grafana

我想看看本地 LLM 给我省了多少钱，于是我监控了它最近大量用本地模型，我想知道我每天到底省了多少钱。所以我就必须要知道我每天用了多少 tokens。于是我就问 AI，怎么才能监听本地大模型的用量？

天天喝旺仔

Prometheus + Grafana 监控告警体系搭建实战：从 Exporter 指标采集、PromQL 查询到 Alertmanager 告警落地摘要：本文以一套可运行的 Prometheus + Grafana 监控告警体系为主线，覆盖 Exporter 指标采集、PromQL 查询、告警规则与 Alertmanager 通知落地，最后用 Grafana 出图并给出 docker-compose 一键部署与生产建议，帮助运维与开发搭建自己的可观测性底座。

第十二篇：《数据采集：Grafana Alloy、Fluent Bit、Vector 的选型与配置》在前十一篇文章中，我们分别搭建了 LGTM 栈的各个组件，并学习了 eBPF 的零侵扰观测能力。但所有可观测性数据都面临同一个问题：如何从分散的服务中采集并发送到正确的后端？数据采集是连接“数据源”和“可观测性后端”的桥梁，它的设计直接影响数据的完整性、实时性和成本。本文从数据采集的通用架构出发，系统对比 Grafana Alloy（一站式）、Fluent Bit（轻量级日志）、Vector（高性能管道）三大采集工具，并通过 Kubernetes 实战帮你选出最合适的采集方案。

可观测性实战：Prometheus+Grafana+OTel构建监控在微服务的架构情形之下, 系统被拆分成为, 数十个甚至, 又或者可达到上百个独立的服务, 一次用户的请求之时, 有可能会跨越若干个服务节点啊。当线上一旦察觉出现响应速度变迟缓, 以及错误率急剧飙升的状况之时, 传统的那种单机监控方式, 已是根本没有办法可以回答诸如, “请求到底卡在哪一跳”, “哪一个服务才是导致瓶颈产生的根源”, “错误究竟是从哪里传播过来的”, 这些极为关键重要的问题。而可观测性，它, 是借助指标、日志、追踪这三大支柱, 从而使得团队能够凭借从外部输出的内容去推断系统内部的状态。本文,

Joker-Full-stack

higress Grafana生产事故复盘：Loki 2.9 WAL 竞态 Bug 导致 5 天审计日志消失一次 Grafana 看板上的"Token 曲线空洞"，引出了 Loki 2.9.0 的 WAL checkpoint 竞态 Bug。数据进了 Ingester 却从未落盘，105,633 行日志"人间蒸发"。本文完整记录了从发现异常、10 步证据链排查、根因定位、升级到 3.7.1、数据回灌到自愈脚本落地的全过程。

IT界的老黄牛

Jenkins 监控一条龙：接入、看板 9964、11 条告警规则直接抄走📝 摘要：给 Jenkins 配一套完整监控，一条龙走完四步：装 Prometheus metrics 插件接入（两行配置，⚠️ 指标名前缀可配，照抄网上的多半对不上你的）、导 Grafana 看板 9964（19 个面板逐块实测，4 个 No data、1 个数是错的都标出来了）、11 条告警规则（从 Jenkinsfile 反模式反推，不是照指标列表堆的；已过 promtool 校验并真实加载运行）、以及配完之后怎么用两分钟确认它们不是哑弹。

【Prometheus·可视化篇】Grafana 集成：数据源配置与 Dashboard 设计原则Prometheus 的数据是文本和 JSON，直接看不直观。Grafana 是最流行的可视化平台，与 Prometheus 天然搭档。本篇讲解 Grafana 的安装、数据源配置和 Dashboard 设计原则。

GraphQL，Grafana和Dash要是您属于对着数据科学, 以及数据处理, 或者数据可视化有着兴趣的那类人, 那么这篇文章便是适合您的选择。我肯定您已然听闻过我在上面提到的主题这儿所用的名称。在这篇文章当中, 我会先去详尽地讲述全部这些内容, 之后再开展比较。

7000 台网络设备批量纳管 & 自动拓扑生成实战——MSRM3 完整操作流程与关键要点复盘作者按：最近接手了一个 7000+ 台设备的大规模组网项目，路由器、交换机、无线 AC、AP 加起来网络架构相当复杂。用传统方式手工画拓扑、逐个 IP 加设备，工作量根本不敢想。这篇文章把这次实测中「批量发现 → 自动拓扑 → AP 挂载 → 布局优化 → 告警定位」的完整链路复盘一遍，把每一步的关键配置项、容易踩的坑、以及最后呈现的效果都写清楚，供同样在做大网运维的同学参考。

