登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
示例规则groups:rules:for: 5mlabels:summary: "容器 CPU 使用率过高 ({{ $labels.container_label_com_docker_swarm_service_name }})"description: "{{ $labels.container_label_com_docker_swarm_service_name }} CPU 5 分钟以上
Grafana 是一款强大的开源数据可视化与监控平台，它可以将各种数据源（如 Prometheus、ElasticSearch、MySQL、InfluxDB 等）汇总到统一的可视化界面中。进入任意 Panel → 点击 “Alert → Create Alert Rule”通过仪表盘、折线图、饼图等方式展示系统运行状态，实现数据驱动的监控与决策。例如：选择不同服务、不同环境（dev/prod），图
安装和配置k6环境理解k6的核心概念和生命周期编写基础和进阶的测试脚本配置复杂的测试场景和阈值处理认证和管理测试数据导出和可视化测试结果集成k6到CI/CD流程k6提供了丰富的功能和灵活的API，能够满足从简单到复杂的各种性能测试需求。随着您对k6的深入使用，可以探索更多高级功能，如自定义指标、WebSocket测试、分布式测试等。要了解更多信息，请参考k6官方文档：https://k6.io/d
在Kubernetes（K8s）上部署Milvus集群后，通过Helm和Kubectl工具，进一步配置了日志管理系统。首先，使用Helm部署了Loki，一个受Prometheus启发的日志聚合系统，并配置了对象存储（如MinIO或AWSS3）来存储日志。接着，部署了Promtail作为日志收集代理，从Milvus的Pod中读取日志并发送到Loki。然后，通过Helm部署了Grafana，并将其配置
是一个 开源、高性能、可扩展的时序数据库（TSDB），专为处理 Prometheus 格式的数据（metrics）而设计，具备 极高的压缩率 和 超快的查询响应能力。是一个 开源的、多数据源支持的可视化和仪表盘工具，用于将不同来源的指标、日志、告警、追踪等数据统一展示。它常被用作 监控系统的前端可视化界面，支持 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch、VictoriaM
【代码】【openeuler/grafana-agent docker image overview】
基础信息是运维人员比较关注的，有变化第一时间可以看到的信息，比如实例 IP、数据库版本、数据库运行时间、exporter 状态、exporter 运行时间等等。数据源选择的是 prometheus，主要关注的监控指标分为：基础信息、内存信息、连接信息、复制信息、锁及等待事件、统计信息、query 信息以及数据库对象。展示数据库内存总体使用情况，按会话状态分组占用内存情况，内存上下文占用内存情况以及
【代码】【openeuler/grafana docker image overview】
以管理员用户身份登录 Grafana UI，并导航至 “主页"→"管理"→"用户和访问"→"服务帐户”。软件要求：Docker、Grafana、Cursor(或者其他AI Agent)创建一个服务账户，并给予管理员权限，创建Token。系统要求：Window、Linux、MacOS。
Grafana 是一个开源的数据可视化和监控工具，广泛用于 **监控、数据分析和告警**，适用于 IT 运维、DevOps、业务分析等领域。它能够连接多种数据源，如 **Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch、MySQL**，并提供直观的 **仪表板（Dashboards）**。
存储爆炸：Elasticsearch 为了检索快，建立了倒排索引。100G 的原始日志，存进 ES 可能变成 200G（原始内容 + 索引）。内存怪兽：ES 是 Java 写的，堆内存吃紧，经常 OOM。维护复杂：索引生命周期管理（ILM）、分片（Sharding）、副本（Replica），配置错一个就集群变红。迁移到 PLG (Promtail + Loki + Grafana)。从 ELK 到
摘要： 本文介绍基于Loki+Promtail+Tempo+Grafana构建的轻量级可观测性方案，实现日志与链路追踪一体化管理。方案通过Promtail采集日志至Loki，应用通过OpenTelemetry上报Trace数据至Tempo，最终在Grafana中实现统一查询与关联分析。核心优势包括：1）云原生友好，适配K8s环境；2）通过TraceID实现日志与链路的快速跳转；3）相较传统ELK+
本文介绍了国产开源监控系统夜莺Nightingale的核心功能与搭建实践。文章详细讲解了从环境准备、组件部署到数据采集的完整流程，重点说明其在云原生场景下的应用优势，帮助用户快速上手并实现对业务系统的全面监控。
