InfluxDB 社区展示

在本系列文章中，我们将展示如何使用 Raspberry Pi 4 创建个人云解决方案，该解决方案使用 Ansible 和 Docker 进行管理——Ansible 和 Docker 是许多大型云平台使用的强大工具，它们可以自动化配置任务并为应用程序提供容器化。

用户界面现在提供十九种语言版本，并且可以通过附加组件将指标传递给 Prometheus、InfluxDB 或 Grafana。

Vole 是第一个专注于体育的社交网络。 它于 2017 年 4 月在土耳其开始运营，并立即在体育迷中引起轰动。 因此，现在它在全球拥有大约一百万注册用户...

具有 InfluxDB 支持的导航数据记录器（计划支持其他数据库，但不推荐）。 此插件侦听 HFOS 导航数据消息并将它们记录到配置的 InfluxDB 服务器。

朋友们，大家好，像西班牙博客每年一样，我喜欢向您展示年中数字、文章等的摘要，这最终只是您访问本博客和我撰写文章的共同努力。

此存储库提供了使用 Network UPS Tools (NUT)、Node-RED、InfluxDB 和 Grafana 设置 APC UPS 的监控和警报的代码。

此项目的代码位于此处。 这是一个公共存储库，因此如果您认为有任何可以改进的地方，请随时打开 PR 来贡献代码库！

当涉及到为一个新项目或现有项目选择数据库以替换正在使用的数据库时，我已经在博客中提到，找到选项的最佳网站是 DB-Engines，在那里我们可以找到大量数据库，而且我确信您甚至不知道它们的存在。

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如何使用 Grafana、InfluxDB 和 Telegraf 运行您的 GIT 监控堆栈。

这应该是智能家居系列的暂时最后一篇文章。 内容上，这篇文章将围绕智能家居或设备的监控主题展开。

朋友们，大家好，我们已经多次谈到 InfluxDB、Telegraf 和 Grafana 的强大功能，如果您还记得不久前我给您留下了这篇关于如何在不到 5 分钟内免费监控 vSphere 的精彩文章。

在本系列研讨会的第一部分中，我们介绍了物联网的传输协议和传感器。

在这里，我们将学习使用终端在 AlmaLinux 或 Rocky Linux 8 上安装 InfluxDB 数据库服务器并保护其安全的步骤和命令。 以及如何使用 Influx 的 HTTP API 远程访问它...

在这一集中，我描述了如何每天将 PVPC 的电价下载到我的家庭自动化系统中。

对于大量数据的集合，例如通过传感器获得的测量数据，大量数据会在短时间内累积，必须用各个测量时间的时间戳记录下来（时序数据）。

InfluxDB 是 InfluxData 开发的开源时序数据库。 InfluxDB 专为收集、存储、处理和可视化指标和事件而构建，特别广泛用于运营监控、应用程序指标、物联网传感器数据和实时分析领域。

第一部分解释了测试自动化的温室概念以及两个适用该概念的客户案例。

此应用程序可以使用 P1 连接器监听您的（荷兰）智能电表，并将数据发送到多个输出。

InfluxDB 是一个时序数据库、指标和分析数据库。 它用 Go 编写，没有外部依赖...

一个非常轻量级的 Raspberry Pi 集群 Kubernetes 监控系统。

我一直在尝试为非服务器/运维相关的仪表板进行数据收集。 我还没有找到时间来完整撰写这些内容，但由于我正在拖延，我仍然很乐意分享我正在做的一些事情。

嗯，在完成了 InfluxDB 客户端 bash 和 Go 之后，是时候在 C# 中做同样的事情了。

我想为外壳制作一个盖子小玩意儿，这样电子元件就不会完全暴露在外...

在今天的章节中，我们学习了如何在同一张图表中比较不同的时间段。 这将使我们能够将今天的产量与正好一年前的产量进行比较。

让我们继续进行系统配置，在 InfluxDB 数据库上设置保留策略，以管理存储数据的历史深度。

欢迎来到我的使用 Grafana 和 InfluxDB 设置基础设施监控系列文章的第 4 部分也是最后一部分。

Grafana 是一种允许数据可视化的工具。 了解如何在 Home Assistant 中使用 InfluxDB 数据库来实现这一点。

虽然您可以获得适用于 Go 的适当的 InfluxDB 客户端库，但有时自己编写一个库是无法替代的——尤其是在 InfluxDB 的 Line Protocol 非常容易的情况下。

如今，Node-RED 是工业领域开发 IIoT 应用程序的领先软件，这些应用程序允许将物理资产互连到云平台和 IT 系统。

Grafana 是一款开源分析和交互式可视化 Web 应用程序。 它与 InfluxDB 配合使用，以可视化 Astra、流和适配器的状态。

MSSQL 持续接收新的时序数据。 我们将使用 Apache NIFI 定期从 MSSQL 检索新数据并将数据转储到 INFLUXDB 中，以便 GRAFANA 可以为仪表板生成图表。

与我的 OpenHAB 2.5 到 OpenHAB 3 迁移相关的第三章。 在 Raspberrypi 4 上安装 OpenHabian 后，我们继续进行系统设置，方法是安装 docker 引擎、portainer（docker 容器管理的 Web 界面）和 influxdb 作为 docker 容器，创建用户和数据库以重新导入数据并为 OpenHAB 3 的持久性做好准备。

欢迎来到我的使用 Grafana 和 InfluxDB 设置基础设施监控系列文章的第 3 部分。

朋友们，大家好，在 2020 年 10 月，我正式在 Influxdata Github 上报告了我们似乎从 telegraf 1.15 开始就遇到的错误，即 VMware 插件无法很好地收集集群指标，例如 CPU 和 RAM 消耗等。

今天我们将制作一个简单的环境噪声记录器。 在文章的前半部分，我们将使用麦克风和 Raspberry Pi 用 Python 和 SoX 对其进行编程。 在后半部分，我们将把结果发送到 InfluxDB Cloud，并通过 Flux 查询在 Grafana 中显示噪声或静音间隔。

我拥有的最有趣的数据集之一是我自己的 Apple Health 数据，我一直很喜欢使用它。 几年前，我分享了一篇使用 Jupyter Notebook 分析数据的文章。 今天是 2021 年，软件开发人员用于收集系统指标的流行可视化工具是 Grafana。

Home Assistant 很棒，但它缺乏显示数据的高级支持，尤其是在一段时间内。 有一个更好的软件可以做到这一点：Grafana。 它可以很容易地与 Home Assistant 集成。 我在我的 Home Assistant 安装中设置了 InfluxDB 和 Grafana，并将在本博文中向您展示如何在短时间内完成此操作。

在 M5Stack 上测量太阳能电池板电压和电流，通过 MQTT 传输到 Node Red。

如果短时间内产生大量数据，则需要一个可以处理大量数据并同时提供高性能的数据库。 InfluxDB 是一个数据库系统，专门针对此应用领域进行了优化。

请查看 OKdo 的这份综合指南，了解如何使用 Grafana 从传感器设置您自己的基于 WiFi 的低功耗物联网平台，并获得出色的仪表板可视化效果。

作为前端开发人员，Web 性能一直是我工作的一部分，但这一部分并没有特别的重点。 大约一年来，这种情况发生了变化。

几个月前，我第一次接触 InfluxDB。 从一开始我就发现它非常有趣，因为它的关键概念与我在其中有一些经验的 SQL 或 MongoDB 数据库中使用的概念不同。

如果短时间内产生大量数据，则需要一个可以处理大量数据并同时提供高性能的数据库。 InfluxDB 是一个数据库系统，专门针对此应用领域进行了优化。

本视频向您展示如何使用 Python 将数据发送到 InfluxDB

在本文中，您将在 Ubuntu 20.10 上安装 InfluxDB，InfluxDB 是一个开源时序数据库，能够处理高写入和查询负载。 在本文中，我们将看到 InfluxDB 的安装和配置。

如果您正在流式传输金融市场数据，您将很快积累大量的 tick 数据，这些数据将开始消耗大量的存储空间。 通常，最好将数据重新采样为更易于存储的格式。

第二剂 COVID-19 疫苗让我卧床不起几天，所以在我从疫苗中恢复过来的时候，我使用来自我的气象站的数据创建了一个 Grafana 仪表板...

将个人数据从各种 API 导入到 InfluxDB。

欢迎来到我的系列文章的第 2 部分，本系列文章关于使用 Grafana 和 InfluxDB 为您的基础设施设置监控。

关于寻找完美仪表板的 LinkedIn 直播会话录像。

此仓库将帮助您从网络设备收集 Netflow（版本 1, 5, 6, 7, 9 和 IPFIX）。它存储进一步分析所需的所有必要信息，并使用 Grafana 将其可视化。

项目目标是基于现代数据存储和分析技术，促进建立全球 CW 信标监控站网络，以研究和可视化业余无线电通信的 HF 传播路径。

朋友们，大家好，这篇文章很特别，因为它是截至今天的更新文章，其中包含如何在 Ubuntu 20.04LTS 上安装 InfluxDB、Telegraf 和 Grafana 的必要步骤，我们可以在 x86 或 ARM 上找到它们。

欢迎来到本系列的第一部分，我将向您展示如何使用 Grafana 和 InfluxDB 为您的基础设施设置监控。点击此处查看本系列介绍。

Docker 是部署应用程序或服务的强大工具，并且有许多 Docker 编排工具可用，可以帮助简化已部署容器的管理。

Saludos amigos, ya sabéis que no os molesto mucho con Hardware, y normalmente escribo más sobre how-to de software. sin embargo se que muchos de vosotros tenéis racks, o muebles de IKEA en casa, con componentes, algunos NAS, algunos Servers o NUC, etc.

朋友们，大家好，今天我为您带来一篇关于 Grafana 的新文章，希望您会喜欢，它比较具体，因为它关于从 Runecast 导入非常重要的数字。

nextract 通过 HMC REST API 从硬件管理控制台 (HMC) 中提取数据，并使用 Python 3 编写。

当前版本：Version 35。欢迎您加入测试。现在接近生产使用状态。

Monitorizar la infraestructura de una red y sus servicios es muy sencillo gracias a Grafana, InfluxDB y Telegraf. Su amplio repertorio de plugins hace que podamos monitorizar casi cualquier sistema y/o servicio de nuestra red o de nuestro Cloud.

收集您的 UniFi 控制器数据并将其报告给 InfluxDB 实例，或导出以供 Prometheus 收集。包含十二个 Grafana 仪表板；带有屏幕截图。InfluxDB 六个，Prometheus 六个。

我想分享我的设置，如果有人想运行相同的设置，让 bluewalker 持续扫描并将结果发送到本地 telefraf unix 套接字，该套接字监听此套接字并将内容转发到 influxdb。

csv2lp 是一个命令行工具，用于将 Flux 查询返回的带注释的 CSV 转换为 InfluxDB 行协议格式。

朋友们，大家好，今天我为您带来一篇关于 Grafana 的新文章，今天的文章对我来说很特别，因为我使用 NetApp 已经很长时间了，但我从未停下来思考如何详细监控这个出色的硬件。

当我们购买新房（在澳大利亚）时，我在仪表箱中发现了一个奇怪的白色设备（照片如下）。在进行谷歌图片搜索后，我发现它是一个 Efergy 能量计 (https://efergy.com/efergy-transmitter/)，这听起来非常方便，尽管无线显示器无处可寻。

在这个简短的视频中，HighByte CTO Aron Semle 演示了 HighByte Intelligence Hub 1.4 版本中的新模板引擎如何允许用户转换 REST 输出以将数据发送到 InfluxDB。

用于从 InfluxDB 写入和读取数据的简单 Arduino 客户端，无论它是本地服务器还是 InfluxDB Cloud。该库支持身份验证、通过 TLS 的安全通信、批处理、服务器背压和连接失败时的自动重试。

在此视频中，我们继续深入研究用作 openhab3 持久引擎的 InfluxDB，让我们看看如何自定义各个项目的数据的目标表的名称，以便能够在同一表中聚合它们。

在这篇文章中，让我们看看如何使用 InfluxDB Cloud 进行可观测性。对于此实验，我们将使用两个 x86 和一个 ARM 系统。

在此视频中，我们深入研究了用作 Openhab 持久引擎的 INFLUXDB 数据库 v. 1.8，讨论了保留策略和历史聚合，目的是优化存储数据的数量。

事情是这样的，让我们在 Kubernetes 中设置一个 InfluxDB v2。快速而简单，只需 3 个 YAML 文件即可。

密切关注我的 ISP 的性能。在过去的两年多里，我一直在密切监控我的网络上行链路。过去，我在上行或下行速度方面遇到了很多问题，这些问题与我支付的费用不符，数据包丢失问题和彻底的全面中断。

在我的 DIY 反渗透项目的基础上，我构建了一个 Arduino 控制器，使用霍尔效应脉冲计和 MQTT 来测量和发布用水数据。

nextract plus 从 HMC REST API 收集数据，并将其放入 InfluxDB 中，以便使用 Grafana 进行图形化。

使用 Grafana、influxDB 和 rtl_433 进行天气监控。

我们报告了我们在公司网络上安装和运行 Starlink 的经验。本报告将在后续过程中更新新的发现。

nextract_plus 是一个 Python 程序，用于提取关于 POWER 服务器、VIOS 和 LPAR 的 Power Systems 硬件管理控制台 (HMC) HMC PCM 性能统计信息，并将数据输出到 InfluxDB，然后可以使用 Grafana 显示这些数据。

JJG-ServicesAlerter 是一个用 Python 编写的软件，旨在在您的一个或多个服务关闭时向您发出警报。它将通过电子邮件向您发送消息，附加最新的日志，但也会写入 InfluxDB，因此您可以在 Grafana 仪表板中可视化您的关键服务是否存在任何问题。此外，此软件还将尝试重新启动已关闭的服务。

我最近开始使用出色的 Influx 插件来存储我想要长期保留的数据。Influx 是一个时间序列数据库，这意味着它已针对通过时间（s）和值（s）的关联对存储数据进行了优化。

Kapacitor UDF。示例“您可能想要使用此库的原因”

Vikas Jha 的 YouTube 视频。

早在 2020 年夏天，我赢得了一个带有空气质量传感器的 Raspberry Pi，作为庆祝 2020 年地球日内部竞赛的一部分。设置好套件后，我将其扩展为包含一个额外的传感器，以捕获一些其他与天气相关的值，使用 Raspberry Pi 天气站项目作为灵感。

让我的日常任务更轻松并创建可以节省我时间的工具是我的众多爱好之一。在这篇文章中，我想介绍我的新工具，名为“PV 仪表板”。

多年来，我一直使用 Munin 来监控服务器。当然，它很旧且有限，但它仍然可靠且简单地工作，而无需安装太多软件。但我终于现代化了，主要是为了我可以从我的 Starlink 卫星收集更多数据。

在此视频中，我们将了解如何使用 Home Assistant 安装 InfluxDB 和 Grafana，让您可以访问下一级数据记录、统计信息和分析，以便您可以更长时间地保留 Home Assistant 传感器数据，从而让您可以对数据进行长期可视化和图形化以查看趋势。

Comment renforcer la compréhension de votre prod en complétant votre stack de monitoring avec un capteur specifique Telegraf écrit en Python.

