夜莺-Nightingale
夜莺V7
项目介绍
功能概览
API
FAQ
部署升级
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告警管理
数据查看
功能介绍
告警管理
通知管理
通知规则介绍
阿里云短信
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Event Update 事件处理
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Script 事件处理
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AI Summary 事件处理
仪表盘
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日志分析
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夜莺V6
项目介绍
架构介绍
快速开始
黄埔营
安装部署
升级
采集器
使用手册
API
数据库表结构
users
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board
users
target
target
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sso_config
role
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recording_rule
notify_tpl
metric_view
datasource
configs
chart_share
busi_group
busi_group_member
builtin_cate
builtin_cate
builtin_cate
builtin_cate
board
board_payload
alerting_engines
alert_subscribe
alert_rule
alert_mute
alert_his_event
alert_cur_event
alert_aggr_view
FAQ
转发数据给多个时序库
机器列表数据异常
数据流图
监控数据时有时无
查询原始监控数据
快捷视图详解
告警自愈模块使用
仪表盘里只展示我的机器
仪表盘里图表数据缺失
设置自定义告警通知方式
target_up指标的问题
夜莺可以监控 x 么
夜莺告警常见问题排查思路
告警和恢复的判断逻辑
容量规划问题
connection refused
登录与认证
数据采集器Categraf
日志写到`/var/log/messages`
告警规则&告警模板如何引用变量
采集到的数据是字符串怎么处理
管理员密码忘记了
制作大盘如何添加图片
添加loki数据源报错
v6小版本升级有什么 sql 要执行吗
机器列表有展示，但采集数据查询不到
n9e 启动异常报错
n9e集群部署配置修改
推送 Promethus 报错 OOO
机器列表怎么忽略云资源
告警规则仅在本业务组生效失败
categraf 启动 oracle 插件报错
告警自愈不生效
n9e查询时序库EOF报错
手动编译项目报错
promQL 使用函数标签信息丢失
内存使用率+可用率不等于100
夜莺仪表盘有哪些内置变量
categraf配置文件支持热加载吗
导入 Grafana 仪表盘无效数据源
如何查看报错消息
采集器-Categraf
插件配置
插件综述
基础指标采集插件
netstat采集插件
netstat_filter采集插件
procstat采集插件
http_response
mysql插件
redis插件
snmp插件
ipmi采集插件
dns_query插件
dcgm插件
nvidia_smi插件
cadvisor采集插件
systemd采集插件
smart采集插件
postgresql插件
mongodb插件
elasticsearch采集插件
exec采集插件
emqx采集插件
阿里云指标采集插件
Zabbix 指标转换插件
cloudwatch指标采集插件
google cloud指标采集插件
mtail插件
prometheus采集插件
页面配置采集插件
Flashcat 企业版
开源生态
Telegraf
Prometheus
版权声明
第1章:天降奇兵
第2章:探索PromQL
开篇
理解时间序列
Metrics类型
初识PromQL
PromQL操作符
PromQL聚合操作
PromQL内置函数
在HTTP API中使用PromQL
最佳实践：4个黄金指标和USE方法
小结
第3章:Prometheus告警处理
开篇
Prometheus告警简介
自定义Prometheus告警规则
部署Alertmanager
Alertmanager配置概述
基于标签的告警处理路由
使用Receiver接收告警信息
告警模板详解
屏蔽告警通知
使用Recoding Rules优化性能
小结
第4章:Exporter详解
第5章:数据与可视化
第6章:集群与高可用
第7章:Prometheus服务发现
第8章:监控Kubernetes
开篇
初识Kubernetes
在Kubernetes下部署Prometheus
Kubernetes下的服务发现
使用Prometheus监控Kubernetes集群
基于Prometheus的弹性伸缩
小结
第9章:Prometheus Operator
参考资料
Categraf 总体介绍
Categraf 是一个开源的监控采集 Agent，类似 Telegraf、Grafana-Agent、Datadog-Agent，希望对所有常见监控对象提供高质量的监控数据采集能力，采用了 All-in-one 的设计理念，可以同时支持指标、日志、链路追踪数据的采集。Categraf 由快猫星云技术团队研发并开源，快猫星云技术团队同时也是 Open-Falcon 和 Nightingale 创始研发团队。
Categraf 的代码托管在 GitHub：https://github.com/flashcatcloud/categraf
对比
Categraf 和 Telegraf、Exporters、Grafana-Agent、Datadog-Agent 等的关系是什么？
- Telegraf 是 InfluxDB 生态的产品，因为 InfluxDB 是支持存储字符串类型的 value，所以 Telegraf 采集的很多 field 是字符串类型，另外 InfluxDB 的设计，允许 labels 是非稳态结构，比如
result_code标签，有时其value是0，有时其value是1，在 InfluxDB 中都可以接受。但是上面两点，在以 Prometheus 为代表的、符合 OpenMetrics 标准的时序库中，处理起来就很麻烦。 - Prometheus 生态有各种 Exporters，但是设计逻辑都是一个监控类型一个 Exporter，甚至一个实例一个 Exporter，生产环境就可能会部署特别多的 Exporters，管理起不方便。
- Grafana-Agent import 了大量 Exporters 的代码，没有裁剪，没有优化，没有最佳实践在产品上的落地，有些中间件，仍然采取的是一个 Grafana-Agent 一个目标实例，导致会有很多的 Grafana-Agent 进程在运行，管理起来也很不方便。
- Datadog-Agent 确实是集大成者，但是大量代码是 Python 的，整个发布包也比较大，有不少历史包袱，而且生态上是自成一派，和云原生生态、开源社区相对割裂。
所以，Categraf 确实又是一个轮子，期望解决和规避上面分析提到的一些弊端，Categraf的设计目标：
- 开源、开放、遵循 OpenTelemetry 标准；
- 拥抱 Prometheus 开源生态，支持
remote_write写入协议，支持将数据写到类似于 Promethues、M3DB、VictoriaMetrics、InfluxDB、Open-Falcon、TDengine等时序数据库； - 指标数据只采集数值，不采集字符串，标签维持稳态结构；
- 采用 All-in-One 的设计理念，所有的采集工作用一个 Agent 搞定；
- 采用 Go 语言编写，静态编译依赖少，容易分发，易于安装；
- 尽可能落地最佳实践，不需要采集的数据无需采集，针对可能会对时序库造成高基数的问题在采集侧做出规避处理；
- 针对常用的采集对象，在提供采集能力的同时，配套整理出监控大盘和告警规则模版，用户可以直接导入使用；
