Influxdb 是一个开源的（集群版收费）分布式时序、时间和指标数据库，使用 Go 语言编写，无需外部依赖。Influxdb 有如下三大特性： 时序性(Time Series)：与时间相关的函数的灵活使用（诸如最大、最小、求和等）； 度量(Metrics)：对实时大量数据进行计算； 事件(Event)：支持任意的事件数据，换句话说，任意事件的数据我们都可以做操作。

时序数据库介绍与简单应用 Influxdb2.0-版本中概念与flux语法使用、函数简介

在本篇中，我们将探讨如何为Grafana增添更多风格的主题，以提升其视觉效果和用户体验。Grafana作为一个流行的开源监控和分析工具，其默认仅提供两种主题：深黑色（Dark）和亮白色（Light）。然而，通过社区插件和自定义CSS，我们可以将其外观扩展到更多样式。 我们需要创建一个目录来存储下载的主题CSS文件。在Linux系统中，可以在Grafana的公共目录下创建一个名为`themes`的文件夹，例如： ```bash # mkdir /usr/share/grafana/public/themes/ # cd /usr/share/grafana/public/themes/ ``` 接下来，我们从gilbN的GitHub项目`theme.park`中下载不同主题的CSS文件。你可以选择一种或全部下载。这里列出了几种主题：Aquamarine、Hotline、Dark、Plex和Space-gray。你可以使用`wget`命令逐个下载，或者用一个`for`循环一次性下载所有主题： ```bash # for f in aquamarine.css hotline.css dark.css plex.css space-gray.css; do wget https://gilbn.github.io/theme.park/CSS/themes/grafana/$f; done ``` 除了CSS文件，你还可以选择一个背景图片，例如： ```bash # wget https://images.unsplash.com/photo-1524334228333-0f6db392f8a1 ``` 安装完CSS文件后，我们需要安装Grafana的社区插件“Boom Theme”来支持这些主题。可以通过Grafana的命令行接口（CLI）来安装： ```bash # grafana-cli plugins install yesoreyeram-boomtheme-panel ``` 安装完成后，重启Grafana服务以使更改生效： ```bash # systemctl restart grafana-server ``` 现在，在Grafana的仪表板（Dashboard）中，你可以选择应用新下载的主题。例如，要使用Aquamarine主题，可以在URL中添加指向CSS文件的链接，如： ``` http://IP:3000/public/themes/aquamarine.css ``` 在Grafana的设置中，可以找到“Boom Theme”插件，它提供了多种预设主题供你选择。在“Theme Name”下拉菜单中，选择你之前下载并添加的主题，例如“Aquamarine”，然后将它设为默认主题。 在Grafana的可视化面板（Panel）中，每个组件都可以独立设置主题。例如，你可以在“Theme”选项中选择“Boom Theme”，然后在“Base Theme”下拉列表中选择你所喜欢的特定主题，如“Default Theme”、“Night Theme”等。 通过这种方式，你可以根据个人喜好或团队需求，为Grafana定制多样化的主题，使其更加个性化且易于长时间查看，从而提高工作效率。记住，每次更改主题或安装插件后，都需要确保Grafana服务已重新启动，以便正确加载新的配置。

在海光 DCU 资源监控体系中，Grafana 面板发挥着至关重要的作用，为用户提供了直观且强大的数据可视化体验。​ 功能特性​ 丰富数据源集成：Grafana 面板能够轻松对接多种数据源，对于海光 DCU 资源监控而言，可无缝集成从海光 DCU 资源监控脚本获取的数据，也能与 Prometheus 这类时间序列数据库联动。通过插件化接入方式，免去繁琐的接入工作，即使面对复杂的 IT 架构，包括传统服务器环境、Kubernetes 集群，甚至不同云服务环境下的海光 DCU 数据，都能实现高效采集。同时支持 VPC 数据源通道，可达成跨云、跨地域、跨 VPC 的数据访问，确保无论 DCU 部署在何处，其资源数据都能被精准获取并用于可视化展示。​ 多样化可视化呈现：预置了近百种图表组件，能够满足不同类型数据的展示与分析需求。在海光 DCU 资源监控场景中，用户可以利用折线图清晰呈现 DCU 算力利用率随时间的变化趋势，帮助运维人员及时察觉算力使用的波动情况；柱状图则适合对比不同 DCU 之间的显存使用量，方便快速定位显存占用较高或较低的设备；而对于 DCU 的温度分布，热力图能直观展示各 DCU 温度状态，以不同颜色区分温度区间，让运维人员对整体温度状况一目了然，及时发现过热风险点。此外，像 3D 地图、拓扑关系图等异形图表，在大规模 DCU 集群部署场景下，可用于直观展示 DCU 的物理位置分布以及设备间的关联关系，辅助运维人员进行资源管理与故障排查。​ 灵活告警配置：打通了钉钉、飞书、企业微信等常见协同工具，结合低代码事件预处理流程工具，能够实现告警的去重、降噪，有效提升告警的准确度。用户可依据海光 DCU 各项资源指标，如温度阈值、算力利用率上限、显存使用百分比临界值以及功耗异常范围等，灵活制定告警策略。当 DCU 资源使用超出设定阈值时，系统能及时通过已连接的协同工具向

