kube-state-metrics是通过监听API Server生成有关资源对象的状态指标,比如Deployment、Node、Pod,需要注意的是kube-state-metrics只是简单的提供一个metrics数据,并不会存储这些指标数据 ,所以我们可以使用Prometheus来抓取这些数据然后存储,主要关注的是业务相关的一些元数据,比如Deployment、Pod、副本状态等,调度了多少个replicas? 基于第三方exporter实现对目标服务的监控 # 2.1 tomcat 构建镜像 github地址:https://github.com/nlighten/tomcat_exporter (opens master/dashboard/example.json (opens new window) 下载这个json文件导入grafana即可 # 2.2 redis 通过redis_exporter监控 blackbox_exporter (opens new window) blockbox_exporter是prometheus官方提供的一个exporter,可以通过http,https,dns,tcp和icmp对被监控节点进行监控和数据采集
一、背景描述 在建设和谐社会的环境下,国家对很多单位的视频监控系统提出了更高的要求,要求他们把视频监控录像保存更长的时间,要求视频监控的画面更加清晰一点;这些要求的提出,导致原有视频监控系统的存储空间不能满足最新的需求 ,需要一个更大的存储空间来保存视频录像,如何给原有的监控系统进行存储空间的扩容,以及如何满足将来进一步扩容的需求,正在成为系统集成商和客户的难题。 三、解决方案 为了解决给视频监控监控系统提供一个大容量、稳定的存储系统,我们建议用户购买专业的存储设备—磁盘阵列,把磁盘阵列和DVR直接相连(如果DVR没有SCSI接口,需要在DVR中安装一块SCSI 卡),这样可以给整个监控系统提供12T乃至更大的存储空间。 四、方案特点 本方案主要通过使用专业的存储设备解决了视频监控系统大容量存储的问题,而且整个存储系统非常稳定、安全,特别是整个系统可以满足更加苛刻用户需求,例如,整个监控系统有部分监控点需要分辨率特别高
0x00 概述 Prometheus之于kubernetes(监控领域),如kubernetes之于容器编排。 随着heapster不再开发和维护以及influxdb 集群方案不再开源,heapster+influxdb的监控方案,只适合一些规模比较小的k8s集群。 为了解决单节点存储的限制,prometheus没有自己实现集群存储,而是提供了远程读写的接口,让用户自己选择合适的时序数据库来实现prometheus的扩展性。 prometheus通过下面两种方式来实现与其他的远端存储系统对接 Prometheus 按照标准的格式将metrics写到远端存储 prometheus 按照标准格式从远端的url来读取metrics 0x02 metrics的持久化的意义和价值 其实监控不仅仅是体现在可以实时掌握系统运行情况,及时报警这些。而且监控所采集的数据,在以下几个方面是有价值的 资源的审计和计费。
视频监控系统涉及到大量的视频数据,需要对这些数据进行存储,以备日后查看或备份。视频监控的存储需求需要根据场所的实际情况进行选择,以保证监控数据的有效存储和日后的调阅、回溯。 当前视频监控的存储方式,通常有以下几种:1)硬盘录像机(DVR)存储:DVR利用硬盘来储存视频数据,具有成本低、容量大、易于管理等优点。 以上是常见的视频监控存储方式,选择存储方式需要根据实际需求和预算做出权衡。 以我们的安防监控视频汇聚平台EasyCVR为例子,EasyCVR支持多种存储方式,支持前端设备硬盘(或SD存储卡)存储、服务器平台存储、本地存储、对象云存储等。 安防视频监控汇聚与视频集中存储EasyCVR平台,支持将视频录像资源存储在第三方存储服务平台,能满足视频监控的海量存储需求,不仅为视频监控数据的安全提供了极大的保障,同时也缓解了服务器的存储压力,实现了平台与云存储服务的无缝对接
如果你有一台TNAS,那么你就可以利用Surveillance Manager应用,搭建家庭监控啦! 通过它,你可以连接监控摄像头,查看实时录像、查看历史录像,还可以下载历史录像。
