2、进入步骤1新建的 Dashboard页面,点击Settings->Variables->Add variable 点击后打开如下界面 3、新建Datasource变量 说明:例中每台主机的性能数据单独存储在一个Datasource数据源中,所以需要新建这样一个数据源变量。 如图, General中 填写 Name, Type选择 Datasource, Data source options Type选择InfluxDB 其它,...
I also see some POST errors in the browser console Grafana and InfluxDB both run as Docker containers. As soon as I roll back to 11.1.2, the dashboard works again. What did you expect to happen? Variables with InfluxDB queries should display the existing values again Did this work before?
除了Panel, Row这些对象以外,Grafana还允许用户为Dashboard定义Templating variables(模板参数),从而实现可以与用户动态交互的Dashboard页面。同时Grafana通过JSON数据结构管理了整个Dasboard的定义,因此这些Dashboard也是非常方便进行共享的。Grafana还专门为Dashboard提供了一个共享服务: https://grafana.com/dashboards通过该...
根据官方文档的说明,如果Linux使用的init系统是systemd,并且以服务方式启动InfluxDB(即service influxdb start),那么所有日志会固定打进/var/log/messages里,使用journalctl可以查看。但是这样不太方便,所以我们后台启动InfluxDB,并将日志做重定向,即: nohup influxd -config /etc/influxdb/influxdb.conf > /var/log/...
此时,还可以利用 influxdb dashboard,对新增数据行数进行可视化展示: Grafana Alert配置 1、配置Grafana数据源 需要特别注意授权方式这里。添加influxdb的 token 即可。 2、配置报警规则 (1)最近 30 分钟新增行数低于 10万,进行报警。 (2)累计里程有值大于 1000 万,进行报警。
docker run -d --name influxdb -p 8086:8086 -p 8083:8083 influxdb:1.8 启动InfluxDB的容器 3)进入容器内部,创建名为jmeter的数据库: 进入jmeter-influx 容器 docker exec -it influxdb /bin/bash 输入influx命令,即可进入 influx 操作界面 输入create database jmeter命令,创建名为 jmeter 的数据库 ...
,InfluxDB和OpenTSDB。Grafana主要特性:灵活丰富的图形化选项;可以混合多种风格;支持白天和夜间模式;多个数据源;Graphite和InfluxDB查询编辑器等等... dashboards Dashboard playlists 时间范围控制InfluxDB使用InfluxDB作为指标数据源,注释源和仪表盘存储查询编辑器 OpenTSDB作为指标数据源查询 ...
https://grafana.com/grafana/dashboards?search=jmeter 成功导入模板后如下图,这一步没啥难度。 混合场景下的进一步改造 第一步先修改面板设置,点击图中齿轮icon进入修改,选择Variables $application的SQL就是获取库中application字段全部数据 influxDB数据库的表由时间戳(time)、数据(field)、标签(tags)组成。applica...
需要先创建dashboard,然后再创建图形 每次操作都需要save保存,类似代码写完提交到代码管理服务器一样 支持Influxdb等 默认不支持去Zabbix读取数据,需要安装插件 5、Grafana安装Zabbix插件 插件安装有时候比较慢,可以下载离线的zabbix插件,放到/var/lib/grafana/plugins,解压 ...
还可以把数据导入到第三方工具(如InfluxDB)。 Kubernetes原生dashboard的监控图表信息来自heapster。在Horizontal Pod Autoscaling中也用到了Heapster,HPA将Heapster作为Resource Metrics API,向其获取metric。 架构图: 框架图: Heapster首先从apiserver获取集群中所有Node的信息,然后通过这些Node上的kubelet获取有用数据,...