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本文介绍了基于OpenTelemetry构建一站式微服务可观测平台的解决方案。主要内容包括: 平台架构设计 采用OpenTelemetry统一采集Metrics/Logs/Traces三大信号 通过Prometheus、Loki、Tempo分别存储指标、日志和链路追踪数据 使用Grafana实现统一可视化展示和告警 OpenTelemetry核心概念 详细说明Metrics、Logs、Traces
当地时间2026年6月11日,由亚马逊创始人杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)与前Verily联合创始人维克·巴贾伊(Vik Bajaj)共同创立的AI初创公司Prometheus正式宣布完成120亿美元B轮融资,投后估值达到约410亿美元。这是Prometheus自2025年11月成立以来的第二轮融资——此前A轮融资规模为62亿美元——两轮融资合计已超过180亿美元。
根据公开信息,Prometheus定位为“通用工程AI”,目标是开发能够处理复杂工程任务的通用人工智能系统,而非单一垂直领域的应用工具。总体而言,Prometheus的120亿美元融资既是贝索斯个人科技版图的又一里程碑,也为整个AI行业提供了新的观察样本。接下来,该公司如何将“通用工程AI”的概念转化为可量化的产品与收入,将决定其长期走势。从更宏观的视角看,此次事件折射出AI资本格局的微妙变化。贝
Hermes可以使用WGCLOUD的数据开放接口,做一些数据分析的工作。WGCLOUD运维监控系统支持接入Hermes爱马仕AI智能体。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app),更重要的是容器性能开销极低。
本文介绍了开源AI简历工具Magic Resume,它能解决传统简历制作中排版耗时、修改繁琐等问题。该工具提供实时预览、主题切换、AI纠错和一键导出PDF等功能,尤其适合程序员和设计师。文章详细演示了Windows系统下的部署步骤,包括克隆仓库、安装依赖和启动服务。此外,还推荐使用cpolar内网穿透实现远程访问,方便随时随地编辑简历。Magic Resume作为开源项目,既保障数据安全又提供高度
Prometheus + Grafana 是云原生标准监控可视化组合,Prometheus 负责指标采集、存储、告警,Grafana 负责图表展示、大盘、统一视图,广泛用于 Java/Spring 服务、AI 应用、容器、向量库、中间件监控。
用 Prometheus 跑单机的 Node Exporter 监控,大多数人都会,但真正在生产环境里跑的时候有个很现实的问题:监控机不一定能和被监控机装在同一台机器上。出于安全隔离、资源分配、架构清晰的考虑,监控服务和被监控目标分开部署才是标准做法。Prometheus 本身采用拉取式监控模型,天然支持这种分布式架构。关键在于 Node Exporter 把指标通过 HTTP 接口暴露出来,Pr
Prometheus是一个开源的服务监控系统和时序数据库,其提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。它的核心组件Prometheus server会定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现自动配置的目标中进行拉取数据,当新拉取到的数据大于配置的内存缓存时,数据就会持久化到存储设备中。
摘要 本文深入探讨了Prometheus与Prometheus Operator在Kubernetes环境中的集成方案。作为云原生监控的事实标准,Prometheus通过Operator实现了自动化管理,显著降低了运维复杂度。文章详细介绍了Operator的核心CRD资源(Prometheus、ServiceMonitor等)及其工作原理,提供了完整的安装部署指南,并通过Mermaid图表清晰展示
Prometheus 监控数据生命周期管理 摘要 本文深入探讨 Prometheus 监控数据的生命周期管理策略,重点聚焦样本清理与存储扩容两大核心问题。主要内容包括: 数据模型与存储机制:解析 Prometheus 的时序数据模型和本地存储架构,包括 WAL 日志、内存块和持久化块的设计原理。 样本清理策略: 时间保留(15天默认)和大小保留两种配置方式 动态调整保留策略的方法 Java应用中避
