# 可观测可视化 Grafana 版 #
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Spring Boot微服务部署与监控的实战指南
【7月更文挑战第19天】Spring Boot微服务的部署与监控是保障应用稳定运行和高效维护的重要环节。通过容器化部署和云平台支持，可以实现微服务的快速部署和弹性伸缩。而利用Actuator、Prometheus、Grafana等监控工具，可以实时获取应用的运行状态和性能指标，及时发现并解决问题。在实际操作中，还需根据应用的具体需求和场景，选择合适的部署和监控方案，以达到最佳效果。
从自建开源 Prometheus 迁移到阿里云托管 Prometheus 服务
阿里云可观测监控 Prometheus 版提供高性能、高可用、全托管的监控服务，对接开源生态，支持 Kubernetes、ECS 等场景，解决了自建 Prometheus+Thanos 高成本、运维复杂的问题。本文讨论在各个典型场景下的迁移方案。
实时计算 Flink版操作报错合集之实时计算 Flink版操作报错合集之当从保存点恢复并添加新的表时，出现了org.apache.flink.util.FlinkRuntimeException异常，该怎么办
在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
云原生架构的核心组成部分通常包括容器化（如Docker）、容器编排（如Kubernetes）、微服务架构、服务网格、持续集成/持续部署（CI/CD）、自动化运维（如Prometheus监控和Grafana可视化）等。
云原生架构的核心组成部分通常包括容器化（如Docker）、容器编排（如Kubernetes）、微服务架构、服务网格、持续集成/持续部署（CI/CD）、自动化运维（如Prometheus监控和Grafana可视化）等。
Prometheus+Grafana主机运行数据
Prometheus 是一款开源监控工具，Node Exporter 是其官方插件，用于收集服务器硬件和系统指标。要安装 Node Exporter，下载最新二进制文件，解压并移动到目标位置。启动二进制文件或设置为服务。在 Prometheus 配置文件 `prometheus.yml` 中添加 Node Exporter 目标配置
Prometheus+Grafana 部署
Prometheus 和 Grafana 组成监控解决方案。Prometheus 是开源系统监控工具，Grafana 则用于数据可视化。要连接 Prometheus 数据源，登录 Grafana，点击设置，选择“连接”，添加新数据源，选择 Prometheus 类型，并填入 Prometheus 服务器的 HTTP 地址，如 `http://192.168.1.1:9090`，验证连接。之后，从 Grafana 官方仪表板库导入监控面板，如主机监控模板，以可视化系统状态。完成这些步骤后，便建立了有效的监控系统。
Java中的日志管理与监控技术选型
Java中的日志管理与监控技术选型
性能测试：主流性能监控工具介绍
Linux系统中，`vmstat`和`top`提供基本监控；Nmon是实时性能分析工具，轻量且功能丰富；Collectd+InfluxDB+Grafana组合用于系统数据收集、存储和可视化；Prometheus+Grafana则提供灵活的监控和定制化仪表板。这些工具帮助企业监控系统性能，及时发现和解决问题。
Spring Boot中使用Micrometer进行指标监控
Spring Boot中使用Micrometer进行指标监控
使用Python进行物联网设备控制与数据收集
通过这些步骤和示例，可以看到Python在物联网领域的广泛应用和强大功能。Python不仅能够轻松实现硬件控制和数据处理，还能通过丰富的库和工具支持高效的开发、部署和运维。随着物联网技术的不断发展，Python将继续在智能家居、工业自动化、智慧城市等领域发挥重要作用，为开发者提供更多的创新和高效的解决方案。
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