直达原文:WeOps存储监控:主流插件全覆盖,自定义拓展更灵活承接上篇内容(见本文底部往期推荐《从设备到数据:存储监控的关键与实践》),我们讨论了在数字化转型的浪潮中,企业数据量呈指数级增长,存储设备的复杂性和需求的多样化对运维体系提出了全新挑战 为解决这一行业痛点,WeOps在V4.20拓展了综合存储监控功能,以此优化存储监控管理范式,为企业提供灵活、高效、全面的一体化解决方案。 01.内置主流品牌型号监控模板WeOps新版本的存储监控拓展了20个主流品牌,覆盖34个型号包含数百个监控指标。工程师可根据企业存储设备的品牌型号,直接选用平台内置的监控模板,快速完成监控配置。 以下为目前已支持的品牌及型号列表:02.简单配置快速监控用户在存储监控页面点击“新建”按钮,添加目标存储设备并选择对应的品牌型号监控模板,只需简单配置参数凭据,即可快速启用监控功能,轻松实现设备状态的实时掌控 03.支持多样化拓展当企业需要监控新型号或新品牌的存储设备时,WeOps能够基于设备的指标文档,快速开发定制化监控插件,实现对多样化存储设备的无缝接入与全面监控。
作者介绍:裴泽良,2010年加入架构平台部,一直从事运营系统相关的建设工作,历经了腾讯海量存储及CDN服务的运营体系从入门到初级再到较为完善的各个阶段,目前专注于提升腾讯云上业务的运营质量,以及建设新一代高效与安全的自动化运维体系 关于EP级存储运营体系相关的核心内容,已在《海量存储第一弹 - 自动化运维》中做了详尽的介绍,本文主要讲海量设备、海量业务服务场景下的质量监控。 深入海量业务特性的监控 一、我们业务对监控的诉求 图1存储系统层级结构 架平主要服务了公司内部的胖子业务,主要提供了其中的海量存储、海量CDN相关的服务,这些服务最终都体现在业务多、机器数量多 各种类型的海量存储服务(key-value、文件型、热数据、冷数据等应用场景)后面都对应了复杂的软件架构,最终都体现在软件模块多、调用层级深、且大多以后台模块的形式运行等特点上面。 三、我们业务监控的体系建设 图3监控需解决问题的形象描述 关于单台机器自身相关的各种特性的监控,譬如CPU、网卡、硬盘故障、单机不可用等,这部分与业务监控相关性不大,统一采用公司的TMP系统做监控
直达原文:从设备到数据:存储监控的关键与实践近年来,随着数据量的爆炸性增长,从传统的磁盘阵列和网络存储,到如今的云原生存储、分布式文件存储和对象存储,存储领域正在快速演进。 在本文中,我们将深度剖析存储监控的关键,探讨如何科学全面地监控存储设备,帮助企业远离风险、提升效率并释放数据的真正潜力。01.为什么存储监控至关重要? 02.存储监控的关键指标存储监控的核心目标是从海量的指标中提取关键数据,实时掌握存储系统的运行状态,预警潜在风险,并为性能优化提供数据支撑。 04.面向未来的存储监控:赋能企业数据蓝图科学的存储监控是企业摆脱传统人力密集型运维模式、走向自动化和智能化的桥梁。 嘉为蓝鲸WeOps即将推出的存储深度监控功能,正是面向这一目标,致力于:提供覆盖多品牌、多型号存储设备的强大监控能力。基于AI技术实现智能告警分析、趋势预测与优化建议。
例:监控分布在5个不同的地方,各地方的摄像机的路数:n=10(20路)1个监控中心,远程监看及存储视频信息,存储时间为30天。 不同视频格式的带宽及存储空间大小计算如下: s1 V* h 9 S; |) s, e$ l' K 地方监控点: aCIF视频格式每路摄像头的比特率为512Kbps,即每路摄像头所需的数据传输带宽为512Kbps 200Mbps; \* 三、存储空间计算: 监控系统视频图像存储几种的方式 技术上可能的如下几种,但每家厂商并不完全一样: IPC本地可以存(插存储卡); 小规模方案前端嵌入式NVR内置硬盘可以存 ; 大规模方案后端CVR存储平台本地硬盘或者存储管理服务器本地硬盘可以存; 大规模方案后端存储服务器可以挂载IPSAN、NAS、FCSAN、私有云存储; 存储空间的大小 = 码率×时间×监控点路数÷0.9 P 50路存储30天的720P(100万像素)视频格式录像信息的存储空间所需大小为:( 256×3600×24×30×50÷0.9=.3GB≈35TB 50路存储30天的1080P(200万像素)视频格式录像信息的存储空间所需大小为