Prometheus 是 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)毕业项目,采用拉取(Pull)模型采集指标,支持强大的 PromQL 查询语言,广泛用于 Kubernetes 环境和微服务监控。@Service// 模拟业务耗时});启动应用后,访问同时,统一查询界面:Grafana Explore 同时支持 PromQL 和 LogQL。高效根因分析:从指
在现代云原生架构中,监控系统已成为保障服务稳定性的核心组件。Prometheus 作为 CNCF 毕业项目,凭借其强大的数据模型、灵活的查询语言和活跃的生态系统,已成为事实上的监控标准。然而,开箱即用的告警通知往往过于通用,难以满足团队对告警信息精准传达的需求。本文将深入探讨如何通过自定义告警模板(Alert Templates)来实现个性化的告警内容与格式设计,帮助运维和开发团队快速定位问题、提
摘要: 本文介绍如何在Spring Boot微服务中集成Prometheus监控系统,实现应用指标的自动采集与可视化监控。通过Micrometer库和Spring Boot Actuator,开发者可以轻松暴露JVM、HTTP请求等关键指标到Prometheus端点。文章详细讲解了Prometheus的核心概念(时序数据、拉取模型、PromQL查询语言),并提供了完整的代码示例,包括依赖配置、端点
在现代云原生架构中,Kubernetes(简称 K8s)已成为容器编排的事实标准。然而,随着集群规模的扩大和微服务数量的激增,如何有效监控整个系统运行状态成为运维团队的核心挑战。Prometheus 作为 CNCF 毕业项目,凭借其强大的多维数据模型、灵活的查询语言 PromQL 以及活跃的生态系统,已成为 Kubernetes 监控领域的首选方案。而 **kube-state-metrics**
摘要 本文介绍了如何利用Prometheus Pushgateway监控短生命周期任务,解决传统拉模型无法捕获临时任务指标的问题。通过两种安装方式(二进制包和Docker)详细演示Pushgateway部署,并配置Prometheus抓取指标。文章包含两个实用场景:Shell备份脚本和Python数据处理任务的指标上报,以及内网穿透方案实现外网任务监控。该方案适用于定时脚本、CI/CD流水线等场景
Prometheus(由go语言开发)是一套开源的监控&报警&(按照时间排序)数据库的组合。因为kubernetes(俗称k8s)的流行带动了prometheus的发展。它可以监控主机,服务,容器,支持多种采集数据,还支持pushgateway进行数据上报,Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。时间序列数据(TimeSeries Data) : 按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据
Grafana是开源可视化监控仪表盘工具,支持Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch等多数据源,可快速绘制美观的监控图表、自定义仪表盘,同时具备强大的告警通知能力,是Prometheus最佳可视化配套工具。Alertmanager是Prometheus配套告警组件,负责接收Prometheus推送的告警信息,实现告警分组、去重、抑制、延时、推送通知(邮件、钉钉、企业微信
Ray 是一个分布式 Python 框架,核心抽象包括无状态 Task 和有状态 Actor。集群架构分为控制平面(GCS、Raylet、Dashboard 等)和数据平面(Driver、Worker)。资源调度通过声明式方式管理,支持 placement group 实现多卡协同。启动过程依次拉起 GCS、Object Store、Raylet 等组件,并自动配置监控系统。Dashboard 提
不知道有没有人跟我一样,盯着进度条熬了半天终于把OpenClaw跑起来了,结果对着那个干净得像白纸一样的界面,脑子瞬间空白——然后呢?我该拿它干嘛?这种感觉就像好不容易爬到山顶,结果发现忘了带相机。工具都在,但不知道往哪使劲。
Prometheus监控Docker容器:cAdvisor集成指南 摘要 本文介绍了使用Prometheus和cAdvisor监控Docker容器的完整解决方案。主要内容包括: 监控必要性:容器环境具有动态性、资源隔离等特性,传统监控工具难以适应 工具介绍: Prometheus:云原生监控系统,支持多维数据模型和强大查询语言 cAdvisor:Google开发的容器分析工具,自动收集容器资源指标
摘要:Prometheus AlertManager深度配置指南 本文深入解析Prometheus AlertManager的三大核心功能:告警路由、分组和抑制规则。首先介绍AlertManager的工作流程,包括告警接收、去重、分组、路由、抑制和通知发送等环节。重点讲解告警分组的配置策略,如何通过group_by标签优化告警聚合,并给出Java应用中的标签设计实践。详细说明路由树机制,展示多团队
