监控

OneUptime MCP服务器：AI原生可观测性融入你的工作流程OneUptime 推出了 MCP Server，实现 AI 原生可观测性，通过自然语言与 AI 助手交互，简化运维流程。它支持监控告警、事件管理、日志分析和团队项目管理等功能，并提供智能事件响应和主动监控设置等用例。

最通俗的前端监控方案都说面试造飞机，现实打螺丝不管如何，多学一点总是好。抱着好奇心态，我收集网上资料整理形成自己眼中的前端监控实现思路，当然这个还是很简陋

用户699030484875

海康web调试demo静态样式，看起来便于调试省个事调试样式好于默认示范的，用这个调试查看也行默认支持ip账号密码频道替换后预览，rtsp方式未验证

可观测性用观测云

Trino 可观测性最佳实践Trino 是一个开源的分布式 SQL 查询引擎，它提供了强大的交互式数据分析能力，能够快速查询和分析大规模数据集中的关键信息，如数据的聚合、关联和转换等。在数据湖和数据仓库环境中，Trino 对于高效处理和分析海量数据至关重要。本文将介绍如何通过 DataKit 数据采集工具将查询结果进行可视化展示和分析。

SkyWalking全平台部署指南：Windows、Linux与Docker环境下的安装配置与实践SkyWalking适用于分布式系统的应用程序性能监控（Application Performance Monitoring，即APM）工具，专为微服务、云原生和基于容器 (Kubernetes) 的架构而设计。

小霖家的混江龙

你的前端系统“有”监控，但它真的“有用”吗？你是一个前端程序员，为了业务稳定，给系统接入了监控告警，但接入告警后，你有了几个烦恼：存在这些问题，说明你只是“有”监控系统，但这个系统谈不上“有用”。

Linux部署bmc TrueSight 监控agent步骤验证是否成功：``验证是否成功：

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观测云，全球领先的监控观测平台亮相亚马逊云科技中国峰会！忙完一整季的产品发布，我们终于将目光投向这场全球顶尖的云技术盛会——2025亚马逊云科技中国峰会。如果你也在这个领域，应该已经感觉到了：这不只是一场大会，而是一个信号。AI、可观测性、云上安全……新的基础设施秩序正在重建。

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Traefik 可观测性最佳实践Traefik 是一款领先的现代开源反向代理和入口控制器，它使部署服务和应用程序编程接口（API）变得轻松便捷。

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观测云OaC能力升级，通过Terraform实现配置闭环Terraform 是 Hashicorp 公司开源的一种资源编排工具，常用于管理多云资源。利用 Terrafrom 提供的特定配置语言 HCL（Hashicorp Configuration Language）来定义资源，再由 Terraform 统一解析构建资源之间的依赖关系，生成执行计划，调用各个厂商的具体实现来完成资源的生命周期管理。

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HAProxy 可观测性最佳实践HAProxy（High Availability Proxy）是一款广泛使用的高性能负载均衡器，支持 TCP 和 HTTP 协议，提供高可用性、负载均衡和代理服务。它特别适用于负载较大的 Web 站点，能够支持数以万计的并发连接，并且可以简单安全地整合到现有架构中。可观测性可以帮助快速定位和解决 HAProxy 及其后端服务的问题。HAProxy 2.0 及以上版本提供了完善的指标暴露体系，可以把指标暴露到指定端口，然后由 Prometheus 进行采集。

Hello World......

互联网大厂Java面试：从Spring到微服务的深度探讨在某个晴朗的早晨，谢飞机怀揣着对大厂的向往，走进了知名互联网公司的面试室。坐在他面前的是一位严肃的面试官，准备对谢飞机进行技术上的拷问。

远程主机状态监控-GPU服务器状态监控-深度学习服务器状态监控⭐️ 推荐文章: Docker+PyCharm远程调试&环境隔离解决方案在本监控系统中，我们采用了Prometheus作为核心监控解决方案，并结合Node Exporter和Grafana构建了一个完整的监控体系。系统的整体架构分为远程主机(remote host: Ubuntu)和本地主机(local host: Windows)两部分，具体部署和组件作用如下：

杰克逊的日记

SkyWalking的工作原理和搭建过程SkyWalking 是一个开源的应用性能监控系统（APM），专为云原生、微服务架构设计。其核心原理基于分布式追踪（Distributed Tracing）、指标收集（Metrics Collection）和日志关联（Log Correlation），通过无侵入或轻量级的方式实现全链路监控。

小黑_深呼吸

Prometheus实战教程：k8s平台-Redis监控案例以下是 Prometheus 自动发现 Redis 实例的完整 YAML 文件示例，适用于生产环境。该配置包括：

小马爱打代码

Spring Boot Actuator - 应用监控与管理Spring Boot Actuator是Spring Boot 提供的生产级监控与管理工具集，用于实时监控和运维管理应用。Actuator 通过HTTP 端点（或 JMX 端点）暴露应用的健康状态、性能指标、日志信息、环境配置等关键数据，使开发者和运维人员能够高效地监测应用状态、优化性能、排查问题，尤其适用于生产环境。

基于 Prometheus 的后端服务性能故障监控方案Prometheus 是一款开源的监控与告警系统，由 SoundCloud 开发并于 2016 年加入 CNCF 基金会，现已成为云原生监控的事实标准。其核心功能包括时序数据采集、存储、查询、可视化及告警，适用于容器化环境、微服务架构及传统基础设施的监控需求。

Arthas monitor（方法执行监控）@[toc]使用场景：monitor 命令在 Arthas 中用于监控方法的调用情况，能够实时查看某个方法的执行时间、调用次数、成功率等性能指标。它适用于以下场景：

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Neo4j 可观测性最佳实践Neo4j 是一款领先的图数据库管理系统，采用图数据模型来表示和存储数据。它以节点、关系和属性的形式组织数据，节点代表实体，关系表示节点间的连接，属性则为节点和关系附加信息。Neo4j 使用 Cypher 查询语言，提供高效的图数据存储、检索和操作能力，尤其擅长处理复杂的关系查询和路径查找，广泛应用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。

基于Python的自动化运维中服务器性能监控与告警监控指标选择工具与库选择配置说明：扩展配置：优化方案：容器化监控自动化修复可视化仪表盘通过Python实现自动化运维监控，需结合具体场景选择工具链：