prometheus学习笔记之集群内服务发现环境准备
本文介绍了在Kubernetes集群中部署Prometheus监控系统的详细步骤。首先创建用于监控的命名空间，并配置Docker以顺利下载镜像。接着，通过DaemonSet方式在集群中部署Node Exporter，确保每个节点上的指标都能被收集。然后，安装并配置NFS存储类别，以便为Prometheus提供持久化存储。最后，详细展示了如何在Kubernetes中部署Prometheus服务器，包括创建相关的配置文件、部署服务、设置角色权限以及暴露服务等
docker安装prometheus+Granfan并监控容器
【9月更文挑战第14天】本文介绍了在Docker中安装Prometheus与Grafana并监控容器的步骤，包括创建配置文件、运行Prometheus与Grafana容器，以及在Grafana中配置数据源和创建监控仪表盘，展示了如何通过Prometheus抓取数据并利用Grafana展示容器的CPU使用率等关键指标。
Whizard：跨越 Thanos 从开源项目到生产就绪的鸿沟
【9月更文挑战第14天】《Whizard：跨越 Thanos 从开源项目到生产就绪的鸿沟》探讨了如何利用 Whizard 工具集简化 Thanos 的安装、配置与优化，解决性能和集成挑战，确保其在生产环境中稳定高效运行，为大规模监控提供可靠支持，并通过实际案例展示了 Whizard 的强大功能。
提升运维效率：自动化工具的应用与实践
运维工作作为信息技术领域的重要组成部分，其效率和质量直接关系到整个系统的稳定运行。随着科技的进步，自动化工具在运维中的应用越来越广泛。本文将探讨几种常见的自动化工具及其在实际操作中的应用案例，旨在为读者提供一些提升运维效率的思路和方法。通过合理利用这些工具，运维人员不仅可以提高工作效率，还能有效降低出错率，从而保障系统的高可用性。
自动化运维：打造高效IT基础设施的秘诀
【9月更文挑战第11天】在信息技术日新月异的今天，高效的IT基础设施是企业竞争力的关键。本文将探讨如何通过自动化运维来提升效率，减少人为错误，并保持系统的稳定性和安全性。我们将从基础概念入手，逐步深入到具体的工具和策略，最终实现运维工作的自动化。无论你是运维新手还是资深专家，这篇文章都将为你提供宝贵的见解和实用的技巧。
使用 NVIDIA NIM 在阿里云容器服务（ACK）中加速 LLM 推理
本文介绍了在阿里云容器服务 ACK 上部署 NVIDIA NIM，结合云原生 AI 套件和 KServe 快速构建高性能模型推理服务的方法。通过阿里云 Prometheus 和 Grafana 实现实时监控，并基于排队请求数配置弹性扩缩容策略，提升服务稳定性和效率。文章提供了详细的部署步骤和示例，帮助读者快速搭建和优化模型推理服务。
Opentelemetry collector用法
本文详细介绍了Opentelemetry Collector的使用方法及其各个组件（receiver、processor、exporter、connector和服务配置）的功能与配置。Collector的核心组件通过官方仓库提供丰富的实现，涵盖了认证、健康监控等功能。
自动化运维工具链的构建与实践
【9月更文挑战第4天】在现代IT运维管理中，自动化工具链的搭建是提升效率、保障稳定性的关键。本文将通过一个实际案例，展示如何从零开始构建一套高效的自动化运维体系，涵盖从监控、部署到故障处理的完整流程，并分享实践中的经验教训和成效分析。