0 3m43s vmagent-1 1/1 Running 0 2m9s 这里我们部署了两个 vmagent 实例来抓取监控指标,我们这里一共 3 Ready <none> 44d v1.22.8 所以两个 vmagent 实例会分别采集部分指标,我们可以通过查看日志来进行验证: ☸ ➜ kubectl -0 实例发现了 2 个 targets,vmagent-1 实例发现了 1 个 targets,这也符合我们预期的。 ☸ ➜ kubectl apply -f vmagent-config2.yaml 配置刷新有两种方式: 发送 SUGHUP 信号给 vmagent 进程 向 http://vmagent:8429/ = +inf vmagent 作为采集指标重要的一环,当然对它的监控也不可少。
背景 在之前的文章中,讲解了如何在k8s上安装vm;但采集指标的组件使用的是opentelemetry,那么vm是否有自己的组件去采集指标呢? : ServiceAccount name: vmagent namespace: monitoring-system --- 2、安装vmagent # 安装vmagent kubectl -55bbbd9f6d-497m5 2/2 Running 4 2d17h # 从命令结果来看,该pod有两个容器,而我们定义vmagent的yaml文件时,看起来只设置了一个 -55bbbd9f6d-497m5 2/2 Running 4 50s # 通过vmagent api查看一下targets [root@kube-control-1 配置刷新说明 配置刷新有两种方式,如下: 发送SUGHUP信号给vmagent进程 向http://vmagent:8429/-/reload发送一个http请求 vmagent监控 vmagent作为采集指标重要的一环
一:整体架构说明备注: ● 选择Node_exporter作为指标采集器,因其成熟社区以及腾讯云云监控默认指标维度、粒度都不够; ● 选择Vmagent抓取Node_exporter指标,主要是其高性能 和Grafana所使用的 2. (比如TCP stat),调整其采集指标需谨慎评估。 vmagent自身监控 ● 采集自身指标备注:vmagent自身也暴漏了自身的metrics,本文采用最简方式,自己采集自己,只需要在config配置加上其自身监控job即可,如:[root@VM-120 2.
本篇介绍 Camera2相比Camera1,使用起来要复杂一些,不过也节省了一些逻辑,比如可以自动处理角度问题。本篇就按照流程介绍下Camera2的简单使用,更多细节会后续介绍。 使用Camera2 申请权限 静态申请: <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" /> 动态申请: if (ContextCompat.checkSelfPermission
2 2 7m21s expanding 应用后 vm-operator 会 watch 到我们创建了该 CRD 对象,然后会根据我们的定义去自动创建对应的 -6dcc7f9dfd-hxsff 2/2 Running 0 4m24s 可以看到 vmagent 有两个容器,一个是 vmagent 应用容器,另外一个是用于挂载 from [::1]:8429 -> 8429 我们可以在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8429/targets 来检查 vmagent 采集的集群指标: vmagent 会通过 会采集 VM 集群相关组件的指标,包括 vmagent 本身的,所以我们可以正常看到 VM 集群的 Dashboard,但是没有采集其他的指标,比如 node-exporter,我们可以在 Grafana dashboard: 这个时候我们可以通过 VMNodeScrape 这个 CRD 对象来进行定义,VMNodeScrape 对象可以用来自动发现 Kubernetes 节点,创建如下所示的资源对象来采集
