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03:00 PM · Oct 26 ,2025
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SRETALK - 底層的告警，上層業務應該收嗎？

有朋友問：我是業務應用的 DEV 或 SRE，我的應用依賴了底層服務和基礎設施，比如依賴基礎網絡、Kubernetes、MySQL、收銀台服務，那這些基礎服務如果出問題，我應該收告警嗎？夜鶯裏有個訂閲規則，是不是就是為此設計的？ 本文講講筆者的個人理解，歡迎大家留言一起探討實踐經驗。 首先，請大家看一下上一篇文章《CPU負載高，到底應不應該告警？》，其中提到一個點：只有 actionable 的告

監控 , 告警風暴 , 告警

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sysin - Veeam ONE 13 正式版發佈 - Web 控制枱和 Veeam 監控的未來

Veeam ONE 13 正式版發佈 - Web 控制枱和 Veeam 監控的未來 Veeam ONE 13.0 for Windows x64 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/veeam-one-13/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin.org VEEAM ONE 整個 IT 環境的監控和分析 Veeam ONE 是 Veeam Av

監控

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觀測雲 - 觀測雲，全球領先的監控觀測平台亮相亞馬遜雲科技中國峯會！

觀測雲每年都不會缺席亞馬遜雲科技峯會 忙完一整季的產品發佈，我們終於將目光投向這場全球頂尖的雲技術盛會——2025亞馬遜雲科技中國峯會。如果你也在這個領域，應該已經感覺到了：這不只是一場大會，而是一個信號。AI、可觀測性、雲上安全……新的基礎設施秩序正在重建。 我們站出來，站到這個舞台中心，告訴全世界：中國的監控觀測平台，也能做到全球領先。 用技術與世界講述“中國方案” 老實説，我們早就不是小眾選

監控

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SRETALK - 夜鶯監控發佈 v8.beta5 版本，優化 UI，新增接口認證方式便於鑑權

以防讀者不瞭解夜鶯，開頭先做個介紹： 夜鶯監控，英文名字 Nightingale，是一款側重告警的監控類開源項目。類似 Grafana 的數據源集成方式，夜鶯也是對接多種既有的數據源，不過 Grafana 側重在可視化，夜鶯是側重在告警引擎。比如把 Prometheus、VictoriaMetrics、ElasticSearch 等作為數據源接入夜鶯，即可在夜鶯裏配置告警規則做指標、日誌的告警。當

運維自動化 , 監控 , prometheus , 開源監控軟件

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前端技術精髓 - 自制上報錯誤與監控性能

點擊獲取更多文章 下面核心代碼： !DOCTYPE html html lang="en" head meta charset="UTF-8" meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=e

監控 , javascript性能 , Javascript

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sysin - Veeam ONE 13 之初見 - Web 控制枱和 Veeam 監控的未來

Veeam ONE 13 之初見 - Web 控制枱和 Veeam 監控的未來 Veeam Data Platform | 面向混合雲和多雲的 備份和恢復 監控和分析 恢復編排 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/veeam-one-13/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin.org VEEAM ONE 趕快主動緩解威脅吧 檢測惡意備份活動，

監控 , 備份

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u_16213605 頭像

mob64ca13fd9f8e - Prometheus 監控系統入門學習

流處理聯動篇 —— Prometheus 與 Flink 集成（實時計算 + 智能監控） 一：概述 1）背景 2）Flink Metrics 的作用 3）Prometheus 集成 二：部署 1) `hadoop` 集羣搭建 2）部署 `Flink` 3）集成

睿象雲 , grafana , 監控 , 運維 , 後端開發 , prometheus , Python

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u_16640750 頭像

雲和恩墨 - 重塑數據庫安全體系：統一自動化監控平台為DBA帶來的運維價值

在數字化核心的數據庫運維領域，資深數據庫管理員（DBA）的一次手誤，可能引發一場波及全局的業務災難。傳統依賴命令行“黑箱”操作的模式，如同在精密儀器旁揮舞重錘，風險極高。將高危操作納入統一、可視化的自動化監控平台，不僅是工具的升級，更是一次深刻的運維範式變革。 本文將以Oracle數據庫“查殺會話”這一典型操作為引，聚焦DBA日常面臨的三大核心風險，系統闡述統一自動化監控平

oracle , 監控 , 運維 , 數據庫 , 數據安全 , SQL

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阿里雲大數據AI - 1TB數據，ES卻收到了2TB？揪出那個客户端中的“隱形復讀機”

