# 可观测可视化 Grafana 版 #
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使用helm快速部署prometheus+Grafana
通过Helm快速部署Prometheus监控栈：添加仓库、更新缓存并安装kube-prometheus-stack。建议创建独立命名空间（如monitoring）进行隔离，使用`port-forward`临时访问Prometheus和Grafana界面。通过自定义values.yaml文件可配置持久化、密码等参数，实现灵活管理。
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Grafana 系列文章（十二）：如何使用 Loki 创建一个用于搜索日志的 Grafana 仪表板
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Prometheus+Grafana(docker安装)
本文档详细介绍了如何使用Docker容器快速部署Prometheus监控系统和Grafana数据可视化平台。该方案适用于需要快速搭建监控环境的开发测试场景，具备部署简单、资源占用低、易于维护等特点。
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K3S环境下接入Prometheus,grafana,等监控套件
因为常规的监控都是用K8S做的，而K3S上的监控方案少之又少，如果直接用rancher上的prometheus监控，会消耗至少2G的内存，于是我们就自己做了K3S和pg数据库的监控,并且通过我们自己做的监控，可以减少一些不必要的性能开销。主要监控容器资源消耗，宿主机资源消耗，pg数据库资源消耗
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彻底搞懂监控系统，使用Prometheus和Grafana 如何实现运维告警？
之前我们搭建好了监控环境并且监控了服务器、应用，我们可以实时了解当前被应用平台的运行状态，但是我们不可能时时坐在电脑边上盯着DashBoard，这就需要一个告警功能，当服务器或应用指标异常时发送告警，通过邮件或者短信的形式告诉运维人员及时处理。所以，接下来就来介绍非常重要的功能——告警。
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