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Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统，Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件，利用Grafana+Prometheus组合，打造运维日常的各种指标监控以及数据可视化。
多数据源支持：无缝对接 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等主流监控数据库（文档段落：2-1046🔷）。丰富可视化组件：支持折线图、热力图、仪表盘等 20 + 图表类型，自定义面板布局。实时告警系统：基于阈值配置邮件、钉钉等多渠道告警通知。多租户管理：支持企业级权限控制，隔离不同团队数据视图。典型应用场景基础设施监控（服务器 CPU / 内存 / 磁盘实时状态）
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式；数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosD
将以前的全部删除4、tmpl 模板（将此文件创建在/opt/alertmanager/tmpl/）5.启动（注意所在目录）启动prometheus启动altermanager启动node_exporter6浏览器访问prometheusIP:9090altermanager IP:grafana IP:3000设置中文自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大
🏠个人主页：fo安方的博客✨💂个人简历：大家好，我是fo安方，目前中南大学MBA在读，也考取过HCIE Cloud Computing、CCIE Security、PMP、CISP、RHCE、CCNP RS、PEST 3等证书。🐳💕兴趣爱好：b站天天刷，题目常常看，运动偶尔做，学习需劳心，寻觅些乐趣。🎐💅欢迎大家：这里是CSDN，是我记录我的日常学习，偶尔生活的地方，喜欢的话请一键三连
node_exporter可以采集CPU、磁盘、内存、网络、主机信息等数据，要实现各种数据指标采集，需要安装不同的数据导出器，node_exporter安装参考我的上篇文章：https://blog.csdn.net/zcm545186061/article/details/128172488
以上三种方式都可以完成JMeter+Grafana+Influxdb平台搭建，这里可根据需要选择相应的方式安装即可。
K6 压力测试工具入门指南：安装与基础使用 K6 是一款由 Grafana 实验室开发的高性能开源负载测试工具，适用于 API、微服务和网站的性能测试。它采用 JavaScript 编写脚本，支持高并发模拟，适合 DevOps 流程。 安装方法： Windows：通过 Chocolatey (choco install k6) 或手动下载安装包 macOS/Linux：使用 Homebrew (b
本文详细介绍了在Windows环境下搭建JMeter+Grafana+InfluxDB+Prometheus性能测试监控平台的完整流程。该平台通过JMeter进行性能测试，InfluxDB存储测试数据，Prometheus采集系统指标，Grafana实现数据可视化展示。文章包含工具作用说明、安装前准备、详细安装步骤、集成验证方法、常见问题解决以及部署用途等六个部分，提供了从环境配置到实际应用的全方
windows10本地的JMeter+Influxdb+Grafana压测性能测试，【亲测，避坑】
Grafana是一款支持多数据源的开源监控可视化平台，安装部署包括：1)下载安装包完成基础安装；2)修改配置文件(static_root_path)指向前端代码路径；3)从Git获取对应版本前端代码，使用Node 18.12.0执行yarn构建命令；4)重启服务解决可能出现的报错。该平台提供丰富的仪表盘功能和告警服务，可通过Docker快速部署，适合各类数据监控场景。操作中需注意版本匹配和路径配置
链接：https://pan.baidu.com/s/1H-8j9NjCP7R_oA_av2RHXQ?pwd=9527提取码：9527。
：《用ELK+Grafana打造日志分析系统：定位BUG提速10倍！访问 Grafana官方面板库 搜索“InfluxDB”，一键导入2000+模板。“不会监控的运维不是好架构师——从现在开始，让数据驱动你的技术决策！💡 痛点解决方案：连不上？在多台服务器部署Telegraf，配置相同Bucket，实现 。🔹 全套配置模板 🔹 报警规则集合 🔹 Flux速查表。🔥 效果立现：实时滚动
WGCLOUD，是国人开源的一款运维监控系统，轻巧实用，具备高性能、自动化等特点，对新手来讲，几乎没有什么学习成本，上手可用，部署方便。这是一张wgcloud运行的数据通信图WGCLOUD的server端采用springboot开发，agent使用go开发，因此agent性能超高，几乎不占用资源。server运行也超稳定。server为服务端，处理agent上报的主机指标数据，综合处理后，进行展现
