夜莺-Nightingale
夜莺V7
项目介绍
功能概览
API
FAQ
部署升级
数据接入
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
Relabel 事件处理
Event Drop 事件处理
Event Update 事件处理
Callback 事件处理
Script 事件处理
Label Enrich 事件处理
AI Summary 事件处理
仪表盘
数据源
时序指标
日志分析
告警自愈
基础设施
集成中心
人员组织
系统配置
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
notify_tpl
board
users
target
target
user_group
user_group_member
task_tpl
task_tpl_host
task_record
sso_config
role
role_operation
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
MySQL 数据查询(商业版)
查询表格
和在终端登录 MySQL 之后,输入 SQL 查询类似,例如查询整个表的数据:
select * from database_name.table_name limit 10
查询时序图
- 必须在 SQL 中使用 as time 的语法指定哪一列是时间列,然后 group by time order by time desc 对时间做排序,例如
select count(*) as count, trigger_time as time
from n9e_v6_plus.alert_his_event
group by time
order by time
desc LIMIT 100
- 可以使用 where 条件,执行查询某一个时间段的数据,样例如下
2.1 查询最近一分钟的数据,也可以把 WEEK 换成 MINUTE、 SECOND、HOUR、DAY、MONTH 等
SELECT count(*) AS count, trigger_time AS time FROM n9e_v6_plus.alert_his_event WHERE FROM_UNIXTIME(trigger_time) >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 WEEK)
2.2 查询某一个时间段的数据,trigger_time 是 unix 时间戳 (1720061167) 的情况WHERE 语句可以直接写 WHERE trigger_time >= 1720060214 AND trigger_time < 1720061214或者 trigger_time >= $__unixEpochFrom() AND trigger_time < $__unixEpochTo(), $__unixEpochFrom() 表示开始的unix时间戳,$__unixEpochTo() 表示结束时间的unix时间戳
SELECT count(*) AS count, trigger_time AS time
FROM n9e_v6_plus.alert_his_event
WHERE trigger_time >= $__unixEpochFrom() AND trigger_time < $__unixEpochTo()
GROUP BY time
ORDER BY time DESC
2.3 查询最近 7 天每分钟产生的告警数量
SELECT FROM_UNIXTIME(trigger_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00') AS alert_minute,COUNT(*) AS alert_count
FROM n9e_v6_plus.alert_his_event
WHERE trigger_time >= UNIX_TIMESTAMP(DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY))
GROUP BY alert_minute
ORDER BY alert_minute DESC LIMIT 100;
2.4 查询最近 7 天每分钟产生的告警数量
SELECT FROM_UNIXTIME(trigger_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00') AS alert_minute,COUNT(*) AS alert_count
FROM n9e_v6_plus.alert_his_event
WHERE trigger_time >= UNIX_TIMESTAMP(DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY))
GROUP BY alert_minute
ORDER BY alert_minute DESC;
2.5 alert_his_event 样例表结构如下
CREATE TABLE `alert_his_event` (
`id` bigint unsigned not null AUTO_INCREMENT,
`cate` varchar(128) not null,
`rule_id` bigint unsigned not null,
`rule_name` varchar(255) not null,
`prom_ql` varchar(8192) not null comment 'promql',
`first_trigger_time` bigint,
`trigger_time` bigint not null,
`trigger_value` varchar(255) not null,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY (`trigger_time`, `rule_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
宏变量使用(商业版)
在配置仪表盘的时候,一般我们要查询数据的时间范围不是固定的,需要随着仪表盘右上角的时间返回变化而变化,这个时候就需要使用和时间相关的宏变量了,下面是我们目前支持的宏变量以及使用说明 (备注:下面说明中的 1494410783 是前端传的 start_time,1494410983 是前端传的 end_time)
宏变量 | 描述 |
---|---|
$__timeFilter(dateColumn) | 如果 dateColumn 格式是 %Y-%m-%d %H:%i:%s ,可以使用此宏变量,将被替换为 dateColumn BETWEEN FROM_UNIXTIME(1494410783) AND FROM_UNIXTIME(1494410983) |
$__timeFrom() |
如果时间列格式是%Y-%m-%d %H:%i:%s ,可以使用此宏变量,将被替换为当前时间选择的开始时间。FROM_UNIXTIME(1494410783) |
$__timeTo() |
如果时间列格式是%Y-%m-%d %H:%i:%s ,可以使用此宏变量,将被替换为当前时间选择的结束时间。FROM_UNIXTIME(1494410983) |
$__unixEpochFilter(dateColumn) |
如果 dateColumn 格式是 Unix时间戳。将会被替换为 dateColumn > 1494410783 AND dateColumn < 1494497183 |
$__unixEpochFrom() |
将被替换为当前活动时间选择的开始时间,以Unix时间戳表示。例如,1494410783 |
$__unixEpochTo() |
将被替换为当前活动时间选择的结束时间, 以Unix时间戳表示。例如,1494497183 |
$__unixEpochNanoFilter(dateColumn) |
如果 dateColumn 格式是以纳秒时间戳表示。将会被替换为 dateColumn > 1494410783152415214 AND dateColumn < 1494410983142514872 |
$__unixEpochNanoFrom() |
将被替换为当前活动时间选择的开始时间,以纳秒时间戳表示。例如,1494410783152415214 |
$__unixEpochNanoTo() |
将被替换为当前活动时间选择的结束时间,以纳秒时间戳表示。例如,1494410983142514872 |
$__timeGroup(dateColumn,'5m') |
在 group by 的时候使用,以 5m 为分组粒度,对数据进行计算 |
$__unixEpochGroup(dateColumn,'5m') |
在 group by 的时候使用,以 5m 为分组粒度,对数据进行计算 |
宏变量使用示例
以上面的 alert_his_event 表为例,查询一段时间范围内每分钟的告警数量的 SQL 如下
SELECT
$__unixEpochGroup(trigger_time, '1m') AS time,
COUNT(*) AS alert_count
FROM
n9e_v6_plus.alert_his_event
WHERE
$__unixEpochFilter(trigger_time)
GROUP BY
time
ORDER BY
time