时序数据
-
InfluxDB 和 Prometheus 集成:监控系统架构的深度探索
InfluxDB 和 Prometheus 集成:监控系统架构的深度探索 在现代复杂的分布式系统中,监控是至关重要的。我们需要一个强大的监控系统来实时跟踪系统性能、资源利用率以及潜在问题。而 InfluxDB 和 Prometheus...
-
Grafana可视化InfluxDB实时数据:从零到精通你的监控面板
Grafana可视化InfluxDB实时数据:从零到精通你的监控面板 很多朋友都希望能够实时监控自己的应用数据,而Grafana和InfluxDB的组合正是解决这个问题的利器。Grafana是一个强大的开源可视化工具,能够将各种数据源...
-
边缘计算如何重构工业自动化?从车间实时控制到预测性维护的全面革新
在东莞某注塑车间,29台德国产注塑机正通过边缘计算节点实现0.8ms级实时数据采集——这个场景正在改写工业自动化的游戏规则。 一、工业现场的数据洪流困境 2023年Gartner报告显示,单条汽车焊接产线每小时产生的原始数据量已达...
-
大规模监控场景下InfluxDB的最佳实践探讨
在当今的大规模监控场景中,数据量的激增对监控系统的性能提出了更高的要求。InfluxDB作为一种专门为时序数据设计的开源数据库,因其高性能和易用性,在监控领域得到了广泛应用。本文将探讨在大型监控场景下,如何使用InfluxDB的最佳实践,...
-
SRE 工程师实战:电商 Kubernetes 集群监控告警方案设计避坑指南
作为一名 SRE(站点可靠性工程师),我深知保障大型电商网站的稳定运行是我们的核心职责。Kubernetes (K8s) 集群作为电商平台的基础设施,其监控告警体系的完备性直接关系到用户体验和业务连续性。今天,我就以一个大型电商网站的 K...
-
深度学习在异常检测领域的最新进展:从传统方法到深度神经网络
深度学习在异常检测领域的最新进展:从传统方法到深度神经网络 近年来,随着大数据时代的到来和计算能力的提升,深度学习技术在各个领域都取得了显著的进展,异常检测也不例外。传统的异常检测方法,例如基于统计的方法和基于距离的方法,在处理高维数...
-
基于eBPF的容器网络监控系统设计与实践:网络流量、通信关系与性能瓶颈分析
基于eBPF的容器网络监控系统设计与实践:网络流量、通信关系与性能瓶颈分析 作为一名DevOps工程师,我深知容器网络监控的重要性。容器技术的普及带来了应用部署的便捷性,但同时也增加了网络管理的复杂性。容器间的通信、网络策略的实施、以...
-
Kubernetes 部署 TimescaleDB 集群:Helm Chart、持久化、备份恢复与监控实战指南
Kubernetes 部署 TimescaleDB 集群:Helm Chart、持久化、备份恢复与监控实战指南 对于咱们 DevOps 工程师和 K8s 管理员来说,在 Kubernetes 环境中部署和管理 TimescaleDB ...
-
Prometheus+Grafana实战:打造全方位API性能监控看板
API(应用程序编程接口)已经成为现代软件架构的基石,微服务、云原生应用都离不开它。保证API的稳定性和性能至关重要,直接影响用户体验和业务运营。Prometheus和Grafana是一对黄金搭档,前者负责收集和存储时序数据,后者负责可视...
-
基于eBPF的实时网络流量监控与安全告警系统设计
1. 引言 在当今复杂多变的网络环境中,实时监控网络流量并及时发现潜在的安全威胁至关重要。传统的网络监控方案往往依赖于内核模块或用户空间的流量捕获工具,这些方案存在性能开销大、灵活性不足等问题。eBPF (extended Berke...
-
监控InfluxDB数据导入过程的有效工具与方法
在数据驱动的时代,监控和管理数据导入过程变得尤为重要,尤其是在处理大量时序数据时。 InfluxDB 作为一个高性能的时序数据库,让许多开发者和数据科学家受益。然而,如何有效监控其数据导入过程呢?下面,我们就来探讨一些有效的工具和方法。 ...
-
开源监控 vs 商业APM:从阿里云ARMS看企业级监控的七层博弈
开篇思考 当研发团队凌晨三点被告警电话惊醒时,你会期待怎样的故障定位体验?是打开Datadog就能看到自动关联的全链路火焰图,还是在Grafana里手动拼接二十多个仪表盘才能勉强拼凑出问题全貌?这个看似简单的选择题背后,实则暗藏着软件...
-
智能工厂的神经网络革命:西门子边缘计算在汽车焊接工艺中的实践启示录
在慕尼黑工业园区的某个黎明,焊接机器人集群的伺服电机发出细微的嗡鸣。过去这里此起彼伏的报警声消失了,取而代之的是车间大屏上跳动的数字:焊缝质量合格率98.7%,设备综合效率提升23%,每条产线的良品检测耗时从37秒骤降至0.8秒。这场静默...
-
深入探讨 TimescaleDB 数据压缩的内部实现机制
TimescaleDB 是一个基于 PostgreSQL 的时序数据库,专为处理时间序列数据而设计。它通过一系列优化技术来提高数据存储和查询效率,其中数据压缩是一个非常重要的环节。本文将深入探讨 TimescaleDB 的数据压缩机制,包...
-
某头部电商容器化监控实践:从数据洪流中打捞出黄金指标
现象:凌晨3点的告警风暴 2023年双十一备战期间,某电商平台运维团队经历了惊心动魄的一夜。容器化改造后的订单处理集群在压测时,Prometheus突然爆发数百条container_network_transmit_packets_t...
-
优化 Grafana 仪表盘加载时间:从缓存到数据源精调
优化 Grafana 仪表盘加载时间:从缓存到数据源精调 Grafana 作为一款强大的数据可视化工具,其仪表盘的加载速度直接影响用户体验。一个加载缓慢的仪表盘不仅令人沮丧,还会影响团队的决策效率。本文将探讨如何优化 Grafana ...
-
eBPF在云平台网络监控中的应用:实时流量监控与异常检测
作为一名云计算平台的开发工程师,我深知网络监控对于保障云平台稳定运行的重要性。传统的网络监控方案往往面临性能瓶颈、资源消耗大等问题,难以满足云平台日益增长的需求。近年来,eBPF(extended Berkeley Packet Filt...
-
当APM探针遇上容器编排:Kubernetes环境下的监控七宗罪
在传统物理机时代,APM探针就像安插在每台服务器上的固定哨兵,稳稳地记录着应用的每个心跳。但当容器化的浪潮席卷而来,这些训练有素的'哨兵'突然发现自己置身于一个完全陌生的战场——这里的服务实例像游牧民族般频繁迁徙,网络拓扑...
-
基于 eBPF 的 Kubernetes 安全审计平台:技术选型与架构考量
在云原生时代,Kubernetes 已成为容器编排的事实标准。然而,随着 Kubernetes 集群规模的不断扩大,安全问题也日益凸显。构建一个高效、实时的 Kubernetes 安全审计平台至关重要。本文将探讨如何利用 eBPF(Ext...
-
Serverless架构下日志安全攻防战-如何构建安全审计与告警策略?
Serverless架构的出现,无疑给开发者带来了极大的便利,无需过多关注底层基础设施,就能快速构建和部署应用。然而,这种便利的背后,也隐藏着一些安全风险。特别是日志安全,在Serverless环境下,面临着全新的挑战。今天,我就来和大家...