PrometheusとGrafanaを組み合わせて監視用ダッシュボードを作る | さくらのナレッジ
Prometheusには簡易的なグラフ作成機能が用意されているが、これには必要最低限の機能しか実装されていない。そこでおすすめしたいのが監視用コンソールを提供するソフトウェア「Grafana」だ。以下ではPrometheusとGrafanaを組み合わせて利用する流れを紹介する。 多機能な監視画面を作成できるGrafanaとの連携 Prometheus Serverには、取得したデータをグラフ化して表示する機能が用意されている。クエリ機能や関数を駆使することでさまざまなデータを表示できるものの、この機能では基本的には折れ線グラフでの表示のみしか行えない。また、複数のグラフを同時に表示することはできるが、異なるデータを1つのグラフにまとめたり、グラフの体裁を調整する機能についてはあまり十分ではなく、一覧性や見やすさにはやや欠ける。そこでPrometheusと併用したいのが、高度なグラフ表示を実
Prometheusでのさまざまな監視データ取得法 | さくらのナレッジ
Prometheusでは、Prometheus Serverが監視対象にアクセスしてデータを収集するアーキテクチャを採用している。このデータ収集のためのアクセス先（エンドポイント）は「exporter」と呼ばれており、さまざまなソフトウェアやハードウェア向けのものが提供されている。今回はこのexporterについて、独自のデータ取得方法なども含めて紹介する。 公式exporterとサードパーティによるexporter Prometheusのアーキテクチャは前々回の記事で詳しく紹介しているが、Prometheus Serverが監視対象にアクセスしてデータを収集するような構成（Pull型アーキテクチャ）となっている（図1）。このようなアーキテクチャにおいては、監視対象ごとにPrometheus Serverにデータを渡すためのexporterを用意する必要がある。 図1 Prometheus
Prometheusのクエリ機能とアラート機能 | さくらのナレッジ
演算子とクエリ関数を組み合わせた複雑な統計処理を実行することも可能だ。たとえば次のクエリは、1分単位でのCPUのidle率を表示するものとなっている（図10）。 sum(delta(node_cpu{mode="idle"}[1m])) / sum(delta(node_cpu[1m])) 図10 CPUのidle率を表示した例 ここでは、指定した時間でのデータの変化量を返す「delta()」関数を使い、まず「delte(node_cpu{mode="idle"}[1m]）」で各CPUのidle時間の1分間での変化量を取得し、sum()関数でそれを合計したものを、各CPUの各時間の1分間での変化量の合計（「sum(delta(node_cpu[1m]))」）で割ることでidle時間の割合を求めている。 取得したデータの値をそのまま見たい場合、「Graph」タブではなく「Console」タブ
Monitoring directory sizes with the Textfile Collector – Robust Perception | Prometheus Monitoring Experts
Reliable Insights A blog on monitoring, scale and operational Sanity The node exporter includes many metrics out of the box, it can't possibly cover all use cases though. That's where the textfile collector comes in, allowing you to extend machine instrumentation for your use case. The node exporter by default exposes metrics about filesystem fullness. Sometimes though there's particular directori
インフラ・サービス監視ツールの新顔「Prometheus」入門 | さくらのナレッジ
サーバーやインフラなどの監視ツールの1つとして最近注目されているのが「Prometheus」だ。Prometheusはインストールや設定が容易で、かつ十分な機能を持ち管理しやすいという特徴を持つ。本記事ではこのPrometheusの導入方法、基本的な監視設定の流れを紹介する。 クラウド時代の監視管理ツール ネットサービスを運営する場合、そのサービスを運営するソフトウェアやサーバー、ネットワーク機器などの状況を監視する手段を用意するのが一般的だ。監視を行い、意図しない状況になったら自動的にメールなどで通知を行うシステムを構築することで、問題をいち早く解決できるようになる。さらに、サービスやマシンの稼働ログを適切に記録することで潜在的な問題を事前に見つけたり、最適化に向けた分析を行うといったことも可能になる。 監視や問題発覚時の通知などを行うオープンソースのツールとしては、過去にElastic
「Prometheus 2.0」正式版リリース。クラウドやコンテナなど動的な分散環境に対応した統合監視ツール
Prometheusはクラウド上のシステムに代表される、監視対象となるサーバが増減するような動的な分散環境システムに適した監視ツールとして開発された。2.0では時系列データベースが改善され、性能向上などを実現している。 Prometheusはアプリケーションやコンテナ、Kubernetesのようなオーケストレーションツール、OS、サーバ、ネットワークなど、システムを構成するさまざまな要素を監視対象とすることができ、メトリクスとしてCPUの負荷やメモリ、ストレージの利用率、HTTPのレイテンシなど任意の値を取得、監視できる統合監視ツールです。 状況をグラフで表示しつつ、異常を検知するとアラートを発するなど、システム監視を統合的に行うことができます。さらにリッチなビジュアライズについては「Grafana」などの外部ツールと連携可能。 Prometheusは、Dockerコンテナのオーケストレー
次世代監視の大本命！ Prometheus を実運用してみた - Qiita
こんにちは！freeeでインフラゾンビをやっている @sugitak です。ゲームではレベルを上げて物理で殴る派です。 freee ではたまにインフラエンジニアの数が減るのですが、その減ったインフラエンジニアはインフラゾンビへと進化し、社内を闊歩します。インフラゾンビは主に開発チームに所属して、アプリっぽいインフラの仕事をインフラからアプリ側へと持っていきます。デプロイとか、Dockerとか、Jenkinsとかの、いわゆる DevOps 系のところですね。こうすることで開発者は手を出せるものの自由度が増えるし、インフラはより本来のインフラとして純度を上げていける、 so, win-win ってわけです。 さて、そんなわけで監視です。freee Engineers Advent Calendar 2016の9日目の記事として、 Prometheus による監視が最高なのでみんなもっと使おうと
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https://blogs.oracle.com/weblogicserver/post/using-prometheus-to-automatically-scale-weblogic-clusters-on-kubernetes
GitHub - prometheus/jmx_exporter: A process for exposing JMX Beans via HTTP for Prometheus consumption
GitHub - oracle/weblogic-monitoring-exporter: WebLogic Monitoring Exporter exposes metrics and monitoring data through REST APIs for consumption by other tools (e.g. Prometheus)
https://blogs.oracle.com/weblogicserver/post/using-prometheus-and-grafana-to-monitor-weblogic-server-on-kubernetes
https://blogs.oracle.com/weblogicserver/post/exporting-metrics-from-weblogic-server