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RabbitMQ实用技巧
连接超时通常是由于网络不稳定或RabbitMQ负载过高。可以通过增加连接重试机制来提高可靠性。
「ximagine」业余爱好者的非专业显示器测试流程规范,同时也是本账号输出内容的数据来源!如何测试显示器?荒岛整理总结出多种测试方法和注意事项,以及粗浅的原理解析!
本期内容为「ximagine」频道《显示器测试流程》的规范及标准,我们主要使用Calman、DisplayCAL、i1Profiler等软件及CA410、Spyder X、i1Pro 2等设备,是我们目前制作内容数据的重要来源,我们深知所做的仍是比较表面的活儿,和工程师、科研人员相比有着不小的差距,测试并不复杂,但是相当繁琐,收集整理测试无不花费大量时间精力,内容不完善或者有错误的地方,希望大佬指出我们好改进!
高频面题: 你们线上 QPS 多少?你 怎么知道的?
本文由45岁资深架构师尼恩撰写,针对高级开发和架构师面试中的高频问题提供详细解答。文章涵盖了QPS、TPS、RT等性能指标的定义及计算方法,详解了如何配置Prometheus与Grafana监控系统QPS,并提供了应对高并发场景(如双十一抢购)的系统部署策略。此外,还分享了多个大厂面试真题及解决方案,帮助读者在面试中充分展示技术实力,提升求职竞争力。建议收藏并深入学习,为面试做好充分准备。更多内容可参考《尼恩Java面试宝典》及相关技术圣经系列PDF。
服务网格容灾系列场景(二):使用服务网格应对可用区级故障容灾
文章介绍了如何使用阿里云服务网格ASM和容器服务Kubernetes版ACK应对可用区级故障容灾,通过多可用区部署、流量管理和可观测性保障业务连续性,确保在单个可用区故障时,其他可用区仍能正常提供服务。
AIOpsLab:云服务自动化运维 AI,微软开源云服务 AI 框架,覆盖整个生命周期
AIOpsLab 是微软等机构推出的开源框架,支持云服务自动化运维,涵盖故障检测、根本原因分析等完整生命周期。
众览全局,企业级云监控助力构建统一云产品可观测
企业上云已成为共识,但在合理使用和管理云资源方面仍面临诸多挑战。富莱瑞调研显示79%的企业缺乏经验。阿里云2023年推出云监控2.0,通过统一接入、关联分析、数据探索等六大升级,帮助企业应对数据孤岛、关联分析困难、灵活性不足等问题。云监控2.0还引入了CloudLens和AI大模型技术,提供更深入的云产品可观测能力,提升运维效率。实际案例表明,通过建设统一可观测平台,企业的故障排查时间和运营成本显著降低。
基于LoongCollector构建全新可观测Pipeline
LoongCollector是阿里云推出的下一代可观测数据管道,旨在融合多种采集技术,构建统一的可观测数据代理。它具备高性能、可靠性和灵活性,支持日志、指标和追踪等多类型数据采集。通过模块化设计和SPL处理引擎,LoongCollector实现了高效的数据处理与传输,并大幅简化了配置管理。此外,集成eBPF技术,提供无侵入、高性能的应用性能监控,适用于复杂异构环境。未来,LoongCollector将继续优化性能、探索AI赋能的智能化采集。
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