单节点版:直接运行一个二进制文件,既可以运行,官方建议采集数据点(data points)低于100w/s,推荐VM单节点版,简单好维护,但不支持告警。 单节点版直接运行一个二进制文件既,官方建议采集数据点(data points)低于 100w/s,推荐 VM 单节点版,简单好维护,但不支持告警。集群版支持数据水平拆分。 vmagent 的主要目的是用来收集指标数据然后存储到 VM 以及 Prometheus 兼容的存储系统中(支持 remote_write 协议即可)。 同时支持最大磁盘占用 相比 prometheus 使用较少的内存、cpu、磁盘 io 以及网络带宽 VictoriaMetrics 单节点版 下面模拟1个node-exporter,被Prometheus采集数据 通过Grafana分别对2种数据源(Prometheus、VictoriaMetrics)进行展示,验证VM的兼容性。最终使用VM完全替换Prometheus,可以达到架构简单、更低的资源占用。
:对于非边车模式的 Exporter,即一个 Exporter 对应多个采集目标的,通常很难做到不同的采集目标不同的配置,期望能有一种配置文件切分 INCLUDE 机制,不同的采集目标采用不同的配置 缺乏监控目标服务发现 ,把这些问题都解决掉,采用插件机制,All-in-One 采集所有监控目标,不同的插件体验一致,那该多好啊! 以我当前的认知,监控数据的采集大抵需要三个角色,一个是部署在所有的目标机器上的,比如使用 categraf,中心端需要两个采集器,一个用于采集 Prometheus 协议的端点数据,可以使用 vmagent 当然,vmagent 和 cprobe 都是探针角色,理论上可以合二为一,未来也会考虑让 cprobe 支持采集 Prometheus 协议的端点数据,这样就可以把 vmagent 去掉了,不过 vmagent 这几个插件在整合的过程中,也做了一些改动,主要改动如下: 统一日志库,统一日志格式,统一日志级别控制 统一配置文件管理,支持配置文件切分 支持不同的采集目标不同的配置 支持采集目标的服务发现,目前主要是
然后 Prometheus 会定时过来请求 metrics 数据,存储到 TSDB[2] 中。程序只需要关注一件事:暴露 (export) metrics。 所以这篇博客就尝试介绍一下 metrics 采集量计算的逻辑和优化的方法。 支持让 vmagent (VictoriaMetrics 系统中负责采集 metrics 的组件)在采集 metrics 的时候进行聚合。我们在一些场景下用了这个功能,资源使用很少,效果不错。 他们提的另一个方案是部署多个 vmagent,每一个都跑一个 stream aggregation:vmagent1 -> vmagent2 -> … -> vmagentN。 在配置的时候,要给每一个 vmagent 的 stream aggregation 规则都加上一个 vmagent 编号的 label,否则的话,多个 vmagent 可能得到完全相同的 metrics
:对于非边车模式的 Exporter,即一个 Exporter 对应多个采集目标的,通常很难做到不同的采集目标不同的配置,期望能有一种配置文件切分 INCLUDE 机制,不同的采集目标采用不同的配置 缺乏监控目标服务发现 ,把这些问题都解决掉,采用插件机制,All-in-One 采集所有监控目标,不同的插件体验一致,那该多好啊! 以我当前的认知,监控数据的采集大抵需要三个角色,一个是部署在所有的目标机器上的,比如使用 categraf,中心端需要两个采集器,一个用于采集 Prometheus 协议的端点数据,可以使用 vmagent 当然,vmagent 和 cprobe 都是探针角色,理论上可以合二为一,未来也会考虑让 cprobe 支持采集 Prometheus 协议的端点数据,这样就可以把 vmagent 去掉了,不过 vmagent 这几个插件在整合的过程中,也做了一些改动,主要改动如下: 统一日志库,统一日志格式,统一日志级别控制 统一配置文件管理,支持配置文件切分 支持不同的采集目标不同的配置 支持采集目标的服务发现,目前主要是
