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监控数据
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Prometheus 数据模型深入解析：全面解析其架构与使用技巧
Prometheus 是一款开源的监控和告警工具，广泛应用于云原生环境。本文将深入解析 Prometheus 的数据模型，包括其架构、数据类型、查询语言等，帮助读者全面理解 Prometheus 的使用技巧。 Prometheus 数...
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除了Grafana，Prometheus还有哪些可视化利器？深入对比与选择指南
在SRE和DevOps的日常工作中，Prometheus凭借其强大的数据采集能力和灵活的查询语言（PromQL），已经成为云原生时代监控领域的基石。而Grafana，则以其直观、美观的仪表盘和广泛的数据源支持，成为了Prometheus数...
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MySQL性能监控：如何从“事后诸葛”迈向“未卜先知”？
超越表象：MySQL智能性能预测，你的数据库需要“未卜先知”的能力 在瞬息万变的互联网世界里，数据库，尤其是MySQL，作为绝大多数应用的核心基石，其性能表现直接决定了用户体验乃至业务成败。我们常常谈论MySQL的性能优化，从索引到S...
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AI赋能数据库：如何利用AI自动优化数据库查询？
随着数据量的爆炸式增长，数据库查询优化变得越来越重要。传统的手动优化方法往往耗时耗力，难以应对复杂的查询场景和不断变化的负载。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为数据库查询优化带来了新的思路。本文将深入探讨如何利用AI来自动优化数据库...
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PostgreSQL性能优化利器：pg_repack高并发场景实战指南
大家好，我是老K，今天咱们聊聊PostgreSQL数据库在高并发场景下，如何利用 pg_repack 这个神器进行性能优化。相信不少 DBA 和系统架构师朋友们都遇到过这样的问题：随着业务的快速发展，数据库表越来越大，查询越来越慢，甚至出...
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产品经理指南：如何从业务功能层面定位数据库连接池耗尽的根源
作为产品经理，面对用户反馈的卡顿和响应慢，尤其当数据库连接池耗尽时，确实让人头疼。我们不希望每次都等开发团队漫无边际地排查，而是希望能从产品层面迅速定位问题功能点或接口，以便优先优化或修复。这不仅能提升用户体验，也能提高团队的响应效率。 ...
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告别传统抓包，用 eBPF 实时监控网络流量？这才是效率神器！
告别传统抓包，用 eBPF 实时监控网络流量？这才是效率神器！ 作为一名网络工程师，你是否还在为以下问题头疼？ 流量分析效率低： 传统的抓包工具（如 tcpdump、Wireshark）虽然强大，但在高流量环境下性能瓶颈明...
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如何将 A/B 测试结果应用到实际运营中？
如何将 A/B 测试结果应用到实际运营中？ 在数字营销和产品开发领域，A/B 测试是一种常用的方法，它可以帮助我们比较两个或多个版本的网页、广告或其他内容，以确定哪个版本更能有效地实现目标。然而，A/B 测试仅仅是第一步，将测试结果应...
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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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PostgreSQL 表膨胀的终极指南：诊断、优化与实战演练
PostgreSQL 表膨胀的终极指南：诊断、优化与实战演练 大家好，我是老码农。今天我们来聊聊 PostgreSQL 数据库中一个让人头疼的问题——表膨胀。表膨胀不仅会影响数据库的性能，还会导致存储空间浪费，甚至可能引发系统崩溃。所...
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如何利用智能算法简化监控数据分析流程
在当今快速发展的技术环境中，企业和组织面临着大量来自各类传感器、设备及用户行为的数据。这些信息不仅庞大，而且复杂，使得传统的数据分析方法往往难以应对。于是，智能算法的引入成为了提升监控数据分析效率的重要手段。 一、智能算法的基础 ...
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PostgreSQL 死元组深度解析：成因、影响与 VACUUM 调优实践
PostgreSQL 死元组深度解析：成因、影响与 VACUUM 调优实践 作为一名 PostgreSQL 开发者或 DBA，你一定听说过“死元组”（dead tuples）。它们是 PostgreSQL 中一个无法回避的概念，直接关...
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线上CPU高？别慌！高效定位API和代码的经验总结
线上服务CPU占用率高？别再大海捞针了！ 最近线上一个核心服务总是CPU被打爆，SRE只给了个整体CPU使用率图，根本不知道是哪个API搞的鬼，更别提定位到代码了。每次排查都像大海捞针，要把所有近期修改过的地方都怀疑一遍，效率低到爆炸...
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深入剖析 PostgreSQL 中 VACUUM 和 VACUUM FULL 的内部工作原理及其对数据库性能的影响
PostgreSQL 是一款功能强大的开源关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用场景中。在日常的数据库维护和优化中， VACUUM 和 VACUUM FULL 是两个非常重要的命令，它们用于清理和优化数据库中的死元组（dea...
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告别告警疲劳，CI/CD流水线自动化测试监控工具大盘点
嘿，老铁们，大家好！我是老码农小灰。最近在和团队小伙伴们一起优化CI/CD流水线，发现一个问题：自动化测试是搞起来了，但监控这块儿总感觉差了点意思。告警是收了一堆，但很多都是无效告警，搞得大家疲惫不堪。作为一名合格的DevOps工程师，怎...
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Kibana 仪表盘炼成记：运维工程师必备的系统监控神器
你好，运维老哥们！ 作为一名运维工程师，咱们每天的工作都离不开对服务器、应用、网络等各种系统组件的监控。而 Kibana，作为 Elastic Stack 的可视化利器，绝对是咱们的好帮手。今天，我将带你深入了解如何在 Kibana ...
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将APM监控数据转化为用户体验指标：为产品经理提供可行动的洞察
在网站和应用日益复杂的今天，性能监控（APM）工具已成为技术团队不可或缺的利器。然而，这些工具产生的海量技术数据，如CPU使用率、内存占用、数据库查询时间等，对于产品经理（PM）而言，往往过于专业和抽象，难以直接关联到真实的用户体验（UX...
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告别选择困难症！TimescaleDB、InfluxDB、Prometheus 监控性能大比拼，谁是你的菜？
作为一名资深系统架构师，你是否经常在监控系统的选型上纠结不已？面对市面上琳琅满目的时间序列数据库和监控工具，是不是感觉无从下手？别担心，今天我就来帮你捋一捋，把TimescaleDB、InfluxDB和Prometheus这三位“选手”拉...
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TimescaleDB 深度剖析：性能、场景与选型指南
TimescaleDB 深度剖析：性能、场景与选型指南 嘿，哥们儿，最近在搞时间序列数据吗？如果你的答案是肯定的，那么恭喜你，你来对地方了！今天，咱们就来聊聊 TimescaleDB 这个专为时间序列数据优化设计的数据库。它到底有多牛...
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告别盲人摸象：用 Flask 快速打造服务器监控可视化面板
运维兄弟们，是不是还在用 top、free 这些命令吭哧吭哧地盯着服务器？数据是有了，但不够直观，排查问题效率太低！今天，咱们就撸起袖子，用 Python Flask 框架，快速打造一个属于自己的服务器监控可视化面板，让服务器状态一目了然...