你是否經歷過這樣的“靈異事件”： 業務監控顯示，你的日誌服務每秒只寫入了 50MB 的數據，全天累計寫入 1TB。 但在雲廠商的賬單，或者內網交換機的監控上，流量卻高達 100MB/s，全天消耗了 2TB 的帶寬。 網卡經常莫名其妙被打滿，造成正常的業務請求卡頓、丟包。 排查了一圈： 不是 TCP 重傳（Retransmission 正常）。 不是 SSL 握手膨脹（HTTPS 開銷沒那麼大

elasticsearch , 監控 , 阿里雲

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it排球君 - opentelemetry全鏈路初探--埋點與jaeger

前言 某天一位業務研發老哥跑來諮詢 研發老哥：我的服務出現了504，但是不太清楚是哪個環節報錯，每次請求需要訪問4個微服務、2個數據庫、1個redis、1個消息隊列。。。 苦逼運維：停停停，不要再説了，目前不支持鏈路追蹤，只能手動幫你一個服務一個服務的排查了 先請老哥大概描述了一下業務邏輯以及訪問方式，10分鐘過去了。再逐級排查每個服務以及對應訪問的資源層，終於在半小時之後完成了故障定位。

監控

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SRETALK - 夜鶯監控設計思考（一）整體定位、架構設計、單進程多進程選擇、高可用設計

這將是一個系列，講解 夜鶯監控 的設計思考，可以理解為原理+最佳實踐+產品設計時的折中取捨。 整體定位 瞭解一個開源項目，最應該瞭解的就是其定位，或者説它要解決的問題域。 夜鶯的定位就是四個字：告警引擎。夜鶯對接多種數據源（比如 Prometheus、VictoriaMetrics、MySQL、ClickHouse、Postgres、ElasticSearch），根據用户配置的告警規則，判定併產生

監控 , 告警

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觀測雲 - 連鎖門店可用性監測和進程監測最佳實踐

前言 在連鎖零售企業的數字化運營中，多門店通過網絡實時訪問總部業務系統（如收銀、庫存、會員管理等核心模塊）是其日常經營的基礎支撐。然而，由於門店分佈廣泛、網絡環境複雜，網絡或應用服務的任何中斷都可能直接阻斷交易流程、影響顧客體驗，進而造成即時營收損失與長期品牌信任損耗。據行業調研，門店單次網絡中斷平均會造成 15-30 分鐘的業務停滯，高峯時段（如週末、節假日）單店每小時營收損失可達數千元，疊加顧

監控

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夢想生活 - Node-RED:監控與告警：讓系統自己“喊救命”

Node-RED:監控與告警：讓系統自己“喊救命” 文章目錄 Node-RED:監控與告警：讓系統自己“喊救命” 摘要 一、為什麼需要監控？——Node-RED 的“盲區” 二、指標採集：讓 Node-RED “開口説話” 🔧 方案 1：使用 `node-re

自診斷 , 服務器 , MySQL , 監控 , 數據庫 , Linux , 網絡

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SRETALK - Prometheus 歷史峯值看不到了，這監控不準啊

經常在夜鶯社區收到用户反饋，説查詢某個監控指標，昨天的峯值是 xx，今天再次查詢，發現昨天的峯值看不到了，然後開始吐槽，你們這監控怎麼搞的，一點都不準啊。事實真的是這樣嗎？ 真實原因 本質上這是因為 Prometheus 生態在查詢歷史數據時提供了一個 step 參數，大多數人對這個知識匱乏導致的疑問。 上圖是 Prometheus 的官方文檔，其他的時序庫比如 VictoriaMetrics、

監控 , prometheus

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SRETALK - 監控系統如何選型：Zabbix vs Prometheus

經常收到網友提問，監控系統選型，到底應該選擇 Zabbix 還是 Prometheus？本文談一下個人看法，希望對你有所啓發。 時代決定了基因 Zabbix 是 2001 年左右發佈的，那個時代，微服務和 Kubernetes 都不盛行，Zabbix 更多的是關注網絡設備、服務器、數據庫等傳統 IT 基礎設施的監控。Zabbix 的創始人是銀行運維出身，對於監控相關的各類零碎需求瞭解的非常透徹。

監控 , zabbix , prometheus , 告警

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it排球君 - opentelemetry全鏈路初探--python注入

前言 經過上一節，opentelemetry的基本操作都已經融會貫通，但是有位老哥提出疑問？我的代碼都已經寫完了，為了添加全鏈路，還需要重構之前的代碼嗎？那這個代價太大了。那本章就來討論一下opentelemetry的注入的問題 本小節主要關注python注入 使用裝飾器 使用裝飾器的好處就是非常靈活，並且對代碼入侵很小，只需要裝飾一下即可 decoration-s1.py import torn

監控

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SRETALK - Grafana 統一可視化了，告警如何統一？

