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在5G MEC场景下，Prometheus的瘦身不是简单的功能裁剪，而是对监控范式的重新思考。通过架构解耦、协议优化和硬件协同，我们证明即使是最严苛的边缘环境，也能构建高效可靠的监控体系。未来，随着WebAssembly和边缘AI芯片的普及，这一领域将迎来更深刻的变革。
很多传统企业的监控现状是：Zabbix 跑了好几年，管着网络设备、存储、Windows 服务器和一堆老业务系统。这时候领导说要上 Prometheus，运维第一反应是——重复建设？其实不是。维度ZabbixPrometheus强项网络设备 SNMP、无 Agent 监控、Web 界面配置、告警收敛多维标签、PromQL 查询、容器/K8s、云原生生态弱项指标维度固定、查询能力弱、容器监控吃力配置文
这个运维 Agent 不是简单的 Demo，是在金融交付运维场景落地可用的自动化工具。核心思路不是让大模型做复杂推理，而是把 LLM 当成结构化文本汇总工具，依靠强约束 Prompt 规避幻觉，贴合金融行业对准确性、稳定性的硬性要求。整个项目从 0 到 1 踩了协议兼容、Prompt 拼接、指标采集不全、接口超时等一系列坑，最终实现每日自动巡检，解放运维人员重复的汇总工作。
本文介绍了Prometheus+Alertmanager告警系统与钉钉机器人的集成方案，通过自定义模板（monitor.tmpl）实现告警触发与恢复通知的可视化展示。模板支持按严重级别（严重/警告/提示）区分告警状态，包含实例、摘要、详情及时间信息，并在钉钉中以清晰格式呈现。文中提供了模拟告警触发与恢复的curl命令测试方法，验证了告警通知的完整流程，确保监控告警及时、准确地推送至团队。
本文介绍了基于Prometheus+Alertmanager+prometheus-webhook-dingtalk的钉钉告警通知实现方案。通过配置Prometheus采集服务器资源指标并触发告警，Alertmanager进行告警分组、抑制与通知管理，再由prometheus-webhook-dingtalk将告警转换为钉钉机器人可识别的Markdown格式消息，最终推送至钉钉群。文中详细阐述了各
WGCLOUD从v4.0.1版本开始，支持agent自动升级更新，从这个版本开始，往后就不用手动更新agent 了。
本项目从零构建了一套企业级 AIOps 智能运维平台：既有 K8s 集群搭建的硬核实操，也有 LangGraph Agent 的智能编排，更有“鉴权—分级—审批—自愈”的安全闭环。其价值不在于接入大模型本身，而在于用工程确定性约束模型不确定性，让 AI 安全可控地融入运维生产。源码仓库：Gitee。
本文以息壤冥想应用为例，展示如何基于魔珐星云端到端具身交互智能平台，通过六步配置（应用创建、形象、场景、音色、表演、服务）实现呼吸引导的全链路打通。借助SDK，将呼吸引擎、环境声场与数字人引导融合，打造可感知用户节奏、实时互动、多模态表达的虚拟引导师“安澜”。其核心在于让AI不仅“会讲”，更能“懂你”——随呼吸变化递进引导，支持语音追问，实现真正沉浸的陪伴式冥想体验，展现具身智能在心理健康领域的落
本文记录在 openEuler 22.03 环境下，基于已运行的 Prometheus、node_exporter 与 Grafana，接入 Alertmanager 及钉钉机器人实现中文告警通知的完整实践。通过二进制部署 Alertmanager 0.29.0 与 prometheus-webhook-dingtalk 2.1.0，配置规则分组、去重、静默及 Webhook 路由，并使用自定义中
打开 飞书 App（或网页版 https://www.feishu.cn）创建一个新群聊，点击右上角 设置→ 「群机器人」 → 「添加机器人」选择 「自定义机器人」名称可以自定义，例如：打卡通知打卡成功。点击「添加」，复制 Webhook 地址（一长串 URL，以 https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/ 开头）原文使用了“自定义关键词”安全规则，
本文详细梳理了Prometheus告警链路的完整配置流程，强调将告警链路拆解为“Prometheus→Alertmanager→webhook-dingtalk→钉钉机器人”四层，逐层验证连通性。通过部署prometheus-webhook-dingtalk、配置钉钉自定义机器人、启用恢复通知，并结合cpolar实现跨网络访问，确保每跳均可用。重点在于分步验证而非盲目集成，避免“告警已触发但无人知