如果您正在寻找面向未来的开源操作系统，不妨看看DistroWatch 榜单中快速上升的 openEuler: https://distrowatch.com/table-mobile.php?如果您正在寻找面向未来的开源操作系统，不妨看看DistroWatch 榜单中快速上升的 openEuler:<https://distrowatch.com/table-mobile.php?两者配合，可以轻
本文介绍了构建智能物流管理系统所需的综合技术栈，旨在实现高效的数据采集、传输、存储和分析。系统设计包括嵌入式技术，使用STM32微控制器与GPS、温湿度传感器实时监控货物状态。数据通过MQTT协议传输至云端，借助GSM、LoRa等无线通信模块确保数据可靠。云平台选用AWS IoT或Azure IoT Hub，利用Apache Kafka处理高吞吐量数据。数据存储层包括InfluxDB（时序数据库）
本文详细介绍了基于Prometheus+Grafana+Alertmanager的Kubernetes监控方案。主要内容包括：1) 核心组件部署，包括Prometheus、Node-exporter、kube-state-metrics等监控工具；2) 告警系统搭建，通过Alertmanager集成钉钉机器人实现实时告警；3) 可视化配置，利用Grafana展示集群资源使用情况。该方案解决了传统监
Grafana Query MCP 是一个基于 FastAPI 的查询转换与分页服务，面向中文自然语言场景，将上游解析后的业务参数转换为 Grafana 数据源可执行的查询，并通过 SSE/分页方式高效返回结果。系统内置 Discovery 后台扫描，自动采集数据源、Dashboards、Prometheus 指标名与 Elasticsearch 字段等信息，用于增强自动选择数据源与表达式生成的命
目前的大多数教程都倾向于详细讲解DCGM，Node exporter，PROMETHEUS和 GRAFANA 的概念，设计和作用，使得这一系统的部署问题变得非常复杂。本文倾向于直接部署直接应用，所以不死磕原理，而直接概述其作用，能够基本认识到它们的作用，然后实现部署。
有的操作系统或服务器会在执行prometheus容器读取yml配置文件时会报权限问题。会回执 例 0:0 这个也是我在docker-compose中配置的user字段。操作系统：openEuler 24.03。服务器型号：Kunpen-920。架构：aarch64。
Prometheus+Grafana告警配置指南 配置步骤 Prometheus告警规则配置 编辑prometheus.yml添加Alertmanager配置 创建告警规则文件(如alert.rules.yml) 定义CPU、内存等指标的告警阈值 Alertmanager安装与配置 下载并部署Alertmanager 配置邮件/Slack等通知渠道 设置告警分组和抑制规则 Grafana告警配置
通过Grafana添加数据源和仪表盘，对主机设备进行监控.监控GPU，方便查看设备的使用状态提高利用率
在grafana中的connect point中使用webhook的方式推送到飞书，始终无法触发告警，原因是grafana推送的格式飞书不识别，现有两种方式。
本文介绍了使用格拉姆角差场(GADF)技术将一维时序信号转换为图像的方法。GADF通过极坐标编码将时间序列转换为图像，保留时序特征。文章详细说明了实现步骤：1)配置Python环境；2)核心代码实现，包括GADF转换器创建、图像生成和保存；3)批量处理数据集生成图像；4)格式转换。该方法可为深度学习模型构建有效的图像数据集，代码中通过设置随机种子保证结果可重复，并采用jet色彩映射增强特征可视化。
Settlings -> Gernaral -> Time options -> Time Zone -> 选择UTC时间 -> save。不要选择UTC+08:00的这种格式。选择UTC时间后点击保存即可。grafana面板上显示时间如下。mysql表中时间字段格式如下。
Grafana 12.3 在统一仪表板环境中引入了全新的可视化工具和学习功能。这次更新最引人注目的是完全重建的日志面板，现在支持颜色高亮、灵活的客户端搜索和过滤，以及对毫秒和纳秒精度时间戳的支持。这意味着你可以更精确地定位问题发生的时间点。新增的"日志上下文"功能特别实用。当你选中某条日志行时，可以查看该日志前后发生的事件，时间范围可以从大约一百毫秒调整到两小时。这对于排查复杂问题非常有帮助，因为
参考链接: springboot+Loki+Loki4j+Grafana搭建轻量级日志系统_springboot loki-CSDN博客Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用、多租户日志聚合系统。 它被设计成非常经济高效且易于运维。 Loki 并不索引日志内容，而是索引每个日志流的标签集合。与其它日志聚合系统相比，Loki 具有以下特点：基于 Loki 的日志栈由三个组
