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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

K8S部署kube-state-metrics + CAdvisor 并使用 Prometheus 监控 Kubernetes 指标👨‍🎓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+💗

多模态 AI 驱动办公智能化变革：DeepSeek 赋能图文转写与视频摘要的高效实践多模态 AI 驱动办公智能化变革：DeepSeek 赋能图文转写与视频摘要的高效实践摘要：人工智能正以前所未有的速度重塑现代办公形态，其中多模态人工智能（Multi-modal AI）技术的崛起尤为引人注目。它打破了传统单模态信息处理的局限，使机器能够像人类一样理解、关联并处理文本、图像、音频、视频等多种形式的信息。DeepSeek 作为先进的大语言模型（LLM），在多模态信息处理领域展现出强大的潜力。本文将深入剖析多模态 AI 与办公场景融合的核心趋势，聚焦 DeepSeek 在图文信息转写（将图像/

2026云原生AI规模化趋势预测：DeepSeek在K8s集群中的部署与运维实战AI模型规模化瓶颈当前AI模型参数量呈指数级增长，Transformer架构的算力需求每年增长$$ 10 \times $$。据Gartner预测，2026年全球AI算力需求将突破5000 EFLOPS，其中70%将运行于云原生环境。

互联网大厂Java面试实战：Spring Boot与微服务在电商场景的应用本次面试场景设定在一家大型互联网电商公司。面试官严肃认真，程序员谢飞机则带着轻松搞笑的风格参与答题。面试围绕Java核心技术栈，结合电商业务场景，展开循序渐进的技术提问。

DeepSeek多模态Prompt优化：贴合2026技术趋势的精准指令设计方法摘要随着人工智能技术的飞速发展，多模态模型正逐渐成为下一代AI的核心形态。DeepSeek作为前沿的大模型代表，其在多模态理解与生成方面的潜力巨大。然而，要充分发挥其能力，关键在于如何设计精准、高效的Prompt（指令）。本文深入探讨了针对DeepSeek多模态模型的Prompt优化策略，结合2026年技术发展趋势（如神经符号融合、因果推理增强、动态上下文感知等），提出了一套系统化的精准指令设计方法论。文章将从多模态Prompt的基础理论、优化原则、贴合未来趋势的关键技术（如元认知优化、跨模态对齐、自适

2026多模态技术趋势预测：DeepSeek处理图文音视频多格式数据实战指南2026多模态技术趋势预测：DeepSeek处理图文音视频多格式数据实战指南引言：跨模态融合的黎明我们正站在一个信息感知与处理范式革命的门槛上。传统的单模态人工智能（如图像识别、语音识别、文本理解）已经取得了令人瞩目的成就，但人类对世界的认知和理解本质上是多感官、多模态的。我们通过视觉观察景象，通过听觉接收声音，通过语言进行交流，这些信息流相互交织、印证、补充，共同构建了我们对外部世界的完整图景。人工智能要真正实现类人的理解、推理和创造能力，突破单模态的局限，走向多模态融合是必然的趋势。

夜莺-Nightingale-开源云原生监控分析系统部署 Prometheus 作为时序库使用（配置多数据源）Prometheus是一款开源的监控系统和时序数据库，广泛应用于云原生监控领域。在实际使用中，我们经常需要将其他监控系统（如夜莺监控）的数据写入Prometheus，这就需要启用Prometheus的remote write接收功能。本文将详细介绍如何正确部署Prometheus并配置remote write接收器。

文旅AI趋势：DeepSeek赋能客流数据，驱动2026智慧文旅规模化跃迁文旅AI趋势：DeepSeek赋能客流数据，驱动2026智慧文旅规模化跃迁摘要：人工智能（AI）正以前所未有的深度和广度重塑全球文旅产业。在智慧文旅迈向规模化、深度化发展的关键节点（以2026年为展望目标），对海量、多源、实时客流数据的智能化处理与分析能力成为核心竞争力。本文将聚焦AI技术在文旅领域的核心应用趋势，深入探讨以DeepSeek为代表的前沿AI模型在处理复杂文旅客流数据方面的独特优势，分析其在精准客流预测、动态资源调配、个性化体验提升、安全保障强化及宏观决策支持等场景中的价值。文章将进一步剖

2026 AI原生开发工具链趋势：DeepSeek与主流IDE深度联动实践指南现代软件开发工具链经历了三个显著阶段：DeepSeek作为国产领先代码大模型，其2026版架构包含三大核心技术层：

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系统监控Prometheus之三自定义埋点上报之前已经分享过两篇关于Prometheus安装配置的文章。前面主要讲解了系统监控原理与Prometheus的基本使用，并演示了如何结合Grafana搭建完整的应用监控看板。

Kubernetes 可观测性：Prometheus 监控、日志采集与告警摘要：可观测性是生产环境 Kubernetes 的关键能力。本文系统介绍可观测性三大支柱（Metrics、Logging、Tracing），Prometheus 架构与 PromQL 查询，Grafana Dashboard 与 AlertManager 告警，EFK 与 Loki 日志方案对比，以及分布式追踪与 kubectl 原生监控命令。文末含 FAQ 与生产建议。

新能源AI趋势：DeepSeek分析光伏/风电数据，助力2026新能源运维升级在全球气候变化的背景下，新能源产业正经历前所未有的发展浪潮。光伏和风电作为可再生能源的核心支柱，其装机容量持续增长，但随之而来的运维挑战也日益凸显。传统的运维方式依赖人工巡检和简单数据分析，效率低下且成本高昂。据统计，全球风电场的运维成本占总投资的20%-25%，而光伏电站的故障率高达5%-10%，导致发电量损失数十亿千瓦时。面对这些挑战，人工智能（AI）技术正成为变革的关键驱动力。DeepSeek作为先进的AI分析平台，通过大数据处理和机器学习算法，为光伏和风电数据的实时分析提供强大支持，助力2026年

低代码AI化革命：DeepSeek引领智能开发新纪元低代码AI化浪潮：DeepSeek引领智能开发新范式摘要：低代码开发以其可视化、拖拽式的特性，显著降低了应用开发的门槛，提升了开发效率。而人工智能技术的迅猛发展，特别是大语言模型的突破，正为低代码平台注入强大的智能引擎。DeepSeek作为低代码领域的创新者，正积极拥抱AI浪潮，致力于实现AI能力与低代码开发流程的深度、无缝融合。本文将深入探讨低代码AI化的必然趋势，分析DeepSeek在智能界面生成、逻辑辅助、数据理解、流程优化等核心环节的融合实践，并展望AI赋能下低代码开发的未来图景。