https://blog.csdn.net/chenwewi520feng/article/details/141953591
简介这里介绍使用prometheus+grafana+node_exporter实现linux系统的监控。下面针对这三个组件进行具体的说明prometheusprometheus是一套开源的监控与报警与时间序列数据库的组合。grafanagrafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。node_exporternode_exporter
grafana配置influxdbf数据源报错
想着树莓派闲置也是闲置，不如安装下其他软件。自己网上也是搜索下相关教程，有的教程根本不全，所以自己记录下踩坑记录。
本文介绍了运维监控的核心意义及主流监控方案选型。运维监控通过实时数据采集与分析，在故障预警、效率提升、业务连续性保障等方面发挥关键作用。文章对比了Prometheus+Grafana、Zabbix、Nagios等五种主流监控工具的特性，重点推荐了Prometheus+Grafana方案，并附有完整教程链接。不同场景下，用户可根据需求选择适合的监控方案：现代化环境推荐Prometheus+Grafa
本文介绍了Zabbix与睿象云CA智能告警平台的集成方法，实现多渠道告警通知。主要内容包括：1）注册睿象云账号；2）在Zabbix服务器上安装Cloud Alert Agent并完成配置；3）设置分派策略，将特定应用的告警分配给指定用户；4）配置通知策略，定义告警接收方式、时间等。通过该集成方案，可解决邮件告警不及时、易遗漏的问题，支持微信、短信、电话等多种通知方式，提升告警信息的送达率和及时性，
2.提取监控信息+简陋的展示：prometheus中metrics_path，static_configs添加http://localhost:8080/actuator/prometheus的监控数据源配置，prometheus就会按照一定的时间间隔scrape_interval，scrape_timeout拉取对应springboot进程的运行数据信息，（热更新prometheus配置。），此
后来在页面执行sql查询后发现，grafana查出来的数据展示时，时间差了8小时，我当前时间才上午10点多，grafana执行的sql出来的结果到了18：00，发现是时区问题。的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！然后暴力处理：在grafana里的sql直接改写一下，减去8小时，然后完美解决。搜了一圈，没找
在线安装 yum install -y grafana-9.5.21-1.x86_64.rpm【或者rpm -ivh grafana-9.5.21-1.x86_64.rpm】图解释：Jmeter通过对服务器进行压测，得到性能的业务指标，再通过后端监听器把数据传输给influxdb存储，grafana从influxdb里读取数据展示。时序数据库：是一种时间相关的非关系型数据库，按照时间序列记 录数据
有时候由于服务器更新之类的，我们需要迁移一整套Grafana，这时候该怎么操作呢？下面让我一步步说明下。
当 Zabbix 监控某个具体的项目，改项目会设置一个触发器阈值，当被监控的指标超过该触发器设定的阈值，会进行一些必要的动作，动作包括：发送信息（邮件、微信、短信）、发送命令（SHELL 命令、Reboot、Restart、Install 等)。Agent 安装在被监控的主机上，Agent 负责定期收集客户端本地各项数据，并发送至 Zabbix Server 端，Zabbix Server 收到数
云耀云服务器的优势多种产品规格，满足广大开发者的需求拥有丰富的应用场景，和简洁的部署方式。
本文介绍了Grafana+Promtail+Loki的部署流程。首先使用Minio作为存储服务，拉取并运行Minio容器；然后拉取Grafana、Loki和Promtail的Docker镜像；接着创建目录结构并编写docker-compose文件；最后通过docker-compose启动服务，配置挂载路径和权限。部署过程中包括容器构建、目录映射、权限设置等步骤，并提供了单个服务启动和整体启动两种方
本文是《Zabbix企业级监控系统实战指南》系列的第一篇，主要介绍Zabbix的基础部署与核心概念。Zabbix是一个开源的企业级监控解决方案，能够监控IT基础设施的可用性和性能。文章详细讲解了Zabbix的基础架构，包括Agent、Server、Database和Web等组件，并对比了Zabbix与Prometheus的特点。此外，文章还提供了Hadoop集群的准备工作，包括JDK和Hadoop
假设你是一家AI奶茶店的老板：店里有个AI机器人（实时推理系统），能根据用户点单（请求）快速做出奶茶（推理结果）。机器人每小时做了多少杯？（吞吐量）每杯奶茶做了多久？（延迟）有没有做错？（错误率）原料够不够？（资源使用率）如果没有监控，机器人偷偷"摸鱼"（延迟升高）或"手抖"（错误率飙升），你根本不知道——等客户投诉时，损失已经造成。本文的核心目的：用Prometheus+Grafana解决AI推
