# 可观测监控 Prometheus 版 #
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prometheus监控ceph集群环境
文章介绍了如何使用Prometheus监控Ceph集群环境，包括启用Prometheus模块、验证模块启用成功、访问Ceph的exporter、修改Prometheus配置文件、热加载配置，以及Grafana采集数据的方法。同时，还涵盖了监控Ceph集群宿主机的步骤，如在所有节点安装node-exporter、修改Prometheus配置文件、热加载配置，以及Grafana采集数据。
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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。
日志服务 SLS 深度解析：拥抱云原生和 AI，基于 SLS 的可观测分析创新
阿里云日志服务 SLS 全面拥抱云原生和 AI，近一年持续进行技术创新，此次云栖大会上发布了在稳定可靠、高性能、开放易用、AI 加持、低成本等五个方面的全面升级。
Grafana 与 Prometheus 集成：打造高效监控系统
【8月更文第29天】在现代软件开发和运维领域，监控系统已成为不可或缺的一部分。Prometheus 和 Grafana 作为两个非常流行且互补的开源工具，可以协同工作来构建强大的实时监控解决方案。Prometheus 负责收集和存储时间序列数据，而 Grafana 则提供直观的数据可视化功能。本文将详细介绍如何集成这两个工具，构建一个高效、灵活的监控系统。
ClickHouse实时数据处理实战：构建流式分析应用
【10月更文挑战第27天】在数字化转型的大潮中，企业对数据的实时处理需求日益增长。作为一款高性能的列式数据库系统，ClickHouse 在处理大规模数据集方面表现出色，尤其擅长于实时分析。本文将从我个人的角度出发，分享如何利用 ClickHouse 结合 Kafka 消息队列技术，构建一个高效的实时数据处理和分析应用，涵盖数据摄入、实时查询以及告警触发等多个功能点。
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3W字干货深入分析基于Micrometer和Prometheus实现度量和监控的方案（上）
最近线上的项目使用了spring-actuator做度量统计收集，使用Prometheus进行数据收集，Grafana进行数据展示，用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般，我们叫这样的操作为"埋点"。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer，官网是micrometer.io。在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter，导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能。这篇文章就是基于Micrometer分析其他的度量类型API的作用和适用场景。
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