在许多 IoT 项目中，边缘处理是整体解决方案的关键部分。然后，系统集成商需要决定边缘应用程序应作为本机应用程序运行还是在容器化解决方案（如 Docker）中运行。通过 qbee.io，我们支持这两种解决方案，因为我们看到了两种解决方案方法的明显优势和劣势。

A la hora de hacer upgrade de InfluxDB siempre tendremos como referencia principal la documentación del producto que es bastante clara para los distintos escenarios en los que nos podemos encontrar.

Kristian 是 NSO 的 OpenTelemetry 导出器软件包的作者，该软件包从 NSO 内部导出指标和跟踪。一起看看如何利用可观测性数据来了解 NSO 和环境中服务的行为。

本文为您提供有关 InfluxDB 的一些见解和简要概述：一种以时间序列形式存储和管理数据的时间序列数据库。

mix test.interactive 是 ExUnit 测试的交互式测试运行器。

所以，它始于一项新的工作任务。要求是为一个基于云的产品设置一个可观测性平台，该平台可以用来消费微服务的 LTM（日志-跟踪-指标）...

2018 beschrieb ich im Artikel Check_MK in OMD einrichten, wie Checkmk in OMD mit Grafana und pnp4nagios Grafen eingestellt werden kann. Seitdem hat sich viel getan, oder auch nicht.

InfluxDB v2 时间序列数据库及其 Flux 语言的强大新功能：通往 SQL 数据库引擎（PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server...）的网关。未来版本将推出更多数据库驱动程序。

建立业余卫星地面站的设置，该地面站可以调谐、记录和生成 APT 气象卫星的图像，并记录业余卫星的音频。

在大流行时期，很容易感到无聊，但正是在这样的时期，创造性的想法应运而生，以进行终身改变。不幸的是，我没有一个，所以我写了这篇文章，描述了如何以集中、有用且更具吸引力的方式从 Fortinet 设备收集指标和日志。

朋友们，大家好，今天我为您带来一篇关于 Grafana 的新文章，今天的文章也是我写过的最特别的文章之一，因为它是实验性版本，我们不知道这是否会到达某个端口，或者将来是否会更改。

这是一份关于如何使用 InfluxDB 和 Telegraf 监控您的 ISP 质量的指南。

InfluxDB v2 中引入的新 Flux 语言解决了许多 InfluxQL 语言的限制。

目标：实践 IoT（边缘）数据流模型及其远程分析（云）。

在本教程中，我们将了解为 IoT 应用程序创建数据管道时需要什么。在此过程中，我们将了解 IoT 架构的特征，并了解如何利用 MQTT 代理、NiFi 和 InfluxDB 等不同工具为 IoT 应用程序构建高度可扩展的数据管道。

10 月，思科推出了两种新的易于部署的传感器解决方案：Meraki MT 传感器 – 非常适合监控室内 IT 设施，如网络机柜或数据中心；思科工业资产视觉传感器 – IP67 坚固耐用的室外传感器，用于监控室外和工业室内空间的 OT 资产和设施；

在本文中，我将展示如何将 Pulumi 与 Aiven 的服务一起使用，以创建可以从云到云迁移而不会停机的基础设施。

Veeam Backup for Azure v2 的 Grafana 仪表板快速概述

如何在 @grafana 仪表板上使用 @InfluxDB 查询中的正则表达式以及仪表板变量。

您可能知道我对航空非常感兴趣，尽管我过去曾患有非常严重的“完全害怕飞行”症。或者，也许正是因为我害怕飞行...

在构建响应迅速的、数据驱动的应用程序时，优化将数据返回到用户界面的查询是一个需要考虑的重要因素。

在我家乡，湿度是家中常见的问题。因此，最好了解当前的湿度和温度，以便能够控制这些因素并拥有更健康、更温暖的环境。

UnifiedMetrics 是一个用于 Minecraft 服务器的全功能免费开源指标收集插件。

在这篇文章中，我们将看到如何在 Grafana 仪表板中使用不同的可视化，例如简单的图表、饼图或世界地图面板。我们将通过使用 Influx 查询语言编写查询并从作为时间序列数据库的 InfluxDB 数据库中获取数据来完成此操作。

用于 Meraki MT 和 Cisco Industrial Asset Vision 传感器的 2 合 1 仪表板。只需在几分钟内在任何地方安装您自己的仪表板。

我的家庭监控几乎包括我想看到的任何东西，但有一个例外 – 我的备份 NAS。

此幻灯片来自 DevConf.cz 会议，内容关于如何构建在 Kubernetes 上运行的事件流管道，并使用 Apache Kafka 作为摄取系统，Apache Camel 用于集成，InfluxDB 与 Grafana 用于仪表板。

作为 vExpert，我一直在研究 VMware 的监控工具，例如 vRealize Operations 和 vRealize Log Insight...

在我之前的文章中，我已经展示了如何使用 ELK Stack 将 Vegeta 测试结果发布到 Grafana 中。

Proceso básico de instalación y configuración de InfluxDB y Grafana en Windows10. Prueba de concepto usando Node-Red.

本系列的第二部分将介绍您的 Pis 的基本配置。在我们开始之前，有一些先决条件

此帖子是描述完成此集成过程的众多帖子中的第二篇。请回来查看更多更新。

印度正在迅速转向可再生能源。不仅政府在进行转换，人们也一直在为他们的电力需求转向太阳能屋顶...

此程序收集接口的最小指标，然后将其提交给 InfluxDB。这是 Telegraf 做得很好的事情，但我发现它对于在 Wi-Fi 路由器等小型设备上运行来说太重了。此程序执行所需的最小操作，然后使用简单的行格式提交给 InfluxDB。

最近，我一直在大量使用 Telegraf，以便掌握使用它监控 Exadata 或 Oracle DB 的方法。由于我家里没有 Exadata，所以我使用 Telegraf 的第一步的数据来源是我家里的 IoT 设备。

OSS 2.0 目前是候选发布版本，因此一旦发布，这可能会发生变化。我不清楚如何快速启动并运行基于 docker 的 OSS 2.0 版本设置，因此如果您有兴趣，这可能会为您节省一些时间。它也应该与 Windows 工作流程非常相似，除了基本的 brew 命令和服务安装命令，您只需切换到 choco install telegraf 。

将 Discogs 列表中的价格数据导出到 InfluxDB

是否曾经想查看房屋中每个房间的温度绘制在图表上，并与当前的室外温度和您从锅炉请求的温度进行比较？

PayPal 最近描述了它如何将 Apache Airflow 和 Apache Gobblin 标准化，以实现其下一代数据移动平台。

目前，没有官方的 InfluxDB C 语言客户端库。幸运的是，我正想为 AIX 和 Linux 捕获操作系统性能统计信息。

在过去的几年中，在这个博客中，演示了多个可以部署在 Azure IoT Edge 上的数据库...

在过去的几年中，在这个博客中，演示了多个可以部署在 Azure IoT Edge 上的数据库

在本次网络研讨会中，您将学习如何为所有 Tableau Server 环境部署企业级监控解决方案，从操作系统到应用程序指标。

Dans cet article, nous examinerons l'une des nombreuses façons de surveiller de près le comportement d'une application.

远程访问您的船只是一个普遍的愿望。大多数人可以远程访问他们的家，因此对于您的船只来说，这似乎应该同样容易。但是，大多数划船者拥有的连接类型存在一些限制，这使其更具挑战性。

Saludos amigos, hoy os traigo una nueva entrada sobre Grafana y Unifi, que estoy seguro que os gustará y que espero pongáis en vuestra colección.

朋友们，大家好，今天我为您带来一篇关于 Grafana 和 Unifi 的新文章，我相信您会喜欢并且希望您将其放入您的收藏中。

时间序列数据库 InfluxDB v2 于 2020 年 11 月发布。一篇关于如何从 InfluxDB v1 迁移到 InfluxDB v2 的论文已经发表 - InfluxDB - 迁移到版本 2。

本教程视频准确解释了如何使用 InfluxDB 和 Grafana 进行设置，还将向您展示如何创建自己的精彩图形统计信息，例如条形统计信息和折线统计信息。

微服务架构的数据管道如何帮助我们的团队在流数据库服务之间平稳过渡（第 2/2 部分）

加密货币最近又回到了大众议程上，这主要归功于比特币价值的飙升。

微服务架构的数据管道如何帮助我们的团队在流数据库服务之间平稳过渡（第 1/2 部分）

在上一篇文章中，我们已经了解了什么是时间序列数据库，什么是 TICK 堆栈，如何在本地和 VM 实例中安装 TICK 堆栈，以及在 Chronograf 中可视化系统指标。

本指南假定您已经启动并运行了 InfluxDB 和 Grafana。要监控我们的 raspberry pi，我们需要安装 Telegraf 并对配置文件进行一些操作。我尝试了 Prometheus，但它没有给我我需要的所有信息，例如温度。

InfluxDB v2 在本文档中处于 Beta 阶段版本。InfluxDB v2 已于 2020 年 11 月正式发布。现在是从版本 1.8 迁移的时候了。在迁移之前，让我们总结一下。

预测 Ceph 集群池的存储使用情况。这应该是企业存储供应商的企业功能。现在您可以自己构建它。

influxdb 是一个开源时间序列数据库。InfluxDB 的显着优势在于它将允许用户存储大量时间序列数据。

这是关于如何为 InfluxDb 创建 Systemd 服务的指南。

创建和设计一个可定制的仪表板，以便更好地可视化数据指标及其互操作性，是每个流程、业务或部门所需要的。 这使得分析更轻松、更出色——通过如此精确的分析，我们可以使流程获得成功。

了解如何使用 Ansible 自动化安装 InfluxDB 时间值数据库。

容器化的 ruuvitag-listener，并将其与它的朋友 #grafana #telegraf 和 #influxdb 结合，因此您只需运行 "docker-compose up" 即可可视化您的 ruuvitag 数据。

几周前，我在这里展示了我的新 IOT 部署。它由 Raspberry 4 DE US UK、Zigbee Türsensor DE UK 和 Zigbee Empfäger DE UK 组成。 在 Raspberry 4 上运行的软件是 Docker Compose。 通过 Docker Compose 部署，NodeRED 用于 IOT 管理。 对于您在图片中看到的图表，我使用了 Grafana。

随着简化的 Raspberry Pi + NMEA 2000 硬件的出现，构建专用 Signal K 服务器从未如此简单。 Signal K 非常强大，但我交谈过的大多数人都希望更进一步，拥有 Grafana 图形和仪表板，以及其他插件和功能。

定期将有关系统资源使用情况的统计信息发送到 InfluxDB 数据库。

使用这个简单的收集器配置和仪表板，可以轻松地使用 @InfluxDB 和 @grafana 进行观察和警报。

虚拟化是促进软件兼容性或简单测试其他操作系统的最常用方法之一，从技术上讲，它是一个操作系统在另一个操作系统之内。

从 ntopng 数据创建 Grafana 仪表板基本上归结为：配置 ntopng 将时间序列数据导出到 InfluxDB； 配置 Grafana InfluxDB 数据源以从 InfluxDB 提取时间序列数据； 添加带有 ntopng 数据的 Grafana 仪表板面板。

Hippo 是一个用于 gRPC 和 REST 客户端的数据摄取服务。 它将您的消息发布到 Kafka 队列，最终将其保存到 InfluxDB，它旨在易于扩展并防止关键任务数据收集的 SPOF。

一个快速的 GitHub gist，供任何希望使用 Python3 写入 InfluxDB 服务器的人使用。

“您第一次注意到这个问题是什么时候？” 当我打电话报告互联网速度慢时，这是有线电视支持代表问我的第一个问题之一。

一段时间以来，Oracle 一直在使用自动诊断存储库 (ADR) 下的标准化日志结构——这包括数据库 alert.log、listener log、CRS log、ASM log 等等。 所有这些都是非常有价值的监控信息。

为了继续我之前关于 ADR 日志挖掘的帖子，我创建的另一个监控代理只是一个非常简单（最初）的 Linux 监控代理。 系统指标。

现在我们处于数字时代，每一秒都会产生数据，也称为来自您的手机、您观看的视频、您订购的食物、您驾驶的汽车、您触摸的传感器的信息，当然还有您现在阅读的文章，数字时代的一切都很重要。

Bu yazıda Grafana üzerinde dinamik tablo yapısı oluşturmayı anlatacağım.

在 Raspberry Pi 上运行的 NodeRED 中嵌入 IoT 图表。

我们在那里发现了 40,000 年前 J.-C 的熊骨！ 而且这个洞穴显然更早形成。 然而，这位老妇人最近配备了最新的可用技术。 我们谈论的是云计算、物联网、监控、数据分析……

在我加入电信公司工作的最初几周，我的任务是处理 RRD 文件。 RRD（循环数据库）是数据存储文件，其中包含具有不同分辨率的时间序列数据。

CO2 传感器非常适合在超过定义的限值时指示手动通风，通常以交通信号灯显示的形式，就像目前在学校中使用的那样，以减少病毒负荷 (#Covid19)。

如何检查服务器/容器的系统资源利用率？ 如果容器消耗过多的 CPU 或 RAM 会发生什么？ 我们将尝试通过本文回答这些问题。

在本文中，我们将讨论基础设施中非常重要的一个要素：性能监控。

在 AWS EKS、InfluxDB 和 Grafana 上构建您自己的企业级开源基础设施监控。

在许多情况下，尤其是在客户环境中的维护窗口期间，我需要某种工具，该工具可用于监控受网络更改影响的设备的实时数据。

Bu yazı serisinde zaman serisi verilerin InfluxDB üzerinde depolanması ve Grafana üzerinde görselleştirilerek izlenmesinden bahsedeceğim.

问候朋友们，我已经有一段时间没有扩展“寻找完美的仪表板”系列了，但现在是时候继续了。 今天我为您带来一篇非常有趣的条目，我真的很想将其添加到该系列中，它是关于如何收集 Pi-hole 统计信息的。

Bir önceki yazım verilerin InfluxDB üzerine kayıt edilmesi hakkındaydı. Bu yazıda ise verilerin Grafana üzerinde farklı tablolar ile görselleştirilmesi üzerine duracağım.