问卷链接(https://www.surveymonkey.com/r/GRMM6Y2) ---- 作者:Richard "RichiH" Hartmann 正如CNCF[1]和我们自己[2]宣布的,我们正在启动一个 (0.01s) --- FAIL: TestRemoteWrite/vmagent/Invalid (20.66s) --- FAIL: TestRemoteWrite/vmagent : TestRemoteWrite/vmagent/JobLabel (20.66s) --- PASS: TestRemoteWrite/vmagent/NameLabel (20.66s) https://www.cncf.io/blog/2021/05/03/announcing-the-intent-to-form-the-prometheus-conformance-program/ [2] promcon.io/2021-online/ [6] 最新进展: https://docs.google.com/presentation/d/1RcN58LlS3V5tYCUsftqUvNuCpCsgGR2P7
port port: 2379 protocol: TCP selector: app: etcd sessionAffinity: None type: ClusterIP这里有2种方式创建 2. 容器的证书配置的,tmp这里是vmagent,那么这里有什么办法将证书挂载到vmagent容器。 但是这里遇到一个问题,就是当我创建完ServiceMonitor后,tmp控制台的采集配置显示target都是空的,这是什么原因呢? /article/old/22616484. grafana配置etcd的dashboard独立集群的etcd监控数据已经采集到tmp了,下面就是需要在grafana配置dashboard,这里有2种方案
搜索引擎全网采集Msray-plus,是企业级综合性爬虫/采集软件。支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令,提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作,功能强大且简单易上手! 1:可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据),并进行结构化数据存储与自定义过滤处理;2:可从用户提供的url种子地址,源源不断的自动爬取全网网站数据,并进行结构化数据存储与自定义过滤处理 同时支持存储域名、根网址、网址(url)、IP、IP所属国家、标题、描述、访问状态等多种数据,主要运用于全网域名/网址/采集、行业市场研究分析、指定类型网站采集与分析、网络推广分析以及为各种大数据分析等提供数据支撑 ----1:采集注意事项1:搜索引擎是根据关键词采集的,采集之前要准备好关键词(关键词可以为txt文档,一行一个)---- 2:配置流程1:上传关键词文件2:选择适合自己需求的过滤规则(可保持默认)3: ,精准挖取采集内容。
**今天介绍的这款全网URL采集工具可以运用于全网域名/网址/IP信息检索、指定关键词批量数据采集、SEO、网络推广分析、内容源收集,以及为各种大数据分析等提供数据支撑。 **图片2: 多种过滤方案灵活的过滤方案可以根据我们的业务需求,自己定制符合的过滤方案,避免获得重复冗余数据,使我们的数据更加的精确,高效系统内置了多种过滤方案:图片同时支持根据域名,IP归属,网页标题 访问状态等..进行自定义过滤图片3: 灵活的推送方案软件不仅支持将结果保存在本地,而且还支持远程的数据推送,可以和自己内部的业务系统相结合,便于数据的再次利用分析,核心功能1: 关键词采集根据提供的关键词采集全网的数据 图片2: URL采集根据提供的URL数据批量采集全网被收录的数据,重复判断:可以选择根据域名或者网址进行重复判断,支持线程数自定义,可根据自己机器配置调整最优采集字段包括域名,网址,IP地址,IP **创建爬虫任务**图片图片3: 联系任务可根据提供的域名地址采集被收录的联系方式等信息包含手机。
采集器采集器Collector 是基于vmagent封装了一层。 主要有两个功能,一个是定时上报心跳给Contractor, 二是拿到相关采集配置,call reload api,触发vmagent开始采集。 当我们灰度了一些量后,发现vmagent占用的内存较高,通过heap pprof发现, 在每次pull 抓取上报的指标消耗内存较多,后面开启流式采集 promscrape.streamParse=true vmagent 自身会有随机(采集间隔时间)平滑load机制。比如我们采集间隔配置了30s,当vmagent拿到配置时,一个target最慢要30s才会有指标数据。 架构如下:比较idc采集方案,云上监控有以下几点不同:Contractor支持从公网pull本zone所需的采集配置。为什么使用Prometheus而不是vmagent采集?