Consul 是 HashiCorp 推出的服务网格解决方案,提供服务发现、健康检查、KV 存储、多数据中心等能力。其服务注册模型简单直观:服务实例启动时向 Consul Agent 注册自身信息(名称、IP、端口、健康检查等),Prometheus 则通过 Consul HTTP API 查询这些信息。Prometheus 的服务发现机制是其适应云原生环境的核心能力。通过与Consul和Kube
Grafana是一款开源的图形化展示工具,支持从多个数据源读取数据,包括Prometheus、MySQL、ElasticSearch、PostgreSQL等主流数据库。官方文档默认访问信息用户名:admin密码:admin(首次登录需修改)这是一张图片,ocr 内容为:Grafana支持安装第三方插件扩展功能。这说明缺少必要的插件,需要手动安装。
可视化流程画布:支持自由布局和固定布局,让你可以直观地设计工作流。节点配置表单:强大的表单引擎,简化节点数据的配置与管理。变量作用域链:清晰的数据流管理,确保信息在节点间准确传递。丰富的内置物料:如 LLM 节点、条件判断节点、代码编辑器节点等,覆盖常见开发需求。简而言之,FlowGram 将构建工作流平台所需的“乐高积木”都准备好了,你只需要专注于业务逻辑的拼装。
本文详细介绍如何为 AMD Instinct MI300X GPU 集群构建生产级监控体系。通过 rocm-smi-exporter 采集 GPU 核心指标,使用 Prometheus 进行数据存储,Grafana 实现可视化看板,并配置智能告警规则(过热、OOM、异常降频)。同时集成 ELK Stack 进行日志收集与分析,提供完整的故障排查手册。实测表明,该监控体系可将故障发现时间从 30 分
本文详细介绍了基于Prometheus监控Hadoop集群的完整方案。通过JMX Exporter将Hadoop组件暴露的JMX JSON指标转换为Prometheus可识别格式,采用文件发现机制实现自动采集,最终通过Grafana实现可视化监控。文章从原理到实践,涵盖核心组件配置、Prometheus部署、Grafana仪表盘搭建全流程,并针对"网页解析失败"等常见问题提供解
文章摘要: 本文系统介绍了Prometheus生态中的四大监控组件: Blackbox_exporter:实现HTTP/TCP/ICMP等黑盒探测,通过relabel_configs实现多目标监控,关键指标包括probe_success、响应耗时等,支持SSL证书过期告警。 Domain_exporter:监控域名过期时间,通过WHOIS协议查询并暴露domain_expiry_days指标,告警
摘要:本文系统介绍了Prometheus监控系统的理论基础,涵盖监控核心概念、方法论、架构特点及数据模型。主要内容包括:1)监控系统的五大价值(预警、追溯、趋势分析等)和目标分层;2)三大监控方法论(四大黄金指标、USE、RED)及其适用场景;3)Prometheus的核心特点(多维数据模型、PromQL查询语言等);4)数据采集机制(Pull/Push模式);5)时间序列数据模型和标签系统。文章
Elastic 9.4正式发布,带来多项创新功能。该版本在AI、可观测性和安全领域实现突破,包括:扩展的AgentBuilder支持技能、连接器等新原语;Elastic Workflows实现自动化与推理结合;原生Prometheus/PromQL支持和TSDB性能提升2.6倍;四项实体分析能力增强安全运营;GPU加速向量索引性能提升12倍。此外,ES|QL查询语言新增子查询等功能,Kibana增
Kamailio + Prometheus 集成方案 本文提供了一套完整的 Kamailio 与 Prometheus 监控集成方案,包含可立即执行的配置和脚本。主要内容包括: 环境准备:安装必要的依赖和 Go 语言环境 安装 exporter:编译部署 kamailio-exporter 并配置为系统服务 Kamailio 配置:启用 HTTP 统计接口暴露呼叫、队列等核心指标 Promethe
基于 RHEL 9.5 从零搭建 K8s 集群(1 Master + 3 Node),部署 Flannel 网络和 nginx 微服务,搭建 Harbor 私有镜像仓库实现集群内镜像拉取,并在 Ubuntu 主机上部署 Prometheus + Grafana + Alertmanager 监控体系,配置钉钉 Webhook 实现告警通知。全程记录了 RHEL 无 yum 源、pause 镜像拉取
