Prometheus监控实战

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出版者:机械工业出版社
作者:[澳] 詹姆斯·特恩布尔(James Turnbull) 著
出品人:
页数:232
译者:史天
出版时间:2019-8-19
价格:79.00元
装帧:平装
isbn号码:9787111633112
丛书系列:云计算与虚拟化技术丛书
图书标签:
  • 运维
  • 计算机
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  • prometheus
  • 好书,值得一读
  • 科技
  • 计算机科学
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  • Prometheus
  • 监控
  • 实战
  • 运维
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  • 告警
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  • 配置
  • 采集
  • 服务发现
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具体描述

本书由浅入深地对Prometheus进行了全方位的介绍,内容通俗易懂,理论与实践相结合。首先从监控体系讲起,介绍了关于监控的各种经典理论和方法。然后循序渐进地介绍了Prometheus的各个功能组件和配置方法,包括监控主机和容器、服务发现、警报管理,以及Kubernetes和运行其上的应用程序的监控。本书覆盖了目前的一些主流云技术(比如AWS),但同样适用于各种其他环境和技术栈。读过本书后,相信你可以设计并构建出一个优秀的监控系统。

《云原生架构下的系统运维实践:从基础设施到应用层面的全面保障》 聚焦现代云原生生态,构建高可用、可观测、自愈的系统运维体系 在云计算和微服务架构日益成为主流的今天,传统运维模式已难以应对快速迭代、弹性伸缩和复杂分布式系统的挑战。本书旨在为系统架构师、运维工程师、SRE(站点可靠性工程师)以及致力于提升系统稳定性和效率的技术人员,提供一套面向云原生时代的、可操作性极强的运维实践指南。我们深入探讨如何整合最新的开源技术栈和工程方法论,以实现基础设施层面的稳健、应用层面的高效监控与故障快速恢复。 第一部分:云原生时代的运维范式转型 本部分将首先厘清云原生环境对运维提出的新要求,并阐述从传统运维到以自动化、不可变基础设施为核心的 SRE 模式的转变路径。 第一章:云原生基础设施的基石 容器化与编排的深度解析: 不仅仅是 Docker 和 Kubernetes 的基础操作,而是深入探讨 CNI(容器网络接口)、CSI(容器存储接口)的工作原理,以及如何在实际生产环境中优化 Pod 的调度策略和资源隔离机制。我们将详细解析不同调度算法(如 Bin-Packing、Spread)在特定业务场景下的适用性。 服务网格(Service Mesh)的引入与运维挑战: Istio、Linkerd 等服务网格如何改变服务间的通信、安全和可观测性。重点讨论服务网格在流量管理(蓝绿部署、金丝雀发布)和安全策略(mTLS)实施中的配置要点和性能开销评估。 基础设施即代码(IaC)的成熟实践: 超越基础的 Terraform 模板编写,我们深入探讨如何利用模块化设计、状态管理(如远程后端存储)和策略即代码(Policy as Code,使用 OPA/Conform)来确保基础设施的一致性、安全性和可审计性。讨论 GitOps 理念在 IaC 流程中的落地,实现基础设施变更的闭环管理。 第二章:面向弹性的自动化与自愈能力 Kubernetes 资源管理的高级技巧: 深入理解 Request 和 Limit 的精确设定对 QoS(服务质量)的影响,以及 Vertical Pod Autoscaler (VPA) 和 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 的协同工作机制。探讨如何利用自定义资源(CRD)构建特定于业务的自动化控制器。 韧性工程(Resilience Engineering)基础: 介绍故障注入(Chaos Engineering)的概念,并实操使用 Chaos Mesh 等工具对关键服务进行压力测试和弱点发现。重点在于如何从故障实验中提炼出可落地的改进项,而非仅仅制造故障。 配置管理与秘密信息安全: 探讨如何使用 Helm Charts 管理复杂应用配置,以及结合 Vault 或 Kubernetes Secrets 结合外部 KMS(密钥管理服务)实现秘密信息的安全分发和生命周期管理。 第二部分:构建全景式系统可观测性体系 可观测性是现代运维的核心,本书将从三个维度——Metrics(指标)、Logs(日志)和 Traces(追踪)——构建一个统一的、实用的观测平台。 第三章:深入指标采集与时间序列数据库优化 Prometheus 生态系统的高级应用(注:此处不深入介绍 Prometheus 本身的功能,而是聚焦其在复杂环境中的部署和优化): 探讨多租户环境下的联邦(Federation)架构设计,以及 Thanos/Cortex 在实现长期存储和全局查询视图中的作用。 指标的质量与规范化: 如何设计具有业务意义的黄金指标(Golden Signals)和 RED(Rate, Errors, Duration)指标集。重点讲解标签(Labels)的设计原则,避免产生过多的、低基数的标签组合导致 TSDB 性能下降。 告警风暴的治理与智能降噪: 介绍基于 Prometheus Alertmanager 的高级路由、分组和静默策略。实践如何利用机器学习或基于事件(Event-based)的告警机制,减少误报和噪音。 第四章:结构化日志与分布式追踪的落地 ELK/EFK 栈的性能调优与数据治理: 不仅关注日志的收集和存储,更侧重于日志的结构化(JSON 格式),以及如何利用 Logstash/Fluentd 管道进行高效的解析、过滤和索引优化,以降低 Elasticsearch 的存储成本和查询延迟。 分布式追踪的系统集成: 详细介绍 OpenTelemetry 规范,以及如何在 Java、Go 等主流语言中植入 Tracing 客户端。讲解如何配置 Jaeger/Zipkin 后端,并将其与业务请求 ID 进行关联,从而实现从用户界面到数据库查询的完整调用链分析。 Metrics、Logs、Traces 的关联分析: 实践如何通过 Link Tracing 或利用 Grafana 等工具,实现“指标触发,定位日志,追踪调用栈”的快速故障排查流程,显著缩短 MTTR(平均修复时间)。 第三部分:应用性能管理与故障响应 本部分将重点关注如何将运维能力前置到应用开发流程中,实现预防性维护和高效的事故响应。 第五章:性能基线建立与容量规划 SLO/SLA 的定义与落地: 学习如何根据业务目标设定实际可衡量的服务等级目标(SLO)。介绍如何利用历史数据和业务增长模型,建立动态的容量规划模型,预留足够的冗余资源。 应用层面的性能剖析工具: 介绍 JFR (Java Flight Recorder)、eBPF 技术在内核和用户空间进行无侵入式性能分析的应用。如何通过采样数据发现 CPU 瓶颈、锁竞争和内存泄露的根本原因。 负载测试与瓶颈预警: 实践使用 Locust 或 Gatling 等工具进行真实场景模拟测试。建立基于性能趋势的预警阈值,在系统负载达到临界点前自动触发扩容或限流策略。 第六章:高效的事故管理与事后复盘 事件响应的标准化流程(Incident Response): 建立明确的事故响应角色(指挥官、沟通协调员、技术负责人)。介绍基于 Runbook 和 Playbook 的自动化故障恢复流程,减少人为干预和情绪化决策。 通信与透明度: 讨论在事故发生时,如何利用状态页(Status Page)和内部协作工具(如 Slack/Teams)进行高效、透明的沟通,管理用户预期。 事后复盘(Postmortem)的文化建设: 强调“无指责文化”在高质量复盘中的重要性。详细指导如何撰写结构化的事后报告,确保行动项(Action Items)被有效跟踪和闭环,真正从每次故障中学习和进步。 本书内容侧重于生产环境的工程实践和系统级优化,而非单一工具的入门教程。读者将学习到如何整合分散的技术栈,构建一个健壮、自适应、高度自动化的云原生运维平台。

作者简介

詹姆斯·特恩布尔(James Turnbull)

是一位作家和工程师。他最近出版的书包括《The Packer Book》《The Terraform Book》和《The Art of Monitoring》,以及关于开源容器虚拟化技术的《The Docker Book》等。他目前是Empatico公司的首席技术官,并且曾担任过Kickstarter的首席技术官、Docker公司服务和支持副总裁、Venmo公司工程副总裁以及Puppet公司技术运营副总裁。