Web 可配置的 BLE 数据收集器，将数据发送到 MQTT 代理。 在我自己的配置中，我将 Mosquitto 用作代理，并将 InfluxDB + Telegraf 与 MQTT 插件一起使用。

使用 Grafana 和 InfluxDB 监控 Cisco MDS 9000

本文档介绍了如何在 VS Code 中调试 Go 程序。 Go 调试器是 Delve。 您可以在 Delve 中阅读更多相关信息

这篇博文将解释如何使用 docker-compose 在 Raspberry Pi 上设置 influxdb（和 telegraf 插件）。 我们将使用配置即代码来创建可重现的设置。

这个实际演示基于文章第 4 部分：实时监控 Raspberry Pi 4 性能，这是名为《Raspberry Pi 4 实践开发》迷你书的最后一部分。

用于从 Acurite 5-1 气象站收集的天气数据的仪表板。 仅使用 5-1 气象站和 5-1 气象站显示器进行了测试。

此 playbook 收集 Ansible 清单中所有设备的软件版本，查询 Cisco PSIRT OpenVuln API 并呈现特定于基础设施的 markdown 报告。

此 playbook 收集 Ansible 清单中所有设备的软件版本，查询 Cisco PSIRT OpenVuln API 并呈现特定于基础设施的 markdown 报告。

在最近的两篇博文中，我们已经了解了使用 Docker 和 InfluxDB 2.0 将 JMeter 与 InfluxDB 和 Grafana 集成。 这篇博文重点介绍 JMeter 与 InfluxDB Cloud 的集成。

在我的上一篇文章中，我们已经了解了使用 Docker 将 JMeter 与 InfluxDB 和 Grafana 集成。 我们使用了 InfluxDB 1.8.3。 本文讨论了 JMeter 与 InfluxDB 2.0 的集成，因为它在 JMeter 中有点棘手。

作为我在 YouTube 上的“学习 JMeter 系列”的一部分，我正在研究 JMeter 与 InfluxDB 和 Grafana 的集成。 在研究阶段，我对集成有了一些更深入的了解。 这篇博文重点介绍使用 Docker 将 JMeter 与 InfluxDB 和 Grafana 集成。

电源效率是一个重要的话题，因为它确实可以帮助客户节省数百万美元。 最近有几项关于 Cisco Silicon One 及其与上一代芯片在此特定方面的比较的公告。

我们应用了在前一篇帖子/视频中介绍的“持久性”数据概念，方法是创建和配置 OpenHAB 使用的 InfluxDB 数据库来存储和历史化，例如，连接到先前集成在 OpenHAB v. 3 中的 SONOFF 4CH 的温度传感器的值。

InfluxDB 的缓冲代理，使用 zmq SUB 套接字。

这篇文章建立在我之前的 Raspberry Pi 集群系列文章的基础上，通过执行小的重构并将集群重要数据存储到 InfluxDB。

一段时间以来，我一直患有背痛，在多次去看医生、拍 X 光片和可怕的 MRI 检查后，他的诊断很明确：我必须锻炼以加强背部的肌肉，以避免疼痛。

Saludos amigos, llevaba ya un tiempo sin ampliar la serie de En Busca del Dashboard perfecto, pero ha llevado el momento de continuar. Hoy os traigo una entrada muy interesante, que tenía muchas ganas de añadir a la serie, se trata de cómo recolectar las estadísticas de Pi-hole.

为了能够将 Ubuntu 服务器的消耗指标发送到 reliops 指标服务器，我们必须遵循以下步骤……

使用正确的工具来完成任务非常重要。 当您玩 IoT 应用程序时，您将不可避免地接触到。

今天我们将使用 Proxmox 的最新功能之一，即能够将我们的指标服务器带到外部数据库，在我们的例子中，它将是 InfluxDB。

使用 Grafana、influxDB 和 rtl_433 进行天气监控

在家工作带来了一系列独特的挑战。 您可能想知道现在您的全家可能一天中的大部分时间都在网上，什么（或谁！）正在使用您的家庭互联网连接。

此视频显示了 F1 遥测 - Kafka 项目的快速演示。

我上个月的 CPU 使用率如何？ 在引入大量用户后，我的 HTTP 响应时间发生了什么变化？

Telegraf 是一个插件驱动的服务器代理，用于收集和报告指标，是 TICK 堆栈的第一部分。

我们非常熟悉 MQTT 协议。 使用起来非常简单、通用、安全且快速。 我们经常在 IOT 项目中使用它。

模型蒸汽机的数字显示和实时预测分析。

InfluxDB 是一个时间序列数据库，旨在处理高写入和查询负载。 InfluxDB 是必不可少的时间序列工具包——仪表板、查询、任务和代理都在一个地方。

Telegraf 是一个从数千个不同来源收集信息的出色工具，但有时由于来源限制，您需要使用其他工具来完成它。

在此视频中，我们将介绍现代监控堆栈：Telegraf、InfluxDB 和 Grafana。 该视频基于 Raspberry Pi 上的 Ubuntu 20.04，但它适用于任何现代 Linux 发行版。

前段时间，我一直在尝试各种监控和警报技术。 例如，使用以下技术，我可以相对轻松地开发一个简单的警报系统。

Brew 带领我们了解他的气象站项目，该项目使用多种工具来产生专业的结果。

我在 InfluxData 担任站点可靠性工程师三年。 当您在信息技术中称为“职业”的这个丛林中开始新的角色时，您应该准备好了解该角色的含义。

这个 repo 是我分享我在家庭网络上运行各种服务的方式。

IOT 产生大量数据。 本教程将解释如何使用最先进的技术移动、格式化、存储和探索所有这些数据。

Spring Boot 和 Micrometer 与 InfluxDB 的第 2 部分，我将在其中展示如何添加 InfluxDB 并添加 docker 实例。

IoT 产生大量数据。 本教程将解释如何使用最先进的技术移动、格式化、存储和探索所有这些数据。

对于那些关注此博客的人来说，我倾向于大量使用 InfluxDB 也就不足为奇了。 我喜欢它是一个真正的单一用途数据库（时间序列）的事实，它具有许多功能，并且还提供企业支持。

Saludos amigos, esta entrada es especial, ya que se trata del artículo actualizado a día de hoy con los pasos necesarios sobre cómo instalar InfluxDB, Telegraf, y Grafana, sobre Ubuntu 20.04LTS, el cual podemos encontrar para x86 o ARM.

如果您认真对待您的游戏，那么监控您的基础设施和应用程序是必须的。 监督您的整个环境、运行服务器、云支出、VM、容器以及内部的应用程序对于避免中断或更快地修复问题非常有价值。

我们将展示以下主题：通过 Docker 执行 InfluxDB； 运行 InfluxDB CI； 运行 Grafana； 从 KrakenD API 调用发布指标。

Saludos amigos, os conté hace unas semanas lo que VMware acababa de lanzar, y que iba a revolucionar el mundo de la virtualización y hacerla, todavía más, accesible en muchos nuevos casos de uso con el nuevo ESXi for ARM...

esp8266 上的 eCO2、湿度和温度传感器。

我被要求记录我的家庭传感器网络。 与具有网络安全背景的人结婚设定了边界条件。

OPNsense 和插件 Sensei 的 Grafana 仪表板

Die Open-Source-Datenbank bietet mit Flux eine neue, auf Zeitreihendaten zugeschnittene Abfragesprache, die sich an funktionalen Programmiersprachen orientiert.

关于制作 njmon 数据的 Grafana 图表的新视频

Las conclusiones suelen ir al final, pero en esta ocasión, comenzaré esta reseña con una breve opinión personal de lo que me parece esta placa.

今天我将讨论配置环境以使用这些统计信息、Grafana、InfluxDB 和 Statsd 监控 ZAP。

本文重点介绍将我的住所房间的温度、湿度和大气压力记录到 InfluxDB 中。

OSS 2.0 目前是候选版本，因此一旦发布，可能会发生变化。

OSS 2.0 目前是候选版本，因此一旦发布，可能会发生变化。 我不太清楚如何快速启动并运行 OSS 2.0 版本的基于 docker 的设置，因此如果您有兴趣，这可能会为您节省一些时间。

在本系列的第一部分中，我们详细介绍了构建简单的 LoRa 连接气象站以监控温度、湿度和压力，并将读数发送到 The Things Network (TTN) 的过程。 在第二部分中，我们将看看如何捕获该数据、记录它并生成仪表板和图形以可视化数据。

我们已经介绍了在博客和 YouTube 上构建 The Things Network (TTN) 的 LoRa 网关的几种方法，但是如果您想利用自己的网关并在您的家中或花园中部署一些传感器呢？

随着网络物理系统 (CPS) 的出现，已经提出了几种复杂的运行时监控解决方案，以处理大量的执行日志。

在 InfluxDB 中跟踪您的 GitHub 项目，并使用 Grafana 创建漂亮的图形

一个 docker-compose 和 kubernetes 堆栈，用于运行一组 ISP 控制并在 Raspberry Pi 或 amd64 架构上收集指标。

在过去的几个月中，我一直在构建太阳能收集和存储解决方案。 该解决方案涉及多个组件，包括太阳能电池板、太阳能充电控制器和电池存储。

更新简易设置 | Raspberry Pi Docker、Mosquitto、InfluxDB、Telegraf、Node-RED、Grafana 仪表板

如何使用 Docker Compose、K6、InfluxDB 和 Grafana 的出色组合运行负载测试。

こんにちは、ニフクラ技術支援チームです。 システム運用において、ログの管理は重要です。サーバーから出力されるログは状態監視のほか、トラブル調査やセキュリティ確保など、様々な目的で利用されます。

我正在为一家视觉效果制作公司构建一个数据流平台。 本文将介绍我当前平台的架构。

在这篇博文中，我们将研究如何使用 PowerShell Universal 和 InfluxDB 构建自定义服务器监控解决方案。

系统监控是任何生产软件部署的重要组成部分。 在许多用例中，监控与安全性同样重要，并且应给予相同的关注程度。

这就是我所说的 Terraform 配方，目的是分享我学到的知识，并利用自动化使社区的生活更轻松和简单。

一个很大的疑问是如何优化我们的电费支出以节省电费。 为此，我们将使用 Shelly EM，它将使我们能够了解费用以及我们消耗电力的时间。 为此，我们将捕获 InfluxDB 中的数据并使用 Grafana 显示它们。

我最近在股市上投资了不同的股票，并希望有一种方法来可视化它们的价格。

InfluxDB ist eine Timesheet Datenbank für Performance Daten, sowie Metriken aller Art. Hier zeige ich euch die Installation von InfluxDB.

在第一篇文章中，我们解释了如何安装 Telegraf 和配置 InfluxDB，现在我们将解释如何将 InfluxDB 与 Grafana 连接以显示收集的数据。

Aprende sobre esta receta para desplegar InfluxDB v2.0 con Traefik, en DigitalOcean usando Terraform.

在 R3，我们有一个 Corda 节点集群，我们将其用于性能测试。 我们开发了一套性能测试套件，使我们能够建立基线数字，量化新功能的改进并识别回归。

为了提供高质量的服务，必须通过遥测技术确保其性能。 恰好，它正在标准化过程中。

作为一个快速增长的快节奏初创公司，我们的网站 (www.halodoc.com) 不断发展和经历许多变化。 因此，对于我们来说，确保我们的网页始终表现良好，尤其是在每次生产部署之后，变得非常重要。 为此，我们设置了定期运行的性能监控系统。

Saludos amigos, hace unas semanas muchos me contactabais por email, social media, o mediante GitHub, indicando que vuestro “Dashboard Perfecto” de VMware había dejado de recolectar métricas de los clúster de VMware, algo así se veía, sin métricas en Clúster

我们将完成一个教程，其中将使用 Python 和 Flask。 但是，您将很快意识到 Python 和 Flask 在这里并不重要。 由于设置的性质（docker-compose 文件），您应该可以轻松地将 Docker 换成我的 Flask 应用程序，以及您想监控的任何其他内容。

加快您的查询速度并减少存储需求。 如何使用 Grafana 监控 InfluxDB 本身。

Traefik 的仪表板是诊断路由问题和检查服务是否被正确检测到的绝佳工具，但它不能做更多的事情。 它不显示任何指标。 相反，它（可以说是正确的）依赖于外部监控工具来获取指标。

在前一篇文章中，我谈到了这个项目是如何开始的。 一位客户提出了一个问题，我喜欢构建系统、探索数据和深入研究兔子洞。 我的目标是通过重新创建一个基于我的有线调制解调器数据的仪表板来了解数据分析平台。 我从 InfluxDB 开始进行数据存储，并使用 Grafana 进行可视化。

使用 Knowi 连接到 InfluxDB 数据源，查询它，可视化您的数据，并通过基于搜索的分析提出更多问题。

许多 WordPress 网站所有者认为，性能对于他们的最终用户来说至关重要。 实现网站访问者的满意度为许多机会打开了大门，例如提高在线业务的投资回报率 (ROI)。 在本文中，您将学习如何使用 InfluxData 改进和优化 WordPress 性能。

Nextcloud 允许您通过访问一个简单的 URL 来查看您的一些实例统计信息：https://instance_dns_name/ocs/v2.php/apps/serverinfo/api/v1/info

在本文中，我将描述一个基本解决方案，用于使用本地 Red Hat Fuse 作为集成层、TICK 堆栈、Graylog 和 Grafana 进行监控、调试和警报。

下载 InfluxDB 容器... 下载 influxDB docker 镜像

这是关于 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 的博客系列的第十一部分，我们在其中使用 vSphere 性能数据作为我们的指标数据。

这是关于 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 的博客系列的第十部分，我们在其中使用 vSphere 性能数据作为我们的指标数据。

在本文中，您将构建一个 Grafana 仪表板，以可视化温度传感器的数据，该数据将使用微控制器读取并通过 MQTT 发送。

今天我们将看到一个我至少听了 5 年的话题，我的意思是了解并知道当我们使用 ReFS 或 XFS 等技术以及 Veeam Backup & Replication 时，我们正在使用和节省的磁盘量。

我们有一个基本的 uWSGI Web 服务器和一个受监控的游乐场，用于在我们试验 uWSGI 配置时进行观察。

在这篇文章中，我们将看看如何从 MQTT 主题读取数据并将其存储在 InfluxDB 中。 我们将使用 Dapr 0.10，其中包括这两个组件。

前段时间，我创建了一个组件，可以从 Dapr 写入 InfluxDB 2.0。 此组件现在包含在 0.10 版本中。 在这篇文章中，我们将简要了解如何使用它。

这一切都始于一个简单的用例。 想法是将服务器指标发送到 InfluxDB 并使用 Grafana 可视化数据。 我对 InfluxDB 一无所知，而且我已经多年没有使用 Grafana 了。

Veeam 拥有针对 Nutanix Acropolis 中工作负载的原生保护，我告诉过您如何部署 Proxy 并配置作业，文章中还包含了 Veeam ONE 的新报告。但事实是，Veeam ONE 中对作业、恢复点等的监控无法包含我们需要的那么多信息，所以我决定使用 Grafana 扩展其可能性。

这是关于 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 的博客系列的第八部分，我们在其中使用 vSphere 性能数据作为我们的指标数据。

我有 13 份需要分类的报告要写。我认为这延迟是由于 covid 19 造成的。今天我想分享我是如何在 8x8 发现 bug 的。

这是关于 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 的博客系列的第九部分，我们在其中使用 vSphere 性能数据作为我们的指标数据。

我们现在将了解 RPKI 验证器、PMACCT 配置、如何将 pmacct 数据导入 influxDB 以及如何使用 grafana 制作一些精美的图表。

这是关于 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 的博客系列的第七部分，我们在其中使用 vSphere 性能数据作为我们的指标数据。

此视频系列使用 njmon 收集 AIX、VIOS 和 Linux 性能数据，将数据注入 InfluxDB，并使用 Grafana 显示大量精美的图表。此系列中的第 12 个视频介绍了如何将您自己的数据添加到 njmon/nimon 数据中。

我的个人监控是基于 Grafana 和 InfluxDB 的。在浏览后者的文档时，我偶然发现了一个不错的工具：Chronograf。

本操作指南展示了如何创建 influxdb，检查度量，然后将这些度量返回到 Powershell 中。

这是关于 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 的博客系列的第六部分，我们在其中使用 vSphere 性能数据作为我们的指标数据。