所以采用prometheus作为整个集群的监控方案是合适的。但是metrics的存储这块,prometheus提供了本地存储,即tsdb时序数据库。 为了解决单节点存储的限制,prometheus没有自己实现集群存储,而是提供了远程读写的接口,让用户自己选择合适的时序数据库来实现prometheus的扩展性。 prometheus通过下面两张方式来实现与其他的远端存储系统对接 Prometheus 按照标准的格式将metrics写到远端存储 prometheus 按照标准格式从远端的url来读取metrics 下面我将重点剖析远端存储的方案 0x01 远端存储方案 配置文件 远程写 # The URL of the endpoint to send samples to. url: <string> # Timeout external_labels: cid: '9' 0x03 已有的远端存储的方案 现在社区已经实现了以下的远程存储方案 AppOptics: write Chronix: write
在本文中,我们将深度剖析存储监控的关键,探讨如何科学全面地监控存储设备,帮助企业远离风险、提升效率并释放数据的真正潜力。01.为什么存储监控至关重要? 02.存储监控的关键指标存储监控的核心目标是从海量的指标中提取关键数据,实时掌握存储系统的运行状态,预警潜在风险,并为性能优化提供数据支撑。 03.存储监控落地的主要障碍与应对策略尽管需求迫切,但构建高效存储监控体系并非易事,以下是几个典型挑战:1)数据采集接口不统一,标准化复杂不同品牌和型号的存储硬件采集标准各异,例如SNMP、CLI和Restful 04.面向未来的存储监控:赋能企业数据蓝图科学的存储监控是企业摆脱传统人力密集型运维模式、走向自动化和智能化的桥梁。 嘉为蓝鲸WeOps即将推出的存储深度监控功能,正是面向这一目标,致力于:提供覆盖多品牌、多型号存储设备的强大监控能力。基于AI技术实现智能告警分析、趋势预测与优化建议。
导语 公司目前有几十万台左右服务器,TMP(腾讯监控平台)平均每天采集1200亿+监控数据,本文将从当前存储架构存在的问题出发,介绍使用大数据平台组件Hbase存储TMP监控数据的实践历程。 本文将从当前存储架构存在的问题出发,介绍从尝试使用Opentsdb到自行设计Hbase存储方案来存储 TMP 服务器海量监控数据的实践历程。 Opentsdb 尝试及瓶颈分析 在准备使用 Hbase 存储 TMP 监控数据之初,我们曾尝试使用基于 Hbase 的开源时序数据库 Opentsdb 来直接存储服务器监控数据。 TMP 监控存储设计实践 Hbase 的使用在整个 hadoop 生态栈中属于较为复杂的一个类别。 TMP 监控存储设计结合了业界使用 Hbase 的一些成熟的实践经验,同时参考和改进了 OpenTSDB 在使用 HBase 时的比较好的设计思想,以支撑 TMP 监控数据的大规模读写。
目前 Sentinel 采用内存态的方式存储监控和规则数据,监控最长存储时间为 5 分钟,控制台重启后数据丢失。 MetricsRepository 接口定义了以下功能: save 与 saveAll:存储对应的监控数据 queryByAppAndResourceBetween:查询某段时间内的某个应用的某个资源的监控数据 对于监控数据的存储,用户需要根据自己的存储精度,来考虑如何存储这些监控数据。显然我们要使用目前最流行的时序数据库InfluxDB解决方案,不要问什么?闭眼享受就可以了。 应用:性能监控,应用程序指标,物联网传感器数据和实时分析等的后端存储。 、监控预警等等。
项目简介 CAT(Central Application Tracking),是基于 Java 开发的分布式实时监控系统。 CAT 目前在美团点评的产品定位是应用层的统一监控组件,在中间件(RPC、数据库、缓存、MQ 等)框架中得到广泛应用,为各业务线提供系统的性能指标、健康状况、实时告警等。 执行时间较长的业务逻辑监控。2. 记录完整调用过程。 消息流水线 如上图所示,实时报表分析是整个监控系统的核心,CAT 服务端接收客户端上报的原始数据,分发到不同类型的 Analyzer 线程中,每种类型的任务由一组 Analyzer 线程构成。 消息文件存储 CAT 针对消息写多读少的场景,设计并实现了一套文件存储。以小时为单位进行集中式存储,每个小时对应一个存储目录,存储文件分为索引文件和数据文件。
