本文介绍了一个AIOps实验，通过整合Prometheus监控系统、Dify AI平台和夜莺监控平台，构建具备智能分析能力的监控系统。实验采用"监控数据+AI分析"的轻量级架构，利用Prometheus采集系统指标，通过Dify平台构建具备Prometheus查询能力的AI Agent，并将AI能力嵌入到监控界面中。

想象一下，当Linux的稳定性和可定制性遇上AI的强大能力，会迸发出怎样的火花？但我们今天不再使用本地搭建的AI大模型了，毕竟自己的电脑性能有限，搭建的AI大模型根本没办法支撑我们进行一些复杂共工作，所以我今天为大家介绍如何调用官方API进行使用AI大模型。哈哈哈哈哈么得办法，想用人家好一点的AI大模型就只能充钱啦，当然在网页上使用是无需花费的，但是我们毕竟要调用嘛，所以还是要收费的。在充值界面就

本文详细介绍了如何利用DeepSeek、硅基流动和Dify构建个人知识库的全流程。首先，通过安装Docker和Dify，搭建了基础环境。接着，配置Dify并安装DeepSeek插件，确保数据隐私和个性化需求。随后，创建知识库并导入多种格式的文档，设置分段规则以优化信息检索。最后，创建并发布AI聊天助手应用，实现智能知识管理。整个过程从环境部署到应用发布，逐步指导用户构建安全、定制化的AI知识库，为

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。

本文介绍了MySQL基于GTID的主从复制配置方法。GTID模式通过全局唯一事务ID强化了主备一致性和容错能力，由UUID和事务ID组成。

Ansible是一款自动化运维工具，基于Python开发，集合了众多运维工具（puppet、cfengine、chef、func、fabric）的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。Ansible是基于模块工作的，本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是Ansible所运行的模块，Ansible只是提供一种框架Ansible的执行状态绿色：执行成功并且不需要做改变的操作

根据Windows系统在查找可执行程序的原理，将Go所在路径定义到环境变量中，让系统帮我们去找到运行执行的程序，这样任何目录都可以执行go指令。配置的环境变量如下所示右击“我的电脑”->属性->高级系统设置->高级->环境变量->新建系统变量。该命令的运行时间更长，因为编译过程中隐藏在命令中，而上面的步骤是运行编译后的程序。其中，bin文件中的go.exe用于编译可执行文件，godoc.exe用于

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Istio和Kubernetes架构的关系，Istio不仅数据面Envoy跑在Kubernetes的Pod里，其控制面也运行在Kubernetes集群中，其控制面组件本身存在的形式也是以Kubernetes Deployment和Service，基于Kubernetes扩展和构建。

随着互联网技术的快速发展，传统的单体架构在应对大规模、复杂业务场景时逐渐显现出局限性，如代码臃肿、模块耦合度高、扩展性差等问题。微服务架构应运而生，通过将应用程序拆分为多个独立的小型服务单元，每个服务专注于特定业务功能，实现了独立开发、测试、部署和扩展。微服务架构的核心特点包括独立性、细粒度、分布式、松耦合和技术异构性，显著提升了开发效率、降低了维护成本，并支持快速迭代和灵活扩展。云计算技术的发展