开源版
夜莺V6
项目介绍 架构介绍
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黄埔营
安装部署
部署说明 Docker Compose 高级部署方案 附：Prometheus 部署
升级
采集器
概述 Categraf Datadog-agent Falcon插件 Grafana-agent Telegraf
使用手册
仪表盘
仪表盘 图表配置
告警管理
告警规则 内置规则 告警屏蔽 告警订阅 活跃告警 历史告警
时序指标
即时查询 快捷视图 记录规则
日志分析
即时查询
基础设施
机器列表 采集配置
告警自愈 人员组织 数据源 通知配置 通知模板 单点登录 ES日志监控（专业版） 自监控
API
数据读取 数据推送 操作类接口
数据库表结构
alert_aggr_view alert_cur_event alert_his_event alert_mute alert_rule alert_subscribe alerting_engines board board_payload builtin_cate busi_group busi_group_member chart_share configs datasource metric_view notify_tpl recording_rule role role_operation sso_config target task_record task_tpl task_tpl_host user_group user_group_member users
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脚本 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
夜莺V5
项目介绍 藏经阁
安装部署
事前必读 Docker Compose 方式 Helm 方式 二进制方式 VictoriaMetrics 告警自愈模块
采集器
Categraf Datadog-agent Falcon插件 Grafana-agent Telegraf
使用手册
SNMP 应用监控 Mtail日志监控 JVM监控 钉钉告警 电话短信告警 告警通知 告警格式 Relabel 自监控
API
数据读取 数据推送 Webapi接口
Categraf
项目简介 安装部署 主配置文件 Log Agent Prometheus agent Traces agent 高级配置
插件配置
插件说明 mtail插件 基础指标采集插件 aliyun指标采集插件 cloudwatch指标采集插件 google cloud指标采集插件 prometheus采集插件 nvidia_smi插件 snmp插件 exec采集插件 procstat采集插件 cadvisor采集插件 netstat采集插件 ipmi采集插件 smart采集插件 mysql插件 mongodb插件 postgresql插件
企业版
北极星
简介 落地步骤 最佳实践 SLA管理实践
灭火图
简介 落地步骤 最佳实践
事件墙
简介 落地步骤 最佳实践
日志分析
简介 落地步骤 最佳实践
智能告警
夜莺智能告警插件
日志告警
夜莺ES日志告警 从日志中提取指标
夜莺开源生态
Telegraf
介绍、安装、初步测试 CPU、MEM、DISK、IO插件 kernel、system、processes插件 exec、net、netstat插件 端口监控、TCP探测 PING、Procstat插件
Prometheus
版权声明
第1章:天降奇兵
开篇 Prometheus简介
初识Prometheus
安装Prometheus Server 使用Node Exporter采集主机数据 使用PromQL查询监控数据 使用Grafana创建可视化Dashboard
任务和实例 Prometheus核心组件讲解 小结
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
概述 与SMTP邮件集成 与Slack集成 与企业微信集成 集成钉钉：基于Webhook的扩展
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
开篇 Exporter是什么
常用Exporter
容器监控：cAdvisor 使用 Prometheus 监控 MySQL 运行状态：MySQLD Exporter 网络探测：Blackbox Exporter
使用Java自定义Exporter
使用Client Java构建Exporter程序 在应用中内置Prometheus支持
小结
第5章:数据与可视化
开篇 使用Console Template Grafana基本概念
Grafana与数据可视化
概述 变化趋势：Graph面板 分布统计：Heatmap面板 当前状态：SingleStat面板
模板化Dashboard 小结
第6章:集群与高可用
开篇 Prometheus 本地存储 Prometheus 远程存储 Prometheus 联邦集群 Prometheus 高可用 Alertmanager 高可用 小结
第7章:Prometheus服务发现
开篇 Prometheus与服务发现 基于文件的服务发现 基于Consul的服务发现 服务发现与Relabeling 小结
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
开篇 什么是Prometheus Operator 使用Operator管理Prometheus 使用Operator管理监控配置 在Prometheus Operator中使用自定义配置 本章小结
参考资料

如何把数据转发给多个时序库?

关键字 Pushgw.Writers

找到配置文件config.toml(./etc/config.toml)中关键字‘Pushgw.Writers’, 在toml中[[..]]是数组（table array，表数组）可以重复多个，所以这里把原有配置复制一份在后面即可实现。

[[Pushgw.Writers]] #TSDB1
# Url = "http://127.0.0.1:8480/insert/0/prometheus/api/v1/write"
Url = "http://127.0.0.1:9090/api/v1/write"
# Basic auth username
BasicAuthUser = ""
# Basic auth password
BasicAuthPass = ""
# timeout settings, unit: ms
Headers = ["X-From", "n9e"]
Timeout = 10000
DialTimeout = 3000
TLSHandshakeTimeout = 30000
ExpectContinueTimeout = 1000
IdleConnTimeout = 90000
# time duration, unit: ms
KeepAlive = 30000
MaxConnsPerHost = 0
MaxIdleConns = 100
MaxIdleConnsPerHost = 100

[[Pushgw.Writers]] #TSDB2
# Url = "http://127.0.0.1:8480/insert/0/prometheus/api/v1/write"
Url = "http://127.1.1.1:9191/api/v1/write"
# Basic auth username
BasicAuthUser = ""
# Basic auth password
BasicAuthPass = ""
# timeout settings, unit: ms
Headers = ["X-From", "n9e"]
Timeout = 10000
DialTimeout = 3000
TLSHandshakeTimeout = 30000
ExpectContinueTimeout = 1000
IdleConnTimeout = 90000
# time duration, unit: ms
KeepAlive = 30000
MaxConnsPerHost = 0
MaxIdleConns = 100
MaxIdleConnsPerHost = 100

💡 Toml语法可查看Toml官方文档或中文文档。go库：https://github.com/BurntSushi/toml，这里是使用示例。

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