搭建prometheus 监控

时间: 2024-01-13 14:12:48 浏览: 27
搭建 Prometheus 监控一般需要以下步骤: 1. 下载 Prometheus 首先需要去官网下载 Prometheus,下载地址为:https://prometheus.io/download/ 。 根据你的系统选择对应的版本,下载完成后解压即可。 2. 配置 Prometheus 在解压完成后,进入 Prometheus 的目录,找到 `prometheus.yml` 文件。这个文件是 Prometheus 的配置文件,我们需要根据实际情况进行修改。 在文件中添加以下内容: ```yaml global: scrape_interval: 15s # 指定采集数据的时间间隔,单位是秒 evaluation_interval: 15s # 指定评估规则的时间间隔,单位是秒 scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] # 指定需要监控的目标,这里是监控 Prometheus 本身 - job_name: 'node-exporter' static_configs: - targets: ['localhost:9100'] # 指定需要监控的目标,这里是监控节点信息 ``` 上面的配置文件中,我们定义了两个 job,一个是监控 Prometheus 本身的,一个是监控节点信息的。 3. 启动 Prometheus 在配置文件修改完成后,我们可以启动 Prometheus 了。进入 Prometheus 目录,执行以下命令: ```bash ./prometheus --config.file=prometheus.yml ``` 此时,Prometheus 就会启动,并且开始采集数据。 4. 配置 Grafana 在 Prometheus 启动后,我们还需要配置 Grafana 来展示监控数据。 首先需要去官网下载 Grafana,下载地址为:https://grafana.com/grafana/download 。 下载完成后解压即可。 在解压完成后,进入 Grafana 的目录,找到 `grafana.ini` 文件。这个文件是 Grafana 的配置文件,我们需要根据实际情况进行修改。 在文件中添加以下内容: ```ini [server] http_port = 3000 [auth.anonymous] enabled = true ``` 上面的配置文件中,我们设置了 Grafana 的端口为 3000。 5. 启动 Grafana 在配置文件修改完成后,我们可以启动 Grafana 了。进入 Grafana 目录,执行以下命令: ```bash ./bin/grafana-server web ``` 此时,Grafana 就会启动,并且可以通过浏览器访问了。 6. 添加数据源 在访问 Grafana 后,我们需要添加 Prometheus 的数据源。在 Grafana 的界面中,点击左侧的“Configuration”按钮,然后选择“Data Sources”菜单。 在“Data Sources”页面中,点击“Add data source”按钮,然后选择“Prometheus”数据源。 在“Prometheus”数据源界面中,填写以下信息: - Name:数据源的名称,可以随意填写。 - HTTP URL:Prometheus 的地址,格式为 `http://<prometheus-address>:<prometheus-port>`。 - Access:选择“Server”。 然后点击“Save & Test”按钮,如果出现“Data source is working”提示,说明数据源添加成功。 7. 导入仪表盘 在数据源添加成功后,我们需要导入仪表盘来展示监控数据。 在 Grafana 的界面中,点击左侧的“+”按钮,然后选择“Import”菜单。 在“Import Dashboard”页面中,填写以下信息: - Grafana.com Dashboard:填写仪表盘的 ID,例如 1860。 - Prometheus:选择刚才添加的数据源。 然后点击“Load”按钮,就可以加载仪表盘了。 8. 查看监控数据 在导入仪表盘后,我们就可以在 Grafana 中查看监控数据了。通过 Grafana 的界面,我们可以看到各种监控指标的变化情况,以及各种告警信息。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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