告警平台 开源（开源告警系统）

本篇文章给大家谈谈告警平台 开源，以及开源告警系统对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享告警平台 开源的知识，其中也会对开源告警系统进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Prometheus的工作原理是什么？
• 2、Prometheus
• 3、报警软件用的是哪个数据库
• 4、prometheus能监控哪些指标
• 5、主流的开源的网络摄像机搭载的WEB界面软件有哪几个？
• 6、再不懂时序就OUT啦！阿里云数据库InfluxDB正式商业化

Prometheus的工作原理是什么？

Prometheus 最开始是由 SoundCloud 开发的开源监控告警系统，是 Google BorgMon 监控系统的开源版本。在 2016 年，Prometheus 加入 CNCF，成为继 Kubernetes 之后第二个被 CNCF 托管的项目。随着 Kubernetes 在容器编排领头羊地位的确立，Prometheus 也成为 Kubernetes 容器监控的标配。

监控系统的总体架构大多是类似的，都有数据采集、数据处理存储、告警动作触发和告警，以及对监控数据的展示。下面是 Prometheus 的架构：

Prometheus Server 负责定时从 Prometheus 采集端 Pull(拉) 监控数据。Prometheus 采集端可以是实现了 /metrics 接口的服务，可以是从第三方服务导出监控数据的 exporter，也可以是存放短生命周期服务监控数据的 Pushgateway。相比大多数采用 Push(推) 监控数据的方式，Pull 使得 Promethues Server 与被采集端的耦合度更低，Prometheus Server 更容易实现水平拓展。对于采集的监控数据，Prometheus Server 使用内置时序数据库 TSDB 进行存储。同时也会使用这些监控数据进行告警规则的计算，产生的告警将会通过 Prometheus 另一个独立的组件 Alertmanager 进行发送。Alertmanager 提供了十分灵活的告警方式，并且支持高可用部署。对于采集到的监控数据，可以通过 Prometheus 自身提供的 Web UI 进行查询，也可以使用 Grafana 进行展示。

Prometheus

Prometheus是一个开源系统监控和报警工具包，具有活跃的生态系统。是一个多维数据模型，其中的时间序列数据由指标名称和键/值对识别。它不依赖分布式存储，单个服务器节点是自治的。通过一个中间网关支持推送时间序列，可以通过服务发现或静态配置来发现目标，支持多种模式的图表和仪表盘制作。

Prometheus具体架构图如下：

Prometheus 直接或通过中介推送网关从检测的作业中抓取指标，用于短期作业。 它将所有抓取的样本存储在本地，并对这些数据运行规则，以从现有数据聚合和记录新的时间序列或生成警报。 Grafana 或其他 API 使用者可用于可视化收集的数据。

--config.file="prometheus.yml" Prometheus配置文件路径。

--web.listen-address="0.0.0.0:9090" 用于监听UI、API和遥测的地址。

--web.config.file="" [EXPERIMENTAL] 可以启用TLS或认证的配置文件的路径。

--web.read-timeout=5m 超时读取请求和关闭空闲连接之前的最大持续时间。

--web.max-connections=512 最大同时连接数。

--web.external-url=<URL 外部可访问Prometheus所在的URL（例如，如果Prometheus通过反向代理提供服务）。用于生成返回到Prometheus本身的相对和绝对链接。如果URL有路径部分，它将用于为Prometheus服务的所有HTTP端点添加前缀。如果省略，将自动派生相关的URL组件。

--web.route-prefix=<path Web端点的内部路线的前缀。默认为-web.external-url的路径。

--web.user-assets=<path 静态资源目录的路径，位于 /user。

--web.enable-lifecycle 通过HTTP请求启用关闭和重新加载。

--web.enable-admin-api 启用管理控制行动的API端点。

--web.console.templates="consoles" 控制台模板目录的路径，位于/consoles。

--web.console.libraries="console_libraries" 控制台库目录的路径。

--storage.tsdb.path="data/" 指标存储的基本路径。仅用于server模式。

--storage.tsdb.retention.time = 样本在储存中保留多长时间。设置此标志后，它会覆盖“storage.tsdb.retention”。如果此标志、“storage.tsdb.retention”或“storage.tsdb.retention.size”均未设置，则保留时间默认为15d。支持的单位：y、w、d、h、m、s、ms。仅用于server模式。

