# 可观测可视化 Grafana 版 #
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OSS监控体系搭建：Prometheus+Grafana实时监控流量、错误码、存储量（开源方案替代云监控自定义视图）
本方案基于Prometheus构建OSS监控系统，涵盖架构设计、指标采集、可视化、告警及性能优化，助力企业实现高可用、低成本的自建监控体系。
如何使用 Spring Boot Prometheus Grafana 来打造可视化监控？
我是小假 期待与你的下一次相遇 ~
🚀🚀 【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>
Prometheus+Grafana(docker安装)
本文档详细介绍了如何使用Docker容器快速部署Prometheus监控系统和Grafana数据可视化平台。该方案适用于需要快速搭建监控环境的开发测试场景，具备部署简单、资源占用低、易于维护等特点。
MCP Server 开发实战 | 大模型无缝对接 Grafana
以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP（Model Context Protocol）为例，演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接，让智能交互更加高效、直观。
使用Yarn创建Grafana模板的完整指南
本文介绍如何使用Yarn生成Grafana模板，涵盖从安装Node.js和Yarn到创建并验证Grafana仪表板的全过程。具体步骤包括：1) 安装Node.js和Yarn；2) 创建Yarn项目；3) 安装Grafana API客户端库；4) 编写模板脚本；5) 生成模板文件；6) 在Grafana中加载并验证模板。通过详细的代码示例和流程图，帮助你轻松完成这一过程。
Log/Trace/Metric 完成 APIServer 可观测覆盖
12 月 11 日，OpenAI 出现了全球范围的故障，影响了 ChatGPT/API/Sora/Playground/Labs 等服务，持续时间超过四个小时。究其背后原因，主要是新部署的服务产生大量的对 K8s APIServer 的请求，导致 APIServer 负载升高，最终导致 DNS 解析不能工作，影响了数据面业务的功能。面对 APIServer 这类公用基础组件，如何通过 Log/Trace/Metric 完成一套立体的覆盖体系，快速预警、定位根因，降低不可用时间变得非常重要。
从大规模恶意攻击 DeepSeek 事件看 AI 创新隐忧：安全可观测体系建设刻不容缓
在近来发生的 DeepSeek 遭遇的安全事件中，我们可以看到当前人工智能行业在网络安全方面的脆弱性，同时也为业界敲响了警钟。唯有通过全行业的协同努力，加强整体、完善的网络安全可观测建设，才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信，在攻克这些网络安全难题之后，AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。
嵌入式C++、STM32、MySQL、GPS、InfluxDB和MQTT协议数据可视化
通过本文的介绍，我们详细讲解了如何结合嵌入式C++、STM32、MySQL、GPS、InfluxDB和MQTT协议，实现数据的采集、传输、存储和可视化。这种架构在物联网项目中非常常见，可以有效地处理和展示实时数据。希望本文能帮助您更好地理解和应用这些技术，构建高效、可靠的数据处理和可视化系统。
NVIDIA NIM on ACK：优化生成式AI模型的部署与管理
本文结合NVIDIA NIM和阿里云容器服务，提出了基于ACK的完整服务化管理方案，用于优化生成式AI模型的部署和管理。
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