我已经有一段时间没有写关于 vSphere 性能监控的博客了，自从我开始这段旅程已经三年了，所以我认为我应该在这个新系列中重新审视这个主题。

在本文中，我们将扩展为 Home Assistant 完成的早期 TIG 堆栈设置，并集成其他数据源以创建令人惊叹的仪表板。

使用 Azure CycleCloud 设置 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana

要绘制来自 InfluxDB 的 njmon 或 nimon 数据的 Grafana 图表，您需要了解度量和统计信息的结构和名称。此博客介绍了如何查找这些项目的名称和值。

在这篇文章中，我们将安装 Mosquitto MQTT broker。

在维护 Tor 和一些加密货币的节点时，我更喜欢选择免费、易于配置且开源的替代方案。在这里，我们将使用三元组：Grafana、InfluxDB 和 CollectD。

您想一目了然地查看智能家居中发生的一切吗？那么您需要一个智能家居仪表板！像 OpenHab 和 HomeAssistant 这样的智能家居控制系统通常提供很好的方法来显示关于您智能家居的重要数据。它们不太擅长的是显示一段时间内的数据或更复杂的组合。相反，Grafana 是一个很棒的工具，您可以使用它来构建出色的智能家居仪表板，而无需考虑您正在使用的智能家居控制器。

Nimrod 自己制作酸面包，并希望找到一种方法来跟踪面包制作环境的温度和湿度。为此，他建立了一个系统，该系统涉及 Raspberry Pi 上的 rtl_433，该系统将所有家庭温度/湿度传感器数据实时流式传输到 InfluxDB 中。Nimrod 的帖子是一个完整的教程，展示了如何下载和设置系统中使用的每个程序，以及如何使用 InfluxDB 的图形系统查看收集的数据。

无论您是在寻找一个小型测试平台还是一个始终在线的家庭仪表板系统，RaspberryPi 都是 TIG-Stack 的一个出色且经济实惠的平台。因此，让我们在不到一个小时的时间内完成从“从零到出色”的所有必要步骤。

传统上，SNMP 一直是从网络设备收集遥测数据的主要协议。然而，近年来，这种情况开始发生变化。今天，我们将讨论由 YANG 模型支持的模型驱动遥测。我们将从 Cisco 路由器流式传输遥测数据，并在精美的 Grafana 仪表板上显示数据。

读了 tatsui 先生写的关于 Docker 上 BFS-X 的文章，我也试着认真研究了一下 Docker，所以在这里分享一下信息。

阅读我为了实现我的蒸汽朋克愿景而进行的将近一年的旅程（咳嗽，还有其他一些事情突然出现……）的故事。

我找不到任何关于任何人这样做示例或文章，所以我整理了一些有用的 Mathematica Wolfram Language 函数，用于与 InfluxDB v2 及其行协议接口，这些函数可以很容易地适应您自己的用途。

本文解释了如何在 Grafana 中为仪表板定义变量，并且此变量可以查询数据源并使用返回的值列表。

Collectd 已经在从我的服务中抓取统计信息并将它们放入 InfluxDB 中，这样我就可以使用 Grafana 获得漂亮的图表。我缺少的一件事是一个显示所有这些系统的总体状态的单页；也称为状态页。

使用 Torizon 的 Visual Studio 扩展和 Visual Studio 2019，可以轻松设置高效的开发人员工作流程，用于创建基于 Torizon 的应用程序。为了演示这一点，本文将：通过示例演示如何使用 Torizon 的 Visual Studio 扩展：设置您的源代码；配置项目和 Torizon 选项；使用 docker-compose 编排容器启动。

如果您想进一步管理您的图表和曲线，则需要安装额外的插件，因为默认情况下，HA 不允许在内存中保留超过 24 小时的数据。这就是我们将安装 InfluxDB 的原因，它将允许您记录传感器的历史记录。

这次，我尝试将 Fitbit 数据保存到 Kubernetes 上引入的 InfluxDB 中，因此我想在本稿中介绍它。

我正在使用 Restic 进行备份（稍后会在博客中介绍）。但是 Telegraf 不直接支持 Restic，我需要一些解决方法。然而，这篇博文并非直接关于监控备份，而是关于如何为 Telegraf 编写您自己的插件。

此视频解释了在 Grafana 7 中为内存分配设置新 ML 模型的过程。它使用来自 InfluxDB _internal 数据库和 LoudML 服务器作为后端的数据。

在我今天开始的这个监控系列中，我们将通过各种帖子了解如何创建一个免费且交互式的监控系统。

在我今天开始的这个监控系列中，我们将通过多个条目了解如何创建一个免费、非常完整且完全交互式的监控系统。

这是视频系列的第 3 部分，该系列演示了如何使用 Docker 将 Home Assistant 数据拉入 InfluxDB 并在 Grafana 中显示它。

快速了解一下我为什么将 InfluxDB 数据从我的 Raspberry Pi 之一移开。

在这篇博文中，我将详细说明我如何设法为我的 Home Assistant 设置获得使用 InfluxDB 的长期数据历史记录。

本文并非旨在详细解释 Ansible Playbook 应如何工作，而是作为继我的第一篇关于该主题的文章之后的一个很好的例子。因此，对于那些对接下来内容感到有些迷茫的人，请不要惊慌，我们将来有机会详细回顾它。

这是视频系列的第 2 部分，该系列演示了如何使用 Docker 将 Home Assistant 数据拉入 InfluxDB 并在 Grafana 中显示它。

这篇文章介绍了 Telegraf 配置，用于将来自 Cisco NX-OS 甚至 ACI 模式交换机的常见 SNMP 统计信息管道传输到 InfluxDB，以及一个基本的每个设备的 Grafana 仪表板，以供入门使用。

本网站向用户更新所有关于 njmon 的信息，并解释说 njmon 就像 nmon，但收集更多性能和配置数据，并以 JSON 格式输出，准备立即上传到性能统计数据库，以便在线图形工具进行近乎实时的图形化。

时间序列数据库的使用每天都在增长，因为与传统数据库不同，它们更适合大数据范式和具有时间戳的大规模数据研究，例如记录监控、指标、传感器、DevOps 监控等项目。

这是视频系列的第 1 部分，该系列演示了如何使用 Docker 将 Home Assistant 数据拉入 InfluxDB 并在 Grafana 中显示它。

在这篇博客中，我将解释如何监控 VMware Horizon DaaS。版本 9.0，但相同的也可以用于版本 8.* 和版本 6.*，因为没有 CIM 计数器发生变化。

通常，您希望使用 Grafana 的一个变量作为查询的输入，以导出下一个变量值集。考虑一个典型的例子，您有 10 台主机，每台主机都有多个网络接口。您想显示所选主机的每个接口的统计信息。现在，当您在仪表板上选择“host”变量时，您希望“interface”变量值能够动态填充。这是解决此问题的示例解决方案。

此视频应向用户展示如何：登录到基于 asp.net (aspx) 的网站；解析网页数据以收集感兴趣的信息；将收集的数据插入 influxdb；并将数据可视化到 grafana 图表中。

在本 Raspberry Pi InfluxDB 教程中，我们将向您展示如何在 Raspbian 操作系统上设置和安装 InfluxDB。

在本文中，了解如何设置 Grafana 和 InfluxDB 以存储和查看测试报告。

此 Raspberry Pi IoT 教程将创建一个 IoT 系统，该系统使用 InfluxDB、MQTT 和 Grafana 监控传感器。更详细地说，我们将构建一个从传感器读取数据的系统。它们将数据发送到 MQTT 中介 Moqsuitto。然后，InfluxDB 读取 Mosquitto 并存储这些读数。然后，Grafana 连接到 InfluxDB 并生成图形，以可视化传感器获取的数据。所有系统都使用 MQTT 交换数据。

在本文中，了解如何使用 TestNG Listeners 将测试结果上传到 Influx DB，并配置 Grafana 以查看数据。

这篇文章将建立在之前关于收集网站和 DNS 响应的文章之上。我将带您了解如何在网站给出 200 OK 响应以外的响应时设置规则。为了实现这一点，我们将查看通过 Telegraf 收集的指标 http_response_http_response_code。

在这个 Grafana 教程中，我们将介绍与 Grafana 配合使用的 InfluxDB 监控系统的设置和配置。两者都在 Kubernetes 集群中运行。

前几天我告诉过您，新的 Raspberry Pi 8GB 是部署 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 的完美场所，因为凭借额外的 RAM 容量，我们可以毫不费力地摄取数千个指标。一旦我开始着手这个项目，我的好朋友 Germán 就让我意识到要保护我们在 Raspberry Pi 上的工作负载，到目前为止，我一直在使用 Veeam Backup & Replication，没有任何问题，因为我将所有内容都放在 VM 中，但是转移到 ARM 世界后，我就失去了这种保护，因为 Veeam 目前不支持 ARM。

Traefik 是 Docker 和 Kubernetes 环境中常用的云原生边缘路由器。只需少量工作，就可以使用 Telegraf 将 Traefik 的访问日志（Access Logs）自动传输到 InfluxDB 中，以便借助 Grafana 对其进行评估。在本文中，我将向您展示如何操作。

如何设置 Loki、Promtail、Telegraf 和 Grafana 以可视化日志和系统统计信息。

我在网上寻找一种快速简便的方法来备份在 docker 容器中运行的实时 influxDB，并将其恢复到新的 docker 容器中以创建测试/开发环境，在其中我可以工作而不用担心数据丢失，但我没有找到解决我问题的完整方案，所以在经过一些尝试后，我发现这个解决方案既简单又快速。

在网络服务交付中，网络的存在是为了让应用程序在其上运行。是的，即使语音在网络之上运行时也被视为应用程序。在之前的文章中，我们探讨了如何从您的网络设备获取遥测数据，以了解它们从设备角度的性能。

在应用程序的开发阶段，我们会注意许多问题。我想说，其中也许最重要的是应用程序的性能和稳定运行，这并没有错。

在第六级中，我们将研究如何使用几个开源程序设置完整的监控系统，这些程序在 SQL Server 社区中传播非常迅速。

以下是我们威斯康星大学 ChEAS（Chequamegon 生态系统-大气研究）核心站点集群使用的工作流程的描述，用于创建我们的数据的实时图。它使我们能够查找数据随时间推移的不一致性和变化。这也是检查站点是否脱机的基本检查。

在 2020 年初，PowerEdge 14G 服务器添加了一项名为“遥测流”的新功能。此功能使发送包含关于服务器及其各种组件状态的深入信息的连续遥测流成为可能，包括但不限于以下内容……

这相对容易，我将设置一个干净的 Ubuntu 18.04 VM 来展示我是如何做到这一点的。这个想法是如何抓取我们想要的任何统计信息并将它们放入漂亮的 Grafana 仪表板中，我认为抓取 coingecko API 是一个很好的示例，说明如何完成整个过程。最后，您可以将此面向互联网，并且仅允许未登录的用户查看而不是编辑站点。我会尝试通过下载 ubuntu 18.04 以用于免费 VMplayer 中的本地 VM、笔记本电脑上的本地 Ubuntu 或获得便宜的 1gb VPS 来进行操作。因为我将使用 Docker，所以您实际上不会破坏操作系统本身上的任何东西。应该可以在 20.04 上工作，但现在它仍然有点新。

从一开始，我对家庭自动化的理念就是最好的 UI 是没有 UI，这意味着我只是希望一切都能自动工作。我不想在日常生活中摆弄按钮或软件。传感器和自动化应该完成大部分工作。

正如我在上一篇文章中提到的，新的 Phoenix 实时仪表板的缺点之一是指标和图表是临时的。为了查看更长期的趋势，我们将通过 StatsD 将我们的遥测指标发送到 InfluxDB。

此视频展示了如何在 Raspberry Pi 3 B+ 上运行和使用 Influx Database，使用数据库和度量，并使用 SQL 命令显示它们。

在我的上一篇文章中，我们使用 InfluxDB 和 Kapacitor 创建了基于单个值的 deadman 通知。您可以从这里访问该文章。通常，使用 Chronograf-UI 创建基于单个值的规则非常容易。但是，当我们要使用多个值创建规则时，我们需要稍微弄脏我们的手。

这个故事提供了一种使用 bash 脚本备份和恢复 MongoDB 数据的方法，使用 OpenSSL 进行数据加密和解密，使用 telegraf 和 influxDB 进行日志收集以进行数据存储

有时，在开发 Web 服务期间，往往会低估对服务性能和使用情况的监控。维护一个包含指标和适当可视化的系统将允许在瓶颈和错误出现之前找到它们。

我们经常需要在 InfluxDB 中计算正常运行时间。Time 函数不是 InfluxDB 中的列，无法选择。这里有一种方法。

几周前，我看到有人在 LinuxServer discord 上发布了一篇文章，描述了如何将来自 Nginx 的地理数据统计信息发送到 InfluxDB。我过去看过类似的文章，我一直想尝试一下，因为向 Grafana 添加新的仪表板总是很有趣。

几周前，我看到有人在 LinuxServer discord 上发布了一篇文章，描述了如何将来自 Nginx 的地理数据统计信息发送到 InfluxDB。我过去看过类似的文章，我一直想尝试一下，因为向 Grafana 添加新的仪表板总是很有趣 ????

在此会话中，我们将深入探讨 WSLab 的 Grafana 场景。您将学习如何在 Windows 服务器上运行 Grafana 和 InfluxDB，如何将其与 LDAP 集成，如何使用 LDAPs 进行保护，以及如何使用 Windows 防火墙通过 IPSec 保护 Telegraf 和 InfluxDB 之间的通信。

在此会话中，我们将深入探讨 WSLab 的 Grafana 场景。您将学习如何在 Windows 服务器上运行 Grafana 和 InfluxDB，如何将其与 LDAP 集成，如何使用 LDAPs 进行保护，以及如何使用 Windows 防火墙通过 IPSec 保护 Telegraf 和 InfluxDB 之间的通信。

在居家办公的这些日子里，越来越多的人在 Twitch、YouTube、LightCast、Mixer 等平台上进行流媒体播放。Open Broadcast Software (OBS) 是最流行的平台之一。

即使下着小雨，我还是不小心跑了，我是 Shoshan。早上好。我一直在思考如何处理家庭网络监控系统 (NMS)，但几乎已经决定使用 Telegraf、InfluxDB、Grafana。

我已经使用 Grafana 一年多了，但我还没有机会开始将其与 Terraform 一起使用，所以我决定创建一篇博客文章来探索它的用途。快速浏览文档后，目前它允许上传保存为 JSON 或创建文件夹、组织和数据源的现有仪表板。

InfluxDB 是我非常喜欢使用的时间序列数据库之一。特别是在系统监控指标创建等方面，它是一个非常强大和快速的解决方案。您可以从这个链接查看 influxDB 和 ElasticSearch 之间的基准测试。

此仪表板非常简单，但可以帮助您了解有关即将过期的 x509 证书的信息。您可以知道您正在监控多少个证书以及每个证书的到期天数。

TICK 堆栈由 Telegraf、InfluxDB、Chronograf 和 Kapacitor 的首字母组成，是一套用于监控服务器的应用程序。监控服务器是检测不同情况并快速了解和解决出现的错误的第一步。

自从我写了关于如何利用 Traefik 指标的文章以来，我就迷上了 InfluxDB，以至于我正在直接为其社区做出贡献。

这篇文章是关于使用 Telegraf、Prometheus 和 Grafana 进行网络遥测的系列文章中的第二篇，将重点介绍在 Grafana 中转换数据和制作其他图表。

大家好，我已经有一段时间在思考如何监控我家的所有用电量，我找到了很多不同的方法，最后我选择了最便宜和最简单的方法。

早上写了一篇关于 SSD 内容的博客。 我将连续发布备忘录。 我是 Kashima。

TIG -- Telegraf、InfluxDB 和 Grafana -- 是一套开源解决方案，用于收集、存储和可视化时间序列数据，例如您从重复测量系统温度获得的数据。

如何使用 InfluxDB 和 Grafana、ds18b20 温度传感器和 Raspberry Pi 监控加热系统：对于此项目，您需要低成本的硬件和开源软件。

要快速创建一个新的 InfluxDB 数据库，您可以使用 curl。如果您的数据库 API 配置在 localhost:8086 上，您可以运行以下命令...

