运维与监控 Hive配置 配置方式 Hive可以通过三种方式进行参数配置,但它们的作用范围不同。
文章目录 ConfigCommand 1 查询配置 Topic配置查询 其他配置/clients/users/brokers/broker-loggers 的查询 查询kafka版本信息 2 增删改 默认配置 附件 More 日常运维 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 ConfigCommand Config相关操作; 动态配置可以覆盖默认的静态配置 sh bin/kafka-configs.sh --describe --bootstrap-server xxxx:9092 --version 所有可配置的动态配置 请看最后面的 附件 部分 2 增删改 配置 --alter –alter 删除配置: --delete-config k1=v1,k2=v2 添加/修改配置: --add-config k1,k2 选择类型: --entity-type value 示例 consumer_byte_rate producer_byte_rate request_percentage More Kafka专栏持续更新中…(源码、原理、实战、运维
基本运维管理包括实例管理、配置参数、数据空间管理、会话管理、权限管理、数据库审计。实例管理:查看实例的服务器配置、更新数据库实例信息、启停实例、删除备节点等功能。 针对单机部署数据库提供了以下功能模块:基本信息:详情、告警监控、拓扑图、配置、网络配置数据库管理:数据空间管理(表空间)、权限管理、会话管理、备份管理、可靠性方案、数据库审计诊断优化:性能报告、锁管理、 事务分析、慢SQL分析、日志分析、数据库日志针对分布式部署数据库提供了以下功能模块:基本信息:详情、告警监控、拓扑图、配置、网络配置数据库管理:数据空间管理(表空间和表空间集)、权限管理、会话管理、备份管理 、可靠性方案、数据库审计诊断优化:锁管理、事务分析、慢SQL分析、日志分析、数据库日志针对共享集群数据库提供了以下个功能模块:基本信息:详情、告警监控、拓扑图、配置、网络配置数据库管理:数据空间管理(表空间
目录 一、监控 1. 检查系统状态 2. 检查磁盘空间使用(使用率不能超过70%) 3. 检查数据分布倾斜 4. 查看数据库对象的元数据信息 5. 查看会话的内存使用 6. SQL标准错误码 二、例行系统运维任务 1. 例行vacuum与analyze 2. 例行重建索引 3. 管理GP数据库日志文件 三、推荐的监控与运维任务 1. 监控数据状态 2. SQL标准错误码 二、例行系统运维任务 1. 例行vacuum与analyze (1)每天在每个数据库执行,释放过期行所占空间,同时释放事务号防止XID回卷失败。 #! -mtime +10 -type f -delete' 三、推荐的监控与运维任务 1. 2. 数据库警告日志监控 检查系统的FATAL和ERROR日志消息,15分钟一次,发现则并报警。
网页路径:【资源监控】>【监控大盘】默认监控大盘功能介绍管理平台预置了一个默认监控大盘,该大盘包含监控指标库中所有监控图,不允许删除默认大盘也不允许修改其配置信息,只能对其进行模式切换、图表配置等信息展示相关的配置 监控大盘中的监控图表也支持启停同步操作、实时刷新和设置监控图表数据展示的时间范围。 自定义监控大盘新建监控大盘网页路径:【新建监控大盘】功能介绍您可以按需新建符合实际需求的自定义大盘,例如仅配置少量最需要关注的监控指标图使大盘更简洁。 模式切换网页路径:【全局模式】功能介绍监控大盘的监控图展示模式分为全局模式和单指标模式:全局模式:默认模式,展示当前大盘已配置的所有监控指标图,每个监控指标的所有数据来源的数据汇总生成一个图表。 全局模式和单指标模式下都可通过下拉选择框调整页面图表布局,可选的布局为:一行1个、一行2个和一行3个。
网页路径1:【资源监控】网页路径2:【工作台】网页路径3:【YashanDB】>【YashanDB列表】网页路径4:【主机管理】>【主机列表】监控图介绍数据库监控图网页路径1:【YashanDB监控】网页路径 1:【监控大盘】网页路径2:【数据库】>【我的收藏】网页路径3:【数据库名称】>【基本信息】>【告警监控】(>【更多监控】)功能介绍监控图是基于监控指标在时间、数量、比率等维度上的数据点之间的关系或趋势 ,理论上每个监控指标对应一张监控图表,但部分监控指标不适合用图表展示且数据图表无监控意义的则不产生监控图,例如YashanDB自选举开关配置等。 1:【主机监控】网页路径1:【监控大盘】网页路径2:【主机】>【我的收藏】网页路径4:【监控】网页路径4:【主机名称】>【监控】功能介绍监控图是基于监控指标在时间、数量、比率等维度上的数据点之间的关系或趋势 ,理论上每个监控指标对应一张监控图表,但部分监控指标不适合用图表展示且数据图表无监控意义的则不产生监控图,例如进程启动用户检测、进程状态等。
