1.6 利用夜莺扩展能力打造全方位监控系统夜莺Server数据处理 03. AlarmRule Control 夜莺Server数据处理 04. CollectRule Control 夜莺Server数据处理 04. CollectRule Control 夜莺Server数据处理 04. CollectRule Control 夜莺Server数据处理 04. CollectRule Control 夜莺Server数据处理 04. CollectRule Control 夜莺Server数据处理 05. data - write 夜莺Server数据处理 06. data - read 夜莺Server数据处理 夜莺设计实现 技术难点及细节 第六部分 01. 规则集中化管理及自动发现 夜莺 技术难点及细节 02. 采集器 夜莺 技术难点及细节 02. 数据序列化及传输问题 夜莺 技术难点及细节 Thank0 码力 | 40 页 | 3.85 MB | 1 年前3
PromQL 从入门到精通的一些信息放到这个指标的标签里,指标值是1,相当于一个元信 息,比如: kube_pod_labels{ [...] label_name="frontdoor", label_version="1.0.1", label_team="blue" namespace="default", pod="frontdoor-xxxxxxxxx-xxxxxx", } = 1 6 7 8 假设某个 Pod 是接入层的,统计了很多 HTTP 请求相关的指标,我们想统计 5xx 的请求数量, 希望能按 Pod 的 version 画一个饼图。这里有个难点:接入层这个 Pod 没有 version 标签, version 信息只是出现在 kube_pod_labels 中,如何让二者联动呢?上答案: sum( rate(http_request_count{code=~"^( {code=~"^(?:5..)$"}[5m])) by (pod) * on (pod) group_left(label_version) kube_pod_labels 我们来掰开揉碎这个 promql 看一下具体的意思,乘号前面的部分,是一个典型的统计每秒 5xx 数量的语法,group by pod。 然后我们乘以 kube_pod_labels,这个值是1,所以对整体数值没有影响,而0 码力 | 16 页 | 2.77 MB | 1 年前3
OpenMetrics - Standing on the shoulders of Titansintends to breathe out by creating one consistent user story encompassing all events in the next version OpenStats - OpenMetrics for push Events - Logs, Traces, Coredumps, whatever Richard Hartmann, RichiH@{freenode0 码力 | 21 页 | 84.83 KB | 1 年前3
Prometheus Deep Dive - Monitoring. At scale.latest is the cloud-native approach, but this is still not acceptable ..especially if every single version has its issues We put in more checks and balances to ensure cleaner releases going forward If there0 码力 | 34 页 | 370.20 KB | 1 年前3
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