朋友们，大家好，今天我给大家带来一篇关于 Grafana 和 Veeam 的新文章，我相信你们会喜欢它并将其添加到你们的收藏中。Veeam 最近宣布了 Veeam Backup for Microsoft Azure。在该产品包含的大量功能中，其中之一是公共 RESTFul API，我认为为该解决方案创建一个仪表板可能是一个好主意。

InfluxDB 是一个专门为存储时间序列测量值而设计的数据库。利用这个数据库，可以构建湿度、压力、温度系统。您可以已经添加了来自 InfluxDB 1.0 数据库传感器的测量值。但是，最近可用的 InfluxDB 新版本使用了不兼容的新 API。我们决定在 Hub 和 VirtualHub 的固件中添加对这个新版本的支持。

该视频展示了一个用例，涉及用于 Arduino IDE 和 TTGO T-Display 的 MQTT 传感器以及 BME280 I2C 传感器。T-Display 是一个 ESP32 开发板，传感器来自 Bosch。Node-Red 是数据收集实例，Grafana 可视化数据。

我为您带来一篇关于 Grafana 和 Veeam 的新文章，我相信您会喜欢并将其添加到您的实验室中。Veeam 最近宣布了 Veeam Backup for Microsoft Azure。在该产品包含的大量功能中，其中之一是公共 RESTFul API，我认为为该解决方案创建一个仪表板可能是一个好主意。

朋友们，大家好，自 2016 年以来，我一直在向您展示如何使用 Grafana、InfluxDB 和 Telegraf 获取完美的仪表板，我们一起走过了漫长的道路，并且我们已经了解了如何监控无数关键组件，例如 SSL、网页响应、VMware vSphere、Veeam 等等。

在众多类型的实现中，很大一部分物联网应用程序收集大量遥测数据。从工业用例到医疗保健，从消费品到物流，物联网遥测数据点高度依赖于时间。

InfluxDB — 安装和设置 系统准备 数据库服务器安装 Telegraf RPM 系统安装 DEB 系统安装 Windows 系统安装 Telegraf 设置 生成配置 数据库服务器地址 配置代理启动 查看数据库中的数据 另请阅读

Merhabalar, serimize kaldığımız yerden devam ediyoruz. Bu yazımızda Grafana kurulumunu gerçekleştireceğiz. Grafana kurulumunu tamamlayıp her hangi bir işlem gerçekleştirmiyeceğiz çünkü verilerimiz yok. Serimiz devam ettikçe adım adım gerçekleşecektir. Tüm işlemlerimizi Windows Server üzerinden gerçekleştiriyoruz.

Bu yazı serüvenizmide SQL Server’da gerçekleşen olayları nasıl monitoring yaptığımızı ele alacağız. Bunun için Grafana, InfluxDb ve Telegraf kullanacağız. Diğer blogları incelediğimde InxlufDb’yi Linux sistemlerinde çalıştırmaktadırlar. Biz ise Windows üzerinde çalıştıracağız.

Merhabalar, serimize kaldığımız yerden devam ediyoruz. Bu yazımızda InfluxDb kurulumunu gerçekleştireceğiz. Bir önceki yazımızda Grafana kurulumunu gerçekleştirmiştik.

对于小型 Kubernetes 集群，我需要一个最小化的仪表板，可以在一个地方查看或 grep Kubernetes 环境中所有正在运行的应用程序的日志。

使用您的监控系统管理数百个设备可能是一项繁琐的任务，尤其是在使用基于 GUI 的设备入职时。但是为什么不让您选择的配置管理工具来处理它呢？这篇博文是关于一个声明式的 Ansible playbook，它利用 inputs.ping 插件生成 Telegraf 配置文件，并填充 Grafana 世界地图。

本周我们全力投入可观察性，最后，我将向您展示如何使用 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 监控 Docker。

在考虑 Web 应用程序监控时，不仅要监控应用程序本身，还要监控应用程序所依赖的服务以及托管应用程序的基础架构，这一点至关重要。否则，检测性能瓶颈和调试问题可能会非常棘手，并且可能会发生意外停机。

一个在公司运营了 10 年的系统（名为 Etude）的负载状态至今尚未可视化，因此存在只能“大致”掌握负载趋势的问题。

该程序通过串行 USB 读取 Current Cost CC128 设备的输出，并将数据推送到 InfluxDB 实例中，以便在 Grafana 中进行图形化显示。

本周我们全力投入可观察性，最后，我将向您展示如何使用 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 监控 Docker。

在本文中，我将提出我构建 Spring Boot 应用程序的“黄金法则”列表，这些应用程序是基于微服务的系统的一部分。我基于我将运行在 JEE 服务器上的单体 SOAP 应用程序迁移到构建在 Spring Boot 之上的基于 REST 的小型应用程序的经验。这份最佳实践列表假设您在巨大的传入流量下在生产环境中运行许多微服务。

这个 Raspberry Pi 物联网教程将构建一个物联网系统，该系统使用 InfluxDB、MQTT 和 Grafana 监控传感器。更详细地说，我们将构建一个从传感器读取数据的系统。它们将数据发送到 MQTT 代理 Moqsuitto。接下来，InfluxDB 从 Mosquitto 读取数据并存储这些读数。然后 Grafana 连接到 InfluxDB 并生成图表，以可视化传感器获取的数据。所有系统都使用 MQTT 交换数据。下图更好地描述了整个 Raspberry Pi 物联网项目。

TIG stack 是 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 的缩写。它是一组工具，通常用于监控您的基础设施的健康状况、问题和趋势。

因此，您已经在使用 TIG-Stack 来可视化设备指标，如接口计数器、CPU 和内存？太棒了，我认为 Grafana 在仪表板领域确实非常出色。但是您是否想过，如何利用相同的解决方案来存储和显示 syslog 消息？那么这篇文章就是为您准备的。

我有一个闲置的 Raspberry Pi 3，并且在假期期间有一些空闲时间。这是我构建的用于监控温度和湿度的东西。这只是一个可行的原型，但它既简单又有趣。

在这篇文章中，我们将更上一层楼，配置 Nagios 以在 Raspberry Pi 上生成图形。为了让事情更有趣，我们将监控 Raspberry Pi 的 CPU 和 GPU 温度，并生成美观且有用的性能图表。

朋友们，大家好，我为您带来一篇关于 Grafana 和 Veeam 的新文章，我相信您会喜欢并将其添加到您的实验室中。早在 2017 年，我就告诉过您如何使用 PowerShell CMDlets 监控 Veeam，以及如何使用 PowerShell 和 Enterprise Manager RESTful API 来做到这一点。这些文章的点击量已达数万次，但它们更像是一个概念验证，因为它们缺少很多细节。

因此，在过去几年的年初，我删除了我的 Influx Telegraf 数据库，其中包含从前一年收集的所有主机指标。我这样做是因为它变得太大了，而且我的容器 appdata 备份变得太大并且备份时间太长。是的，我知道我可以只在数据库上设置保留策略，并使其每周清除一次，但我想要一些长期指标，例如磁盘使用率，这样我就可以看到全年的增长情况。

上次，我们了解了如何使用 Telegraf 代理监控服务器，该代理在 Influxdb 基础上发送数据。但是想象一下，同一台服务器在提供了几个月甚至几年的良好服务后被淘汰了！因此，我们将了解如何在 Influxdb 中删除监控数据。这将节省磁盘空间和我们数据库的性能。

过程历史记录器用于从工业控制器（如 PLC 和 SCADA 系统）收集高分辨率传感器数据。一旦收集到数据，就可以用于进一步处理和查询构建。这篇博文描述了 Flux 的使用，Flux 是一种用于查询 InfluxDB 的新语言，InfluxDB 是 Factry Historian 背后的时间序列数据库。

今天，我开始研究在 Heroku（一个平台即服务提供商）上安装 Prometheus，并很快意识到 Prometheus 将其数据保存到文件系统中。如果您有自己的服务器和大量磁盘空间，这很酷，但对于专门从事只读安全文件系统的 Heroku 来说，就不是那么好了。

本文以常见的物联网场景为例，介绍了如何使用 EMQ x 消息中间件和 InfluxDB + Grafana 的开源数据可视化解决方案，方便地展示大量物联网设备的时间序列数据。

在我之前的博文中，我展示了如何设置 InfluxDB 和 Grafana（以及 Prometheus），请参阅该文章了解如何配置它们。这就是我配置 OpenWrt 设备以提供网络监控和图形化的方式。

本快速指南将解释如何设置 Grafana 和 InfluxDB，以使用 NUT 插件和 maihai/nut-influxdb-exporter docker 容器在 Unraid 上监控您的 UPS 电源使用情况。这几乎只是这篇文章的重写，但针对 NUT 插件。

朋友们，大家好，经过这么多年来计算 Grafana、InfluxDB 和 Telegraf 的所有可能性，我意识到我们从未处理过通知主题，以便在值超过某个阈值时 Grafana 会向我们发出警报。

在我之前的博文中，我展示了如何设置 InfluxDB 和 Grafana（以及 Prometheus）。这就是我配置 OpenWrt 设备以提供网络监控和图形化的方式。

这篇博文解释了一种简单/快速的方式来设置这样的物联网系统。具体来说，我们想看看新版本的 InfluxDB，它消除了管理基础设施的需求。InfluxDB 2.0 将在今年晚些时候作为 Google Cloud Platform 上的托管服务提供。

njmon 类似于 nmon，但收集更多性能和配置数据，并以 JSON 格式输出，准备立即上传到性能统计数据库，以便在线图形工具进行近乎实时的图形化显示。有 AIX 版本的 njmon 和 Linux 版本的 njmon。

Raspberry Pi 上的 Grafana、InfluxDB 和 Node-Red 构成了物联网数据可视化的梦幻团队。设置并不容易，但这就是我们将一起完成的事情。

演示如何设置开源历史记录器以使用易于安装的 docker 镜像查看过程数据。展示了如何使用 NodeRED 插入 Modbus TCP 数据，以及 WAGO PFC 如何使用简单的 curl http POST api 记录数据。

观看我解释 Influx 稳定 helm chart 的布局，以及如何更新 Prometheus 以将其时间序列数据写入 Influx。

在之前的视频中，我们已经展示了 InfluxDB 与 Grafana 一起使用时是一个强大的工具，在这个操作视频中，我介绍了如何安装它们，包括将 InfluxDB 添加为数据源。

在软件开发领域，关于指标可视化的讨论很多。因此，引入了许多开发人员工具来协助实现这类产品。在本文中，我将逐步介绍如何使用 Node.js、InfluxDB 和 Grafana 面板为股票市场数据设置一个简单的可视化客户端。

在这篇博文中，我们将了解如何在 Windows 上设置 InfluxDB，使用 Universal Automation 将性能事件数据发送到平台，并构建一个仪表板，以使用 Universal Dashboard 将数据作为易于查看的图表公开。

InfluxDB 是一个专门设计用于捕获时间序列数据的数据库。将其与 Telegraf 一起使用，使开发人员能够从相当多的来源获取数据到 InfluxDB 中。Telegraf 是一个基于插件的代理，用于收集指标和事件数据。您只需定义您的输入和输出插件，Telegraf 就能够充当两者之间的桥梁。

InfluxDB 是 InfluxData 开发的开源时间序列数据库。它用 Go 编写，并针对快速、高可用性的存储和检索时间序列数据进行了优化，应用于运营监控、应用程序指标、物联网传感器数据和实时分析等领域。

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我花了几杯咖啡的钱买了一个二手的户外 WiFi 接入点。起初，我只想使用外壳将 TTN 室内网关转换为室外网关。但在对 AP 进行了一些测试和恢复出厂设置后，我发现它可以工作，并且可以配置为独立的 WiFi MIMO AP。通常，这样的 AP 需要基础设施，或者至少需要一些管理服务器。

我必须承认这篇文章只是一个玩 Grafana 和 InfluxDb 的借口。InfluxDB 是一个很酷的数据库，专门用于处理时间序列。Grafana 是一个用于时间序列分析的开源工具。我想构建一个简单的原型。

这是一个关于我们最近为一位客户做的项目的简短概述，该客户运行一些非常大的 WiFi 网络，并且需要让他们的客户访问一个简单的状态和性能仪表板。

基于之前关于 ESP8266 与实施 mqtt 协议的 Node-RED 连接的说明，我们对几个用于数据收集和可视化的软件平台的连接进行了测试。我们考虑将 Grafana 和 InfluxDB 用于开发和来自物联网的交互。

有两种主要的性能监控架构：推送，指标由每个受监控系统定期发送到中央收集器。推送架构的示例包括：sFlow、Ganglia、Graphite、collectd 和 StatsD。拉取，中央收集器定期从每个受监控系统请求指标。拉取架构的示例包括：SNMP、JMX、WMI 和 libvirt。

基于 good-http 的 Good 进程监视器的 InfluxDB 广播。它可以写入 HTTP 或 UDP Telegraf 端点。

今天，我们有很多工具可以用来构建无线设备。ESP8266 可能在受欢迎程度列表中名列前茅。它满足了一些重要的要求...