网页路径:【资源监控】>【监控指标库】功能介绍管理平台提供了丰富的监控指标库,覆盖了数据库、操作系统和服务器的绝大部分关键指标,可以帮助您实时了解目标对象的运行状态、性能、资源用量以及负载等。 同时,为日常运维、性能调优等提供丰富的数据基础,助力于及时预防、发现并解决问题,避免问题扩大而产生业务影响。默认监控指标系统提供了丰富的默认监控指标,默认监控指标不支持编辑和删除。 默认的监控指标会生成默认告警项和添加到默认监控大盘。Note:默认监控大盘中只会添加部分具有图表展示意义的默认监控指标,也只有部分默认监控指标会生成默认告警项。 监控指标支持通过指标名称对监控指标进行搜索。创建指标网页路径:【创建指标】功能介绍除了系统提供的默认监控指标,还可以通过单击【创建指标】,输入指标名称、指标类型、单位和表达式,创建自定义监控指标。 自定义监控指标支持编辑和删除,但不允许删除已关联告警项的自定义监控指标。主要内容解释【指标名称】:监控指标的名称,必填参数,长度范围为[1,24]个字符,名称必须唯一。
配置查询 其他配置/clients/users/brokers/broker-loggers 的查询 broker-loggers 查询指定Broker的Logger相关配置 查询kafka版本信息 2 默认配置 附件 More 日常运维 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 ConfigCommand Config相关操作; 动态配置可以覆盖默认的静态配置 sh bin/kafka-configs.sh --describe --bootstrap-server xxxx:9092 --version 所有可配置的动态配置 请看最后面的 附件 部分 2 增删改 配置 --alter –alter 删除配置: --delete-config k1=v1,k2=v2 添加/修改配置: --add-config k1,k2 选择类型: --entity-type
运维如果想做自动化高效化,则少不了搭建监控系统。目前市面上已经有大量成熟、开源的监控平台可供挑选。但如果想实现一个监控系统,或了解监控系统的原理,则可参见本文。 1. 常见运维监控系统划分 常见运维监控系统可按有/无Agent,使用Pull/Push获取数据进行简单划分。 [sqpnqlpbyh.png? 相信运维/开发对此协议都很熟悉,用于监控时,它可以直接输入系统命令从而获得监控数据输出。优点是一次就能获取大量的信息,缺点是交互不好控制和获取到的输出往往需要清洗处理。SSH示例如下。 这两个命令再配合对/proc/下MySQL进程所在文件夹的文件读取,即可完成80%以上的MySQL监控。 [2zgwc7ebwq.png? 小结 运维监控系统可按“有/无agent”、“使用pull/push获取数据”划分成6类。 Agent实际是一个轻量程序,用于提供系统无法直接提供的数据。
一、前言 上篇我们介绍如何通过Prometheus + Grafana +node explorer来监控linux,本文介绍一下如何通过Prometheus + Grafana +mysqld explorer 来监控mysql 二、安装mysqld explorer 1、下载mysqld explorer安装包并解压 wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter tar.gz tar -zvxf mysqld_exporter-0.11.0.linux-amd64.tar.gz mv mysqld_exporter-0.11.0.linux-amd64 mysqld 2、 在想监控的数据库中,创建mysqld explorer专有用户 mysql> create user 'mysqldExporter'@'localhost' identified by 'mysqldExporter 里面配置为mysqld explorer的访问地址 - job_name: 'mysql' static_configs: - targets: ['localhost:9104'] 2、
一、前言 本文主要介绍如何使用prometheus + grafana+node_exporter 监控 Linux,在介绍如何监控之前,先简要介绍一下grafana和grafana的安装 二、什么是 它主要有以下六大特点: 1、展示方式:快速灵活的客户端图表,面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志,官方库中具有丰富的仪表盘插件,比如热图、折线图、图表等多种展示方式; 2、数据源:Graphite, 2、在面板上,填入已经安装好的prometheus信息 ? 3、点击保存测试按钮 ? tar.gz tar -zvxf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz mv node_exporter-0.17.0.linux-amd64 node 2、 2、通过grafana面板上的import,填入dashboards找到的编号,诸如8919 ? 3、选择早先在grafana面板上配置的prometheus,点击import ?
