Prometheus 监控系统常见技术问题大曝光！解决之道让你意想不到！
【8月更文挑战第5天】Prometheus是一款强大的监控工具，但在应用中常遇技术难题。案例一中，因配置错误导致CPU使用率数据不准，调整`metrics_path`可解决。案例二涉及告警规则不触发，修正表达式即可。案例三关于数据存储溢出，设置保留策略如`30d`能缓解。案例四是监控指标丢失，增强网络稳定性和添加重试机制有助于恢复。面对这些问题，细致排查与合理配置是关键。
Prometheus 深度指南：设计理念 · PromQL · Exporter · Thanos
Prometheus 是一款开源的系统监控与报警工具，专为云原生环境设计。它采用拉取模型采集数据，内置高效的本地时序数据库（TSDB），支持丰富的指标类型和四个黄金指标（延迟、流量、错误、饱和度）。其查询语言 PromQL 功能强大，可灵活聚合和分析时间序列数据。此外，通过 Exporter 机制，Prometheus 能轻松扩展到各种系统和服务。针对大规模场景，Thanos 提供高可用解决方案，整合多 Prometheus 实例，实现全局视图和长期存储。整体架构简洁可靠，适用于动态分布式环境。
基于阿里云容器服务监控 Kubernetes集群GPU指标
### 简介
当您在阿里云容器服务中使用GPU ECS主机构建Kubernetes集群进行AI训练时，经常需要知道每个Pod使用的GPU的使用情况，比如每块显存使用情况、GPU利用率，GPU卡温度等监控信息，本文介绍如何快速在阿里云上构建基于Prometheus + Grafana的GPU监控方案。
Grafana中文版本
grafana-chinese
tags: GitHub grafana
Grafana中文汉化版本
GitHub：https://github.com/WangHL0927/grafana-chinese
作者：whl
email：w958660278@163.com
个人网站：https://wanghualong.cn
当前Grafana版本
Grafana v5.2.1 (commit: 2040f61)
使用教程
使用前请确认Grafana版本是否一致，Grafana版本更新方法请参考官网教程。