图形化在组织中往往被低估。人们常常忽视快速访问历史服务器性能统计数据的意义。他们只有在生产事故发生后才意识到需要这些工具，并且他们无法获得他们需要的信息。相反，他们依赖于提供频繁但不完全详细的统计数据的工具，例如 sar 或 atop。

机器的崛起已经到来。在您阅读本文时，正在执行成千上万甚至数十万次的网络攻击。其中一些比其他更复杂：从木马、网络钓鱼尝试、恶意软件感染到僵尸网络攻击（也称为 DDoS），网络攻击无处不在。

我已经在 Grafana.com 上分享我的 Unraid 系统仪表板一段时间了，但一直没有时间写一篇关于如何设置它的快速文章。所以这将尝试做到这一点。本指南将使您能够通过简单地导入仪表板来监控 CPU 使用率、CPU 温度、网络统计信息、内存使用率等等。

2015 年初，在 Amazon EC2 上运行部署多年后，我在 Luminis Technologies 的团队的任务是为我们所有的开发团队构建一个新的部署平台。

只是一些脚本，用于将数据插入到本地 InfluxDB 实例中进行家庭监控。我试图使其足够模块化/通用，以便任何人都可以投入他们的变量/设置，然后就可以开始了。

通过几个虚拟机和复杂的网络设置，没有什么比看到您的系统以仪表板的形式焕发生机更令人满意的了。Grafana 是一个漂亮的仪表板，支持多个数据存储和复杂的 SQL 查询。这将是一个关于如何使用 Grafana 设置系统监控的基本指南。

在我之前的文章中，我有一个示例 python 脚本来显示证书有效的剩余天数。我已经向前迈进，并创建了一个完整的证书跟踪解决方案，使用 Collectd、Influxdb 和 Grafana。

我过去 2 年使用过的非常有趣的组件之一是 Red Hat 的“Keycloak”！Keycloak 有许多用例，我确实看到许多项目在不同的事情中使用它，尤其是 SSO（单点登录）。您会对它拥有的功能数量印象深刻。

工作中突然需要一个用于各种实验室任务的数据记录器。快速查看市场后，我未能找到用于数据记录的实验室工具（廉价、简单但功能强大的设置、远程访问）；适合研究人员和科学家的工具。我决定使用带有输入缓冲的 Raspberry Pi 对于这项任务来说是理想的。

用 Python 编写的啤酒桶监控/容量跟踪工具

这个周末，我决定用台式机更换我 8 年前的 i3 笔记本电脑。有人提出用 HP elite 8300 小型机换我的笔记本电脑和 7000 卢比。到目前为止，我一直在使用 raspberry pi 3 来托管基于 Web 的应用程序并 24×7 运行一些其他程序。我主要选择 pi 开发板是因为功耗低且可以方便地将它们扔到家里的任何地方。

Docker 应用程序包是在 DockerCon SF 2018 上展示的实用程序。它简化了 Docker Compose 应用程序的打包和分发。TICK stack 是一个很好的例子，说明这实际上是如何工作的。

Linux 发行版为我们提供的最大优势之一是扩展其资源和服务的能力，因为由于开源代码，我们找到了数千种工具和有用的选项，这些工具和选项将使管理、管理和向用户交付更多工作工具的任务成为可能。

如何使用 Manala 的 Ansible 角色来简单地配置 Telegraf + InfluxDB + Grafana 监控堆栈

commandes ne sont peut-être plus valides.

我最近开始研究监控车库温度和湿度的方法——有两个原因。首先，我的实验室工作负载集群以 Dell C6100 的形式放在那里，我注意到最近的天气导致那里的温度变得……有点热。其次，我喜欢在家酿啤酒，而酿造好啤酒的关键之一是温度一致！

在这里，我们将设置所有内容，包括 InfluxDB、Grafana、PowerShell 和 PowerCLI。

在开始安装、命令、配置等之前，让我们先定义我们将要工作的场景。

既然我们已经为数据存储奠定了基础，我们现在可以开始导入数据了。由于我在第一步中想读取 WSUS 中 Windows 客户端版本的分布，我当然需要一个 Windows 系统。它是服务器还是客户端操作系统起初并不重要。重要的是客户端或服务器是否足够新。我从我的 Windows 10 开始测试连接。

今天，我将快速描述如何在 Raspberry Pi 上安装 InfluxDB

此视频系列使用 njmon 收集 AIX、VIOS 和 Linux 性能数据，将数据注入 InfluxDB，并使用 Grafana 显示大量精美图表。

我查看了一些可用的资源，如“Telegraf 贡献指南”和“如何为初学者编写 Telegraf 插件”。最后，我最终编写了一个：telegraf-flume-plugin！

收集 Syslog 的流行解决方案是 ELK Stack（或 Elastic Stack）。在 1.X 和 2.X 版本中，Watcher 或 ElastAlert 可以用于警报。不幸的是，最新 5.X 版本中的 Watcher 是付费 X-Pack 的一部分。因此，在下面的示例中，我通过 Logstash（它是 Elastic stack 的一部分）将来自 Syslog 的威胁事件（即来自 Palo Alto 防火墙的漏洞、间谍软件、病毒）收集到 InfluxDB 中。

InfluxDB 是一个专门设计用于捕获时间序列数据的数据库。将其与 Telegraf 一起使用，使开发人员能够从相当多的来源获取数据到 InfluxDB 中。

因此，您刚刚获得了类似 Arduino 或 Raspberry Pi 套件的东西，其中包含一些传感器。设置温度或运动传感器非常容易。但是您将如何处理所有这些数据呢？在它对任何人真正有用之前，它需要存储、分析和汇总。您需要一个仪表板！

这篇文章解释了如何设置 Performance Center 与 InfluxDB 的集成，并在 Grafana 仪表板中查看性能测试运行数据。

在本文中，我将解释如何使用 docker 通过使用 collectd、influxdb 和 grafana 设置一个简单的监控堆栈。

在过去的几年中，企业已经开始越来越频繁地使用“云”。应用程序有时完全在云中运行，有时作为混合结构运行。在混合环境中，应用程序架构的某些“部分”（例如数据库）在云中运行，而其他部分（例如 API 服务器）在本地运行。有时情况恰恰相反，组合是无穷无尽的。

值得一提的是，监控应用程序的性能和可用性非常重要。这是 Spring boot 捆绑的许多酷炫功能之一，自其诞生之日起就带有生产就绪功能（即 Actuator），以帮助我们密切关注应用程序性能。随着 spring boot 2 的发布，Actuator 得到了极大的提升，为开发/运维提供了更多的应用程序指标外观，支持众多的监控系统。

正如你从我之前的帖子（icinga2-classicui 在新的 Icinga 2.8 安装中显示 Whoops 错误）中可以想象的那样，我目前正在设置一个在 Ubuntu 16.04 Xenial 上运行的新的监控架构。

各位朋友，大家好，今天我给大家带来另一个你们非常喜欢的隐藏瑰宝。除了免费并且可以在几分钟内展示出来之外，它还具有许多商业工具都渴望拥有的潜力。

作为我的家庭自动化系列的一部分，我们配置了一个 Grafana 仪表板来显示有关 SmartThings 设备、当地天气等的状态和统计信息。几个月前，我淘汰了一个使用了 8 年多的 Windows Server 存储解决方案，并用新的 Synology DS1817+ 替换了它。我知道我想利用 Grafana 来显示有关 Synology 的健康统计信息（磁盘温度、吞吐量、磁盘状况等）——这是我从未花时间为我的 Windows 服务器设置的东西。值得庆幸的是，Synology 的 DSM 平台原生支持 SNMP，我们可以轻松运行 Telegraf 来监控 SNMP 数据并将其记录在我们之前创建的 InfluxDB 实例中。

我想绘制和监控我的互联网使用情况。我已经通过遵循 PanzerschreckGER 的 Reddit 教程，在我的 unRAID 盒子上使用 Grafana、InfluxDB 和 Telegraf 设置了一些很棒的系统监控和绘图。

朋友们，大家好，我过去曾告诉过你们如何使用 InfluxDB、Telegraf 和 Grafana 监控你们的 VMware 环境，根据 Grafana 仪表板显示，大约有 4300 人在你们的数据中心中使用它。这一切都很棒，我非常感谢大家的支持，以及有这么多人部署了该解决方案。

2016 年对于 DC/OS 来说是伟大的一年。我们刚刚庆祝了我们的 6 个月周年纪念。我们的软件包管理器 Universe 得到了极大的采用，并获得了社区和合作伙伴的巨大贡献。为了让您了解所有最新的变化，我们正在开始一系列关于 Universe 更新的简短博客文章。

由于 RRDTool 不是存储传感器数据的完美工具，我尝试了一个更新的数据存储：InfluxDB。它是一个专门为时间序列数据设计的数据库，例如我这里的温度读数。

除了为您提供 Aiven 服务外，我们的团队还在云环境中进行了大量的软件咨询。我们被要求帮助的一个非常常见的主题是指标收集和监控。这是一个关于如何利用 InfluxDB 和 Grafana 服务来解决此类问题的演练。我们同时提供这两种服务作为托管 Aiven 服务，以便快速轻松地采用。

内存泄漏、CPU 峰值和竞争条件让我感到不安，所以我尽力了解我的代码在做什么，何时应该做以及应该如何恢复。例如，为了应对看到的内存使用量增加，我想知道发生了什么以及如何解决它。

深入研究微服务架构，我发现监控服务健康状况非常重要，因此我决定撰写这篇关于此主题的完整教程。

作为一名软件工程师，我最终需要从我的开发环境中收集指标，以便进行图形化和测量。我找到了一个非常便携的解决方案，它基于 Docker 容器、InfluxDB 作为时间序列存储和 Grafana 作为可视化工具。

我想绘制和监控我的互联网使用情况。我已经通过遵循 PanzerschreckGER 的 Reddit 教程，在我的 unRAID 盒子上使用 Grafana、InfluxDB 和 Telegraf 设置了一些很棒的系统监控和绘图。

在这篇博客文章中，我们对我们为 Netsil AOC 考虑的各种时间序列数据库进行了比较分析，并描述了我们如何将搜索范围缩小到 Druid，这是一个新兴的 OLAP 数据库。

监控对于了解您在做什么以及预测可能的模式至关重要。监控您的基础设施还是应用程序并不重要，重要的是您需要一个强大而稳定的系统来信任您的更改和您的生态系统。InfluxDB 提供了一个完整的堆栈来收集、存储和发出警报。

继本系列的前两个部分介绍了所需软件的安装和 InfluxDB 数据库的设置之后，现在轮到 Grafana 的设置了。基本安装完成后，Grafana 在端口 3000 上可用，可以通过 Web 浏览器访问。

关于渥太华演讲中关于 InfluxDB 的幻灯片 - 让我们玩转时间序列数据库！

我需要一种方法来监控 Docker 资源使用情况和指标（CPU、内存、网络、磁盘）。我还想要历史数据，理想情况下，我可以使用漂亮的图形进行导航和深入研究。

S7Web 将每个状态更改推送到时间序列数据库 InfluxDB。结合 Grafana 和 Chronograf 以及 TICK Stack 中的 Kapacitor 等工具，我们可以可视化和理解我们的数据随时间的变化，此外，我们还可以在超出阈值时设置警报和操作。

此视频涵盖了创建基本 CPU 利用率图表（用于用户、系统、等待和空闲），包括堆叠。快速查看其他简单的图表类型：条形图和点图。然后继续添加内存饼图、更改颜色、单统计框和注释框。最后，将 UI 主题更改为深色（以前为浅色）。最后，快速浏览其他简单的按钮和选项，例如复制或删除图形面板、保存仪表板（以防您搞砸）以及注销。

在您成功设置 Kubernetes 集群、使用您的应用程序或微服务构建 Docker 镜像并看到它们运行后，下一步是配置适当的监控和警报机制，以便您了解您的工作节点、pod 和服务的任何可能问题。

最近发布了 Telegraf 的新版本，Telegraf 是构建 InfluxDB 的人员开发的监控代理。这个新版本 1.8.0 附带了一个用于 vSphere 的插件，我对此感到非常兴奋！

在第 1 部分中，我已经描述了如何使用 Resin.io 构建网关并启动简单的监控。在阅读了 Keptenkurk 的文章后，我不得不扩展我的监控，或者首先测试它是否可行。是的，它是可行的。本指南适用于使用 Jac Kersing 的多协议数据包转发器的网关。

因为一张图片胜过千言万语，所以我们可能希望可视化 oracle 性能指标。已经有几种工具可以做到这一点，但是如果您可以按照您想要的方式来做呢？构建您自己的图形？让我们尝试使用 3 层来实现这一点...

Azure 本身不支持 InfluxDB。这篇博客文章将教您如何在 Azure 平台上使用托管磁盘在 VM 中部署 InfluxDB（或任何其他数据库）。这将使您能够为您的项目使用这个快速的时间序列数据库。如果 Azure 上支持的标准数据库范围（MySQL、CosmosDB 等）不足以满足您的需求。这篇博客文章适合您。

运营团队经常使用时间序列数据来调查性能问题。由于我们无法提前预测性能问题的来源，因此我们通常会谨慎行事，并尽可能频繁地收集尽可能多的数据。

我知道云原生计算基金会选择了 Prometheus 作为 Kubernetes 的首选监控平台，但在这篇文章中，我将向您展示如何快速开始使用 Heapster、InfluxDB 和 Grafana 在 Kubernetes 集群中绘制 CPU、内存、磁盘和网络的图形。

在 trivago，我们将实时指标数据的一个子集存储在 InfluxDB 中，它能够处理的负载给我们留下了深刻的印象。尽管如此，我们还是不得不付出惨痛的代价来吸取一些教训。通过执行返回过多数据点的查询来使数据库或 Web 浏览器过载非常容易。为了防止这种情况，我们编写了 Protector - 时间序列数据库的断路器，它可以阻止恶意查询。

维护可靠系统的关键之一是拥有可靠的监控设置。用于监控的一组常用软件是 TIG 堆栈：Telegraf、InfluxDB 和 Grafana。Telegraf 收集、处理和聚合系统指标，例如 CPU 使用率、磁盘 IO 和网络吞吐量。InfluxDB 以一种具有快速读/写和内置扩展的方式存储数据。Grafana 允许您在简单、灵活和精细的仪表板中可视化数据。学习、安装和配置这些组件需要时间、协调多个步骤以及理解它们如何组合在一起。幸运的是，有 Bolt。

今天，我们很高兴地宣布，与 InfluxData 合作，我们正在开源 terraform-google-influx，这是一组可重用的基础设施模块，可以轻松地在 Google Cloud Platform (GCP) 上部署和管理 TICK 堆栈（Telegraf、InfluxDB、Chronograf、Kapacitor）。这些模块是为与 Terraform 和 Packer 一起使用而构建的，我们已在 GitHub 和 Terraform 注册表中以 Apache 2.0 许可证发布了它们！

数据蕴藏着巨大的力量。借助分析工具，任何人都可以使用数据来创造巨大的效率、开辟新的收入途径，甚至创造全新的业务。

本视频是关于如何在 Docker 容器中安装 InfluxDB 的教程！

InfluxDB 是一个时间序列 NoSQL 数据库，专门为围绕 IoT/传感器数据的用例而构建。这是对 InfluxDB 的简要技术介绍，以及使用 Knowi 对 InfluxDB 进行分析。

利用这个博客和其他东西的主机更换，我开始寻找可视化服务器性能统计信息的方法，并控制其所有典型资源：CPU、内存、磁盘等。这种搜索让我发现了这三个工具...

在这篇文章中，我将逐步向您展示如何可视化我们的仪表板，如果您关注了整个系列，您将已经拥有大约 16 个仪表板，使用 Raspberry Pi 4 Model B 动态地在两个显示器上显示。

这将介绍如何使用 Omzlo 的 NoCAN 平台和 uFire 传感器来测量 EC、pH 和 ORP，并使用 TICK 堆栈绘制图形。

在本节中，我们将使用 Spring Boot 应用程序检索传感器数据。之后，我们将把数据存储在 InfluxDB 时间序列数据库中。我们可以使用 InfluxDB Java 客户端或通过发出 REST 调用来存储数据。然后，我们将在 Grafana 和 Chronograf 中运行的一些漂亮的仪表板中提供数据。

物联网连接对象每天都在侵入我们的世界。是好事还是坏事？我不会妄下结论。为了更好地理解它是如何工作的，我向您推荐这篇关于 MQTT 发现的文章。

有什么比盯着图表更令人兴奋的吗？没有吧。如果您只是喜欢一些系统指标，或者想随着时间的推移显示您家中的温度，那么像 InfluxDB 这样的时间序列数据库与 Grafana 结合使用是您的不二之选！

最近关注我博客的人会注意到，我写了一些关于基于 PowerShell 脚本以 HTML 文件形式图形化呈现信息的文章。

eBay 的实验报告平台是使用 Scala、Scoobi、Apache Hive、Teradata、MicroStrategy、InfluxDB 和 Grafana 开发的。

本文演示了如何解决监控动态 Docker Swarm 部署的挑战，并使用现有的本地和云监控工具（如 Ganglia、Graphite、InfluxDB、Grafana、SignalFX、Librato 等）跟踪服务性能指标。

这篇博客文章描述了如何使用开源工具 Influx 和 Grafana 以及我在 Windows 上编写的 PowerShell 模块来创建和填充像这样的交互式指标和监控仪表板...