本文分享了作者在时序数据预测中的痛点及使用TimechoAI大模型的实测体验。传统时序模型存在上手难、调参复杂、泛化差等问题，尤其对中小团队不友好。而TimechoAI作为专为时序场景设计的大模型，通过Python SDK与REST API轻松集成，支持原始数据直接输入，自动处理频率与预测任务，提供高精度预测及可信区间，显著提升开发效率与预测准确性，真正实现“零门槛”落地智能预测。
本文详述Prometheus+node_exporter+Grafana监控栈在openEuler/Ubuntu主机上的落地全流程，涵盖进程保活（systemd托管）、配置备份、资源限流（CPU/Memory/IO优先级）、端口释放与自愈验证。重点实现监控服务高可用、低负载侵入，通过分级采集策略（30s间隔）降低业务机压力，并提供回滚方案与健康检查，确保系统稳定运行。
本文介绍在鸿蒙（OpenHarmony）平台上使用 React Native 鸿蒙（RNOH）的 @react-native-oh-tpl/datetimepicker 库实现日期时间选择器的接入与使用。该库基于上游 @react-native-community/datetimepicker，适配鸿蒙 ArkUI 体系，支持 date/time 模式、多种显示样式（spinner/inline/
Redis承担缓存、分布式锁或限流等任务后，服务进程仍在运行，并不代表实例状态完全正常。内存持续增长、连接数接近上限、缓存命中率下降或主从同步异常，都可能在业务明显报错前逐渐出现。redis_exporter可以读取Redis的运行信息，并将内存、连接、命令、持久化和网络等数据转换为Prometheus能够抓取的指标。Prometheus再按照固定周期保存这些数据，并通过PromQL和告警规则判断
摘要： Prometheus+Node Exporter+cpolar组合为跨主机Linux监控提供高效解决方案。Node Exporter轻量采集服务器指标，Prometheus集中监控并告警，cpolar内网穿透实现公网访问，无需公网IP。适用于中小企业集中监控、个人开发者远程调试等场景，低成本、易操作，支持固定地址与安全访问，打破内网限制，实现随时随地监控。（150字） 关键词： Prome
是什么Nginx(engine x)是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器，同时也提供了IMAP/IPOP3/SMTP服务。Nginx是由俄罗斯人伊戈尔·赛索耶夫开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。官网:http://nginx.org/其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源的消耗而闻名。2011年6月1日，ngin
摘要： 本文介绍了一套基于Prometheus+node_exporter+Alertmanager+cpolar的服务器监控方案，适用于Centos7等Linux系统。Prometheus负责实时采集服务器指标，node_exporter提供硬件数据，Alertmanager实现智能告警推送，cpolar解决内网穿透问题，使监控系统可通过公网访问。该组合能实现7×24小时自动监控、异常预警和远程
Prometheus监控Redis。
cd /opt安装包下载解压下依赖。
Redis → 部署 redis_exporter(端口9121) → Prometheus 抓取并打标签 → Grafana 导入 Dashboard →（可选）Prometheus Rule 告警。按以上步骤即可快速搭建 Prometheus 监控 Redis 的完整体系。
使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Redis 的方案与监控 MySQL 类似，需要通过 Redis Exporter 来暴露 Redis 的监控指标，再由 Prometheus 采集并通过 Grafana 可视化。
本文介绍了使用Prometheus+Grafana监控Nginx实例的完整流程。首先需配置nginx_status模块获取监控数据，然后通过Docker部署nginx-prometheus-exporter容器连接被监控的Nginx服务器（192.168.3.78）。测试成功后，在Prometheus配置文件中添加exporter任务（192.168.3.76:9113），最后在Grafana中导
本文介绍了Nginx监控的两种方案：1)官方nginx-exporter（社区版指标较少，plus版收费），适合基础监控；2)第三方nginx-vts-exporter，适合生产环境非plus版本。详细说明了两种方案的部署方式，包括Nginx配置、Exporter部署（支持Docker/K8s）以及Prometheus集成步骤。最后提到可通过开源Dashboard与Grafana集成可视化监控数据