目录信息

Contents 目  录
译者序
前 言
第1章 监控简介1
1.1 什么是监控1
1.1.1 技术作为客户2
1.1.2 业务作为客户2
1.2 监控基础知识2
1.2.1 事后监控2
1.2.2 机械式监控3
1.2.3 不够准确的监控4
1.2.4 静态监控5
1.2.5 不频繁的监控5
1.2.6 缺少自动化或自服务6
1.2.7 监控模式总结6
1.3 监控机制7
1.3.1 探针和内省7
1.3.2 拉取和推送7
1.3.3 监控数据的类型8
1.4 指标8
1.4.1 什么是指标9
1.4.2 指标类型10
1.4.3 指标摘要12
1.4.4 指标聚合12
1.5 监控方法论20
1.5.1 USE方法20
1.5.2 Google的四个黄金指标21
1.6 警报和通知22
1.7 可视化23
1.8 另一本关于监控的书24
1.9 本书内容24
1.10 小结25
第2章 Prometheus简介26
2.1 Prometheus起源26
2.2 Prometheus架构27
2.2.1 指标收集28
2.2.2 服务发现29
2.2.3 聚合和警报29
2.2.4 查询数据29
2.2.5 自治30
2.2.6 冗余和高可用性30
2.2.7 可视化31
2.3 Prometheus数据模型31
2.3.1 指标名称31
2.3.2 标签32
2.3.3 采样数据32
2.3.4 符号表示32
2.3.5 保留时间33
2.4 安全模型33
2.5 Prometheus生态系统34
2.6 参考链接34
2.7 小结34
第3章 安装和启动Prometheus35
3.1 安装Prometheus35
3.1.1 在Linux上安装Prometheus36
3.1.2 在Windows上安装Prometheus37
3.1.3 在Windows上安装Prometheus的其他方式38
3.1.4 在Mac OS X上安装Prometheus38
3.1.5 通过监控套件安装Prometheus38
3.1.6 通过配置管理工具安装Prometheus39
3.1.7 通过Kubernetes安装Prometheus39
3.2 配置Prometheus39
3.2.1 global40
3.2.2 alerting41
3.2.3 rule_files42
3.2.4 scrape_configs42
3.3 启动Prometheus43
3.4 第一个指标44
3.5 表达式浏览器45
3.6 聚合时间序列48
3.7 容量规划51
3.7.1 内存51
3.7.2 磁盘51
3.8 小结52
第4章 监控主机和容器53
4.1 监控节点54
4.1.1 安装Node Exporter54
4.1.2 配置Node Exporter55
4.1.3 配置textfile收集器56
4.1.4 启用systemd收集器57
4.1.5 运行Node Exporter57
4.1.6 抓取Node Exporter58
4.1.7 过滤收集器58
4.2 监控Docker容器59
4.2.1 运行cAdvisor60
4.2.2 抓取cAdvisor61
4.3 抓取的生命周期62
4.4 标签64
4.4.1 标签分类64
4.4.2 重新标记65
4.5 Node Exporter和cAdvisor指标69
4.5.1 USE方法69
4.5.2 服务状态77
4.5.3 可用性和up指标78
4.5.4 metadata指标79
4.6 查询持久性81
4.6.1 记录规则82
4.6.2 配置记录规则82
4.6.3 添加记录规则83
4.7 可视化86
4.7.1 安装Grafana86
4.7.2 启动和配置Grafana88
4.7.3 配置Grafana Web界面89
4.7.4 第一个仪表板91
4.8 小结92
第5章 服务发现93
5.1 静态配置的局限性93
5.2 基于文件的服务发现94
5.3 基于API的服务发现98
5.4 基于DNS的服务发现102
5.5 小结104
第6章 警报管理105
6.1 警报105
6.2 Alertmanager如何工作107
6.3 安装Alertmanager108
6.3.1 在Linux上安装Alertmanager108
6.3.2 在Windows上安装Alertmanager109
6.3.3 通过监控套件安装Alertmanager110
6.3.4 通过配置管理工具安装Alertmanager110
6.4 配置Alertmanager111
6.5 运行Alertmanager113
6.6 为Prometheus配置Alertmanager114
6.6.1 Alertmanager服务发现114
6.6.2 监控Alertmanager115
6.7 添加警报规则115
6.7.1 添加第一条警报规则116
6.7.2 警报触发118
6.7.3 Alertmanager的警报118
6.7.4 添加新警报和模板120
6.8 路由123
6.9 接收器和通知模板126
6.10 silence和维护128
6.10.1 通过Alertmanager控制silence128
6.10.2 通过amtool控制silence130
6.11 小结132
第7章 可靠性和可扩展性133
7.1 可靠性和容错性133
7.1.1 重复的Prometheus服务器134
7.1.2 设置Alertmanager集群135
