服务监控告警实现方式一】使用Actuator + Spring Boot Admin实现简单的微服务监控告警系统
 业务系统正常运行的稳定性十分重要,作为SpringBoot的四大核心之一,Actuator让你时刻探知SpringBoot服务运行状态信息,是保障系统正常运行必不可少的组件。 spring-boot-starter-actuator提供的是一系列HTTP或者JMX监控端点,通过监控端点我们可以获取到系统的运行统计信息,同时,我们可以自己选择开启需要的监控端点,也可以自定义扩展监控端点。 Actuator通过端点对外暴露的监控信息是JSON格式数据,我们需要使用界面来展示,目前使用比较多的就是Spring Boot Admin或者Prometheus + Grafana的方式
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4月前
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从入门到实战:一文掌握微服务监控系统 Prometheus + Grafana
随着微服务架构的发展,系统监控变得愈发重要。本文介绍如何利用 Prometheus 和 Grafana 构建高效的监控系统,涵盖数据采集、存储、可视化与告警机制,帮助开发者提升系统可观测性,及时发现故障并优化性能。内容涵盖 Prometheus 的核心组件、数据模型及部署方案,并结合 Grafana 实现可视化监控,适合初学者和进阶开发者参考实践。
K3S环境下接入Prometheus,grafana,等监控套件
因为常规的监控都是用K8S做的,而K3S上的监控方案少之又少,如果直接用rancher上的prometheus监控,会消耗至少2G的内存,于是我们就自己做了K3S和pg数据库的监控,并且通过我们自己做的监控,可以减少一些不必要的性能开销。主要监控容器资源消耗,宿主机资源消耗,pg数据库资源消耗
(一)ACK prometheus-operator 之架构梳理
本文以troubleshooting的思维为切入点,深入梳理prometheus-operator架构原理,技术上跟阿里云arms_prometheus是相通的,便于在问题场景中快速定位。
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