Prometheus

首页 标签 Prometheus
# Prometheus #
关注
2559内容
云监控 CloudMonitor:服务器快挂了它先报警,我的报警规则是这么配的
半夜被客户电话叫醒,才发现 CPU 顶着 100% 跑了三小时——监控一直在采数据,只是我没配报警。本文讲清云监控 2.0 的指标/日志/链路/事件统一接入、报警规则三要素与三个常见坑、多渠道通知冗余方案,以及我自己的四条报警配置原则。
|
1天前
|
【科普】100 万块 GPU 一起干活,怎么才能不“罢工”?
本文揭秘Meta百万GPU超算集群“Prometheus”如何实现稳定协同:通过NVL72“超级大脑”架构、64/72冗余调度、实时信号监测、“分层网络+电力油门”等硬核工程,攻克故障率、延迟、功耗与散热四大难题,诠释AI时代的系统级创新。(239字)
|
2天前
| |
来自: 数据库
症状指标触发告警,根因指标用于定位——数据库监控的分层逻辑
本文把监控指标分成“症状指标”和“根因指标”两类:症状指标用于触发告警,根因指标用于定位问题。配合静态阈值与动态基线的两层策略,让告警不再疲劳。
|
5天前
| |
来自: 弹性计算
生产环境搞混沌实验,别拿线上用户当小白鼠
生产环境搞混沌实验,别拿线上用户当小白鼠
接口监控与性能评估体系:让优化有据可依
接口性能优化需以数据为驱动,构建监控评估闭环。涵盖核心指标(RT/P99、QPS、错误率、资源饱和度)、全链路追踪、分级告警、性能基线与自动化回归,并推荐Prometheus、SkyWalking等实用工具链,助力精准定位瓶颈、量化优化效果。(239字)
|
8天前
| |
大模型可观测性运维实践:基于OTel、Prometheus、Grafana搭建全链路AI监控体系25.7
本文介绍面向大模型(LLM)的专属可观测体系,直击其“黑盒”运维痛点:传统监控无法识别推理延迟、Token生成、缓存命中、幻觉截断等AI特有指标。方案采用OpenTelemetry+Prometheus+Grafana三位一体架构,实现全链路追踪、毫秒级性能采集与可视化告警,覆盖Prompt处理、prefill/decode阶段、KV缓存、GPU资源等核心维度,助力从被动救火转向主动预警与数据驱动优化。
|
1月前
| |
来自: 云原生
周五 21:47,checkout 又慢了:云监控 MCP 想接住的那二十分钟
阿里云云监控 MCP Cloud 正式发布,提供近 200 项工具,Agentic 能力再进一步:让 Agent 直接查询与管控用云可观测,守护应用稳定运行。
开源可观测栈选型报告:Prometheus + Grafana + Tempo 能不能替掉商业 APM
本文对比开源三件套(Prometheus+Grafana+Tempo)与商业APM,从能力覆盖、运维成本、告警降噪、Trace-指标关联、上手门槛五维剖析:开源栈可满足中小规模(数十服务)、有专职可观测工程师的团队“看”的需求,但难以替代商业APM在自动根因、7×24兜底、多团队协同等场景下的“省人”价值。
k6 压测结果别只发终端截图:摘要、HTML、Grafana 三层怎么落地
本文详解k6压测报告三层架构:终端摘要(秒级判定)、HTML报告(归档可读)、Grafana看板(时序对比)。解决截图失真、时间维度丢失、跨版本难比等痛点,提供可落地的配置方案与避坑清单,让压测结果真正可追溯、可对比、可决策。(239字)
免费试用