--storage.tsdb.retention.size = 块存储的最大字节数。需要一个单位，支持的单位：B、KB、MB、GB、TB、PB、EB。例如：“512MB”。仅用于server模式。

--storage.tsdb.no-lockfile 不在数据目录中创建锁文件。仅用于server模式。

--storage.tsdb.allow-overlapping-blocks 允许重叠块，从而启用垂直压缩和垂直查询合并。仅用于服务器模式。

--storage.agent.path="data-agent/" 指标存储的基本路径。仅用于agent模式。

--storage.agent.wal-compression 压缩代理WAL。仅用于agent模式。

--storage.agent.retention.min-time= 当WAL被截断时，样本在被强行删除之前的最小年龄，仅用于agent模式。

--storage.agent.retention.max-time= 当WAL被截断时，样本在被强行删除之前的最大年龄，仅用于agent模式。

--storage.agent.no-lockfile 不在数据目录中创建锁文件。仅用于agent模式。

--storage.remote.flush-deadline=<duration 在关闭或重新加载配置时等待刷新样本的时间。

--storage.remote.read-sample-limit=5e7 在单个查询中通过远程读取接口返回的最大样本总数。 0 表示没有限制。对于流式响应类型，将忽略此限制。仅用于server模式。

--storage.remote.read-concurrent-limit=10 并发远程读取调用的最大数量。 0 表示没有限制。仅用于server模式。

--rules.alert.for-outage-tolerance=1h 为恢复“for”警报状态而容忍Prometheus中断的最长时间。仅用于server模式。

--rules.alert.for-grace-period=10m 警报和恢复“for”状态之间的最短持续时间。这仅适用于配置的“for”时间大于宽限期的警报。仅用于server模式。

--rules.alert.resend-delay=1m 在向 Alertmanager 重新发送警报之前等待的最短时间。仅用于server模式。

--alertmanager.notification-queue-capacity=10000 等待Alertmanager通知的队列容量。仅用于server模式。

--query.lookback-delta=5m 在表达式评估和联合期间，检索指标的最长回溯持续时间。仅用于server模式。

--query.timeout=2m 查询在中止之前可能需要的最长时间。仅用于server模式。

--query.max-concurrency=20 并发执行的最大查询数。仅用于server模式。

--query.max-samples=50000000 单个查询可以加载到内存中的最大样本数。请注意，如果查询尝试将比这更多的样本加载到内存中，查询将失败，因此这也限制了查询可以返回的样本数量。仅用于server模式。

--enable-feature= 逗号分隔的要启用的功能名称。有效选项：agent、exemplar-storage、expand-external-labels、memory-snapshot-on-shutdown、promql-at-modifier、promql-negative-offset、remote-write-receiver。extra-scrape-metrics、new-service-discovery-manager。

--log.level=info 只记录给定严重程度或以上的信息。其中之一：[debug, info, warn, error]。

--log.format=logfmt 日志信息的输出格式。其中之一：[logfmt, json]。

通用占位符定义如下：

全局配置区域：

scrape_config部分指定了一组描述如何抓取它们的目标和参数，目标可以通过static_configs参数静态配置或使用支持的服务发现机制之一动态发现。

Prometheus自身支持basic验证和TLS（将来可能会改变），也可以通过nginx开启basic验证。

Exporter将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server，Prometheus Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点，即可获取到需要采集的监控数据。

一般来说可以将Exporter分为2类：

Prometheus UI提供了快速验证PromQL以及临时可视化支持的能力，而在大多数场景下引入监控系统通常还需要构建可以长期使用的监控数据可视化面板（Dashboard）。这时用户可以考虑使用第三方的可视化工具如Grafana，Grafana是一个开源的可视化平台，并且提供了对Prometheus的完整支持。

在Prometheus Server中支持基于PromQL创建告警规则，如果满足PromQL定义的规则，则会产生一条告警，而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理。在AlertManager中我们可以与邮件，Slack等等内置的通知方式进行集成，也可以通过Webhook自定义告警处理方式。AlertManager即Prometheus体系中的告警处理中心。

