StatSD 监控服务器CPU（statsD）

本篇文章给大家谈谈StatSD 监控服务器CPU，以及statsD对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享StatSD 监控服务器CPU的知识，其中也会对statsD进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、如何使用cadvisor和wavefront监控容器
• 2、IT管理员常用的运维工具哪些比较好？
• 3、Flink中如何实现一个自定义MetricReporter
• 4、哪款软件可以用服务器选股

如何使用cadvisor和wavefront监控容器

cAdvisor最棒的一点在于它运行起来非常简单。因为它本身就是运行在容器里，所以你可以像运行其他任何容器一样把它运行起来，运行的结果是可预知并且始终一致的。它也可以和一些在容器外的storage driver打包使用。当你指定了storage driver参数的时候，它会自动把资源指标导出到对应的storage driver上。比如，下面的命令会在任意一个Docker主机上创建一个cAdvisor实例，然后把资源指标导出到一个StatsD服务器上：
docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
google/cadvisor:latest \
-storage_driver=statsd \
-storage_driver_host=your_statsd_host:8125 \
-storage_driver_db=docker001
在Wavefront中查看容器指标
最近，我们把之前用来做演示的服务以及相关功能整合到新的服务器上。当我们开始做这件事时，我们想要用Docker重新部署。通过把每个服务隔离在容器中，我们可以简化部署和扩展的流程。我们也能够用cAdvisor隔离每个容器的资源指标。当你在同一个主机上运行多个容器的时候，这就特别有用，和我们的情况一样。
通过上面的命令，cAdvisor就可以立即输出指标到StatsD服务器上。这些指标已下面的命令格式创建：
stats.gauges.<storage_driver_db.<container name.<metric name

IT管理员常用的运维工具哪些比较好？

网络监控与运行自动化:
1. 系统安装自动化:kickstart、cobbler等。
2. 配置和部署自动化:puppet、saltstart、ansible等。
3.监控(报警)自动化:Nagios(监控系统)、ganglia(集群监控)、cacti(流量监控)、ipmonitor (ping监控)等。
4. 指标采集:collectd + statsd (statsite)
5. 指标标绘:石墨、nrpe、pnp4nagios
6. 日志采集、分析、报警:麋鹿
7. 网络质量监控:熏平、ZABBIX

Flink中如何实现一个自定义MetricReporter

在 flink 任务运行的过程中，用户通常想知道任务运行的一些基本指标，比如吞吐量、内存和 cpu 使用情况、checkpoint 稳定性等等。而通过 flink metrics 这些指标都可以轻而易举地获取到，避免任务的运行处于黑盒状态，通过分析这些指标，可以更好的调整任务的资源、定位遇到的问题、对任务进行监控。接下来本文将介绍 flink metrics 的一些基本概念与原理以及实践。

Flink 对于指标监测有一套自己的实现，同时 flink 自身系统有一些固定的 metric 数据，　包括系统的一些指标，CPU,内存, IO 　或者各个 task 运行的一些指标。指标的统计方式有四种，这些指标都实现了 Metric 这个接口，而 Metric 这个接口只是一个标识，本身并没有定义如何方法接口，部分子类的继承关系如下所示。

从图中可以看出，Metric 这个接口有四个直接子类，分别是：

下面以 Counter 为例，说明 Metric 的具体用法，Counters 通常用来计数，可以通过 inc 或 dec 方法来对计数值进行增加或减少。

获取 Metrics 有三种方法，首先可以在 WebUI 上看到；其次可以通过 RESTful API 获取，RESTful API 对程序比较友好，比如写自动化脚本或程序，自动化运维和测试，通过 RESTful API 解析返回的 Json 格式对程序比较友好；最后，还可以通过 Metric Reporter 获取，监控主要使用 Metric Reporter 功能。

flink 提供了很多外部监控系统的支持：JMX(java 自带的技术，不严格属于第三方)、Graphite、InfluxDB、Prometheus、StatsD、Datadog、Slf4j（直接打 log 里）等，也可以通过实现 org.apache.flink.metrics.reporter.MetricReporter 接口来编写自己的 Reporter。如果想要定期发送报告，可以实现 Scheduled 接口。

Metric Reporter 是如何配置的？首先 Metrics Reporters 的名字用逗号分隔，然后通过 metrics.reporter.jmx.class 的 classname 反射找 reporter，还需要拿到 metrics.reporter.jmx.port 的配置，比如向第三方系统通过网络发送的比较多，但要知道往哪里发，ip 地址、port 信息是比较常见的。

开发者可以实现自己的 reporter，将 metrics 数据导出到不同的系统。

MetricReporter 是用来向外暴露 Metric 的监测结果的接口。由于 MetricReporter 的子类在实例化时，都是通过反射机制，所以对于其实现子类，需要有一个公共、无参的构造函数，这个接口的定义如下：

关注 gzh “HEY DATA” 后台回复关键字 MetricReporter 可获得自定义 MetricReporter 实现例子文件。

哪款软件可以用服务器选股

Telegra，
用于收集和报告指标，并且是TICK堆栈的第一部分服务器数据选股。Telegraf的插件可直接从运行的系统中获取各种指标，从第三方API中提取指标，甚至通过statsd和Kafka消费者服务监听指标 关于StatSD 监控服务器CPU和statsD的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 StatSD 监控服务器CPU的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于statsD、StatSD 监控服务器CPU的信息别忘了在本站进行查找喔。