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10:46 AM · Nov 03 ,2025
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zhuyundataflux 頭像

觀測雲 - 觀測雲全面兼容 Prometheus 生態

前言 雲原生技術，如 Kubernetes 和容器化，已經成為現代應用部署和管理的標準。Prometheus 作為雲原生生態中的核心監控工具，其設計初衷就是為了與這些技術無縫集成。許多雲原生工具和平台，如 Kubernetes、Istio 和 Envoy，已經內置了對 Prometheus 的支持。而且原生應用通常是動態和彈性的，Prometheus 的監控系統能夠適應這種動態性，提供實時的監控數

prometheus

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xiong51 頭像

梁正雄的博客 - 11、prometheus進階

PromQL聚合計算函數 本章重點，promQL進階，by/without, on/ignoring，group_left/group_right 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 參考：豆包ai+(prometheus實戰個人總結) 一、聚合計算 單指標的侷限性

標量 , 運維 , bash , 聚合函數 , prometheus

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xiong51 頭像

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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tinghuadesongqiu 頭像

幽影絕塵 - WGCLOUD使用筆記功能介紹 - agent可以採集主機的哪些指標信息

每個需要監測的主機都可以部署agent，agent負責收集主機的各項指標信息，上報給server server進行統一處理和展示 那麼agent可以採集主機的哪些指標信息呢？以下引自WGCLOUD的官網説明 agent可以採集主機的cpu使用率，cpu温度，cpu其他信息(比如核數、型號等信息)，內存使用率，內存其他信息(比如內存大小等信息)，磁盤容量空間 磁盤IO，磁盤讀寫速率，硬盤S

zabbix , 運維 , prometheus

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sretalk 頭像

SRETALK - VictoriaMetrics 中文教程（10）集羣版簡介

VictoriaMetrics 中文教程系列文章： VictoriaMetrics 中文教程（01）簡介 VictoriaMetrics 中文教程（02）安裝 VictoriaMetrics 中文教程（03）如何配置 Prometheus 使其把數據遠程寫入 VictoriaMetrics VictoriaMetrics 中文教程（04）對接 Grafana 同時介紹 vmui Vi

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f702 頭像

f702 - Prometheus中系統CPU使用率如何計算？

先放結論，Prometheus中採集的原始指標無法直接表示CPU使用率，需要通過promQL語言二次計算，計算公式如下： sum by(instance)(rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[15s])) / sum by(instance)(rate(node_cpu_seconds_total[15s])) 該公式的計算原理與top命令中計算cp

prometheus , cpu

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danxiaodedianchi 頭像

可觀測技術 - Remote Write：觀測雲數據存儲的新篇章

在雲原生監控領域，數據的存儲和管理是一個至關重要的環節。Prometheus的Remote Write功能為這一環節帶來了革命性的改進，它允許Prometheus將監控數據異步寫入到其他存儲系統中。這一功能極大地擴展了Prometheus的存儲能力，同時也為觀測雲平台提供了新的數據存儲解決方案。 Remote Write的核心優勢在於其異步寫入機制，與傳統的拉取模式相比，異步寫入可以大幅減少對監控

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danxiaodedianchi 頭像

可觀測技術 - 觀測雲的安全監控策略：Prometheus 生態的深度集成

在雲原生技術日益普及的今天，企業對IT基礎設施的安全性要求越來越高。安全監控作為保障雲環境不受威脅的重要手段，需要能夠及時檢測和響應各種安全事件。Prometheus生態系統提供了一套強大的工具和方法來支持安全監控的需求，而觀測雲平台通過深度集成Prometheus，為用户提供了一個全面的安全監控解決方案。 Prometheus的靈活性和強大功能使其成為安全監控的理想選擇。通過Prometheus

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xiong51 頭像

梁正雄的博客 - 9、prometheus偏移量修改器

prometheus-PromQL-3 本章重點： 偏移量修改器，offset，@ time時間戳 理論與示例， 看一萬遍不如練一遍 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 默認情況下，PromQL 的查詢基準為 “當前時間”，但實際運維場景中，我們常需回溯歷史數據 —— 比如排查 1 小時前的磁盤 IO

偏移量 , 選擇器 , 監控 , 運維 , prometheus

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SRETALK - Prometheus 告警恢復時，怎麼獲取恢復時的值？

Prometheus 告警事件中的 $value 表示當前告警觸發時的值，但是在告警恢復時，Resolved 事件中的 $value 仍然是最新告警時的值，並非是恢復時的值，這是什麼原因和原理？是否有辦法來解決呢？ 不廢話，先説原理。 原理 告警規則是配置在 prometheus.yaml 中的，由 Prometheus 負責做規則判定。Prometheus 規則判定的邏輯也很簡單，就是週期性的，

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danxiaodedianchi 頭像

可觀測技術 - Prometheus Exporter 在觀測雲中的應用與優勢

在雲原生架構中，監控系統的準確性和實時性對於確保應用的穩定性和性能至關重要。Prometheus Exporter作為Prometheus生態系統中的關鍵組件，其作用是將各種服務的指標數據暴露給Prometheus，從而實現監控。觀測雲平台通過深度集成Prometheus Exporter，為用户提供了強大的監控能力，這在現代雲環境中尤為寶貴。 Prometheus Exporter的工作原理是通

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Swift社區 - 構建混合技術棧的統一監控與日誌平台

摘要 在多技術棧開發環境中，不同系統可能使用不同的監控和日誌工具，導致數據分散、分析困難。本文以 Prometheus 和 ELK Stack 為例，展示如何構建一個統一的監控與日誌平台，實現混合技術棧下的系統可觀測性。文章包含一個可運行的示例 Demo，並通過圖解説明系統架構，幫助開發者快速上手。 引言 在現代分佈式系統中，應用往往由多種技術棧構建（如 Java、Node.js、Python），

prometheus , elk

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SRETALK - 在 Kubernetes 中部署 Alertmanager