Alertmanager 处理客户端应用程序（例如 Prometheus 服务器）发送的警报。 它负责对它们进行重复数据删除、分组和路由到正确的接收器集成，例如Email、PagerDuty 或 OpsGenie。 它还负责警报的静音和抑制。

报警全家桶 https://github.com/feiyu563/PrometheusAlert

报警软件用的是哪个数据库

Prometheus数据库。报警软件基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，在数据库中，需要Prometheus数据库才可以建立，是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库。

prometheus能监控哪些指标

你好，关于prometheus能监控哪些指标
Prometheus是一个开源项目，最初由SoundCloud的工程师开发。它专门用于监控那些运行在容器中的微服务。每经过一个时间间隔，数据都会从运行的服务中流出，存储到一个时间序列数据库中，这个数据库之后可以通过PromQL语言查询。
另外，因为数据是以时间序列存储的，当出现问题时，可以根据这些时间间隔进行诊断，另外还可以预测基础设施的长期监控趋势----这是Prometheus的两大功能。
希望对你有帮助

主流的开源的网络摄像机搭载的WEB界面软件有哪几个？

1. 开源网络监控工具： NetXMS
NetXMS 提供了企业级开源网络管理和监控程序，它在Windows和Linux上有一个简单的用户界面。
NetXMS通过相对简单的安装过程为IT基础架构的所有层提供了分布式网络监控、自动化网络发现和详细报告。
此外，服务器设备和代理对于这样一个全面的产品来说是相当轻量级的。
2. 开源网络监控工具: Pandora FMS
定位于企业级， Pandora FMS 提供了一个时尚且整洁的用户体验，提供了易于阅读的快速洞察工具以及重要的网络统计信息，例如网络状态、已上报的告警、已部署的代理数量和其他最近执行任务的列表。
Pandora FMS可以在无需外部访问的情况下执行网络诊断，这意味着用户可以更快地响应任何网络问题。事实上，FMS声称，在代理模式下的器监控系统响应速度约为10秒。
3. 开源网络监控工具: Cacti
最初发布于2001年， Cacti 是一款开源的基于Web的网络监控和专为数据记录而设计的图形化工具。它可以用于实时显示网络数据，如CPU负载或带宽利用率。
Cacti是RRDtool的前端应用程序，RRDtool是一种用于存储实时变化数据的开源数据库工具，其使用SNMP作为其默认收集算法，但如果你喜欢本地Perl的PHP脚本，那么你也可以使用它们。
其最新版本0.8.8h于2016年5月发布，主要功能包括无限图形项目、图形自动填充支持、图形数据处理、自定义数据采集脚本、内置SNMP支持、图形模板、数据源模板、主机模板和基于用户的管理。
4. 开源网络监控工具: GroundWork Monitor Core
GroundWork Monitor Core 是监控网络、应用和云计算使用情况的平台。开源版本包含最多可监控50个设备和基于社区的支持的许可证，该软件还有其对应的商业版本。
在其网络管理功能方面，GroundWork提供网络和设备的自发现和维护、拓扑、报警控制、通过API/SNMP/IPMI的数据收集和对OpenDaylight SDN的支持等功能。
GroundWork还提供了存储管理，支持大规模的企业级供应商，如NetApp和EMC，以及从磁盘、块或对象存储的数据收集和存储缓冲以及中断可视化。
由于GroundWork的一站式网络管理方法，这种套件可能更适合那些寻找成熟品牌的大型商业和企业，而不是以开发人员为重点的工具，如Big Brother或Big Sister。
5. 开源网络监控工具：Hyperic
VMware的 Hyperic 工具用于在物理、虚拟或云环境下监控Web应用程序及其性能。 它适用于应用程序服务器，web服务器，数据库，操作系统，虚拟机管理程序，消息传递服务和目录服务器。
Hyperic提供基础架构和操作系统监控，详细的报告，应用程序和中间件监控，警报和修复工作流程以及通用可扩展的API。
该网络监控工具提供了企业版本，可以提高网络警报功能，并且能更好地创建基准。
6. 开源网络监控工具: Observium
基于Linux的 Observium 是一个自动监测的网络监控工具。 据该网站介绍，“该工具是由一批经验丰富的专业网络工程师和系统管理员开发和维护的，Observium是一个由用户自己设计和构建的平台。”
Observium提供社区版本和专业版，使用RRDTool进行缓冲存储和图形化功能，并具有易于使用的用户界面和报告功能。 但是，它没有报告导出功能，这可能对商务应用来讲会是一个问题。
社区版本将为用户提供对所有支持设备或指标的完整 自动监测功能， 通过自动发现协议进行网络映射， 自动识别数百种设备，并且每六个月发布一个新版本。
而专业版用户将获得所有社区版本的功能并且还将获得实时软件更新和修复功能，基于规则的自动分组功能，网络阈值和状态警报系统以及流量统计系统。
7. 开源网络监控工具: Zabbix
Zabbix 作为企业级的网络监控工具，通过从服务器，虚拟机和网络设备收集的数据提供实时监控，自动发现，映射和可扩展等功能。
Zabbix的企业级监控软件为用户提供内置的Java应用服务器监控，硬件监控，VMware监控和CPU，内存，网络，磁盘空间性能监控。