對於大部分公司，通常都不止一套監控、可觀測性相關的系統，雲上的、雲下的，開源的、商業的，指標的、日誌的、鏈路的，各個系統體驗不同，權限難管，如何統一化併為各個團隊賦能，是很多技術負責人極為頭疼的問題。 要完全推翻現有的體系也不現實，畢竟遷移成本很高，而且誰能保證那些所謂的 all-in-one 的系統一定能在各方面勝出現有的平台？利舊的同時，把體驗和價值提升，或許是個路子。 Grafana 其實

grafana , 監控 , prometheus , 告警風暴 , 告警

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軟件部長 - 想搭建視頻監控平台？先搞懂這兩類成本再説！

視頻監控平台的成本包含哪些呢？視頻監控平台的成本包含兩類，一類是建設成本，一類是運營成本，也就是一次性的投入成本和持續化的使用成本。我們在分解各種成本前，先講解下視頻監控平台的整體架構，以便詳細分解清楚各種成本。 那麼我們先來看下整個視頻監控平台的整體架構，整體架構包含如下，接入層，平台管理層與業務應用層 首先我們來看一次性投入的成本，包括硬件的成本，那麼上述的所有功能裏邊除了

監控 , 物聯網 , 監控工具

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觀測雲 - 觀測雲OaC能力升級，通過Terraform實現配置閉環

Terraform 簡介 Terraform 是 Hashicorp 公司開源的一種資源編排工具，常用於管理多雲資源。利用 Terrafrom 提供的特定配置語言 HCL（Hashicorp Configuration Language）來定義資源，再由 Terraform 統一解析構建資源之間的依賴關係，生成執行計劃，調用各個廠商的具體實現來完成資源的生命週期管理。 跨平台特性：目前海內外累

監控

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Grewer - 前端白屏監控原理

前言 前端基建裏最重要的事情之一就是監控，性能，報錯，白屏等等，而今天要説的就是白屏的監控。 前端白屏是影響用户體驗的常見問題，通常有資源加載失敗、JS 執行錯誤、渲染阻塞、框架異常等原因。 今天就以頁面生命週期、錯誤捕獲、性能指標、框架特性等維度來描述怎麼監控。 關鍵節點判斷 核心原理 不管是傳統框架、界面、還是現代瀏覽器框架，都會有一個容器節點、關鍵節點，例如根節點，header節

白屏 , 監控 , 前端 , Javascript

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觀測雲 - Fastrace：Rust 中分佈式追蹤的現代化方案

原文鏈接：https://fast.github.io/blog/fastrace-a-modern-approach-to-dis... 摘要 在微服務架構中，分佈式追蹤對於理解應用程序的行為至關重要。雖然 tokio-rs/tracing 在 Rust 中被廣泛使用，但它存在一些顯著的挑戰：生態系統碎片化、配置複雜以及高開銷。 Fastrace 提供了一個可用於生產環境的解決方案，具有無縫的生

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vivo互聯網技術 - JVM 內存大對象監控和優化實踐

作者：vivo 互聯網服務器團隊 - Liu Zhen、Ye Wenhao 服務器內存問題是影響應用程序性能和穩定性的重要因素之一，需要及時排查和優化。本文介紹了某核心服務內存問題排查與解決過程。首先在JVM與大對象優化上進行了有效的實踐，其次在故障轉移與大對象監控上提出了可靠的落地方案。最後，總結了內存優化需要考慮的其他問題。 一、問題描述 音樂業務中，core服務主要提供歌曲、歌手等元數據與用

內存 , 監控 , 故障 , 優化

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梁正雄的博客 - 12、prometheus持久化

Prometheus 持久化查詢 本章重點： 持久化查詢配置 promQL篇章: 表達式，豆包ai，偏移量修改器，指標類型，指標類型，聚合計算函數，持久化查詢 持久化查詢特點 為什麼需要持久化查詢？ Prometheus 原生查詢存在兩大痛點 臨時查詢不可複用：複雜 PromQL 需重複編寫，

監控 , 運維 , 持久化 , bash , prometheus

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觀測雲 - 觀測雲接收 OpenTelemetry Collector 數據最佳實踐

OpenTelemetry 簡介 如果你在做系統運維或開發，建設可觀測性必然是近年來一個少不了的課題，同時相信你對 OpenTelemetry 也一定不陌生。OpenTelemetry 提供了一個統一、開放且不受特定廠商限制的標準和工具集，使得我們可以一次性集成 OTel SDK，全面採集應用的指標、日誌和鏈路追蹤數據，並自由地將數據發送到任何支持 OTel 協議的後端。 觀測雲 觀測雲是一個統一

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