监控

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使用 OpenTelemetry 对 OpenResty 进行链路追踪最佳实践本文介绍如何使用 OpenTelemetry 对 OpenResty 进行链路追踪。OpenResty 是一个基于 Nginx 与 LuaJIT 的高性能 Web 平台，通过集成 Lua 脚本语言，提供了强大的动态处理能力。OpenResty 支持通过 ngx_otel_module 模块采集调用链数据，并直接上报至观测云平台。

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数据驱动档案运维：物联网一体化方案，延长档案寿命 30%+档案馆物联网环境一体化解决方案添加图片注释，不超过 140 字（可选）一、方案目标1. 环境稳定化：将库房温湿度、空气质量（甲醛、PM2.5、CO₂）等核心参数控制在档案保存国标范围内（如温度 14-24℃、湿度 45-60% RH），波动误差≤±0.5℃/±3% RH；

扩展1-node_exporter使用node_exporter 是 Prometheus 生态中核心的主机监控采集器，通过暴露 metrics 接口提供服务器 CPU、内存、磁盘、网络等基础监控指标。其参数主要用于启用 / 禁用指标采集、配置采集规则、安全加固、网络配置等场景

Monit-基于非容器服务自恢复程序实践1.需求：因为历史原因和软件程序原因，有上百台服务和所在服务未运行在容器中，需要在程序奔溃自动拉起(以Java Python C++为主)。

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通信电子围栏——对特定终端（手机/物联网卡）进行实时监控和预警通信电子围栏，顾名思义，就是利用无线通信技术（主要是移动基站）划定一个虚拟的地理边界，并对进入、离开或在该区域内活动的特定终端（手机/物联网卡）进行实时监控和预警。

了解一下Sentry（一个开源的实时错误监控平台）Sentry是一个开源的实时错误监控平台，能自动捕获应用程序运行时的各种异常和错误，并立即推送给开发团队，帮助快速定位和修复问题。

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开源监控体系Prometheus & Thanos & Grafana & Alertmanager目录一. 简介二. 组件介绍Prometheus：监控的核心采集与存储引擎Prometheus Exporter：监控数据的“出口”

17、grafana安装本章重点：原理说明，安装配置，与prometheus\alertmanager集成前言Grafana 是一款开源的可视化监控平台，支持对接 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等多种时序数据库，通过灵活的仪表盘配置、丰富的图表类型和告警功能，帮助用户实现数据可视化、监控分析和故障排查。本文将从核心原理、环境安装、实战配置（含 Prometheus 对接）、报表导出（grafana-reporter）等维度，系统梳理 Grafana 的使用指南，附带代码示例、配置最佳实践和

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大型 GPU 服务集群监控方案（＞50 节点）大型 GPU 集群（>50 节点）的监控核心需求是 “高可用、可扩展、精细化、智能化”，需解决 “海量指标采集、跨节点联动分析、故障快速定位、资源全局调度” 四大痛点。以下方案基于「Prometheus 联邦 + Kubernetes + 全链路监控」架构，补充指标分片、智能告警、日志联动等大型集群必备能力，附架构设计、部署细节和运维最佳实践：

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自主创建snmptt rpm包在上一篇文章《OpenEuler 22.03 安装 snmptt 1.5》中介绍了手工安装snmptt的方法，可以看出过程非常简单，由于是perl脚本，连源代码编译都不涉及，基本上只涉及文件的操作，并且依赖的包也不多。事实上只需要一个bash脚本就可以完成snmptt的安装，不过rpm包可能是更符合用户习惯的办法。在更早的文章《使用rpmbuild将源代码制成rpm包》中介绍了rpmbuild的使用，本文将介绍如何将snmptt源代码制作成rpm包。

6、prometheus资源规划本章重点：资源规则，两点：内存和磁盘参考：prometheus监控实战一书+ai优化Prometheus的稳定运行依赖合理资源规划，其性能受监控规模、数据特征等多因素影响，需动态评估。本文聚焦容器化部署，从内存、磁盘维度提供核心规划方法及实操建议。

当 ServerCat 遇上 Shell 环境变量：一次服务器监控性能优化记录与探索一个普通的周一上午，我像往常一样打开了 ServerCat(Mac 上的 SSH 监控工具)来查看家庭实验室服务器的状态。服务器的 CPU 使用率图表突然从平时的 20%左右飙升到了 90%以上，系统负载达到了 16。而我关闭 ServerCat 后，服务器的负载很快就恢复正常；重新打开，负载再次飙升。这种"一开就炸，一关就好"的现象，让我意识到这绝不是偶然的服务器问题，而是一个值得深入研究的系统性问题。

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