Prometheus

首页 标签 Prometheus
# Prometheus #
关注
2471内容
新场景、新能力,AI-native 时代的可观测革新
借助 AI-native 可观测解决方案,阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力,帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。
基于Docker安装Grafana和Prometheus
Grafana 是一款用 Go 语言开发的开源数据可视化工具,支持数据监控和统计,并具备告警功能。通过 Docker 部署 Grafana 和 Prometheus,可实现系统数据的采集、展示和告警。默认登录用户名和密码均为 admin。配置 Prometheus 数据源后,可导入主机监控模板(ID 8919)进行数据展示。
Flink 任务实时监控最佳实践(Prometheus + Grafana)打造企业级监控方案
我们都知道 Flink 任务是一个 7*24 小时不停运行的任务,所以对于任务的实时监控就显得尤为重要,因为任务运行的状态对于我们来说是一个黑盒,比如任务是否挂掉,是否存在反压,使用的内存,CPU 等情况我们是不知道的,虽然 Flink 的 UI 上面可以添加相关的 metrics 来查看,但是需要手动的一个一个添加,还是比较麻烦的,特别是在任务非常多的情况下.所以就需要有一种统一的监控方案来解决这个问题.Flink 本身提供了非常丰富的 Metric Reporters,比如 JMX InfluxDB Graphite Prometheus 等等,生产环境上用的比较多的是 InfluxDB
Linux下你不能不知道的bpftrace介绍
这表明__GI___libc_malloc函数花费了总计120.927毫秒的时间,并排名第一。其他函数按照它们的执行时间排序并显示前十项。
使用kubectl快速查看各个节点的CPU和内存占用量
在Kubernetes集群中,安装metrics-server,并使用kubectl快速查看集群中各个节点的资源使用情况。
免费试用