prometheus.yml配置。
prometheus+grafana接入nginx实战
环境：docker ubuntu, 似乎不能使用systemd。nginx配置: 关键是最后的rewrite。
你的环境已经可以正常监控 ingress-nginx，后续只需关注 Grafana Dashboard 即可实时观察流量、错误率等关键指标！release: prometheus# 必须匹配 Prometheus 的 serviceMonitorSelector。- --enable-metrics=true# 启用 Prometheus 指标。- --metrics-per-host=true#
grafana中导入11835模块后查看redis监控信息如下。查看redis-exporter的yaml如下。创建serviceMonitor，yaml如下。创建角色权限，因为这个是跨namespace的。
【代码】使用prometheus下nginx-prometheus-exporter插件监控ngnix服务器。
通过以上步骤，你可以在 Linux 上成功安装并配置 Prometheus 和 Grafana。Prometheus 用于收集和存储度量数据，而 Grafana 则用于将这些数据可视化。两者结合使用能帮助你更好地监控和管理你的系统和应用性能。
服务器配置 prometheus.yml 文件
或者使用docker-compose运行，配置docker-compose文件。注：根据需求自行修改。
Prometheus监控nginx有两种方式。一种是通过nginx-exporter监控，需要开启nginx_stub_status,主要是nginx自身的status信息，metrics数据相对较少；另一种是使用nginx-vts-exporter监控，但是需要在编译nginx的时候添加nginx-module-vts模块，监控数据较多，提供了包含server、upstream以及cache的相
在生产环境下，您已经部署了 Prometheus 和 Grafana，并希望通过它们来监控另一台 Ubuntu 20.04 上的 Nginx 服务。
嘿！饭都喂到你嘴里啦。
python脚本自定义prometheus监控
Redis 接入 Prometheus 监控系统
1. 本文介绍两种安装方式，一种安装为service,使用systemctl start node_exporter管理，第二种为安装docker内 容器内使用。1.2.3上述这个文本，保存为docker-compose.yml， 然后下述命令需要在当前文件位置。1.2.2 我选择是1.8.1 下载好后，启动即可。，将Description换掉。1.1.3 解压缩，并命名为node_exporte
Nginx 不自带用于 Prometheus 的指标接口，但可以通过使用第三方模块或导出器来暴露相关的监控指标。通常，这些指标包括 HTTP 请求处理的各种细节、连接数、处理时间等。接下来，我们将详细介绍如何为 Nginx 开启指标接口，并配置 Prometheus 来抓取这些指标。
prometheus，本身是一个【数据收集】和【数据处理】的工具，如果效果要监控一台服务器物理机，有两种方式，一种是在物理机上部署“node-export”来收集数据上报给prometheus，另一种是“自定义监控”；node-exporter，就是将服务器物理机的数据，收集好，不需要运维人员自己配置了，是一个比较简单的监控物理机的组件；本节，我们就来讲述node-exporter的使用方式，及p
2.编译配置在nginx编译时添加vts模块下载官方的软件包并编译进vts模块，例如：3.安装：二、Nginx Conf配置更改Nginx Conf的配置，添加监控接口/status/：http {server {配置建议：1.打开vhost过滤：开启此功能，在Nginx配置有多个server_name的情况下，会根据不同的server_name进行流量的统计，否则默认会把流量全部计算到第一个se
这些步骤概括了从下载到设置自动启动的整个流程。如果你遇到任何具体问题或需要更详细的帮助，随时告诉我！在 Linux 系统中使用二进制文件安装。创建一个没有登录权限的新用户。，以便可以用系统服务管理。
(img-f4TJicEN-1713345331146)]3，创建ServiceMonitor，注入promethu。5，增加grafana模板。6， 进入监控看大屏。插入刚刚官网的id号。
prometheus
——prometheus
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