1 问题描述在 centos7 上安装了 grafana-enterprise-8.3.3，然后修改了 /etc/grafana/grafana.ini 里面关于 log -> /home/log/grafana 和 grafana data -> /home/grafana, 然后启动 grafana (systemctl start grafana-server)，结果 grafa
获取通用配置wget https://raw.githubusercontent.com/grafana/loki/main/clients/cmd/promtail/promtail-local-config.yaml。获取官方通用配置wget https://raw.githubusercontent.com/grafana/loki/master/cmd/loki/loki-local-co
说到底，传统的Prometheus+Grafana监控是“基建”，它解决了数据从无到有的问题。而AI+MCP的玩法，则是“效率革命”，它改变了我们和数据交互的方式，从“自己动手”变成了“张嘴就来”。这只是AI在软件工程里提效的一个小例子。以后从写代码、Code Review到智能运维，AI会越来越多地成为我们的“超级辅助”。早点把这些新工具玩起来，绝对不亏。
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点：•快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式；•Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和Kai
在本项目中，Promtail 扮演了一个日志代理（Agent）的角色，负责将本地日志内容收集并发送到 Loki。字段被设置为 http://loki:3100/loki/api/v1/push，这是Promtail 向 Loki 发送日志数据的 API 端点。中，所有容器通过桥接网络连接，因此 Promtail 容器能够通过容器名直接访问 Loki 容器。目录绑定，使得 Promtail 可以访问
docker下安装的相关服务node-exporter、prometheus、mysqld-exporter、grafana服务都是启动状态。1、docker环境下部署prometheus+grafana，在gafana下导入模板报错，导入模版编号=9276。有没有哪位小伙伴遇到相关问题，请多多指教。，安装的grafana版本V8.3.3。-服务器时间已同步到与系统时间一致。
轻量级日志分析平台Loki安装部署及使用Loki简介简介Loki是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。Loki 是专门用于聚集日志数据，重点是高可用性和可伸缩性。与竞争对手不同的是，它确实易于安装且资源效率极高。特点优点：不对日志进行全文索引（vs ELK技）。通过存储压缩非结构化日志和仅索引元数据，Loki 操作起来会更简单，更省成
Grafana+Loki+Promtail日志聚合系统
可能是数据源找不到了，在面板上重新选择数据源后，查看更新后数据源的uid，在导入的json文件用心的uid替换报错的uid后，保存接送文件即可。grafana 从6.x升级到10.x后，导入json文件后报错，数据源x查询不到，grafana不显示数据；
docker-compose 搭建 Grafana+Loki+Vector轻量级日志监控系统
loki 日志配置
添加“Organize fields”，隐藏不需要显示的字段；指标后追加“ - 0”，可以省去查询后出现“二、 转换配置截图（Transform）“Format” 项 选择Table；先添加“Merge”，对数据进行合并；一、 请求实例截图（Query）“Instant” 项 勾选；三、 针对字段进行展示优化。其余根据具体需要进行调整。选择“table”面板。
kube-prometheus问题解决思路
1. 简介 现在几乎所有的服务都是分布式部署，在定位环境问题时，往往需要在不同的主机上查看日志，并且对于某些行业来说，客户不能接受通过远程登录服务器查看日志。因此，需要一个统一的日志管理平台，可以集中查看日志，并对日子进行过滤、检索、定期清除等。2. 技术选型 集成日志采集、存储、展示功能的管理平台有很多成熟的解决方案，例如：Logstash + Elasticsearch + Kib...
官网就那么几种安装方式，反复尝试几次都这样，看浏览器也在支持范围，头疼。没想到换个浏览器就打开了。
独立 agent，从内核读主机指标 → 输出 Prometheus 格式。Jenkins Prometheus 插件：Jenkins 内部插件，从 Jenkins 对象模型读业务指标 → 输出 Prometheus 格式。要不要我再帮你画一张对比原理的架构图？这样一看 Node Exporter 和 Jenkins 插件在“采集链路”上的差别就更直观了。
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