智能运维实战：Prometheus与Grafana的监控与告警体系
【10月更文挑战第27天】在智能运维中，Prometheus和Grafana的组合已成为监控和告警体系的事实标准。Prometheus负责数据收集和存储，支持灵活的查询语言PromQL；Grafana提供数据的可视化展示和告警功能。本文介绍如何配置Prometheus监控目标、Grafana数据源及告警规则，帮助运维团队实时监控系统状态，确保稳定性和可靠性。
剑指大规模 AI 可观测，阿里云 Prometheus 2.0 应运而生
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
Prometheus+Grafana监控Linux主机
通过本文的步骤，我们成功地在 Linux 主机上使用 Prometheus 和 Grafana 进行了监控配置。具体包括安装 Prometheus 和 Node Exporter，配置 Grafana 数据源，并导入预设的仪表盘来展示监控数据。通过这种方式，可以轻松实现对 Linux 主机的系统指标监控，帮助及时发现和处理潜在问题。
图文解析带你精通时序PromQL语法
[阿里云SLS可观测团队发布] 本文通过图文解析深入讲解PromQL的计算原理，涵盖其与SQL的差异、时间线模型、选点机制、聚合函数、窗口函数及常见非预期场景，帮助用户掌握PromQL的核心语法与执行逻辑。
