针对每个层次,选择一些可能有帮助的指标和promQL并构造Prometheus rule和dashboard,来获得监控和告警能力,提高可观测性 笔者的建议是首先参考开源和分析,最后再考虑自己通过参考dahboard,Prometheus metrics来自己编写Prometheus rule,如果无法满足在考虑自定义指标给exporter甚至自己写。 Node exporter,Prometheus embedded-export...
labels:为目标定义自定义标签,用于进一步区分和标识目标。 metrics_path:指定目标的指标路径,用于获取指标数据。 scheme:定义访问目标的协议,可以是http或https。 params:定义请求参数,可用于过滤和限定指标数据。 basic_auth:定义基本身份验证的用户名和密码,用于访问目标。 bearer_token:定义使用Bearer令牌进行身份验证的...
metric_path: 抓取路径, 默认是/metrics scheme: 指定采集使用的协议,http或者https。 params: 指定url参数。 basic_auth: 指定认证信息。 *_sd_configs: 指定服务发现配置 static_configs: 静态指定服务job。 relabel_config: relabel设置。 static_configs样例 scrape_configs: # The job name is added as a la...
prometheus默认是采用pull方式拉取监控数据的,也就是定时去目标主机上抓取metrics数据,每一个被抓取的目标需要暴露一个HTTP接口,prometheus通过这个暴露的接口就可以获取到相应的指标数据,这种方式需要由目标服务决定采集的目标有哪些,通过配置在scrape_configs中的各种job来实现,无法动态感知新服务,如果后面增加了节...
# 没有使用默认的 /metrics 改为是 /snmp metrics_path: /snmp # 标签relabeling relabel_configs: - source_labels: ["__address__"] target_label: __param_target - source_labels: ["__param_target"] target_label: instance - target_label: __address__ ...
注意:如果是动态注册,最好加上这两配置,静态注册指标拉取的路径会默认的帮我们指定为 metrics_path:/metrics,所以如果暴露的指标抓取路径不同或者是动态的服务注册,最好加上这两个配置。不然会报错“INVALID is not a valid start token”,演示下,百度了一下,这里可能是数据格式不统一导致。
metrics_path: "/metrics" # 获取数据的路径 dns_sd_configs: # 配置使用DNS解析 - names: ['_prometheus._tcp.example.com'] # 配置SRV对应的解析地址 这个时候在targets中可以看到DNS自动发现的记录了。 DNS-SRV 这个时候,我们在新加一个记录,用来做自动发现。
metrics_path /metrics @type prometheus_output_monitor interval 10 @id in_prometheus_output_monitor 3.在工作负载中找到您的 Fluentd 负载,更新镜像为第一步中输出的镜像,然后再给 Pod 添加容器端口,该容器端口名称会在 PodMonitor 采集 中使用: 方式二:Exporter...
服务发现还会根据目标配置来设置其它标签,这些标签带有“__”前缀和后缀,包括“__scheme__”、“__address__”和“__metrics_path__”,分别保存有target支持使用协议(http或https,默认为http)、target的地址及指标的URI路径(默认为/metrics); 若URI路径中存在任何参数,则它们的前缀会设置为“__param_; ...
# metrics_path defaults to '/metrics' # scheme defaults to 'http'. static_configs: - targets: ['localhost:9090'] 包括了: global 全局配置 alerting 用来接收prometheus发出的告警,然后按照配置文件的要求,将告警用对应的方式发送出去。 rule_files 指定加载的告警规则文件 ...