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监控指标
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手把手教你！Kubernetes 集群监控告警系统搭建：Prometheus + Grafana 实践指南
作为一名 SRE，集群的稳定运行是我的首要职责。Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准，但如何有效地监控和告警 Kubernetes 集群的状态，仍然是一个具有挑战性的问题。今天，我将分享我如何使用 Prometheus 和 G...
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基于监控数据的MySQL数据库自动扩容策略设计
基于监控数据的MySQL数据库自动扩容策略设计 随着业务规模的不断扩大，数据库的性能瓶颈日益突出。传统的数据库扩容方式往往需要人工干预，耗时费力，且难以及时响应突发流量。因此，设计一套基于监控数据的MySQL数据库自动扩容策略至关重要...
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数据库监控工具大揭秘：从入门到精通，实战经验分享
数据库监控工具大揭秘：从入门到精通，实战经验分享 作为一名资深DBA，每天与数据库打交道，数据库的稳定性和性能一直是我最关注的问题。而数据库监控工具，便是守护数据库健康的利器。今天，我就来分享一下我对数据库监控工具的理解和使用经验，希...
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微服务分布式事务（TCC与Saga）日志、监控与链路追踪设计实践
在微服务架构中，分布式事务的管理一直是复杂且充满挑战的难题，特别是当采用TCC（Try-Confirm-Cancel）和Saga等模式时。对于运维团队而言，如何快速定位分布式事务的故障，追踪其状态，并避免长时间的数据不一致，是构建稳定监控...
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MySQL性能监控：工具、指标与优化实践（运维角度）
作为一名身经百战的运维工程师，MySQL的性能监控绝对是日常工作的重中之重。一个健康的数据库是业务稳定运行的基石，而有效的监控则是保障数据库健康的关键。今天，我就来和大家聊聊MySQL性能监控那些事儿，从工具选择到指标分析，再到优化实践，...
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Kubernetes HPA 助力 TimescaleDB 弹性伸缩：应对数据洪流和查询高峰
Kubernetes HPA 与 TimescaleDB：构建可弹性伸缩的时序数据库 大家好，我是老码农。在当今数据爆炸的时代，时序数据库（Time-Series Database，TSDB）扮演着越来越重要的角色。Timescale...
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构建健壮的服务注册中心监控告警系统：SRE 实战指南
服务注册中心是微服务架构的核心组件，负责维护服务实例的动态信息。保证服务注册中心的高可用性和实时性至关重要。除了服务列表的实时准确性，一套完善的监控告警系统能够帮助 SRE 团队快速定位并解决问题，降低 MTTR（平均修复时间）。本文将深...
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CI/CD流水线监控实战：自动化测试的守护神
嘿，老铁们，今天咱们聊聊CI/CD流水线监控。这玩意儿，对于搞自动化测试的兄弟们来说，绝对是得心应手的利器。有了它，咱们就能更清楚地了解测试的运行情况，及时发现问题，提高效率，还能少熬几个夜，想想都美滋滋。 为什么要监控CI/CD流水...
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Kubernetes集群监控与日志分析全攻略：Prometheus+Grafana vs. EFK，运维不再抓瞎
Kubernetes集群监控与日志分析全攻略：告别盲人摸象 作为一名在云原生领域摸爬滚打多年的老兵，我深知Kubernetes集群的监控与日志分析是多么重要。没有有效的监控，你就像在黑暗中驾驶，随时可能翻车。而缺乏日志分析，你就像侦探...
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Service Mesh vs. API Gateway-微服务架构师的终极选择题？
在微服务架构日益普及的今天，Service Mesh（服务网格）和 API Gateway（API 网关）这两个概念经常被提及，它们都在微服务治理中扮演着至关重要的角色。然而，对于许多开发者和架构师来说，它们之间的区别、联系以及如何在不同...
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构建分布式事务监控与人工干预平台：提升系统韧性的关键实践
背景与挑战 在线上环境中，分布式事务的卡死或超时是难以避免的问题。更糟糕的是，团队可能无法第一时间发现这些异常，导致数据不一致，甚至影响业务流程。依赖自动化补偿机制往往也无法覆盖所有情况，最终只能通过人工介入，直接修改数据库，效率低下...
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Prometheus与Grafana：K8s HPA、VPA及Pod资源监控与优化实战
在Kubernetes集群中，高效地管理Pod的资源使用和实现智能的自动扩缩容（HPA - Horizontal Pod Autoscaler, VPA - Vertical Pod Autoscaler）是确保应用性能和控制成本的关键。...
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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...
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Redis Cluster 复制监控实战：关键指标解读与延迟排查
你好，老伙计！我是老码农，一个热衷于在代码世界里折腾的老司机。今天咱们聊聊 Redis Cluster 的复制监控，这可是 DBA 和运维老哥们儿的必备技能。别看 Redis 简单，但要玩转集群，复制监控这块儿绝对不能掉链子。咱们一起，把...
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构建高效的RDS监控机制：关键因素与实践经验
构建高效的RDS监控机制：关键因素与实践经验 作为一名数据库工程师，我深知数据库的稳定性和性能对整个业务系统的重要性。而RDS（关系型数据库服务）作为核心数据库，其监控机制的完善程度直接关系到系统的稳定运行和快速响应。多年来，我积累了...
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ELK, Splunk, Graylog 性能大比拼：大规模日志监控场景下的选型与优化
你好，我是老码农。今天我们来聊聊大规模日志监控这个话题。在如今这个动辄几十上百台服务器、甚至云原生架构盛行的时代，日志就像是系统的“黑匣子”，记录着一切运行的蛛丝马迹。而如何有效地收集、存储、分析和展示这些海量的日志数据，就成为了一个至关...
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Serverless监控避坑指南：告别传统微服务阴影，迎接函数级可观测性挑战
Serverless架构以其弹性伸缩、按需付费的特性，成为了现代应用开发的热门选择。然而，当我们将目光从传统的微服务转向Serverless时，监控体系也面临着全新的挑战。你是否还在用监控微服务的那一套来应对Serverless？如果是，...
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告别“侦探”：AI如何赋能运维智能异常检测
摆脱运维“侦探”困境：AI如何助力日志与指标智能异常检测 作为一名每天与海量日志和监控指标打交道的运维工程师，我深知那种化身“侦探”，试图从数据的汪洋中捞出蛛丝马迹的感受。那些预示着潜在风险的微弱异常信号，往往需要极高的经验和长时间的...
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除了接口响应时间，服务监控还应该关注哪些关键指标？
在微服务架构和复杂的分布式系统中，仅仅监控接口响应时间是远远不够的。为了全面了解服务的健康状况，我们需要关注更多关键指标。以下是一些除了监控接口响应时间之外，还可以监控的关键指标，并结合实际业务场景进行调整： 1. 资源利用率 ...
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基于 CPU 使用率的 Kubernetes HPA 自动伸缩实战：配置、监控与最佳实践
Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 能够根据 CPU 使用率等指标自动调整 Pod 的数量，从而应对流量高峰，提高资源利用率。本文将详细介绍如何使用 HPA 基于 CPU 使用率自动伸...