README.md #效果一 #效果二 ---- #效果三 传送门: https://github.com/x931890193/-EOMS
数据库发生死锁,或者消费发生并发问题,网络长时间阻塞,这些状况都会导致kafka消费发生阻塞,一旦发生阻塞,用户从mongodb或者elasticsearch中就会查询不到最新的mysql数据,所以笔者需要监控 kafka中消息的消费情况,监控的方案有很多,笔者进行了整理,以便日后回顾。 /kafka-manager命令,kafka默认端口是9000,进入管理页面之后配置kafka节点相关信息,就能监控kafka运行情况 如下是kafka-manager的管理界面 查看所有的消费组 ?
Netdata是一个实时的资源监控工具,它拥有基于web的友好界面,由FireHQL开发和维护。 它很像Nagios等别的监控软件;但是,Netdata仅仅支持通过Web界面进行实时监控。
运维系统对运维人员而言,是提升工作效率、保障业务稳定、降低运维风险的核心工具,其必要性和重要性贯穿于运维工作的全流程。 能够让运维人员从 “被动救火” 到 “主动预防”,降低业务中断风险,本次着重介绍乐维运维监控平台的功能。 多渠道通知: 支持邮件、短信、微信、钉钉等多种方式,实现移动运维。告警关联分析: 告警触发时,自动关联拓扑图和CMDB信息,快速定位影响范围。2. 智能分析作为运维智能体入口,依托领先AI大模型能力,乐维监控打破传统运维的人工依赖,实现根因分析、智能告警分析、业务/网络拓扑分析、IT资源智能分析等场景,实现了运维工作的智能化升级。4. 强大的可视化能力:数据驱动决策场景化数据面板: 内置数十种监控模板,用户可自由拖拽组件(如仪表盘、拓扑图、3D行星图)搭建个性化运维大屏。
来源:python运维技术 ID:python运维技术 在小型公司里如果产品线单一的话,比如就一个app, 一般1~2个运维就够用了,如果产品过于庞大,就需要多个运维人员,但对于多产品线的公司来说, 运维人员就要必须分多个人负责,因为超过200个站点让1个人维护,那工作量是巨大的,就单单给开发的沟通时间,估计就要占用一整天时间了,目前我所在的公司站点非常多,为管理方便,之前我们这里是实行过一段叫站长制的方式 ,就是不同人承担不同的项目维护,每个人就是自己所负责项目的站长,这个站长制实行完后,就有个监控问题,之前只要站点有问题,是每个人都可以收到,但为了防止报警泛滥,所以就需要把监控改成故障站点只发给负责该站点的站长 ,有了这个背景,我们今天就来实现这个需求,脚本基本实现首先要有一个能够报警的函数,还需要一个检查站点是否故障的函数,最后一个函数是如果站点恢复后,要重新加入要监控的列表中,到这基本差不多了,但如果站点太多 最后,我们采用并发的方式执行函数: t1 = Thread(target = site_up) t2 = Thread(target = site_down) t1.start() t2.start()
升级过程中会重启相关进程,服务器和托管数据库的监控数据会短暂缺失。请完成升级前准备要求的各项工作后再运行升级。升级成功后,需先确认管理平台运行正常,再开放用户业务。若升级未成功,请运行升级回退。
与任何IT系统一样,为了保证HAWQ集群的高可用和高性能,需要进行一系列监控与维护活动。本篇讨论HAWQ推荐的运维与监控活动。 可以根据自身的服务需求,参考执行频率和严重性级别建议,将其作为实施运维监控的指南。 1. 数据库状态监控活动 表1为推荐的数据库监控活动。 活动 过程 改进措施 列出当前down的段。 表1 2. 硬件与操作系统监控 表2为推荐的硬件与系统监控活动。 活动 过程 改进措施 底层平台检查,维护需求或硬件的系统停机。 推荐频率:如果可能,实时,或者每15分钟。 除了系统级的运维,还有一项重要的工作是维护HAWQ日志文件。 2. 监控系统状态 HAWQ管理员必须监控系统事件,尤其是如段宕机或段主机磁盘空间不足等严重问题。下面描述如何监控HAWQ系统的健康状况,并检查HAWQ系统的状态信息。
AI技术成为运维监控的核心突破口——从“被动告警”到“主动预测”,从“经验依赖”到“数据驱动”,AI正在重构运维效率。 本文围绕“AI功能”,对比主流运维监控产品的定位、能力与适用场景,并提供企业选型建议及常见问题解答,助力企业精准选择适配运维监控工具。01. (2)AI核心能力LLM驱动的智能运维助手“小鲸”:支持自然语言交互,可关联CMDB资源、历史告警、日志数据,提供“上下文连续问答”——例如用户追问“怎么调整sysctl.conf参数”时,无需重复背景 2)Splunk(1)核心定位聚焦“海量日志分析+安全威胁预警”,以机器学习为核心,主打“日志驱动的安全运维”,适合对安全合规要求极高的行业。 Q2:开源监控工具的AI能力,能否满足企业核心业务需求?