7.1.3 为Prometheus配置Alertmanager集群136
7.2 可扩展性138
7.2.1 功能扩展138
7.2.2 水平分片139
7.3 远程存储144
7.4 第三方工具144
7.5 小结144
第8章 监控应用程序145
8.1 应用程序监控入门145
8.1.1 从哪里开始146
8.1.2 监控分类146
8.2 指标146
8.2.1 应用程序指标147
8.2.2 业务指标147
8.2.3 放置指标147
8.2.4 实用程序模式147
8.2.5 外部模式148
8.2.6 监控应用程序示例149
8.3 小结155
第9章 日志监控156
9.1 日志处理156
9.2 mtail简介157
9.2.1 安装mtail157
9.2.2 使用mtail158
9.2.3 运行mtail159
9.3 处理Web服务器访问日志161
9.4 解析Rails日志到直方图163
9.5 部署mtail165
9.6 抓取mtail端点165
9.7 小结166
第10章 探针监控167
10.1 探针架构167
10.2 Blackbox exporter168
10.3 安装exporter168
10.3.1 在Linux上安装exporter169
10.3.2 在Windows上安装exporter170
10.3.3 通过配置管理工具安装exporter170
10.4 配置exporter171
10.4.1 HTTP检查172
10.4.2 ICMP检查 172
10.4.3 DNS检查 173
10.5 启动exporter173
10.6 创建Prometheus作业174
10.7 小结176
第11章 推送指标和Pushgateway177
11.1 Pushgateway177
11.1.1 Pushgateway使用场景178
11.1.2 安装Pushgateway179
11.1.3 在Linux上安装Pushgateway179
11.1.4 在Windows上安装Pushgateway180
11.1.5 通过配置管理工具安装Pushgateway181
11.1.6 配置和运行Pushgateway181
11.1.7 向Pushgateway发送指标182
11.1.8 在Pushgateway上查看指标183
11.1.9 删除Pushgateway中的指标184
11.1.10 从客户端发送指标185
11.2 抓取Pushgateway187
11.3 小结188
第12章 监控Kubernetes189
12.1 Kubernetes集群189
12.2 在Kubernetes上运行Prometheus190
12.3 监控Kubernetes191
12.4 监控Kubernetes节点191
12.4.1 Node Exporter DaemonSet191
12.4.2 Node Exporter服务194
12.4.3 部署Node Exporter195
12.4.4 Node Exporter作业196
12.4.5 Node Exporter规则199
12.5 Kubernetes200
12.5.1 Kube-state-metrics200
12.5.2 Kube API202
12.5.3 cAdvisor和节点205
12.6 小结206
第13章 监控Tornado207
13.1 边车模式207
13.2 MySQL208
13.3 Redis213
13.4 Tornado216
13.4.1 添加Clojure包装器216
13.4.2 添加注册表217
13.4.3 添加指标217
13.4.4 导出指标218
13.4.5 Tornado监控配置219
13.5 小结220
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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读完《Prometheus监控实战》,我才真正理解了“可观测性”的意义,而Prometheus则是实现这一目标的核心工具。这本书就像一个全面的指南,它系统地介绍了Prometheus的各个方面,从安装部署到高级配置,再到生态系统的集成。我尤其喜欢书中关于PromQL的章节,它深入浅出地讲解了PromQL的强大功能,包括标签选择、聚合函数、范围查询等,并且提供了大量的实践案例,让我能够快速掌握如何编写高效的查询语句,从海量的时间序列数据中提取有价值的信息。书中对于Prometheus在高可用环境下部署的讲解也让我受益匪浅,了解了Federation和Remote Write等机制,这对于构建一个稳定、可靠的监控系统至关重要。此外,这本书还详细介绍了如何将Prometheus与Grafana集成,通过Grafana强大的可视化能力,将Prometheus采集到的指标转化为直观、易懂的仪表盘,这极大地提升了监控系统的可用性和易用性。书中关于Prometheus的告警机制,特别是Alertmanager的配置和使用,也给了我很大的启发。我学会了如何设计精细化的告警规则,如何对告警进行分组、路由和抑制,从而有效避免告警的泛滥,确保团队能够及时收到真正重要的告警信息。这本书的内容非常扎实,实操性强,它不仅教会了我如何使用Prometheus,更重要的是,它帮助我建立了一套完整的监控思维体系,让我能够应对日益复杂的IT环境。