现在，您已经成功地将JMeter与Prometheus和Grafana集成在一起了。如果喜欢Prometheus的可视化，不需要配置Grafana。但是Grafana具有比Prometheus更强大的可视化功能。你需要在运行JMeter的任何地方安装JMeter-Prometheus插件，并将数据流简化到集中的Prometheus数据库中，这将帮助你监视运行时指标。你需要在Grafana中仔细地编
exporter用于搜集硬件和系统信息，在公司服务器，我的腾讯云服务器和本虚拟机部署cAdvisor，用于搜集容器节点信息，腾讯云服务器因为接入公司内网电脑连不上外网暂时用不了。需要在一台可以访问互联网的机器上下载 Prometheus 和 Grafana 的二进制文件以及它们的依赖项。点击图中蓝色的网站，选择的合适的模板，并下载其json，模板不能下错。通过 http://<你的服务器IP>:9
在Spring Boot应用中，通过整合Actuator、Prometheus和Grafana可以构建完整的监控体系，实现指标采集、存储和可视化。以下是具体实现步骤：作用：暴露应用健康指标、性能数据等监控端点。xml2. 配置Actuator端点（application.yml）yaml3. 验证端点访问 ，查看原始指标数据。作用：定时抓取Spring Boot的指标数据并存储。bash2. 配置
有一定运维经验的小伙伴大抵都或多或少使用过、至少也听说过开源监控工具zabbix，更进一步的小伙伴可能知道zabbix在数据呈现方面有着明显的短板，因此需要搭配使用第三方的可视化工具。大家好，我是乐乐，专注运维技术研究分享，更多zabbix开源监控、prometheus等应用技巧敬请关注乐维社区，如有问题也欢迎小伙伴们到社区留言探讨。到这一步默认很多数据没有，这是因为导入的模版的item项和zab
本页目录 Grafana是什么？Windows安装配置文件内容节选：UI界面：127.0.0.1:你设定的端口 然后输入账号密码即可进入！英文：Grafana是什么？Grafana是一个开源的数据可视化平台，支持接入很多主流的数据库 如Mysql、Redis、ElasticSearch、Oracle等。可以快速查询和可视化相关数据库的信息！也可以告警相关服务！Windows安装下载地址：https
7.Grafana入门系列 —— 可视化之Table
Grafana 数据源配置（InfluxDB v2.x），多种图表类型（折线图、柱状图、热力图）设计原则，动态变量与模板变量应用，仪表盘分享与权限管理。
在前两篇文章中，我们介绍了如何在 CentOS 上部署 Prometheus 和 Node Exporter 来监控服务器节点。本文将继续讲解如何安装和配置 Grafana，这是一个功能强大的数据可视化平台，可以将 Prometheus 收集的指标数据转化为直观的仪表盘。Grafana 支持多种数据源，包括 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等，并提供丰富的可视化
时序数据库系列（八）：InfluxDB配合Grafana可视化
> Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，基于应用的metrics来进行监控的开源工具 。业务集成Prometheus这个事情分为两步> - 第一步业务方Prometheus tragets收集好指标metrics后，以接口的形式暴露出来。> - 第二步Prometheus Server会对业务方暴露的接口发起HTTP调用pull metrics> 最后Promethe
在当今的软件开发领域，Spring Boot 凭借其简洁、高效的特性，成为了构建微服务应用的首选框架。然而，随着应用规模的不断扩大和复杂度的增加，对 Spring Boot 应用的监控变得至关重要。有效的监控可以帮助我们及时发现系统中的性能瓶颈、错误和异常，从而保证系统的稳定运行。
通过以上步骤，我们成功地利用 Python 和 Grafana 构建了一套完整的可视化监控系统。这套系统不仅能够实时展示关键性能指标，还能及时发现潜在问题并采取措施。当然，实际项目中可能会遇到更多复杂的场景，但基本思路大同小异。希望本文能为读者提供一定的参考价值，帮助大家更好地理解和实践系统监控。```
GlusterFS是一个开源的分布式文件系统，具有强大的横向扩展能力，支持PB级存储和数千客户端。本文介绍了如何在Kylin V10系统上部署Gluster集群，包括配置hosts解析、设置下载源、安装启动服务、添加节点等步骤。详细说明了数据卷的创建与管理，以及客户端的挂载方法。通过文件上传测试验证了集群功能，并测试了节点故障时的可用性。文章还列出了GlusterFS使用的端口信息，为分布式存储系
grafana
——grafana
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
火山引擎 ADG 社区
鲲鹏昇腾开发者社区
openvela
DAMO开发者矩阵
九章云极普惠算力
昇腾开源生态专区
永洪数据分析社区
