夜莺-Nightingale
夜莺V6
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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
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
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
nvidia_smi插件
nvidia_smi
该采集插件的原理,就是读取 nvidia-smi 的内容输出,转换为监控数据上报。
配置
配置文件在 conf/input.nvidia_smi/nvidia_smi.toml
# # collect interval
# interval = 15
# 下面这个配置是最重要的配置,如果要采集 nvidia-smi 的信息,就打开下面的配置,
# 给出 nvidia-smi 命令的路径,最好是给绝对路径
# 相当于让 Categraf 执行本机的 nvidia-smi 命令,获取本机 GPU 的状态信息
# exec local command
# nvidia_smi_command = "nvidia-smi"
# 如果想远程方式采集远端机器的 GPU 状态信息,可以使用 ssh 命令,登录远端机器
# 在远端机器执行 nvidia-smi 的命令输出,通常 Categraf 是部署在每个物理机上的
# 所以,ssh 这种方式,理论上用不到
# exec remote command
# nvidia_smi_command = "ssh -o StrictHostKeyChecking=no -o UserKnownHostsFile=/dev/null SSH_USER@SSH_HOST nvidia-smi"
# Comma-separated list of the query fields.
# You can find out possible fields by running `nvidia-smi --help-query-gpus`.
# The value `AUTO` will automatically detect the fields to query.
query_field_names = "AUTO"
如果使用公有云的GPU 机器,找对应云监控的插件即可。
比如,使用阿里云GPU,可以使用inputs/aliyun
插件。阿里云的GPU 指标存在于以下两个namespace下:
https://cms.console.aliyun.com/metric-meta/acs_ecs_dashboard/ecs?spm=a2c4g.163515.0.0.3e0b76abZqmJTQ