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《Prometheus监控实战》这本书,为我打开了现代可观测性的大门。在阅读之前,我对监控系统的理解还停留在简单的“是否正常”的层面,但这本书让我深刻认识到,一个优秀的监控系统,应该能够提供深入的洞察,帮助我们理解系统的行为,并预测潜在的问题。书中对Prometheus的讲解非常全面,从基础的安装部署,到指标的采集、存储和查询,再到告警配置和生态集成,每一个环节都做了详尽的介绍,并且配有大量的实践案例。我尤其欣赏书中对PromQL的讲解,它不仅仅是罗列语法,而是从根本上阐述了Prometheus的数据模型,以及PromQL如何进行高效的数据查询。这使得我对PromQL的理解不再停留在“会用”的层面,而是上升到“理解为什么这样用”的层面,能够写出更高效、更准确的查询语句。书中关于Prometheus在高可用环境下部署的讲解也让我受益匪浅,了解了Federation和Remote Write等机制,这对于构建一个稳定、可靠的监控系统至关重要。此外,这本书还详细介绍了如何将Prometheus与Grafana集成,通过Grafana强大的可视化能力,将Prometheus采集到的指标转化为直观、易懂的仪表盘,这极大地提升了监控系统的可用性和易用性。总而言之,这本书的内容非常扎实,实操性强,它不仅教会了我如何使用Prometheus,更重要的是,它帮助我建立了一套完整的监控思维体系,让我能够应对日益复杂的IT环境。

