Prometheus之elasticsearch监控指标详解

时间: 2023-11-29 14:48:52 浏览: 102
Prometheus是一种一站式监控告警平台,它支持对云或容器的监控,并且具有功能齐全、依赖少的特点。相比其他系统主要对主机监控,Prometheus具有更强大的数据查询语句表现力和内置统计函数。然而,在数据存储扩展性和持久性方面,Prometheus不如InfluxDB、OpenTSDB和Sensu好。\[1\] 要对elasticsearch进行监控,可以使用基于事件的触发来修改指标的值。通常,这些指标需求来自业务方面,例如自研的应用需要将相关指标暴露给Prometheus进行监控和展示。在自研应用的代码中嵌入指标采集的代码(指标定义和设置值),可以实现这一目的。\[2\] 此外,任何遵循Prometheus数据格式并提供监控指标的程序都可以称为Exporter。在Prometheus社区中,有许多可供选择的Exporter,如node_exporter。这些Exporter可以帮助我们监控各种不同的系统和服务。\[3\] 综上所述,要详细了解Prometheus对elasticsearch的监控指标,可以使用基于事件的触发来修改指标的值,并使用适当的Exporter来收集和展示这些指标。 #### 引用[.reference_title] - *1* [prometheus 监控概述](https://blog.csdn.net/WuDan_1112/article/details/126074566)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Prometheus监控实战之exporter详解](https://blog.csdn.net/ygq13572549874/article/details/129114047)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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ey Features Understand common performance and reliability pitfalls in ElasticSearch Use popular monitoring tools such as ElasticSearch-head, BigDesk, Marvel, Kibana, and more This is a step-by-step guide with lots of case studies on solving real-world ElasticSearch cluster issues Book Description ElasticSearch is a distributed search server similar to Apache Solr with a focus on large datasets, a schema-less setup, and high availability. This schema-free architecture allows ElasticSearch to index and search unstructured content, making it perfectly suited for both small projects and large big data warehouses with petabytes of unstructured data. This book is your toolkit to teach you how to keep your cluster in good health, and show you how to diagnose and treat unexpected issues along the way. You will start by getting introduced to ElasticSearch, and look at some common performance issues that pop up when using the system. You will then see how to install and configure ElasticSearch and the ElasticSearch monitoring plugins. Then, you will proceed to install and use the Marvel dashboard to monitor ElasticSearch. You will find out how to troubleshoot some of the common performance and reliability issues that come up when using ElasticSearch. Finally, you will analyze your cluster's historical performance, and get to know how to get to the bottom of and recover from system failures. This book will guide you through several monitoring tools, and utilizes real-world cases and dilemmas faced when using ElasticSearch, showing you how to solve them simply, quickly, and cleanly. What you will learn Explore your cluster with ElasticSearch-head and BigDesk Access the underlying data of the ElasticSearch monitoring plugins using the ElasticSearch API Analyze your cluster's performance with Marvel Troubleshoot some of the common performance and reliability issues that come up when using ElasticSearch Analyze a cluster's historical performance, and get to the bottom of and recover from system failures Use and install various other tools and plugins such as Kibana and Kopf, which is helpful to monitor ElasticSearch About the Author Dan Noble is a software engineer with a passion for writing secure, clean, and articulate code. He enjoys working with a variety of programming languages and software frameworks, particularly Python, Elasticsearch, and frontend technologies. Dan currently works on geospatial web applications and data processing systems. Dan has been a user and advocate of Elasticsearch since 2011. He has given talks about Elasticsearch at various meetup groups, and is the author of the Python Elasticsearch client rawes. Dan was also a technical reviewer for the Elasticsearch Cookbook, Second Edition, by Alberto Paro. Table of Contents Chapter 1. Introduction to Monitoring Elasticsearch Chapter 2. Installation and the Requirements for Elasticsearch Chapter 3. Elasticsearch-head and Bigdesk Chapter 4. Marvel Dashboard Chapter 5. System Monitoring Chapter 6. Troubleshooting Performance and Reliability Issues Chapter 7. Node Failure and Post-Mortem Analysis Chapter 8. Looking Forward

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