剑指大规模 AI 可观测，阿里云 Prometheus 2.0 应运而生
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
Prometheus 深度指南：设计理念 · PromQL · Exporter · Thanos
Prometheus 是一款开源的系统监控与报警工具，专为云原生环境设计。它采用拉取模型采集数据，内置高效的本地时序数据库（TSDB），支持丰富的指标类型和四个黄金指标（延迟、流量、错误、饱和度）。其查询语言 PromQL 功能强大，可灵活聚合和分析时间序列数据。此外，通过 Exporter 机制，Prometheus 能轻松扩展到各种系统和服务。针对大规模场景，Thanos 提供高可用解决方案，整合多 Prometheus 实例，实现全局视图和长期存储。整体架构简洁可靠，适用于动态分布式环境。
基于阿里云可观测产品构建企业级告警体系的通用路径与最佳实践
本文围绕企业级告警体系构建展开，探讨了监控与告警在系统稳定性中的重要作用。通过梳理监控对象、分析指标、采集数据及配置规则等环节，提出告警体系建设的通用流程，并针对多平台告警、误报、告警风暴等问题提供解决思路。结合阿里云可观测产品，分享了某电商企业的实践案例，展示了如何通过标签规范、日志标准和统一管理平台实现高效告警处置，为构建全面且实用的告警体系提供了参考指南。
Prometheus配置docker采集器
本文介绍了如何使用 Prometheus 监控 Docker 容器，涵盖环境准备、配置文件编写及服务启动等步骤。首先确保安装 Docker 和 Docker Compose，接着通过 `docker-compose.yml` 配置 Prometheus 和示例应用。创建 `prometheus.yml` 指定数据采集目标，最后用 `docker-compose up -d` 启动服务。文章还展示了甘特图和类图，帮助理解服务状态与关系，助力提升系统可靠性和可维护性。
架构革新：揭示卓越性能与高可扩展的共赢秘诀
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector，iLogtail启动架构通用化升级，旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而，通用化的过程总会伴随性能劣化，本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路，并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。