IBM Cloud Privateに同梱のPrometheusから、データをPythonでcsvにエクスポートしてみたメモ。 古き良きシステムで、Pod毎のCPU使用率などの性能情報レポートを、エクセルで作成して報告したい場合を想定。 ICP v3.1.0で確認。Macでコマンドを実行しているため、Linuxではcurlやdateなどの挙動が若干違うかもしれない。 Prometheusクエリー この記事ではPrometheusクエリーについては触れないが、以下のリンクを見ておくことがおすすめ。 Prometheusクエリ道場 例えば、NamespaceのPod毎のCPU使用率を取得するには以下のようなクエリーが使われる。 このクエリーは順を追ってみていくと以下のようになっている。データの型とrate()関数がわかりにくいけれどもポイント。 container_cpu_usage_secon
July Tech Festa 2017 で、「Prometheus入門から運用まで徹底解説」というタイトルで登壇してきました。 セッションの目的は、すでに別のモニタリングシステムを使ったことがある人が、Prometheusを評価、検証しようとしたときに必要な情報の提供と、初めてだとハマるポイントを予め解説しておくことです。 それによって、最初の評価検証がスムーズに行えることを企図したセッションとなっています。
Getting startedInstallationConfigurationConfigurationRecording rulesAlerting rulesTemplate examplesTemplate referenceUnit Testing for RulesHTTPS and authenticationQueryingBasicsOperatorsFunctionsExamplesHTTP APIRemote Read APIStorageFederationHTTP SDManagement APICommand LineprometheuspromtoolMigrationAPI StabilityFeature flags VisualizationExpression browserGrafanaConsole templates InstrumentingC
はじめに prometheus Advent Calendar 2017、16日目の記事です。 みなさん Prometheus はお使いですか？いいですよね、Prometheus。 データをじゃんじゃん集めて、自由にクエリをしながら怪しい動きを見つけた時の喜びったらありません。 どうでしょうか、この「何が何だかわからないが、 なんだかすごい 」感は。 この鮮やかさたるや、さながら現代のIT曼陀羅と言っていいでしょう。 Prometheusへ蓄積した様々なメトリクスの参照は、 PromQL という独自のクエリ言語を用いて行います。 慣れてしまえばそこまで悩むようなものではないのですが、時系列のメトリクスを縦横無尽に探索するため、クエリ道場で基本から学んでみたいと思います。 「Prometheusってそもそも何なの？」っていう方は Prometheus入門から運用まで徹底解説 次世代監視の大本
golang実装でバイナリが配布されているので簡単に設置・動作させられるのがポイントです。 とにかくすぐ動くので（ZabbixとかMuninとかと比べて）簡単に試すことができますよ。 当方はCentOS6で作業しておりますので適宜読み替えてください。 簡易動作 監視ホスト側 ソースはこちら（https://github.com/prometheus/prometheus） ですがコンパイルが面倒なのでrelease版をダウンロードして実行します。 # バージョンと環境に合わせた構成のURLを確認（https://github.com/prometheus/node_exporter/releases） $ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.16.0/node_exporter-0.16
モニタリングツール系ってagent入れればロードアベレージ、ディスク使用量、メモリ使用量、Disk IO、ネットワークトラフィックなどはどれも取れると思います。 ただしそれらのメトリクスだけではトラブルシューティングに不十分な場合があります。 なおここではアプリケーション固有のメトリクスの話は除外します。 なので普通は下記のようなステップになると思います。 ・よくわからんエラーがでる ・どうも調べていくと〜というメトリクスをモニタリングした方がいいらしいとわかる ・モニタリングスクリプトを書いて仕込む ・再発する ・再発時のメトリクスをチェックする ところがGitHub - prometheus/node_exporter: Exporter for machine metricsを入れていると最初からかなりのメトリクスを収集できます。なので普段はGrafanaでグラフ化してなくても障害時
@OpenStack Days Tokyo 2018 / Cloud Native Days Tokyo 2018
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