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在我看来,《Prometheus监控实战》这本书最大的优点在于它能够将一个相对复杂且功能强大的监控系统,通过清晰的结构和深入浅出的讲解,变得触手可及。作者并没有回避Prometheus的学习门槛,而是有针对性地设计了学习路径。从最基础的Prometheus服务器的搭建和启动,到指标的采集、存储和查询,再到更高级的告警配置和生态集成,每一个环节都做到了详尽的说明。我尤其欣赏书中对于PromQL的讲解,它不仅仅是列出语法,而是从根本上解释了Prometheus的数据模型,以及PromQL是如何在时间序列数据上进行操作的。这使得我对PromQL的理解不再停留在“会用”的层面,而是上升到“理解为什么这样用”的层面。书中还详细介绍了如何利用Prometheus来监控Kubernetes集群,这对于我们这些在云原生环境中工作的团队来说,是极其重要的。它讲解了如何使用Prometheus Operator来自动化部署和管理Prometheus实例,以及如何利用Kubernetes的API进行服务发现。此外,书中关于Prometheus的告警机制,特别是Alertmanager的配置和使用,也给了我很大的启发。我学会了如何设计更加精细化的告警规则,如何对告警进行分组、路由和抑制,从而有效避免告警的泛滥。这本书的价值在于它提供了一个完整的框架,让我能够构建一套真正有价值、可操作的监控系统,为我的工作带来了实实在在的帮助。

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坦白讲,在翻阅《Prometheus监控实战》之前,我对“可观测性”这个词的理解还比较模糊,总觉得它只是一个时髦的概念,但这本书却用一种非常接地气的方式,将Prometheus这个核心工具与可观测性紧密地联系起来,让我茅塞顿开。书中不仅仅讲解了如何“看到”系统在发生什么,更重要的是如何“理解”它为什么会发生。从Metrics(指标)的收集和存储,到Tracing(链路追踪)的集成(虽然本书侧重Metrics,但提到了关联概念),再到Logging(日志)的补充,作者构建了一个完整的可观测性蓝图。我尤其欣赏书中对于Prometheus如何与其他组件协同工作的阐述,例如如何通过Exporter采集各种服务和系统的指标,以及如何将这些指标发送到Prometheus进行聚合和分析。书中对于PromQL的学习曲线设计得非常合理,从最基础的标签选择器到复杂的函数和聚合操作,每一步都循序渐进,配合大量的实际案例,让我在编写查询语句时能够得心应手。我还学到了如何利用Prometheus的remote_write功能将数据发送到长期存储系统,比如Thanos或Cortex,以满足长周期的数据保留和查询需求,这对于在大规模生产环境中部署Prometheus至关重要。此外,关于告警策略的设计,书中提供的建议非常有参考价值,它强调了告警的“有效性”和“可操作性”,避免了不必要的打扰,确保团队能够专注于真正重要的问题。