AlertManager 是一個開源警報系統，與 Prometheus 監控系統配合使用。本博客是 Prometheus Kubernetes 教程系列的一部分。在我們之前的文章中，我們研究了以下內容： 在 Kubernetes 上部署 Prometheus 部署 Kube State Metrics 在本指南中，我將介紹 Alertmanager 設置及其與 Prometheus 的集

kubernetes , prometheus , 開源監控軟件

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chencaize 頭像

點墨 - Spring Boot 監控缺失 JVM 指標的根源解析與終極解決方案

Spring Boot 監控缺失 JVM 指標的根源解析與終極解決方案 在基於 Spring Boot 的微服務監控體系中，結合 spring-boot-starter-actuator 與 micrometer-registry-prometheus 實現指標暴露是標準方案。但當遇到 JVM 指標缺失 且控制枱出現 Bean 'XXX' is not eligible for getting p

jvm , prometheus , springboot

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sretalk 頭像

SRETALK - 7 張圖，徹底講透 Prometheus 架構原理

在本指南中，我們將詳細瞭解 Prometheus 架構，以有效地理解、配置和利用 Prometheus。 Prometheus 是一個用 Golang 編寫的流行開源監控和警報系統，能夠收集和處理來自各種目標的指標。您還可以查詢、查看、分析指標並根據閾值收到警報。 此外，在當今世界，可觀察性對於每個組織都變得至關重要，而 Prometheus 是開源領域的關鍵觀測工具之一。 Prometheus

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moluo_5eaed351f2b16 頭像

會當凌絕頂 - Prometheus+Grafana+Alertmanager監控

1. 簡介 通過Prometheus+Grafana+Alertmanager實現對常用組件的監控，並進行告警。 2. 系統環境 ① Prometheus： 192.168.83.137 39090 ② Grafana： 192.168.83.137 33000 ③ Alertmanager：

grafana , prometheus

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f702 頭像

f702 - 解決：Reworks上開發node-exporter報錯—內存篇

Reworks為嵌入式實時操作系統，arm架構 編譯報錯 1.報錯：編譯庫缺失 分析：__atomic_load_8，屬於原子操作庫libatomic 。 正則表達式庫 libregex相關函數 : __atomic_store_8 中的 "8" 代表8 字節，也就是64 位操作。意味着在編譯器確定 self-r_value 的類型時，它被判定為 64 位類型（例如 long long

嵌入式 , 操作系統 , prometheus , c

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code4world 頭像

碼上世界 - 麒麟操作系統 (kylinos) 從入門到精通 -高級教程 - 第83篇 進程監控與管理

0.基礎環境 類別：筆記本 型號：中國長城 NF14C 硬件平台：飛騰處理器D2000（ArmV8 指令集） 系統：銀河麒麟操作系統 V10 SP1(2303) 關鍵詞：Linux,進程監控,ps,top 1.基礎理論 1.1程序、進程和線程三者的核心區別 特性維度 程序(Program) 進程(Process) 線程(Threa

grafana , 監控 , 進程 , Linux , prometheus

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sretalk 頭像

SRETALK - 在 Kubernetes 裏部署 JMX Exporter 監控 Java 應用

本文會通過一個 Java 應用，演示 Prometheus JMX Exporter 在 Kubernetes 裏的部署和配置方式。為了更好地理解 JMX Exporter，我們將使用 Spring Boot Java 應用程序並將所有 JMX 指標導出給 Prometheus。在本指南結束時，您將學習： 使用 Java 應用鏡像啓動 JMX Exporter 將 JMX 指標導出給 Pro

jmx , kubernetes , prometheus

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sretalk 頭像

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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hhxsv5 頭像

hhxsv5 - 基於Prometheus+Grafana監控Laravel+Swoole應用

實現思路 1.Swoole 開啓自定義進程定時採集監控指標，如 $server-stats() memory_get_usage() sys_getloadavg() gc_status()，將這些指標存儲到 APCu； 2.配置 Laravel 全局terminate 中間件統計 HTTP 請求次數與耗時指標，將指標存儲 APCu； 3.Laravel 提供一個指標接口，從 APCu

grafana , lumen , swoole , laravel , prometheus

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alixitongruanjianjishu 頭像

阿里云云原生 - 如何從自建開源 Prometheus 遷移到阿里雲託管 Prometheus 服務

作者：潁川 引言 Prometheus [ 1] 已成為可觀測指標領域的事實標準。由於各方面因素，當前還有部分用户的部分場景仍使用“自建開源 Prometheus+自建開源 Thanos+自建 Grafana”來實現基礎設施和業務應用的指標監控和告警。阿里雲可觀測監控 Prometheus 版 [ 2] 全面對接開源 Prometheus 生態，支持類型豐富的組件觀測，提供高性能、高可用、高擴展、

prometheus , 雲原生

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danxiaodedianchi 頭像

可觀測技術 - 雲原生監控的未來：觀測雲與 Prometheus 的融合

在雲原生技術飛速發展的今天，監控系統的現代化變得尤為關鍵。Prometheus作為一個開源的監控解決方案，因其輕量級、易擴展和高效性，在雲原生監控領域中佔據了重要地位。觀測雲平台通過深度集成Prometheus生態系統，為企業提供了一個全面而靈活的監控解決方案，以應對雲原生環境中的複雜挑戰。 Prometheus的核心優勢在於其強大的數據收集能力和靈活的查詢語言PromQL。它採用拉取模式，能夠高

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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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