Prometheus(普罗米修斯)是一款开源的,最初由 SoundCloud 开发,2016 年加入 CNCF(云原生计算基金会),是继 Kubernetes 之后的第二个毕业项目。官网:https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
摘要:2026年企业数字化转型面临系统烟囱与数据孤岛的核心痛点,传统监控工具Zabbix和Prometheus存在资源占用高与配置复杂的问题。本文提出基于实在Agent的非侵入式集成方案,结合ISSUT智能屏幕语义理解技术与TARS大模型,穿透老旧系统无API、信创适配难等痛点。实测显示,该方案实施周期仅2天,具备零侵入、信创适配、自修复等优势,符合等保三级合规要求。通过构建敏捷的自动化层,实现业
Prometheus是一款开源系统监控和告警工具包Prometheus 将其指标收集并存储为时间序列数据,即指标信息与其记录的时间戳一起存储,以及称为标签的可选键值对。
时间序列数据模型灵活的 PromQLPull 模式采集强大的生态系统构建了完整的可观测性基础。如果你在使用 Kubernetes 或构建微服务架构,Prometheus 几乎是必备组件。
为了让你能够循序渐进、由浅入深第三部分:核心概念与问题背景:先详细介绍Harness平台的可观测性架构、内置度量聚合的核心要素(度量模型、采集源、聚合引擎、存储层)、Prometheus的OpenMetrics格式规范,然后对比分析Harness内置度量和Prometheus运行态度量的「元数据属性差异」,最后用ER图和交互关系图展示「Harness内置度量聚合机制」与「Prometheus可观测
是一个面向 AI / Agent 的统一可观测性 MCP Server,它不仅整合了 Prometheus、OpenObserve 和 SkyWalking,还试图把日志流、指标和链路能力从"技术对象"提升成"业务语义入口"。虽然目前还处于初级节点,单该项目在我们的实际测试中还是取得了较好的效果。
你可以根据自己团队的需求,自定义报告的内容和格式。比如添加数据库监控、网络监控、安全监控等部分,或者调整报告的风格和语气。以前我觉得运维周报是一件毫无价值但又不得不做的事情,浪费了大量的时间和精力。但现在有了OpenClaw+Prometheus MCP,我彻底解放了双手,再也不用熬夜写周报了。AI不仅帮我完成了机械的数据统计工作,还能进行深度的异常分析和趋势预测,比我自己写的报告还要专业。
Prometheus 是一款云原生监控解决方案,核心功能包括指标采集、存储、查询和告警。其设计定位是云原生环境下的可观测性平台,通过拉取模型获取目标服务的指标数据。核心技术特点:基于 HTTP 的指标暴露接口、PromQL 查询语言、时间序列数据库存储、Alertmanager 告警通知。
本文介绍了基于Prometheus和Grafana构建监控预警平台的方法。监控平台可实时采集系统指标,提供数据可视化、趋势分析、异常告警和故障定位功能。通过Docker部署Prometheus采集Go服务指标数据,Grafana作为可视化平台展示数据并配置报警规则。详细说明了从Exporter部署、数据源配置到钉钉报警集成的完整流程,帮助开发人员快速搭建监控系统,实现服务状态的实时监控和异常预警。
本文介绍了Alertmanager的告警路由配置机制。Alertmanager通过树状路由结构处理Prometheus产生的告警,主要包含全局配置、模板定义、路由规则、接收方设置和抑制规则等部分。路由配置基于标签匹配,支持字符串和正则表达式两种匹配方式,可设置分组等待时间、重复间隔等参数。告警分组功能可根据标签将多条告警合并通知,并通过group_wait和group_interval控制通知频率
Prometheus 是一个开源的系统监控与警报工具包。它以多维数据模型(指标名称+键值对标签)存储时间序列数据,提供灵活的 PromQL 查询语言,采用 HTTP 拉取模型采集指标,并可通过 Pushgateway 支持短期任务推送。核心组件包括 Prometheus Server、客户端库、Exporter、Alertmanager 等,具有单节点自治、服务发现、多图形化等特点,广泛应用于云原
Prometheus(普罗米修斯)是由 SoundCloud 开源的监控告警解决方案,自2012年成为社区开源项目,拥有非常活跃的开发人员和用户社区。同时为强调开源及独立维护,Prometheus于2016年加入云原生云计算基金会(CNCF),成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。官方网站:https://prometheus.io项目托管:https://github.com/prom