# 可观测监控 Prometheus 版 #
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🎉 WatchAlert - 开源多数据源告警引擎【运维研发必备能力】
WatchAlert 是一个开源的多数据源告警引擎，支持从 Prometheus、Elasticsearch、Kubernetes 等多种数据源获取监控数据，并根据预定义的告警规则触发告警。它具备多数据源支持、灵活的告警规则、多渠道告警通知、可扩展架构和高性能等核心特性，帮助团队更高效地监控和响应问题。项目地址：https://github.com/opsre/WatchAlert
高性能、高可用、免运维-云原生Prometheus方案与实践
SLS（阿里云日志服务）一直致力于发展成一个DevOps的数据中台，为用户提供丰富的机器数据接入、存储、分析、可视化等能力。本文主要介绍SLS如何支持Prometheus的方案，为大家提供云原生的高性能、高可用、免运维的Prometheus引擎。
首个云上 AI 原生全栈可观测平台来了！
9月21日，2024 云栖大会，阿里云发布全新的 AI 原生全栈可观测平台，首次实现云上 AI 大模型从训练到推理再到应用的全链路实时观测、告警与诊断。
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AlertManager实现webhook告警（使用Postman测试）
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🍋相关学习资料及其参考文章：prometheus手册，邮件和微信告警，Alertmanager篇
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【AI系统】推理系统架构
本文深入探讨了AI推理系统架构，特别是以NVIDIA Triton Inference Server为核心，涵盖推理、部署、服务化三大环节。Triton通过高性能、可扩展、多框架支持等特点，提供了一站式的模型服务解决方案。文章还介绍了模型预编排、推理引擎、返回与监控等功能，以及自定义Backend开发和模型生命周期管理的最佳实践，如金丝雀发布和回滚策略，旨在帮助构建高效、可靠的AI应用。
Prometheus+Grafana新手友好教程：从零开始搭建轻松掌握强大的警报系统
本文介绍了使用 Prometheus 和 Grafana 实现邮件报警的方案，包括三种主要方法：1) 使用 Prometheus 的 Alertmanager 组件；2) 使用 Grafana 的内置告警通知功能；3) 使用第三方告警组件如 OneAlert。同时，详细描述了环境准备、Grafana 安装配置及预警设置的步骤，确保用户能够成功搭建并测试邮件报警功能。通过这些配置，用户可以在系统或应用出现异常时及时收到邮件通知，保障系统的稳定运行。
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