Kapacitor 是一个开源框架，用来处理、监控和警告时间序列数据。Kapacitor 使用 TICKscript 脚本来定义任务，示例代码：
stream
.from().measurement('cpu_usage_idle')
.groupBy('host')
.window()
.period(1m)
.every(1m)
.mapReduce(influxql.mean('value'))
.eval(lambda: 100.0 - "mean")
.as('used')
.alert()
.message('{{ .Level}}: {{ .Name }}/{{ index .Tags "host" }} has high cpu usage: {{ index .Fields "used" }}')
.warn(lambda: "used" > 70.0)
.crit(lambda: "used" > 85.0)
// Send alert to hander of choice.
// Slack
.slack()
.channel('#alerts')
// VictorOps
.victorOps()
.routingKey('team_rocket')
// PagerDuty
.pagerDuty()
执行方法：
# Define the task (assumes cpu data is in db 'telegraf')kapacitor define \ -name cpu_alert \ -type stream \ -dbrp telegraf.default \ -tick ./cpu_alert.tick# Start the taskkapacitor enable cpu_alert
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1 安装 1.1 Tar包安装 （1）下载 wget https://dl.influxdata.com/kapacitor/releases/kapacitor-1.5.5_linux_amd64.tar.gz （2）安装 $ tar xvfz /opt/package/kapacitor-1.5.5-static_linux_amd64.tar.gz -C /home/tigk/.l
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00 安装 官方文档 、下载链接 下载&安装 wget https://dl.influxdata.com/kapacitor/releases/kapacitor-1.5.7-1.x86_64.rpm sudo yum localinstall -y kapacitor-1.5.7-1.x86_64.rpm 配置 systemctl edit kapacitor [Service] Enviro
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前言 关于kapacitor本人也是一个小白，正在摸索中前进，理解有误请见谅并指正。这也是本人第一次写文章，文本格式如有问题还请海涵。 之所以写这篇文章，主要是因为influxdata的官网在各个kapacitor节点的说明和节点组合会产生什么效果所言甚少。 示例用influxdb结构 INSERT cpu,host=serverA,port=8080,region=us_west val
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Kapacitor如何处理乱序数据 Kapacitor作为流数据处理框架，结合TICKScript脚本语言，形成了比较丰富的监控功能。虽然Kapacitor对于顺序到达的数据功能强大，但实际场景中，乱序数据是很常见的，包括以下两种情况： 时间戳不按顺序到达：如在真实时间0s,1s,2s分别来了三个点，它们的数据时间是2s,0s,1s 流数据的数据时间和真实时间不符合：在真实时间30s,31s,32
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kapacitor alert_node: https://docs.influxdata.com/kapacitor/v1.5/nodes/alert_node kapacitor本身是不支持微信推送的，没有提供微信推送的api。 api post: https://docs.influxdata.com/kapacitor/v1.5/event_handlers/post/ exec: ht
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Kapacotor Kapacitor is an open source data processing framework that makes it easy to create alerts, run ETL jobs and detect anomalies. Kapacitor is the final piece of the Tick stack. ETL From wikiped
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目录 代码clone kapacitor服务启动 看下创建server实例的方法 查看开启所有服务的方法 开启各项service 查看influxdb如何开启服务的 influxdb集群订阅处理 顺便看下服务启动的时候是使用的stream还是batch 代码clone 我clone的是默认分支master git clone https://github.com/influxdata/kapac
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可能总结得不如官网详细，具体可移步官网： http://docs.influxdata.com/ kapacitor脚本一些核心概念 task： task是一个tickscript的最大粒度单位，可以说，一个tickscript就是一个task，task标识在kapacitor当中处理一段数据（a set of data）的任务集，一段脚本要起作用，首先需要经过kapacitor对当前的task文
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公司项目用到了TIGK技术栈作为监控方案 简单说一下TIGK技术栈： TIGK技术栈是一个开源的监控方案，其实本身技术栈为TICK，即Telegraf，InfluxDB，Chronograf，Kapacitor，但是由于Chronograf没有Grafana扩展性和易用性强，暂时使用了Grafana作为替代方案 TIGK技术栈包括 InfuluxDB go语言开发的时序数据库 时序数据库相比传统关
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Kapacitor常用操作 查看任务 root@dev1:~# kapacitor list tasks ID Type Status Executing Databases and Retention Policies alert.system.ceph_disk stream disabled fals
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InfluxDB + Telegraf + Grafana 算是一套不错的数据收集、视觉化工具，相比于更为常见的 ELK 架构，它有着自己的特点。查询功能总得来说虽不如 ES 强大，但是优点是——已经够用了，而且它的性能不错，存储的数据占用空间也相比 ES 小。 简单介绍这三个工具： InfluxDB 是 InfluxData 的一款时序数据库，它是这套工具的核心； Telegraf
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Sentinel 提供对所有资源的实时监控。如果需要实时监控，客户端需引入以下依赖（以 Maven 为例）： <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId> <version>x.y.z</version> </de
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Tsar 介绍 Tsar是淘宝的一个用来收集服务器系统和应用信息的采集报告工具，如收集服务器的系统信息（cpu，mem等），以及应用数据，收集到的数据存储在服务器磁盘上，可以随时查询历史信息，也可以将数据发送到nagios报警。 Tsar能够比较方便的增加模块，只需要按照tsar的要求编写数据的采集函数和展现函数，就可以把自定义的模块加入到tsar中 Tsar 安装 开源版 #git clone
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问题内容： 假设我使用以下方法创建一个完全随机的“Dataframe”： 这将导致数据帧显示在这篇文章的底部。我想 使用 时间序列 “seaborn”中的可视化功能使我得到了以下线索 我如何解决这个问题？从我读到的 笔记本](http://www.stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/timeseries_plots.html), 电话应该是： 但这似乎需要
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我正在研究一个用于存储时间序列的卡桑德拉数据模型（我是卡桑德拉新手）。我有两个应用程序：日内股票数据和传感器数据。 库存数据将以一分钟的时间分辨率保存。七个数据字段构建一个时间框架：符号、日期时间、开盘、高位、低位、收盘、成交量 我将主要通过符号和日期来查询数据。例如，给我2013年1月1日到2013年1月31日之间按日期时间排序的AAPL的所有数据。cassandra查询的建议是查询整列。所以你
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我每天都在cassandra中存储时间序列数据。我们希望每天归档/清除超过2天的数据。我们正在使用Hector API来存储数据。有人能建议我每天删除超过2天的cassandra数据的方法吗？对cassandra行使用TTL方法是不可行的，因为删除数据的天数是可配置的。现在表格中没有时间戳列。我们计划添加时间戳列。但问题是，时间戳不能单独用于where子句，因为这个新列不是主键的一部分。请提供您的
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系统搭建好了，应该如何用起来，这节给大家逐步介绍一下 我们说agent只要部署到机器上，并且配置好了heartbeat和transfer就自动采集数据了，我们就可以去dashboard上面搜索监控数据查看了。dashboard是个web项目，浏览器访问之。左侧输入endpoint搜索，endpoint是什么？应该用什么搜索？对于agent采集的数据，endpoint都是机器名，去目标机器上执行ho