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作为一名长期在互联网公司一线工作的技术人员,我深知稳定可靠的监控系统对于业务连续性的重要性,而《Prometheus监控实战》这本书,可以说是我近年来读过的关于监控领域最实用、最深入的一本。它不是那种理论性很强的学术著作,而是充满了实际操作的经验和技巧。作者在介绍Prometheus的安装和配置时,考虑到了各种不同的部署场景,包括独立的服务器、Docker容器以及Kubernetes集群,并且详细讲解了每种场景下的最佳实践。我特别喜欢书中关于Prometheus如何在高可用环境下部署的章节,包括Federation(联邦)和Remote Write(远程写入)等机制,这些都是构建一个稳定、可扩展的监控系统的关键。书中对于PromQL的讲解更是让我受益匪浅,我之前写过的PromQL查询效率不高,甚至会出现性能问题,但通过学习书中关于标签、函数、聚合操作的深入解析,我学会了如何编写更简洁、更高效的查询,能够更快地从海量数据中找到问题的蛛丝马迹。书中还介绍了如何为不同的服务编写自定义Exporter,以及如何利用现有Exporters来监控各种第三方服务,这极大地扩展了我利用Prometheus进行监控的能力范围。总而言之,这本书不仅仅是一本技术手册,更是一份宝贵的实战经验的总结,它帮助我将之前零散的监控知识体系化,并且能够直接应用到实际工作中,大大提升了我的工作效率和监控系统的稳定性。

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我一直认为,技术书籍的价值在于它能否真正帮助读者解决实际问题,而《Prometheus监控实战》无疑做到了这一点。这本书的内容详实,结构清晰,从Prometheus的安装部署到高级配置,再到生态系统的集成,都做了详尽的介绍。我尤其欣赏书中对PromQL的讲解,它不仅仅是罗列语法,而是从根本上阐述了Prometheus的数据模型,以及PromQL如何进行高效的数据查询。这使得我对PromQL的理解不再停留在“会用”的层面,而是上升到“理解为什么这样用”的层面,能够写出更高效、更准确的查询语句。书中关于Prometheus在高可用环境下部署的讲解也让我受益匪浅,了解了Federation和Remote Write等机制,这对于构建一个稳定、可靠的监控系统至关重要。此外,这本书还详细介绍了如何将Prometheus与Grafana集成,通过Grafana强大的可视化能力,将Prometheus采集到的指标转化为直观、易懂的仪表盘,这极大地提升了监控系统的可用性和易用性。书中关于Prometheus的告警机制,特别是Alertmanager的配置和使用,也给了我很大的启发。我学会了如何设计精细化的告警规则,如何对告警进行分组、路由和抑制,从而有效避免告警的泛滥,确保团队能够及时收到真正重要的告警信息。这本书的内容非常扎实,实操性强,它不仅教会了我如何使用Prometheus,更重要的是,它帮助我建立了一套完整的监控思维体系,让我能够应对日益复杂的IT环境。

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《Prometheus监控实战》这本书,对于我这样一位从传统监控体系转向现代可观测性实践的工程师来说,简直是一场及时雨。它彻底改变了我对监控的看法,让我意识到一个优秀的监控系统,不只是收集数据,更是能够提供洞察力,帮助我们理解和优化系统。书中对Prometheus核心组件的解析非常到位,从TSDB(时序数据库)的工作原理,到Pull Model(拉取模型)的设计思路,再到PromQL的强大查询语言,作者都进行了细致的阐述。我之前总是担心Prometheus的学习曲线陡峭,但这本书的引导让我觉得并非如此。它从最基础的安装部署开始,一步步深入,并且在讲解PromQL时,提供了大量的实例,从简单的指标查询到复杂的聚合和函数应用,都能够让我快速上手。书中关于服务发现的章节尤其令我印象深刻,它详细介绍了Consul、Kubernetes、EC2等多种服务发现机制,并且提供了相应的配置示例,这对于我们在复杂的微服务环境中部署Prometheus至关重要。而且,书中对于Grafana与Prometheus的集成也进行了详细的讲解,如何利用Grafana的可视化能力构建美观且信息丰富的仪表盘,这是提升监控系统用户体验的关键。总而言之,这本书不仅教会了我如何使用Prometheus,更教会了我如何去思考监控,如何构建一个能够真正赋能团队、保障业务稳定性的监控体系。

