# 可观测监控 Prometheus 版 #
0
关注
2097内容
|
Spring Boot Actuator 整合 Prometheus
Spring Boot 自带监控功能 Actuator，可以帮助实现对程序内部运行情况监控，比如监控状况、Bean加载情况、环境变量、日志信息、线程信息等。这一节结合 Prometheus 、Grafana 来更加直观的展示这些信息。
|
【翻译】Prometheus 2.5.0 新特性
Prometheus 2.5.0 现在(2018.11.12)已经发布，在 9 月份的 2.4.0 之后又进行了一些修正和改进。
这是新的6周计划的第二次发布。第一个重要的特性是，基于我们内部用于单元测试PromQL本身的语法，现在promtool中对规则和警报进行了单元测试。
尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，共享TensorFlow实验室
尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，拥抱GPU新姿势-v4
简介
TensorFLow是深度学习和机器学习最流行的开源框架，它最初是由Google研究团队开发的并致力于解决深度神经网络的机器学习研究，从2015年开源到现在得到了广泛的应用。
|
【翻译】Prometheus 2.3.0 新特性
Prometheus 2.3.0 现在(2018.6.11)已经发布，在 3 月份的 2.2.0 之后又进行了一些修正和改进。
这个版本中最大的变化是与性能相关的。我对PromQL的评估方式进行了重大更改，这可以为常见仪表板查询减少31-64%的CPU和55-99%的内存分配。
|
【翻译】Prometheus 2.2.0 新特性
Prometheus 2.2.0 现在(2018.3.12)已经发布，在 1 月份的 2.1.0 之后又进行了一些修正和改进。
这个版本的存储格式发生了变化，所以一旦升级到2.2.0，就不可能降级回去。
|
【翻译】Prometheus 2.4.0 新特性
Prometheus 2.4.0 现在(2018.9.17)已经发布，在 6 月份的 2.3.0 之后又进行了一些修正和改进。
第一个较大的变化是，对于警报中的状态，现在跨重启持久化，因此短暂的重启将不再需要挂起警报从头开始。
体验托管Prometheus监控阿里云容器服务Kubernetes的GPU资源
通过ARMS管理Kubernetes集群GPU性能指标
在阿里云容器服务中使用GPU资源运行进行AI模型训练和预测时，经常需要了解应用负载的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，通过内置ARMS可以从应用的维度去观测GPU的使用情况，了解资源水位，以及设定相应的报警，避免因为GPU资源的约束引发业务风险。
|
蚂蚁金服轻量级监控分析系统 SOFALookout 服务端开源
SOFA Scalable Open Financial Architecture
是蚂蚁金服自主研发的金融级分布式中间件，包含了构建金融级云原生架构所需的各个组件，是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
免费试用