Prometheus和Grafana是两种广泛使用的开源监控工具，在IT领域特别是大数据和云计算环境中非常关键。Prometheus是一款强大的时间序列数据库和监视系统，而Grafana则是一个优秀的数据可视化平台，能够将Prometheus等监控系统的数据以图表的形式展示出来，帮助运维人员更好地理解和分析系统性能。 在"spark_prometheus_metrics.json"这个文件中，我们可以推测它涉及到的是Apache Spark与Prometheus之间的集成，用于暴露Spark作业和集群的监控指标。Apache Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架，它支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种工作负载。在大规模分布式计算环境中，监控Spark的性能和健康状况至关重要，这正是Prometheus的角色所在。 在Spark中集成Prometheus，通常会通过一个名为`spark-prometheus-exporter`的项目，它是一个Prometheus的客户端库，能够收集Spark作业和集群的JMX（Java Management Extensions）或HTTP端点上的度量数据，并将这些数据暴露给Prometheus服务器抓取。"spark_prometheus_metrics.json"可能是这个库的配置文件，用于定义哪些指标应被导出，以及如何导出。配置可能包括指标名称、指标类型、标签等信息。 例如，文件可能包含关于以下内容的配置： 1. **任务执行时间**：记录Spark作业中各个阶段的执行时间，如shuffle read time、shuffle write time、task time等。 2. **内存使用**：监控executor内存的分配和使用情况，包括executor total memory、used memory、peak memory等。 3. **CPU利用率**：追踪每个executor的CPU使用率，以及整个集群的CPU利用率。 4. **数据读写**：统计输入和输出的数据量，如bytes read、bytes written等。 5. **错误和异常**：监控作业中的错误事件，如task failures、application exceptions等。 集成完成后，Prometheus会定期拉取这些指标，并存储在自己的时序数据库中。Grafana可以通过Prometheus作为数据源，创建丰富的仪表板，展示Spark作业的实时状态和历史性能趋势。例如，可以创建图表展示任务执行时间的分布，内存和CPU的使用率变化，以及数据读写的速率等。 在"soft"这个文件或目录下，可能包含了安装或配置Prometheus和Grafana所需的软件包，比如Prometheus的二进制文件、配置文件，以及Grafana的安装包等。安装和配置过程中，需要注意以下几个步骤： 1. **安装Prometheus**：下载并解压Prometheus的最新版本，配置`prometheus.yml`以指向`spark-prometheus-exporter`的服务端点。 2. **安装spark-prometheus-exporter**：根据Spark版本选择合适的版本，将其部署到Spark集群节点上，配置相关参数以收集Spark指标。 3. **安装Grafana**：下载并启动Grafana，添加Prometheus为数据源，配置好URL和认证信息。 4. **创建Dashboard**：在Grafana中创建新的仪表板，选择合适的图表类型，利用Prometheus中的Spark指标构建监控视图。 5. **监控和报警**：设置Prometheus的规则文件，定义告警条件，当特定指标超过阈值时，触发报警通知。 通过这种方式，IT团队可以及时发现和解决Spark作业中的性能瓶颈，优化资源利用率，确保大数据处理的稳定性和效率。Prometheus和Grafana的组合提供了强大而灵活的监控能力，对于任何使用Spark的组织来说都是不可或缺的工具。

