prometheus
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AI GPU资源管理:精细化监控与成本效益分析指南
在当前AI大模型和深度学习项目爆发式增长的背景下,GPU已成为AI部门最核心的“战略资源”。许多团队都面临着GPU资源常态化告急的困境,然而,与此同时,却也常常听到内部声音反映部分GPU任务的实际利用率并不高,这无疑形成了一个“资源稀缺与...
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Grafana复合告警实战:CPU高负载与Elasticsearch错误日志激增的智能联动告警策略
你是否曾遇到过这样的困境:单一指标告警频繁误报,或者当真正的问题发生时,却因为多个看似独立的信号未能联动而错失最佳响应时机?在复杂的生产环境中,一个故障往往不是由单一事件触发,而是由多个条件共同构成。比如,CPU利用率飙升可能只是一个表象...
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开源APM:构建灵活、经济且无厂商锁定的观测性体系
打破壁垒:开源APM构建灵活、经济的观测性体系 在日益复杂的软件生态中,应用性能监控(APM)对于确保系统稳定运行和优化用户体验至关重要。然而,正如许多团队所感受到的,主流的商业APM解决方案虽然功能强大,却往往伴随着高昂的订阅费用,...
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Prometheus服务故障时,如何确保监控数据的完整性和可靠性?探讨可能的解决方案,例如高可用部署和数据持久化。
Prometheus作为一款流行的开源监控解决方案,在确保系统稳定运行方面发挥着重要作用。然而,当Prometheus服务自身出现故障时,如何保证监控数据的完整性和可靠性就成为了我们需要关注的问题。本文将探讨一些可能的解决方案,例如高可用...
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从Splunk到云原生日志管理:Loki与OpenSearch的迁移考量与选型
云原生日志管理平台选型:从Splunk到Loki、OpenSearch等方案的迁移路径与关键考量 在云原生时代,日志管理已不再仅仅是简单的日志收集与存储,而是演变为一个与可观测性、故障排查、安全审计紧密结合的核心环节。许多团队,包括我...
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深入探讨Prometheus远程写入配置:实现最佳实践的详细指南
Prometheus远程写入配置详解 在现代微服务架构中,如何高效地收集和处理大量指标数据是每个运维团队面临的重要挑战之一。而 Prometheus 作为一个开源的监控工具,以其强大的功能和灵活性受到了广泛欢迎。本篇文章将为您详细解析...
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Istio Telemetry V2 API:精细化服务网格指标采集与性能优化指南
Istio Telemetry V2 API:精细化服务网格指标采集与性能优化指南 在云原生架构中,服务网格已经成为不可或缺的一部分。Istio 作为领先的服务网格解决方案,提供了强大的流量管理、安全性和可观察性功能。其中,可观察性是...
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Prometheus告警规则配置详解:编写高效精准的告警规则,避免告警风暴
Prometheus告警规则配置详解:编写高效精准的告警规则,避免告警风暴 Prometheus作为一款强大的监控系统,其告警功能对于保障系统稳定性至关重要。然而,不合理的告警规则配置很容易导致告警风暴,让运维人员疲于奔命,甚至错过真...
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从零搭建企业级数据库监控系统:技术选型与架构设计
从零搭建企业级数据库监控系统:技术选型与架构设计 对于任何一家企业来说,数据库都是核心资产,其稳定性和性能直接影响着业务的正常运行。因此,搭建一个高效、可靠的数据库监控系统至关重要。本文将从零开始,探讨如何搭建一个企业级数据库监控系统...
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Grafana中如何自定义仪表盘来展现Prometheus的自定义指标?
在现代云计算环境下,监控和可视化是确保系统稳定运行的重要组成部分。对于使用 Prometheus 作为时间序列数据库的团队来说,如何将这些重要的数据转化为清晰易懂的视觉表现,是每个开发者都需要面对的问题。本文将详细介绍如何在 Grafan...
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微服务异构环境下的厂商中立APM方案实践
面向异构微服务平台的厂商中立APM统一监控实践 在当今复杂的微服务架构中,尤其当服务采用Java、Go、Python等多种技术栈时,如何实现统一、高效的应用性能监控(APM)成为架构师面临的一大挑战。传统的APM解决方案往往与特定厂商...
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Docker 容器监控实战:CPU、内存、网络资源监控方案详解
Docker 容器监控实战:CPU、内存、网络资源监控方案详解 容器化技术已经成为现代应用开发和部署的重要组成部分。Docker 作为容器化技术的领头羊,被广泛应用于各种场景。然而,随着容器数量的增加,如何有效地监控容器的资源使用情况...
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gRPC拦截器详解-身份验证,日志记录与监控的实践指南
作为一名经验丰富的后端开发,我们都知道 gRPC 以其高性能、强类型和高效的跨语言通信能力,在微服务架构中占据着举足轻重的地位。但 gRPC 的强大远不止于此,其拦截器机制更是为我们提供了无限可能,让我们能够在不修改核心业务逻辑的前提下,...
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OpenTelemetry 后端存储方案深度解析与选型指南:告别选择困难
在构建可观测性系统时,OpenTelemetry (OTel) 已经成为收集遥测数据(指标、链路追踪、日志)的事实标准。然而,数据收集仅仅是第一步,如何高效、可靠地存储和分析这些数据是决定可观测性系统成败的关键。虽然 Prometheus...
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Kubernetes微服务可观测性统一实践:整合日志、指标与追踪
在Kubernetes(K8s)上部署微服务,特别是当这些服务既有新开发的,也有从遗留单体应用中拆分出来的,如何统一管理其可观测性数据(日志、指标、链路追踪)并聚合到一个统一的仪表盘,是许多团队面临的共同挑战。碎片化的监控工具不仅增加了运...
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告别手忙脚乱?Kubernetes 如何让 DevOps 流程丝滑起来!
前言:DevOps 的容器化转型之路,你走到哪一步了? 作为一名老码农,我见证了 DevOps 从概念到实践的演变。从最初的手动部署,到后来的自动化脚本,再到现在的容器化编排,效率提升是肉眼可见的。尤其是在引入 Kubernetes ...
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Istio灰度发布实战:流量控制、快速回滚与关键指标监控
灰度发布(Canary Release)是一种降低新版本软件发布风险的技术,它允许我们将新版本逐步推向用户,同时监控其性能和用户反馈。Istio作为Service Mesh的代表,提供了强大的流量管理能力,非常适合用于实现灰度发布。本文将...
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微服务性能瓶颈定位难?一文读懂如何构建统一可观测性平台
在微服务架构日益普及的今天,业务快速增长的同时,系统复杂性也随之提升。许多团队都曾遭遇类似的困境:随着服务数量和调用链条的膨胀,系统偶尔出现性能瓶颈,但当务之急却是“瓶颈究竟在哪里?”。日志散落在各个服务实例,指标分散在不同的监控系统,而...
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Istio Telemetry V2 深度解析:指标采集机制与 Envoy Filter 定制方法
你好,我是老码农。今天我们来聊聊 Istio Telemetry V2,特别是它的指标采集机制以及如何通过 Envoy Filter 进行定制。我相信对于很多正在使用或者准备使用 Istio 的同学来说,了解 Istio 的遥测体系至关重...
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Grafana 不止步于 Prometheus:深入探索其多元数据源与实战应用
作为一名深耕监控领域的工程师,我经常被问到这样一个问题:“Grafana 除了 Prometheus 之外,还能接入哪些数据源?”这个问题触及了 Grafana 强大灵活性的核心。没错,Prometheus 和 Grafana 是黄金搭档...