# 可观测监控 Prometheus 版 #
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K3S环境下接入Prometheus,grafana,等监控套件
因为常规的监控都是用K8S做的，而K3S上的监控方案少之又少，如果直接用rancher上的prometheus监控，会消耗至少2G的内存，于是我们就自己做了K3S和pg数据库的监控,并且通过我们自己做的监控，可以减少一些不必要的性能开销。主要监控容器资源消耗，宿主机资源消耗，pg数据库资源消耗
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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。
Grafana 入门指南：快速上手监控仪表盘
【8月更文第29天】Grafana 是一款开源的数据可视化和监控工具，它允许用户轻松地创建美观的仪表盘和图表，以便更好地理解和监控数据。无论您是需要监控系统性能指标、应用程序日志还是业务关键指标，Grafana 都能提供灵活而强大的解决方案。本指南将带领您快速上手 Grafana，包括安装、配置以及创建第一个监控面板。
首个云上 AI 原生全栈可观测平台来了！
9月21日，2024 云栖大会，阿里云发布全新的 AI 原生全栈可观测平台，首次实现云上 AI 大模型从训练到推理再到应用的全链路实时观测、告警与诊断。
【AI系统】推理系统架构
本文深入探讨了AI推理系统架构，特别是以NVIDIA Triton Inference Server为核心，涵盖推理、部署、服务化三大环节。Triton通过高性能、可扩展、多框架支持等特点，提供了一站式的模型服务解决方案。文章还介绍了模型预编排、推理引擎、返回与监控等功能，以及自定义Backend开发和模型生命周期管理的最佳实践，如金丝雀发布和回滚策略，旨在帮助构建高效、可靠的AI应用。
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