prometheus

prometheus监控nginxGitHub 的 git 协议（git://）可能被防火墙拦截，换成 HTTPS 协议，同时使用国内镜像源（如 GitHub 镜像站）：

Grafana Redis 监控面板全解析（小白版)🔹 顶部核心概览区（最上面三个大面板）🔹 第二行：核心性能指标🔹 第三行：内存与网络🔹 第四行：键与过期统计

小李的便利店

k8s集群部署Prometheus和Grafana这里采用私服的方式进行镜像的pull和push操作。如不会搭建Harbor私服请参考另一篇文章k8s部署EFK日志管理系统

MongoDB性能监控仪表板：Grafana+Prometheus集成实战在分布式系统中，数据库性能问题往往是"隐藏的炸弹"——当系统崩溃时，运维人员才意识到监控缺失。MongoDB作为核心数据存储，其性能监控必须做到"早发现、早干预"。Grafana+Prometheus组合提供了强大的可视化和告警能力，本文将系统阐述从安装配置到仪表板设计的完整流程，提供可直接复用的配置模板。核心目标：构建一套能提前30分钟预警性能问题的监控体系。

Prometheus时间出现误差出现报错解决:rocky Linux 9 已不再默认提供 ntp 包，而是使用更现代的chrony作为时间同步服务

【prometheus】监控MySQL并实现可视化目录一、概述1.1下载解压mysqld_exporter1.2创建MySQL授权用户1.3配置my.cnf

详解MongoDB监控体系：Zabbix/Prometheus集成实战指南MongoDB作为现代应用的核心数据存储，其性能和可用性直接影响业务连续性。根据MongoDB官方报告，73%的性能问题在出现明显业务影响前可以通过监控指标发现。

Prometheus部署Prometheus官⽹https://prometheus.io/download/1.文件下载到本地，用Windows cmd 上传到linux,ip为linux ip 地址

Prometheus1. 什么是普罗米修斯？是个时间序列数据库，根据时间标识数据2. 监控架构？获取数据整理数据展示数据3. type的分类？

避坑指南：为什么你在 `relabel_configs` 里过滤不掉指标？很多刚接触 Prometheus 的小伙伴在优化监控时，都会遇到一个令人困惑的“玄学”问题：“我明明在配置文件里写了要丢弃 go_gc_duration_seconds 这个指标，为什么重载配置后，它依然活蹦乱跳地出现在数据库里？”

Prometheus 瘦身指南：小白也能看懂的指标过滤与标签优化你是否遇到过这样的情况：Prometheus 运行一段时间后，内存飙升、查询变慢，甚至直接崩溃（OOM）？打开监控面板，发现成千上万个根本用不到的指标在疯狂写入？

【Prometheus】Alertmanager配置钉钉告警👨‍🎓博主简介🏅CSDN博客专家 🏅云计算领域优质创作者 🏅华为云开发者社区专家博主 🏅阿里云开发者社区专家博主 💊交流社区：运维交流社区欢迎大家的加入！ 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 🎉如果文章对你有帮助的话，欢迎点赞 👍🏻 评论 💬 收藏 ⭐️ 加关注+💗

安装prometheus + grafana前提先安装docker-compose参考：安装docker compose-CSDN博客如果docker-compose 拉取不到镜像可以尝试修改 daemon.json，修改镜像仓库地址后

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Prometheus（普罗米修斯）+grafana 监控Tongweb80909（by lqw）Tongwebv8 控制台手册1.已安装好tongweb80909. 2.找到文档上提及的prometheus-client.war。 3.已安装好prometheus。 4.已安装好grafana。

Cherry的跨界思维

【AI测试全栈：质量】47、Vue+Prometheus+Grafana实战：打造全方位AI监控面板开发指南在现代AI系统中，复杂的模型推理、大规模数据处理和分布式架构使得传统监控方法不再适用。一次模型性能下降、一个特征数据漂移、一次GPU内存泄漏，都可能在不经意间导致严重的业务影响。据统计，超过60%的AI系统故障是由于缺乏有效的监控和预警机制造成的。

云原生AI故障排查新趋势：利用DeepSeek实现高效定位部署报错与性能瓶颈随着人工智能（AI）技术的飞速发展，模型规模日益庞大，应用场景日趋复杂。为了满足高可用性、弹性伸缩和敏捷迭代的需求，将AI模型部署于云原生环境已成为主流选择。然而，云原生环境下的分布式特性、微服务架构以及复杂的依赖关系，也给AI模型的部署、运行和性能优化带来了前所未有的挑战。传统的故障排查方法往往效率低下，难以快速定位问题根源，尤其是在面对部署报错和性能瓶颈时。本文将深入探讨当前云原生AI故障排查领域的新趋势，并重点介绍如何利用先进的AI辅助工具——DeepSeek，来显著提升故障定位的效率和精度，特别是

予枫的编程笔记

【Kafka高级篇】Kafka监控不踩坑：JMX指标暴露+Prometheus+Grafana可视化全流程在分布式系统中，Kafka作为高吞吐、高可靠的消息中间件，是业务链路的核心枢纽。但生产环境中，集群卡顿、消息积压、节点异常等问题频发，若缺乏完善的可观测性体系，排查问题如同大海捞针。本文聚焦Kafka可观测性，详解JMX指标暴露方法，手把手教你整合Prometheus+Grafana实现可视化监控，并提炼生产环境必调的核心参数，帮你快速搭建监控体系、优化集群性能，告别“盲操”烦恼。

预见2026：DeepSeek与云平台联动的自动化流程——云原生AI工具演进的核心引擎预见2026：DeepSeek与云平台联动的自动化流程——云原生AI工具演进的核心引擎摘要：云原生AI正以前所未有的速度重塑人工智能的开发、部署与运维范式。展望2026年，自动化将成为这一范式的核心驱动力。本文深入探讨了以DeepSeek为代表的新兴AI框架与云平台深度融合的趋势，重点分析了如何构建高度自动化的端到端流程。我们将从技术架构、关键组件、挑战与机遇、典型应用场景及未来展望等维度，描绘一幅2026年云原生AI自动化流程的蓝图，特别强调DeepSeek在其中扮演的关键角色及其与云平台（如AWS、

认真的薛薛

13.k8s中Prometheus监控集群及其服务，endpoint暴露服务，es采集k8s日志svip下载地址：默认的用户名和密码： admin dash—default-----点一下集群状态客户端请求流程：客户端请求 → Traefik (web entryPoint) → IngressRoute路由规则 → prometheus-k8s Service:9090 → Prometheus Pod