# 可观测可视化 Grafana 版 #
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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。
智能运维实战：Prometheus与Grafana的监控与告警体系
【10月更文挑战第26天】Prometheus与Grafana是智能运维中的强大组合，前者是开源的系统监控和警报工具，后者是数据可视化平台。Prometheus具备时间序列数据库、多维数据模型、PromQL查询语言等特性，而Grafana支持多数据源、丰富的可视化选项和告警功能。两者结合可实现实时监控、灵活告警和高度定制化的仪表板，广泛应用于服务器、应用和数据库的监控。
如何全面监控所有的 Spring Boot 微服务
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🚀🚀 【MCP + AI】grafana-mcp-analyzer：基于 MCP 的轻量图表分析助手
`grafana-mcp-analyzer` 是一个开源项目，通过 MCP 协议连接 AI 助手与 Grafana，实现智能分析监控数据。只需简单配置，AI 可快速解读图表，提供性能瓶颈、优化建议等专业分析，极大提升运维效率。支持多种数据源（Prometheus、ES 等），适配 ChatGPT、Claude 等模型，部署轻量，操作便捷。从此告别深夜手动排查问题，让 AI 成为你的智能运维专家！项目地址：<https://github.com/SailingCoder/grafana-mcp-analyzer>
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K3S环境下接入Prometheus,grafana,等监控套件
因为常规的监控都是用K8S做的，而K3S上的监控方案少之又少，如果直接用rancher上的prometheus监控，会消耗至少2G的内存，于是我们就自己做了K3S和pg数据库的监控,并且通过我们自己做的监控，可以减少一些不必要的性能开销。主要监控容器资源消耗，宿主机资源消耗，pg数据库资源消耗
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JVM工作原理与实战(二十九)：监控内存泄漏的工具
JVM作为Java程序的运行环境，其负责解释和执行字节码，管理内存，确保安全，支持多线程和提供性能监控工具，以及确保程序的跨平台运行。本文主要介绍了解决内存溢出的步骤、Top命令、VisualVM、Arthas、Prometheus + Grafana等内容。
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Prometheus+Grafana普罗米修斯搭建+监控MySQL
`Prometheus` 是 `Cloud Native Computing Foundation` 的一个监控系统项目, 集采集、监控、报警等特点于一体。
`Prometheus`主要受启发于`Google`的`Brogmon`监控系统， 从`2012`年开始由前`Google`工程师在`Soundcloud`以开源软件的形式进行研发，`2017`年底发布了基于全新存储层的`2.0`版本，当前最新版本是`2.44.0`版本。
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