再不懂时序就OUT啦！阿里云数据库InfluxDB正式商业化

阿里云数据库 InfluxDB® 版已于近日正式启动商业化 。 云数据库 InfluxDB® 是基于当前最流行的开源数据库 InfluxDB 提供的在线数据库服务，相比较开源具有免运维，稳定可靠，可弹性伸缩的优势，广泛应用于互联网基础资源监控，容器监控，业务运营监控分析，物联网设备远程实时监控，工业安全生产监控，生产质量评估和故障回溯。提供时序数据自动化采集，压缩存储，类SQL查询，多维聚合计算和数据可视化分析能力。点击关注，InfluxDB 商业化活动

时序数据和企业业务密切相关，不可或缺。任何一家企业都需要一套高效的运维系统保证实时发现应用和业务问题，通过监控，故障告警的手段，进行故障定位，保证在线业务的稳定，减少不可用时常。业务运营人员依赖运营系统，保证有充足的数据进行业务分析判断，便于更准确的做出业务决策。物联网企业和工业企业都需要能够实时掌握设备的运行状态，对生产过程进行监控，实时判故障预警，故障定位，故障回溯以及业务。以上业务场景都需要时序数据作为“数据证据”来表示指标“变化”过程，进而达到告警，诊断，修复和预测的业务目的。

时序数据很简单，构成具有三个要素，主体，时间戳，和指标数据。比如： xxx公司（主体）2019年8月26日上午10时，11时， 12时（时间戳）的股价分别是：160 USD，165 USD，180 USD（指标值）。概括来说，区别于关系数据库关心的是“最终结果”。时序数据表示的是资产或者过程是如何随着时间变化的，体现的是“变化”的过程价值。

时序数据主要应用在：运维监控，运营分析，设备监控，BI分析，工业安全生产监控场景。这些场景上，产生的核心数据是时序数据，业务特征表现在 写多读少 ，无事务性要求，数据分析强关联时间维度，且实时性要求高。

时序数据库针对时序数据业务特征进行针对性的数据存储结构设计，以及存储方式的优化，在监控等时序业务场景下数据的写入，读取，分析能力相比较传统的关系型数据库如 MySQL ，具有百倍的性能提升。

从数据存储架构上看，关系数据库通常按照行来记录一条时间记录数据，且顺序记录之间无主体关联性，单个主体的记录数据随机分散在多行，如果是分布式数据库甚至分布在多个分分库上，记录之间也没有时间顺序组织数据，连续时间戳的数据，分散在不连续的存储上，这样就造成按照主体和时间维度的数据写入和存储的效率大大降低。

而时序数据库按照主体为维度进行数据存储和索引，完全按照业务使用场景组织数据，相同主体指标数据组织在一起，并且按照时间为度进行分片存储，只需要获取主体信息和时间分片信息就可以顺序进行写入和读取操作。单次IO请求磁盘寻道的时间和获取数据量比关系数据库寻道的效率和获取数据量都要高，查询的时间区间越大，查询主体越多，数据越多，效率差异越大，整体性能比关系数据库要高出十倍甚至百倍。

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