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这本《Prometheus监控实战》无疑是一本为系统管理员、DevOps工程师以及任何需要深入了解现代可观测性架构的开发者量身打造的宝藏。我之前接触过一些监控工具,但总感觉知其然不知其所以然,对于如何构建一套健壮、可扩展且能够提供深度洞察的监控体系感到迷茫。这本书的出现,如同拨开迷雾的阳光,让我对Prometheus这一强大工具的理解上升到了一个全新的高度。它不仅仅是罗列命令和配置,而是循序渐进地引导读者理解Prometheus的核心概念,例如它的数据模型、采集方式(pull model)、PromQL的强大查询能力,以及如何有效地存储和管理时间序列数据。书中对于服务发现的各种模式,无论是静态配置、Consul、Kubernetes还是EC2,都进行了详尽的阐述和实操演示,这对于在动态化、微服务化的环境中部署Prometheus至关重要。特别是关于如何编写高效的PromQL查询,书中的案例分析非常到位,帮助我理解了如何利用聚合、函数以及标签选择器来挖掘数据中的价值,从而快速定位问题根源。更令我印象深刻的是,它还深入探讨了告警机制的配置,包括 Alertmanager 的安装、配置,以及如何设计有效的告警规则,避免告警风暴,确保关键事件能够被及时有效地通知到。读完这本书,我感觉自己不再是那个只会配置基础监控指标的“搬砖工”,而是能够真正理解监控背后的逻辑,并能根据实际业务需求设计和优化监控策略的“架构师”。

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《Prometheus监控实战》这本书,是我近期阅读过的最有价值的技术书籍之一。它以极其清晰的逻辑和丰富的实践案例,将Prometheus这一强大的监控系统展现在我面前。从入门级的安装部署,到核心的PromQL查询语言,再到告警机制的配置,作者都做了深入浅出的讲解。我特别喜欢书中对PromQL的学习曲线设计,从基础的标签选择器到复杂的聚合和函数应用,每一步都讲解得非常透彻,并且配合了大量贴合实际场景的例子,让我能够快速上手,并写出高效的查询语句。书中对于Prometheus在Kubernetes环境下的应用讲解更是点睛之笔,它详细介绍了如何利用Prometheus Operator来简化部署和管理,以及如何实现服务发现,这对于在云原生环境中工作的我们来说,是极其重要的。此外,本书还深入探讨了Prometheus与Grafana的集成,如何构建美观且信息丰富的仪表盘,以及如何利用Alertmanager实现有效的告警管理。它不仅仅是一个工具的使用指南,更是一次关于可观测性、分布式系统以及现代化运维理念的深刻探索。这本书帮助我建立起一套完整的监控思维体系,能够更有效地保障业务系统的稳定性和可靠性。

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在我职业生涯中,遇到过许多技术书籍,有些只是浅尝辄止,有些则过于晦涩难懂,真正能够做到既有深度又不失易懂的,屈指可数。而《Prometheus监控实战》正是这样一本难得的佳作。作者以极其细腻的笔触,深入浅出地剖析了Prometheus的方方面面。从初识Prometheus的安装部署,到如何将其集成到复杂的分布式系统中,每一个步骤都清晰明了,附带了大量实用的代码示例和配置片段,让我能够边学边练,快速掌握。特别吸引我的是书中关于Prometheus的生态系统介绍,比如Exporters(node_exporter, blackbox_exporter等)的丰富应用场景,以及Grafana与Prometheus的无缝集成,如何利用Grafana强大的可视化能力将Prometheus采集到的数据转化为直观、易懂的仪表盘。书中对于Prometheus Operator在Kubernetes环境下的应用讲解更是点睛之笔,它极大地简化了Prometheus在云原生环境下的部署和管理,让我摆脱了繁琐的手动配置,更加专注于业务监控。而且,作者在解释PromQL时,并没有仅仅停留在语法层面,而是深入到数据采集、存储和查询的原理,让我能够理解为什么某些查询会比其他查询更有效率,以及如何利用PromQL的特性来优化监控的性能和资源消耗。这本书的价值远不止于提供一套监控工具的使用指南,它更是一次关于可观测性、分布式系统以及现代化运维理念的深刻探索,它帮助我建立起一套完整的监控思维体系,为我应对日益复杂的IT环境提供了坚实的基础。

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算是各方面基础说了一遍吧。

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看过这本书的英文版,一直奇怪为什么没有中文版,终于等到你,还好我没放弃!

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本书将指导你使用Prometheus构建监控系统,重点将放在动态的云环境、Kubernetes环境和容器环境的监控。同时,我们还将研究如何从应用程序获取数据并使用这些数据进行警报和可视化。

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包装很好,纸张质量也很好,印刷很清晰

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云原生监控,好好研究一下。

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