Supported values 1w, 1d, number without measurement means month, e.g. 2 = 2month retentionPeriod: 1 镜像无法拉取的情况,可以修改 statefulset.yaml 使用 bitnami/kube-state-metrics:2.0.0 部署 node_exporter node-exporter 用于采集服务器层面的运行指标 让 vmagent 自动添加 targets。 : - name: vmagent-k8s image: victoriametrics/vmagent:v1.59.0 env: - name selector: app: prometheus-alert-center 部署 Alertmanager 和 Karma 警报一直是整个监控系统中的重要组成部分,Prometheus 监控系统中,采集与警报是分离的
单节点版直接运行一个二进制文件既,官方建议采集数据点(data points)低于 100w/s,推荐 VM 单节点版,简单好维护,但不支持告警。集群版支持数据水平拆分。 vmagent 的主要目的是用来收集指标数据然后存储到 VM 以及 Prometheus 兼容的存储系统中(支持 remote_write 协议即可)。 单节点 这里我们采集 node-exporter 为例进行说明,首先使用 Prometheus 采集数据,然后将 Prometheus 数据远程写入 VM 远程存储,由于 VM 提供了 vmagent Running 0 27m 192.168.0.110 node1 <none> <none> prometheus-dfc9f6-2w2vf 这样我们就使用 VM 替换掉了 Prometheus,我们也可以这 Grafana 的 Explore 页面去探索采集到的指标。
如果您自研(或者购买第三方)美颜和特效处理模块,则需要自己采集和处理摄像头拍摄画面,对采集到的YUV数据、纹理数据进行操作处理,将处理后的数据,交给TRTCSDK编码传输通话。 TRTCSDK是有提供自定义采集功能接口的。 方案: 本篇主要介绍Texture方案:使用安卓系统封装的camera2+GLSurefaceView,采集到OES纹理,使用FBO复制成Texture2D纹理离屏渲染,将纹理ID交给TRTCSDK编码传输 采集 aCoord的像素 //赋值给 gl_FragColor 就可以了 gl_FragColor = texture2D(vTexture,aCoord); } 再实例化CameraFilter 注意,目前TRTCSDK,传输纹理格式,仅支持Texture2D格式,不支持OES格式,而android系统carmera2采集的纹理格式,是OES格式的。
我们可以用这款采集软件实现自动采集伪原创发布以及主动推送给搜索引擎,操作简单不需要学习更多专业的技术,只需简单几步就可以轻松采集内容数据,用户只需在采集软件上进行简单的设置,采集软件工具根据用户设置的关键词精准的采集文章 相对于其它采集软件这款采集软件基本不存在什么规则,更不用花费大量时间去学习正则表达或html标签,一分钟即可上手使用只需要输入关键词即可实现采集(采集软件同时还配备了关键词采集功能)。全程自动挂机! 1、网站主动推送(让搜索引擎更快的发现我们的站点) 2、自动配图(文章内容没有图片将自动配置相关图片)设置自动下载图片保存本地或第三方(让内容不再有对方的外链)。 2.探索用户需求体验 一个合格的网站,一定要去探索用户需求,分析用户需要什么,将网站做的全面且专业,而用户体验就包含了很多方面,例如要做到网站内容是否优质、专业,浏览网站是否舒畅合理,用户在网站上是否十分方面就可以知道想要的内容等 2、404页面对优化有什么作用,最主要的是避免出现死链现象 在网站设置404页面之后,网站一旦出现由于URL更改或者替换所导致的死链网站,搜索引擎蜘蛛爬行这类网址得到“404”状态回应时,即知道该URL
如果您自研(或者购买第三方)美颜和特效处理模块,则需要自己采集和处理摄像头拍摄画面,对采集到的YUV数据、纹理数据进行操作处理,将处理后的数据,交给TRTCSDK编码传输通话。 TRTCSDK是有提供自定义采集功能接口的。 方案: 本篇主要介绍Texture方案:使用安卓系统封装的camera2+GLSurefaceView,采集到OES纹理,使用FBO复制成Texture2D纹理离屏渲染,将纹理ID交给TRTCSDK编码传输 采集 aCoord的像素 //赋值给 gl_FragColor 就可以了 gl_FragColor = texture2D(vTexture,aCoord); } 再实例化CameraFilter 注意,目前TRTCSDK,传输纹理格式,仅支持Texture2D格式,不支持OES格式,而android系统carmera2采集的纹理格式,是OES格式的。
Camera2 介绍 今天为大家介绍一下如何在 Android 上进行视频采集。在 Android 系统下有两套 API 可以进行视频采集,它们是 Camera 和 Camera2 。 我今天主要给大家介绍一下如何使用 Camera2 进行视频的采集。 原码可以在这里获取 Camera2 整体工作结构 Camera2结构图 Camera Device:代表一个摄像头,在一部手机上有可能有多个摄像头,如前置摄像头,后置摄像头等。 创建一个预览view,它可以是GLSurfaceView或TextureView(这两个View的区别我也会再写一篇文章来介绍),用于视频采集时观看采集到的结果。 小结 通过上面对 Camera2 API 使用的分析,我们们可以看到 Camera2 完全采用了异步的架构模式,在完成 Camera 每一步操作后系统都会通知用户,用户可以在回调时做下一步的操作,而不用一直等待