套用 H.S. Thompson 的《恐惧与拉斯维加斯的厌恶》中的话，“我们有两台虚拟机，七十五个站点，数千个指标和机器需要监控，一堆 Python 脚本，一个数据库和一个消息队列 InfluxDB，以及一整个星系的多彩库……还有 pandas、NumPy、Dash、Flask、SQLAlchemy。

InfluxDB 是一个开源的企业级分布式时间序列数据库，针对基于时间的流数据、指标和事件进行了优化。

其核心是一个时间序列用例，我受到了 @vsivsi 在 Cabled Array Hack Week 上的演讲的启发，他在演讲中谈到了如何使用一些 DevOps 工具（包括 InfluxDB）来存档海洋学考察的观测数据。

我们想要构建一个服务，该服务可以存储多种金融产品（例如以美元计价的 BTC 期货）的价格数据，并且可以在毫秒内回答基于时间的价格聚合查询。

这部分简短而精彩:)。我们为 SQL 服务器上的 Telegraf 代理做一个快速配置，运行一些查询，并通过 Telegraf 将它们馈送到 InfluxDB。之后，我们导入一个仪表板来显示数据。

在 21 世纪城市的城市蔓延中通勤会接触到大量的污染。对于梅德韦制造者协会的成员来说，这意味着伦敦的狗岛，以及穿越泰晤士河下黑墙隧道的旅程。当您能品尝到空气中的污染时，很明显这不是最佳环境，但到底有多糟糕呢？是时候组装一个环境监测和记录装置了

这是一个标题！不久前，我为 InfluxDB 编写了一个 .Net 客户端。然后我发现自己正在讨论在 Windows 上监控一些时间序列数据。由于我喜欢在编程时摆弄和获得乐趣，所以我着手创建一个小的“util/sample/POC”。结果就是“Digger”。

无论数据来自人类、传感器还是机器，InfluxData 都能使开发人员更快、更轻松地构建下一代监控、分析和 IoT 应用程序，并扩展交付真正的业务价值的速度。

我们在 Luma Health 的一项服务（我们的集成引擎）最近在向其依赖的另一项服务建立出站连接时遇到了奇怪的超时。

此适配器将状态历史记录保存到 InfluxDB 中。仅支持 InfluxDB >= v0.9，推荐 v1.0。

收集指标的主要目标是长期存储它们并创建图形来调试问题或识别趋势。但是，仅存储有关您系统的指标不足以识别问题和异常的根本原因。

在过去的几年里，我一直在收集货币数据（每小时一次），使用 Node.JS 检索器。数据进入 Mongo DB 实例。我们存储时间戳和所有货币对美元的配对（例如，多少英镑可以兑换 1 美元）。

很久以前，当我在家中使用 ADSL 时，我的互联网连接有很多问题。我有点懒得切换到光纤连接。最后我更换了它，但在我的互联网公司解决一个事件的同时，我开始稍微修改一个简单而粗糙的脚本，该脚本可以监控我的连接速度（只是为了好玩并练习 InfluxDB 和 Grafana）。

我们在 Scalingo 的使命是帮助开发人员不必担心任何与基础设施相关的事情。这包括使用时间序列数据库 (TSDB) 的开发人员。这就是为什么我们今天推出新的 Scalingo InfluxDB 插件，为您提供集成到 Scalingo 中的 InfluxDB 即服务！

前几天，我在我的 F1 2017 游戏 (PS4) 中发现了一个功能，在菜单中导航时，我看到了一个名为 UDP 遥测设置的选项，其中包含许多网络配置，如下所示。

是否曾经收到昂贵的电费账单，并想知道哪个电器是罪魁祸首？也许你想了解一个电器要花你多少钱？在今天的文章中，我将展示如何将 Zooz Z-Wave Plus 电源开关与 Home Assistant、InfluxDB 和 Grafana 结合使用，以跟踪和绘制电器的能源使用情况和成本。

最近，我开始自己酿啤酒。我的妻子在父亲节给我买了一个 1 加仑的工具包，这样我就可以直接投入并开始学习精酿啤酒的酿造过程。这是我一直有兴趣学习的东西，但从未抽出时间，空间也有限。整个啤酒酿造过程一直让我着迷，并且完全超出了我的能力范围。

FortiADC 是一款应用程序交付控制器（负载均衡器）。设备指标可通过 SNMP 获得。因此，收集这些指标并在 Grafana 中显示它们非常容易。

我们之前已经谈论过 InfluxDB。从那时起，我为 Collectd 指标安装的数据库实例已经变得相当庞大，我不得不回顾数据保留时间。

我最近在 CA 插件页面上发现了 atribe/apcupsd-influxdb-exporter 容器，并立即认为它将很好地替代我运行的脚本，如这篇文章中所述。但是时间阻碍了我，我忘记了它。但是现在夏天来了，白天更长了，空闲时间不再是稀缺品。因此，这将是一篇关于如何切换到此容器并获得更准确读数的快速后续文章！

既然我们已经运行了数据库、Grafana 和所需的 PowerShell 模块，我们现在可以开始构建第一个仪表板了。我们在上一部分中将一个或多个值泵入了 InfluxDB，我们现在可以使用它们来创建一个用于测试的显示。

每个人都喜欢老式的纸笔（简单且易于访问），但数据输入也变得过时了。现在的世界潮流是尽可能自动化一切（从您的照明到您的车库门，再到安排会议，再到披萨外卖），所以我认为我会尝试一下。

从历史上看，嵌入式通信是通过低级嵌入式接口处理的，这些接口难以在高层次上进行接口，并且容易受到噪声的影响，例如 SPI 或 I2C，模拟总线（例如 4-20mA），这需要特殊的模拟硬件和处理，或者 SCADA 标准 RS-485 与 MODBUS，它可能对许多网络拓扑结构都很挑剔。

使用 InfluxDB 和 Grafana 将 Powershell 数据转换为实时仪表板。这也可以使用 Tick Stack 完成。这展示了如何使用 InfluxDB 和 Powershell 监控系统。在您认为这仅仅是 Windows 之前，不，它也可以在 Linux 上完成，计划后续进行 BPM 监控。

在本文中，我们将解释如何安装和配置 Glances、InfluxDB 和 Grafana 以监控 CentOS 7 服务器的性能。

Grafana 是多年来一直困扰我们的问题的答案 – 如何快速而漂亮地呈现我们从设备收集的数据。另一方面，InfluxDB 是一个易于使用且简单的数据库，因此使其成为此工作的理想选择。

您想学习如何在 DC/OS 上使用 Apache Kafka 进行流处理吗？如果是，请继续阅读！

Kubernetes 提供了关于集群中资源使用情况的详细见解。这是通过使用 Heapster、cAdvisor、InfluxDB 和 Grafana 实现的。

我们正在根据我们公司中的某些事件创建时间序列，我们希望将时间序列存储在 InfluxDB 上，以便 Nupic 可以从数据库收集时间序列并在 Caravel 上监控它们。

来自 IoT 领域设备的生成数据的速率和规模使得在没有适当 AI 引擎支持的情况下几乎不可能检索有价值的信息。尽管 Azure ML 只是众多可用解决方案之一，但事实证明它在灵活性、可用性和经济实惠的价格之间取得了很好的平衡。

对于我来说，物联网最糟糕的部分是视觉部分。我承认我不喜欢使用前端，我更喜欢编写我的固件并通过 MQTT 收集数据。但是这些天我对图形产生了特殊的兴趣，尤其是发现生成精美图形的简单方法。好吧，当一件事情是新事物时，理解所有涉及的概念并非易事，但是生活中的一切都是如此，一旦掌握了窍门，就很容易了。本文也是如此，它大大简化了流程，您可以使用 Grafana 和 InfluxDB 轻松地提取指标并生成嵌入式网络的警报！

本教程将指导您完成必要的步骤。老实说，这甚至没有达到 JP Meijers 的解决方案，但是如果您想亲身体验使用 Node-Red、InfluxDB 和 Grafana 进行仪表板操作，这可能会让您感兴趣。

InfluxDB，或者更准确地说，TICK，是一个很有前途的时间序列平台，易于设置和管理。它可以用于构建自定义 DevOps 监控工具，以及收集和处理 IoT 和传感器数据以及实时分析，从而提供高性能。（有望每秒处理多达一百万个事件）。

我们有一个廉价的中国孵蛋器，用于孵化鸡蛋。根据流行的互联网帖子，正面“温度设置”的校准与内部的实际情况不太准确。由于我有一堆来自他们 Kickstarter 的“Ruuvitags”(https://ruuvi.com)，我决定将它们与 Grafana 结合起来，这样我就可以开始记录数据并绘制趋势图。

在之前的文章中，我介绍了在 Synology DS1817+ 上托管的虚拟机上配置 Telegraf 运行的过程。虽然我非常喜欢运行虚拟机的想法，并拥有完整的操作系统可用于配置和安装我可能需要的任何东西，但我也想探索 Telegraf 的更精简部署，使用更少的资源，并且更像服务而不是我需要修补和维护的 VM 那样运行。进入 Docker。

从所有现有的现代监控工具来看，TIG（Telegraf、InfluxDB 和 Grafana）堆栈可能是最受欢迎的堆栈之一。

在本文中，我想考虑一种工具，该工具可以帮助您简化系统管理员的工作，并使监控客户端服务器更具成本效益和效果。概述将对系统管理员、DevOps 专家、与 IT 服务合作的客户、开发人员有所帮助。

我已经开始使用 InfluxDB 将我的传感器数据存储为时间序列。这样做的主要原因是因为它允许我使用 Grafana 分析数据。这篇博客文章是我在 Raspberry Pi 上使用这些工具的设置介绍。

去年 11 月在旧金山 InfluxDays 大会上，我很幸运地花时间与许多 InfluxData 团队专家在一起。其中一位是 Kapacitor 的首席开发人员 Nathaniel Cook，他给了我一些 TICK 脚本编写技巧。现在，我想与您分享它们。

两年前，我写了一篇关于如何使用 InfluxDB 和 Grafana 更好地可视化网络统计数据的文章。我仍然讨厌 MRTG 图表，但是配置 InfluxSNMP 有点麻烦。幸运的是，现在使用 Telegraf 收集 SNMP 数据要容易得多。InfluxDB 和 Grafana 也改进了很多。请继续阅读以了解有关如何使用 Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 监控网络接口统计数据的详细信息。

我们可以瞥见我们的应用程序，或者我们可以真正地了解它们。我们有选择。

今天我们将看到如何使用 Telegraf 进行指标收集，InfluxDB 进行存储，Grafana 进行显示和警报，来监控更传统的基础设施。

作为优秀的 DBA，我们有时需要监控统计数据，或者只是想对我们的系统管理员好一点，分享我们的新玩具，并使用与 SQL Server 相同的工具来监控 Windows。

又过了两周，我们很高兴推出 Home Assistant 0.32。

我买了一台全新的 Intel NUC，计划将其用作带有 Docker 的服务器。几周前，我在 Raspberry Pi Zero W 上设置了 InfluxDB，以收集我的 Home Assistant 数据，并使用 Telegraf 监控我的机器。

当所有部分看起来都很好并准备好部署到生产环境时，通常会开始考虑监控服务器或基础设施。然后突然出现一个问题：我们如何监控部署的健康状况。一种解决方案是外包它。

我最近为一个物联网相关项目提供咨询，我建议使用 InfluxData 的服务...

如果您不能或不愿使用 Prometheus，这篇文章重点介绍如何在 Kubernetes 中监控您的 Kafka 部署。Kafka 通过 JMX 公开其指标。为了能够在您最喜欢的报告后端（例如 InfluxDB 或 Graphite）中收集指标，您需要一种使用 JMX 协议查询指标并传输它们的方法。这就是 jmxtrans 派上用场的地方。经过一些小的调整，结果证明将其作为 Kafka Pod 中的 Sidecar 运行非常有效，让它查询指标并将它们传输到您的报告后端。对于不耐烦的人：所有示例代码都在这里。

这是一个不简单的问题，因为它很复杂。如果您是“只需在信封背面给我基本知识”的那种人，请执行以下三项操作之一...

我买了一台全新的 Intel NUC，计划将其用作带有 Docker 的服务器。几周前，我在 Raspberry Pi Zero W 上设置了 InfluxDB，以收集我的 Home Assistant 数据，并使用 Telegraf 监控我的机器。

在最近的一个项目中，我们需要存储来自数万个物联网设备的数据，每个设备至少有七个传感器。我们考虑了几种方案，但最终得出结论，纯粹的时间序列数据库最适合这项工作。

随着技术的不断发展，每天都有不同的解决方案进入我们的生活。现在，我们已经到了虚拟化我们的应用程序、服务、网络基础设施、数据存储系统甚至工作站的地步。

LoRa App Server 现在可以直接将解码后的有效负载数据导出到 InfluxDB。

现在我正在接触 InfluxDB 和 Grafana，所以我认为升级会很好。在 Raspberry PI 上，我运行 Ubuntu 16.04 和 Python，所以现在是时候编写一个 Python 程序来获取数据并将数据通过网络传输到 InfluxDB 中。

本文将解释响应式仪表板系统的组件，以及如何使用 Docker 技术轻松部署它。

目前我们已经搭建了 InfluxDB 服务器，我们将在其中存储我们想要监控的计算机的统计数据。缺少的是在这些计算机上安装 Telegraf，以便它获取并将这些统计数据发送到我们的 InfluxDB。

这是棘手的部分。不，我是认真的，但这也是最好的部分。在我们实施之前，让我们先概述一下围绕它的设计。

应客户的要求，在生产基础设施上进行负载测试后，我们需要转向监控解决方案。

zpool_influxdb 程序从 zpool 生成与 influxdb 行协议兼容的指标。在 UNIX 传统中，zpool_influxdb 做一件事：从池中读取统计数据并将它们打印到 stdout。

带有 Mosquitto、Node-RED、InfluxDB、Grafana 和 Nginx（作为反向代理）的 Raspberry Pi 3

关于如何使用 Linux、Grafana、InfluxDB、Collectd Temper 监控室温的视频教程）

然后可以使用 Grafana 等可视化工具查看 Influxdb 中的指标。

在我们与 SQL DB 托管实例预览客户的持续合作中，一个常见的需求是实时监控数据库工作负载性能。这不仅包括监控单个（或少数几个）性能指标，还包括能够在事件发生后几秒钟内查看许多相关指标。虽然许多所需的性能数据在各种 DMV 中都可用，但通过 T-SQL 查询使用它并在 SSMS 查询窗口中查看结果非常繁琐，并且没有提供一种简单的方法来查看实时数据或最近的历史数据和趋势。