从零搭建 Prometheus 完整监控告警体系｜Linux 部署 + node_exporter+Grafana 可视化摘要：本文从零开始搭建一套完整的 Prometheus 监控告警体系。首先介绍 Prometheus 的核心概念、组件与架构，随后详细演示在 Linux 上部署 Prometheus 服务端，并通过 node_exporter 实现对本地及远程主机的监控，最后接入 Grafana 完成数据的可视化展示，帮助读者快速掌握云原生监控的落地实践。

Grafana + Prometheus 分级告警配置设计（P0/P1/P2）一套生产常用的 P0/P1/P2 分级告警设计。分级原则：P0=服务真没了、P1=资源告急快出事、P2=趋势预警早点看。按"越严重：报警越即时、抑制越短、通知越显眼"来配。

SpringCloud---可观测性与监控：Actuator / Micrometer / Prometheus / Grafana 深度解析基于：Spring Boot 3.5.x（示例兼容 4.x，配 Micrometer 1.15）/ Prometheus 3.x / Grafana 13.2

AI Infra实战02：GPU监控实战,用DCGM+Prometheus+Grafana看清每一张卡本篇配套的全部脚本、YAML、Helm Chart、预检工具和 Terraform 配置已开源在 GitHub:https://github.com/Jich1123/gpu-k8s-lab 。clone 下来按 00-lab/execution-checklist.md 的顺序执行即可复现全部实验(仓库不含任何真实 IP、密钥或账号信息)。

第二篇：《LGTM 栈全景：Loki、Grafana、Tempo、Mimir 的协同作战》在上一篇文章中，我们理解了可观测性三大支柱的定义与演进。但知道“需要什么”和“怎么搭建”之间还有一条鸿沟。LGTM 栈正是填平这条鸿沟的答案——它由 Grafana Labs 打造，是开源可观测性领域唯一一个覆盖日志、指标、链路追踪三大支柱的一体化解决方案。本文从 LGTM 栈的定位出发，深入剖析 Loki、Tempo、Mimir 三大后端存储的设计哲学，以及 Grafana 作为统一查询入口的集成能力，并通过 Docker Compose 实战带你亲手搭建一套完整的可观测性平台。

DolphinScheduler 挂了你不知道？Prometheus + Grafana 监控兜底方案，亲测可用你有没有经历过这样的场景：DolphinScheduler 默默挂了半天，任务全部停摆，结果你还在工位上优哉游哉喝咖啡，直到老板冲过来问"数据怎么还没更新"——那一刻，你的表情大概和线上服务一样，卡住了。

Grafana 使用文档适用版本：Grafana 13.x（当前最新 13.2.0；12.x 引入 Observability as Code、Drilldown 下钻体验、Git 同步等重大变化，文档均覆盖）。本文覆盖：安装部署、数据源、仪表盘与面板、变量模板、统一告警、权限、API/Provisioning、Explore 关联、插件生态与最佳实践。

用Prometheus+Grafana搭建PDF翻译服务监控看板：指标采集与告警实战如果你的团队正在运行PDF翻译服务（无论是自研还是基于开源方案），监控是保障服务质量的关键。本文介绍如何用Prometheus+Grafana搭建一套完整的PDF翻译服务监控体系，涵盖核心指标采集、可视化看板和告警规则配置。

DolphinDB智臾科技

从数据到仪表盘——DolphinDB + Grafana 搭建工业物联网实时监控前几篇我们分别解决了三个问题：数据存储、批处理、实时流计算。但数据价值除了体现在计算结果本身，更需要被直观地看到，也就是今天要聊的主题——可视化。

川石课堂软件测试

自动化测试常见的异常处理在软件开发和测试领域，Selenium作为一种广泛使用的自动化测试工具，扮演着至关重要的角色。随着自动化测试的不断普及，如何在测试过程中有效捕获并处理异常，成为了每个测试工程师必须掌握的技能。本文旨在深入探讨Selenium异常处理的方法，通过丰富的案例和代码，帮助新手朋友更好地理解和应用这些技术。

烛影摇红透纱窗

hiveserver2加入promethus+grafana的监控基于已批准的设计与实施计划:本文档面向在真实服务器上手动执行部署的人员,按顺序操作即可。所有步骤均在目标 HS2 节点或 Prometheus/Grafana 节点上执行,不需要 Claude 或任何自动化工具介入。