prometheus node-export监控指标node-exporter 是 Prometheus 生态系统中的一个组件，用于收集主机（Node）上的系统级别的监控指标。以下是一些 node-exporter 提供的常见监控指标：1. CPU 相关指标：• node_cpu_seconds_total: CPU 时间（秒）的总和，可以用于计算 CPU 利用率。• node_cpu_seconds_total{mode=...
CPU Busy :收集所有 cpu 内核 busy 状态占比 type: Singlestat Unit: perent(0-100) (所有 cpu使用情况 - 5分钟内 cpu 空闲的平均值) / 所有 cpu使用情况 metrics: (((count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu))) - avg(sum by (mode)(irate...
Grafana v6.4.2 + node_exporter 0.18.1测试使用正常。 该看板以实用为主,精简优化重要指标进行展示,支持 Node Exporter v0.16及以上的版本。包含:CPU 内存 磁盘 IO 网络 流量 温度等监控指标。 截图 注意事项: 导入看板后,请根据实际情况在看板右上角点击 Dashboardsettings-- Variabl...
CPU Busy :收集所有 cpu 内核 busy 状态占比 type: Singlestat Unit: perent(0-100) (所有 cpu使用情况 - 5分钟内 cpu 空闲的平均值) / 所有 cpu使用情况 metrics: (((count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu))) - avg(sum by (mode)(irate...
Node Exporter 通过向 Prometheus 公开指标数据,允许你监控你的系统的健康状况。以下是一些 Node Exporter 收集的指标: - **CPU 相关指标**:Node Exporter 收集有关 CPU 使用情况的信息,包括 CPU 核心数、各个核心的负载、CPU 使用情况以及 CPU 中断等。 - **内存相关指标**:Node Exporter 收集有关内存使用情况...
The 1 Node Exporter 0.16--0.18 for Prometheus 监控展示看板 dashboard uses the prometheus data source to create a Grafana dashboard with the grafana-piechart-panel, graph, singlestat, table and text panels.
Prometheus Node_exporter 之 System Detail System Detail 1. Context Switches / Interrupts type: Graph Unit: short Label: Counter Context switches - CPU 的 context switch 平均次数(5分钟内) metrics: irate(node_context_switches_total{instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])...
Gauge类型的指标值是可增可减的,可以用于反应当前应用的状态。比如在监控主机时,主机当前的内存大小(node_meomory_MemFree),可用内存大小(node_memory_MemAvailable)。或者主机CPU使用率,内存使用率,温度等。 3、Histogram(直方图类型) Histogram是对数据进行采样的指标类型,用来展示数据集的频率分布。Histogram是表示数值...
https://github.com/starsliao/Prometheus2018-11-15T07:05:33Download 2使用 Node Exporter v0.16,精简优化重要指标展示。 包含:CPU 内存 磁盘 IO 网络 温度等监控指标。 https://github.com/starsliao/Prometheus2018-11-13T05:25:23Download 12018-11-11T17:07:22Download...
被监控安装: Node Exporter (收集Host硬件和操作系统信息) cAdvisor (负责收集Host上运行的容器信息) 方法/ 步骤 一: 安装 Grafana 🔗Docker-Hub仓库 # 拉取最新 grafana:9.1.0版本docker pull grafana/grafana:9.1.0# 生成预配置docker run -d \