如何使用 cAdvisor、InfluxDB 和 Grafana 安装和配置 DC/OS 监控堆栈。

一切都始于与我亲爱的同事们一起喝咖啡休息时。其中一位想了解用于收集和分析 Windows 服务器指标的现有工具。我不知道他是否意识到了我的尴尬，因为经过片刻的思考，我只能说出 Perfmon... 无论如何，这让我意识到我对这个领域是多么的无知，并且是时候进行补救了！

这篇简短的操作指南文章重点介绍如何大规模地使用 InfluxDB 和 Grafana 监控 Spark Streaming 应用程序。这两种工具都在企业中被广泛使用，因此不会给现有的 IT 环境增加额外的复杂性。

TL;DR：如果您觉得替代方案太昂贵、缺少功能、客户端不好、您希望控制数据管理，或者您只是对用于时间序列数据的有前途的工具感兴趣，请考虑 TICK。

在过去的几年里，我一直在收集货币数据（每小时一次），使用 Node.JS 检索器。数据进入 Mongo DB 实例。我们存储时间戳和所有货币对美元的配对（例如，多少英镑可以兑换 1 美元）。

关于工业 4.0 的西班牙语 SlideShare 演示文稿 - Plain Concepts 每年在毕尔巴鄂组织的工业 4.0 活动的演示文稿。今年我谈到了海量数据的存储和处理，例如工业监控和物联网解决方案在云中生成的数据。我们讨论了 Azure Data Lake、Cosmos DB、SQL Azure 和时间序列数据库，如 InfluxDb 和 OpenTSDB。

智能家居捕获大量数据。可视化这些数据可以帮助您了解智能家居使用方式的长期趋势。

Arduino 及其相关产品无疑在业余爱好者甚至专业人士中非常受欢迎。业余爱好者和专业人士感兴趣的领域之一是与许多不同的传感器（如温度、湿度、光照等）的接口。最简单的方法是将测量值存储在 SD 卡上或通过串行接口传输数据，但在某些情况下，需要长时间的测量会话。在这种情况下，通过串行、以太网或 WiFi 将数据存储在数据库中是最佳解决方案。在本文中，我将讨论如何在 Linux 平台上设置 InfluxDB 以及如何将数据存储在其中，以及如何使用 Grafana 查看测量数据。

InfluxDB 是一个用于时间序列数据的高性能存储。它支持通过类似 SQL 的查询语言插入和实时查询数据。

InfluxDB 是一个用于处理时间序列的数据库，但我想在这里更好地处理时间序列的概念和这个数据库的基本结构。

GitHub 上的 sensorpi 仓库包含各种漫谈、脚本和代码，这些代码汇集在一起​​，用于实验可视化在 Raspberry Pi 集群上处理的实时传感器数据。与 https://www.circuits.dk/datalogger-example-using-sense-hat-influxdb-grafana/ 非常相似，但使用集群的功能进行近实时处理。

正如你从我之前的帖子（icinga2-classicui 在新的 Icinga 2.8 安装中显示 Whoops 错误）中可以想象的那样，我目前正在设置一个在 Ubuntu 16.04 Xenial 上运行的新的监控架构。

InfluxDB 是一个专门为处理时间序列数据而编写的数据库。influxdata 网站上关于 InfluxDB 的描述是...

我们又回来了。今天我将向您介绍一个出色的产品组合，它们将帮助我们以图形方式监控我们的服务器。所讨论的产品是 InfluxDB，一个时间序列数据库引擎，非常适合存储不同收集器的结果，包括 Telegraf。后者负责收集和报告不同的指标系列。最后是 Grafana，一个开放平台，其核心和意图是易于管理图形和监控。

Gatling 团队实现了一个功能，使我们能够轻松地将 Gatling 与最强大的综合系统监控工具之一集成 - Grafana（用于详细仪表板）和 InfluxDB（用于性能指标存储）。

几个月前，我写了这篇文章，介绍了如何设置 InfluxDB 和 Grafana 来显示 UPS 统计信息。

我一直在寻找一种将数据收集到 InfluxDB 中的好方法。除了应用程序服务器的行为之外，我还想收集我们的负载生成器/JMeter 服务器的行为。这非常重要 - 因为在测试期间，它们的 CPU 利用率不应超过 80%。

问候朋友们，我曾多次告诉您监控和仪表板系统的所有优点。实际上，您可以在此处找到有关 InfluxDB、Telegraf 和 Grafana 的所有条目。今天我为您带来一个新的条目，在这种情况下，它是一个仪表板，它将为您的 Veeam Backup for Microsoft Office 365 v2.0 带来奢华。

Telegraf 是 InfluxData 的人们编写的插件驱动的服务器代理，用于收集和报告指标。此图表运行 Telegraf 实例的 DaemonSet 以收集集群的主机级别指标。如果您需要轮询基础设施或 API 的单个实例，则 stable/telegraf-s 图表更适合该用例。

我在 PI 上的 Home Assistant 确实收集了很多数据，不仅包括开关、灯和其他传感器的状态，还包括来自我的（荷兰）能源表的数据，通过 DSMR/Slimme meter 组件。到目前为止，我还没有真正对这些数据做任何事情。

因此，在这篇文章中，我将解释如何设置一个管道，使您可以通过 2 个流行的可视化工具进行可视化：Chronograf 和 Grafana。

在从单体方法转向面向服务的架构时，我们也需要一个监控工具来收集和报告应用程序指标。

该项目为开发人员提供了一个 API，用于跟踪实时地理数据。该过程从以下步骤开始：1) 客户端将格式化的事件发送到 API，2) API 将事件数据提供到消息队列，3) 另一个 API 从消息队列中读取数据，4) 然后在浏览器中托管的热图上实时提供。后端层是用 Go 编写的。使用的其他组件包括 gRPC、Kafka、Couchbase、InfluxDB、Leaflet Maps 和 Heatmap.js。

因此，在测试/预生产环境中运行一段时间后，我意识到我的初始配置存在一些问题。

在本文中，我们将讨论如何扩展 Uber JVM Profiler 并将其与 InfluxDB 和 Grafana 结合使用，以监控和报告 Spark 应用程序的性能指标。

该项目的目标是使用 Raspberry Pi 作为独立设备，监控温度、相对湿度、压力、光照强度和空气质量。为了使这些数据有用，我想将它发送到服务器，以便以后可以分析它。

之前将我的 Telegraf 实例迁移到 Synology 托管的 Docker 环境后，我花了一些时间添加额外的措施，以使用 Grafana 进行跟踪和可视化。通过这项任务，我最近发现了 Telegraf Exec 插件，它允许您执行自定义脚本，以便收集外部数据以进入 InfluxDB（或任何其他 Telegraf 输出选项）。为了验证这个概念，我正在使用 Bash 脚本连接到 Fitbit，并将我的 Fitbit Blaze 中的数据拉取到 InfluxDB 中。

InfluxData 的 Gianluca Arbezzano 的 SlideShare 演示文稿 - 了解如何使用 InfluxDB 和 TICK 堆栈设计监控系统。

InfluxDB 是 InfluxData 开发的易于使用的开源时间序列数据库。它用 Go 编写，并针对快速、高可用性的时间序列数据存储和检索进行了优化，这些数据存在于运营监控、应用程序指标、物联网传感器数据和实时分析等领域。

我定期使用 pfctl(8) 和 pflogd(8) 检查我的 pf(4) 活动。我已经使用 collectd(1) 和 rrdtool 监控 pf。这次，我想使用我已配置的 InfluxDB/Grafana 系统。问题是，Telegraf 尚未在 OpenBSD 6.3 中可用。所以我使用 Telegraf 容器远程轮询 OpenBSD，使用本机 SNMP OPENBSD-PF-MIB。

上周在 CrossEngage Academy，我们又举办了一次会议。这次是由我主持的，关于我目前最喜欢的堆栈（在使用了 2 年之后仍然是！），InfluxDB 和 TICK 堆栈！

InfluxDB 是 InfluxData 公司开发的开源时间序列数据库，可在 Windows 64 位、macOS 或 Raspberry Pi 的 Raspbian 发行版上运行。在本教程中，我们将学习如何在这些三个系统上安装 InfluxDB。InfluxDB 针对记录事件或指标进行了优化。

为了很好地调节我的锅炉控制，我需要对一些定期存储在 InfluxDB 上的测量值进行后处理。例如，这可能有助于使用 pandas 计算误差 (P)、误差斜率 (D) 和误差积分 (I)，以尝试使用 PID 调节器调节锅炉。

Azure CDN 是 Azure 服务之一，它不在服务概述页面中提供图表和指标。对我来说，这些图表很重要，因为它们帮助我优化博客工件的交付。这篇博文描述了如何使用 InfluxDB、Grafana 和简单的数据收集器可视化 Azure CDN 诊断日志。

本文重点介绍如何利用流行的开源数据库“Influxdb”以及 Spark 结构化流来实时处理、存储和可视化数据。

如今，我们到处都有 API，在某个时候，我们需要开始实时监控我们的 API。通过本文，我将演示如何使用 .NET Core + InfluxDB 和 Grafana 来做到这一点。我们将通过 Docker 使用 InfluxDB 和 Grafana。

问候朋友们，我已经有一段时间没有写关于 Grafana、InfluxDB 和 Telegraf 的文章了，虽然我有一些草稿准备就绪，并且正在进行一些项目，但我找不到时间。

使用 Docker 启动并运行 Grafana 和 InfluxDB 堆栈，以监控跨实例的多个服务器。了解更多。

我买了一台全新的 Intel NUC，计划将其用作带有 Docker 的服务器。几周前，我在 Raspberry Pi Zero W 上设置了 InfluxDB，以收集我的 Home Assistant 数据，并使用 Telegraf 监控我的机器。

此视频是一个教程，介绍如何安装 influxDB 并将其设置为从 Home Assistant 中拉取数据。

我最近尝试了一种新解决方案来监控我的小型 Kimsufi，这个解决方案依赖于时间序列数据库（Time Series Database）。我从未在博客上谈到过这个主题，但我们越来越多地听到关于这种类型数据库的消息，尤其是在最近物联网（或 IoT，Internet of Things）兴起的情况下。因此，现在是时候看看它是什么了。

关于 TICK 堆栈和 InfluxDB 的 SlideShare 演示文稿

Mainflux 是一个现代、可扩展、安全、开源且无专利的物联网云平台，用 Go 编程语言编写。它接受通过多种网络协议（即 HTTP、MQTT、WebSocket）的连接，从而在它们之间架起无缝桥梁。它旨在用作物联网中间件，在其之上可以构建复杂的物联网解决方案。

在我们 Node-RED 集成博客系列的最后一部分中，我将介绍如何通过使用流行的开放数据可视化平台 Grafana 构建自定义仪表板来加速您的网站性能监控策略。

基本设置从运行数据库和 Grafana 的 Linux 系统开始。在我的例子中，我使用当前版本 9.6 中的 Debian。Grafana 当前版本为 5.4.3，InfluxDB 当前版本为 1.7.3。这很重要，因为如果更新版本并使用本指南重建安装，很可能已经有更新的版本可用，那么也应该使用这些版本。

首先，我不得不说，我非常喜欢设计，尽管我不设计东西，也不知道如何设计。但是，我喜欢设计良好且美观的东西，我想说，我很有设计眼光，至少我尝试过。这就是为什么功能和用户体验不是唯一对我来说重要的事情。

此视频涵盖了 Windows 上 InfluxDB 的安装步骤和相关命令。

本指南不会详细介绍 Grafana 中每个设置的工作原理，主要是因为我真的不知道 ???? 这主要将是关于将 UPS 统计信息添加到 Grafana 并计算 24/7 运行服务器的成本。

我喜欢指标，你喜欢指标，每个人都喜欢指标……但为什么？软件变得过于复杂而无法孤立地进行推理：查看源代码并不能告诉你太多关于其执行性能的信息；而在你的本地机器上运行代码并不能告诉你太多关于其已部署性能的信息。

2000 年代初至中期 LAMP 堆栈的兴起改变了技术格局，也推动了竞争者的出现。我一直在反思这种现象的关键因素以及此后发生的事情——以及它可以教给我们现在正在发生的事情。

在本教程中，我们将解释 InfluxData 提供的技术堆栈，该堆栈用于处理、分析和存储时间序列数据。它提供了堆栈的主要部分，如开源和付费云中的托管服务。

多年来，计算机一直在关系/模式系统中收集和存储数据。然而，数字存储的增长速度远远超过计算处理能力的增长速度。此外，收集的非结构化数据的数量大大超过结构化数据，进一步限制了传统数据库系统的实用性。由于这些原因，今天的数据存储技术需要一些新的技术结构来打破传统事务处理数据库的界限。

如果您正在处理数据的流式分析，那么有一些工具可以提供高性能且易于解释的结果。首先，我们有 Kafka，它是一个分布式流式平台，允许其用户发送和接收包含大量数据的实时消息（您可以在此处阅读更多相关信息）。我们将把它用作我们的流式环境。然后，如果我们想实时可视化我们的结果，我们需要一个可以捕获我们的数据和预测的工具：它是 Grafana，在其数据源中，它可以连接到 InfluxDB，一个开源时间序列数据库。因此，通过本文，我们将构建一个 ML 算法，该算法可以提取信息并对我们的数据进行实时预测，整个过程包括以下步骤

在本教程中，我想向您展示使用 ESPEasy 绑定传感器并使用 MQTT 通过 WLAN 发送数据是多么容易。ESPEasy 是一个全面的 Arduino 程序，您只需将其复制到 ESP8266 上，并通过 Web 界面以简单的方式绑定传感器。ESPEasy 支持最常见的传感器，因此无需编程。

PerfAcademy 的 Kranthi Paidi 加入我们，讨论 JMeter 测试监控的一些内幕和外围知识。PrefAcademy 的成立使命是为软件性能测试人员和工程师提供高质量的教育和培训服务，我们将从教师那里听到关于 JMeter 监控的所有信息。

InfluxDB 用作涉及大量带时间戳数据的任何用例的数据存储：DevOps 可观察性、物联网分析和实时分析。

除了我的主要工作之外，我还与 Jump Trading 的优秀人士一起工作。到目前为止，我在那里的主要重点一直是完成和开源一个项目 - 用 Go 实现 - 称为 influx-spout。

在之前的两篇博客入门（第 1 部分）和稍微退后一步（第 1.1 部分）中，我研究了我可以从船的仪表中获取哪些数据，并为船引入了一些新硬件以支持分析。

是否可以使用 Grafana 监控 pm2 微服务？是的，这是可能的...

大家好，这是一个非常快速的指南，介绍如何使用现代技术堆栈（如 Grafana、Docker 和 Telegraf 以及 InfluxDB）配置一个或多个服务器的系统监控。

我已经有一段时间没有使用 Linux 集群了，所以我决定构建一个经济实惠的 Raspberry Pi 计算机集群。花了一个下午才建成！该集群有 16 个内核、4gb 内存、128gb 存储空间、惊人的 16 个 usb 端口，成本仅约 200 美元。您知道有多少集群有 16 个 usb 端口？