跳到主要內容

Kibana(2/2)


安裝完畢後

立馬登入Kibana 瞧瞧

1. 建立 Index Pattern
${domain:port}/app/kibana#/management/kibana/index_patterns?_g=()
2. Discover Data
${domain:port}/app/kibana#/discover
3. Create New Visualization
${domain:port}/app/kibana#/visualize



情境1 顯示最長被存取的文章 前 10 筆統計 [Data Table]
1. split table > field ${path} > advanced > include > ${/api/article}
2. split row > field $(article id)

情境2 哪段時間是 API 存取巔峰 [Vertical]
1. x-Axis > field ${timestamp} > interval (10m)

情境3 Http request fail rate [Pie]
1. split slices > field ${http status code} 

情境4 特定關鍵字的統計 [Metric]
Filter語法可參考 Kibana 上方工具列的 Filter 選項產生 
1. split group > aggregation = Filters > filter1 {"match_phrase":{"path":"/tracking/url/path"}}

4. 將建立的 visualization 加入 Dashboard
${domain:port}/app/kibana#/dashboard
標籤：

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

FluentD 實作 Error Log

FluentD 實作 Error Log 本篇將介紹使用 DotNet 專案 log4net 套件，紀錄的 log 針對 Error Level 的訊息透過FluentD 提取出來 在紀錄中 增加 trace ID 設入 MongoDB , 及加入 Slack 通知 延伸閱讀 FluentD 參數說明 FluentD 實作 Nginx Access Log FluentD 實作 Nginx Access Log 補充 log4net <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <configuration> <log4net> <appender name="All" type="log4net.Appender.RollingFileAppender"> <file value="/var/log/my.log" /> <appendToFile value="true" /> <rollingStyle value="Size" /> <datePattern value="yyyy-MM-dd" /> <maximumFileSize value="5MB" /> <maxSizeRollBackups value="10" /> <staticLogFileName value="true" /> <PreserveLogFileNameExtension value="true" /> <layout type="log4net.Layout.PatternLayout"> <conversionPattern value="[%date] [...
張貼留言
閱讀完整內容

Grafana Dashboard 建立

建立自己的 Dashboard # 由於 intelligent sense 相當不錯，輸入關鍵字他會帶出 metric label # 另外可參考 https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/basics/ Prometheus Query # 或是直接拿其他已建立的Dashboard 可複製到新的 Dashboard ex: node_memory_MemTotal_bytes # 取伺服器記憶體容量資料 # 過濾條件在{}加入 ex: node_memory_MemTotal_bytes{instance="${server 1}:9100"} # 要取特定伺服器資料 # Setting 中設定 Variables ex: node_memory_MemTotal_bytes{instance=~"$node"} # 變數名稱 node 建立 Alert ．Visualization 必須是Graph
張貼留言
閱讀完整內容

Prometheus + Grafana + Exporters = Server Monitor

Grafana 功能強大且美觀的Dashboard Prometheus 用來作為數據收集及儲存，透過設定至各 exporter 端"拉"資料回來 exporter Prometheus exporter 環境建置 使用 docker-compose 時，會依所在目錄建立 ${path}-default docker network 純粹為了賞心悅目 建立一個 monitor-net 集中堆放 Grafana , Prometheus , xxxx exporter 建立 docker network docker network create monitor-net Grafana + Prometheus docker-compose.yml version: '3' services: grafana: image: grafana/grafana ports: - 9000:9000 - 9010:3000 environment: - GF_SERVER_ROOT_URL= - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD= volumes: # copy grafana.ini to /etc/grafana - /etc/grafana/grafana.ini:/etc/grafana/grafana.ini - /var/lib/grafana:/var/lib/grafana - /var/log/grafana:/var/log/grafana container_name: my-grafana restart: always networks: - myonitornet prometheus: image: prom/prometheus ports: - 9090:9090 volumes: # copy prometheus.yml to /etc/prometheus - /etc/prometheus/prometheus.yml:/etc/prome...
張貼留言
閱讀完整內容