# 可观测可视化 Grafana 版 #
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性能监控之Telegraf+InfluxDB+Grafana实现JMX实时监控
【6月更文挑战15天】性能监控之Telegraf+InfluxDB+Grafana实现JMX实时监控
性能监控之Telegraf+InfluxDB+Grafana+Python实现Oracle实时监控
【6月更文挑战14天】性能监控之Telegraf+InfluxDB+Grafana+Python实现Oracle实时监控
性能监控之Telegraf+InfluxDB+Grafana window服务器安装使用
【6月更文挑战13天】性能监控之Telegraf+InfluxDB+Grafana window服务器安装使用
好文！12个策略解决 Kafka 数据丢失问题
以上这些策略对于解决 kafka 数据丢失问题很有帮助，如果你正在使用 kafka，或者正在学习 kafka，V 哥觉得你都应该把这12种策略收藏起来并消化掉，这对你在大型项目应用中非常有用。欢迎关注威哥爱编程，一起向技术大神进发。
基于Prometheus和Grafana的监控平台 - 环境搭建
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搭建数据分析系统 Grafana 详细指南
搭建Grafana数据分析系统涉及安装Docker和拉取Grafana容器，然后配置Prometheus数据源，创建仪表盘和面板，以及设置告警规则。利用Grafana的可视化功能，可以将数据直观展示并进行监控。系统还支持导入导出仪表盘，便于协作和管理。
性能监控之Telegraf+InfluxDB+Grafana NVIDIA GPU实时监控
【6月更文挑战12天】性能监控之Telegraf+InfluxDB+Grafana NVIDIA GPU实时监控
性能监控之Telegraf+InfluxDB+Grafana linux服务器实时监控
【6月更文挑战11天】标题性能监控之 Java Metrics 度量包性能监控之Telegraf+InfluxDB+Grafana linux服务器实时监控
「布道师系列文章」宝兰德徐清康解析 Kafka 和 AutoMQ 的监控
本文由北京宝兰德公司解决方案总监徐清康撰写，探讨了Kafka和AutoMQ集群的监控。
grafana展示的CPU利用率与实际不符的问题探究
观察到`mpstat`命令显示单核CPU的`%usr`和`%sys`分别持续在70%和20%，而Grafana监控数据显示较低。问题源于Grafana表达式计算的是CPU时间增量而非利用率。`mpstat`通过`/proc/stat`获取数据并计算CPU利用率，而`node-exporter`直接导出原始数据。调整Grafana表达式以匹配`mpstat`的计算方式后，两者结果一致。解决方案是修正Grafana查询以准确反映CPU占用率。
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