Grafana 是一款流行的开源数据可视化和监控工具，它支持多种数据源，并能够将数据以图表、地图、仪表盘等多种形式进行展示。Grafana 10.0.1 是该软件的一个版本号，而 “linux-arm64.tar” 表示这是一个专为 Linux 系统的 ARM64 架构优化的打包文件，这意味着它能够为基于 ARMv8-A 架构的处理器提供高效的运行性能。这类处理器常见于树莓派等开发板和各种嵌入式设备中，因此该软件包适合在这些硬件上运行。 这个特定的文件名 “grafana-10.0.1.linux-arm64.tar” 暗示了用户在使用时需要具备一定的技术背景，特别是了解如何在 Linux 系统上操作和安装软件。用户需要使用如 tar 命令来解压这个文件，并可能需要安装依赖的软件包以及正确配置数据源等。此外，该版本可能包含一些更新的特性和功能改进，以及错误修复，这些都是用户关注和期待的。 在数据可视化领域，Grafana 凭借其灵活性和易用性，在监控系统、数据仪表盘、日志分析等方面拥有广泛的应用。它支持多种数据源，例如 Prometheus、MySQL、PostgreSQL、InfluxDB、Elasticsearch 等，使得用户可以轻松地创建复杂的仪表盘，为数据分析提供有力支持。Grafana 通常被数据库管理员（DBA）和系统管理员用于监控他们的服务器和数据库的状态，因此也被标记为“dba”相关工具。 Grafana 的核心优势在于其插件系统，允许社区开发者创建和分享各种扩展，如仪表板控件、数据源连接器等，极大地丰富了其功能。此外，Grafana 的模板功能使得用户可以创建动态的仪表板，以不同的方式展示数据。Grafana 还支持告警功能，用户可以配置警报规则，并在数据触发阈值时接收通知。 在使用 Grafana 时，用户需要考虑如何组织和展示数据，以及如何使这些数据可视化变得更加直观易懂。创建仪表盘时，选择合适的图表类型、设置合适的度量指标和维度、以及优化数据查询和聚合，都是创建有效数据可视化的关键步骤。通过这些方法，用户可以更好地理解数据、发现数据中的趋势和模式，从而做出更加明智的决策。 随着大数据和云计算的发展，对于能够处理和分析大规模数据集的工具的需求日益增长。Grafana 作为一个成熟的数据可视化工具，其重要性在于能够帮助用户在海量数据中快速识别问题、趋势和异常，尤其在运维监控、应用性能监控、业务智能分析等多个领域发挥着重要作用。其简洁的设计、友好的用户界面和强大的功能，使其成为数据分析师和运维工程师的首选工具。 此外，Grafana 社区非常活跃，不断有新功能和改进被添加到软件中，用户可以通过阅读更新日志来获取最新的功能信息，也可以参与到社区中去反馈问题和建议新功能。Grafana 的成功也促进了其周边生态系统的繁荣，例如 Grafana Loki 用于日志管理，Grafana Tempo 用于追踪时序数据等，这些项目和 Grafana 的整合提供了更全面的数据监控解决方案。 面对未来，Grafana 需要继续在易用性、性能和安全性等方面进行提升，以满足日益增长的用户需求和更复杂的应用场景。随着物联网和边缘计算技术的兴起，Grafana 也面临着将数据可视化技术扩展到边缘设备的挑战，以提供实时监控和分析服务。此外，随着人工智能和机器学习技术的发展，Grafana 的智能分析能力也将得到进一步的加强，使其不仅仅是数据可视化的工具，而是成为数据智能分析的平台。 Grafana 作为数据可视化领域的佼佼者，其在数据库管理员和系统管理员群体中的广泛使用，得益于其强大的功能、灵活的插件系统和活跃的社区支持。Grafana 10.0.1.linux-arm64.tar 的推出，为 ARM64 架构的 Linux 用户提供了更优的本地化支持，使得这些用户能够更加便捷地利用 Grafana 来构建和维护复杂的监控系统和数据仪表盘，从而更好地洞察和管理他们的数据资源。

使用Spring Cloud构建的Spring PetClinic示例应用程序的分布式版本 该微服务分支最初源自以演示如何将示例Spring应用程序拆分为。 为了实现该目标，我们使用了技术堆栈中的Spring Cloud Gateway，Spring Cloud Circuit Breaker，Spring Cloud Config，Spring Cloud Sleuth，Resilience4j，Micrometer和Eureka Service Discovery。 在没有Docker的情况下在本地启动服务 每个微服务都是Spring Boot应用程序，可以使用IDE在本地启动（必须安装插件）或../mvnw spring-boot:run命令。 请注意，必须先启动支持服务（Config和Discovery Server），然后再启动其他任何应用程序（客户，兽医，访问和API）。 跟踪服务器，管理服务器，Grafana和Prometheus的启动是可选的。 如果一切顺利，则可以在给定位置访问以下服务： 发现服务器 配置服务器 AngularJS前端（API网关） 客户，兽

此压缩包是influxdb-0.13.0版本，下载下来之后开箱即用

zabbix显示器 基于zabbix API实现的监控系统，前端采用Vue + ElementUI，可以采用django + pyzabbix。 功能简介 登录页 仪表盘 主机组 主机列表 主机详情 急剧事件 应用监控 监控系统REST API swagger文档 zabbix代理自动化部署

zabbix6.4.4+grafana10.2.1一键安装脚本，适合centos 7