距离上一次更新文章已经过去一段时间了,小编在这段时间因为一些琐事,加上身体生病不能及时更新文章,今天身体逐渐恢复就急忙来更新文章,今天思梦给大家带来的就是如何自动化监控我们的服务器一些基本的配置来保证我们应用能更好的运行以及做好性能瓶颈的预测 ' 意思为默认使用空格(不规则的,cut要规则)或者制表符分割,后面配合例子来给大家讲解 好了基本的命令给大家讲完了,我们现在需要做的就是动手去写Shell脚本来去实现我们的功能了 首先第一个我们来写监控内存的脚本 这样我们就看到了第一行内存使用的状况了:那我们想要的是free这列值来进行监控,那么我们就一步一步去获取这行的值 1)先展示出来所有的,然后我们通过管道以此交给下一条命令去处理 ? 那监控内存的功能大家看明白了后面监控硬盘空间的功能也是一样的,我直接给大家上脚本了 ? 以上就是我们通过Shell脚本来实现自动化监控内存和使用硬盘空间的操作,然后我们通过定时任务去执行相应的脚本就可以了 脚本很粗糙,还有一些需要改进的地方,希望小伙伴们研究明白之后可以去优化一下然后去监控你们的服务器吧
随着视频监控技术的不断发展,视频数据的管理和存储面临着越来越多的挑战。现今,数据量的快速增长显著增加了存储成本和系统负荷,其中性能瓶颈和数据一致性问题尤为突出。 结合这些机制,YashanDB可为视频监控数据提供高可用的保证。存储优化方案在视频监控场景中,数据量巨大且更新频繁,因此必须采用合适的存储优化方案以降低存储成本和提升数据访问效率。 视频监控的数据往往存在大量重复数据,通过去重技术,可以显著提高存储利用率,节省存储成本。冷数据与热数据分层存储在监控场景中,视频数据通常可分为冷数据和热数据。 具体技术建议选择适合的存储引擎:根据监控视频数据的存取特点挑选合适的YashanDB存储引擎,如将实时数据使用HEAP存储引擎部署,长期存储则选择SCOL。 通过合理的体系架构、优秀的存储引擎、完善的事务管理以及高效的数据存储策略,YashanDB能满足日益增长的监控数据存储需求。
项目简介 CAT(Central Application Tracking),是基于 Java 开发的分布式实时监控系统。 CAT 目前在美团点评的产品定位是应用层的统一监控组件,在中间件(RPC、数据库、缓存、MQ 等)框架中得到广泛应用,为各业务线提供系统的性能指标、健康状况、实时告警等。 执行时间较长的业务逻辑监控。2. 记录完整调用过程。 消息流水线 如上图所示,实时报表分析是整个监控系统的核心,CAT 服务端接收客户端上报的原始数据,分发到不同类型的 Analyzer 线程中,每种类型的任务由一组 Analyzer 线程构成。 消息文件存储 CAT 针对消息写多读少的场景,设计并实现了一套文件存储。以小时为单位进行集中式存储,每个小时对应一个存储目录,存储文件分为索引文件和数据文件。
安防监控/视频集中存储/云存储EasyCVR视频汇聚平台,可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。 平台能提供视频存储磁盘阵列、视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联、H.265自动转码等功能。 下面请看演示效果:1)AI告警列表展示2)GB告警列表展示视频监控汇聚/视频云存储/视频集中存储/视频存储磁盘阵列平台EasyCVR支持多协议与多类型设备接入,具体包括国标GB28181、RTMP、RTSP
视频集中存储/云存储/安防视频监控/视频汇聚平台EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快,可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等,以及支持厂家私有协议与SDK EasyCVR视频集中存储/云存储平台能在复杂的网络环境中,将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理与存储,支持采用设备树对设备进行分组、分级管理,支持设备状态监测、云端运维等功能,实现对接入资源的集中控制与权限分配 安防监控EasyCVR视频汇聚综合管理平台具有强大的数据接入、处理及分发能力,平台可提供视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、告警上报与查询、平台级联、云台控制、语音对讲、电子地图、轨迹跟踪、
WGCLOUD是一款开源运维监控工具,非常轻量、高效,具有分布式、集群监控等能力,部署安装简单 WGCLOUD主要针对实体主机,虚拟机,云主机,以及服务器上的应用、端口、日志文件等资源进行实时监测 其中磁盘存贮状态