# 可观测可视化 Grafana 版 #
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Flink 任务实时监控最佳实践(Prometheus + Grafana)打造企业级监控方案
我们都知道 Flink 任务是一个 7*24 小时不停运行的任务,所以对于任务的实时监控就显得尤为重要,因为任务运行的状态对于我们来说是一个黑盒,比如任务是否挂掉,是否存在反压,使用的内存,CPU 等情况我们是不知道的,虽然 Flink 的 UI 上面可以添加相关的 metrics 来查看,但是需要手动的一个一个添加,还是比较麻烦的,特别是在任务非常多的情况下.所以就需要有一种统一的监控方案来解决这个问题.Flink 本身提供了非常丰富的 Metric Reporters,比如 JMX InfluxDB Graphite Prometheus 等等,生产环境上用的比较多的是 InfluxDB
基于Docker安装Grafana和Prometheus
Grafana 是一款用 Go 语言开发的开源数据可视化工具，支持数据监控和统计，并具备告警功能。通过 Docker 部署 Grafana 和 Prometheus，可实现系统数据的采集、展示和告警。默认登录用户名和密码均为 admin。配置 Prometheus 数据源后，可导入主机监控模板（ID 8919）进行数据展示。
自定义通过helm部署的prometheus+Grafana监控框架
本文基于Helm快速部署kube-prometheus-stack，通过自定义`custom-values.yaml`实现Prometheus与Grafana的精细化配置，涵盖资源限制、持久化存储、服务暴露、告警规则及仪表盘导入，支持K8s集群全方位监控，提升可观测性与运维效率。
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彻底搞懂监控系统，使用Prometheus和Grafana 如何实现运维告警？
之前我们搭建好了监控环境并且监控了服务器、应用，我们可以实时了解当前被应用平台的运行状态，但是我们不可能时时坐在电脑边上盯着DashBoard，这就需要一个告警功能，当服务器或应用指标异常时发送告警，通过邮件或者短信的形式告诉运维人员及时处理。所以，接下来就来介绍非常重要的功能——告警。
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Grafana 系列文章（十二）：如何使用 Loki 创建一个用于搜索日志的 Grafana 仪表板
Grafana 系列文章（十二）：如何使用 Loki 创建一个用于搜索日志的 Grafana 仪表板
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Loki+Promtail+Grafana监控K8s日志
综上，Loki+Promtail+Grafana 监控组合对于在 K8s 环境中优化日志管理至关重要，它不仅提供了强大且易于扩展的日志收集与汇总工具，还有可视化这些日志的能力。通过有效地使用这套工具，可以显著地提高对应用的运维监控能力和故障诊断效率。
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