1.Prometheus简介

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分类专栏： 最强prometheus教程(官方资料+个人理解+实战实操) 实战实用篇（错过后悔一辈子!） 文章标签： prometheus
于 2024-02-26 11:21:29 首次发布
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Prometheus是一个开源监控和警报工具，由SoundCloud创建并由云原生计算基金会托管。它提供多维数据模型、PromQL查询语言、灵活的数据收集方式。Prometheus组件包括服务器、服务发现、Pushgateway、Alertmanager等。适用于机器监控和动态服务架构，但不适合要求100%数据准确性的场景。

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 1.Prometheus简介

1.1.什么是Prometheus？

        Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包，最初由SoundCloud构建。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，并且该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。它现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司进行维护。为了强调这一点，并澄清项目的治理结构，Prometheus于2016年加入了云原生计算基金会，成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。

        Prometheus可用于收集、存储和查询各种应用指标

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Prometheus 入门到实战视频.zip
03-25
1.Prometheus 简介.mp4 2.系统架构.mp4 3.数据模型.mp4 4.安装配置.mp4 5.PromQL 介绍.mp4 6.数据模型.mp4 7.指标类型.mp4 8.演示服务.mp4 9.PromQL基础.mp4 10.选择时间序列.mp4 11.变化率.mp4 12.聚合.mp4 13.运算...
1.Prometheus读书笔记：监控
qq_43759853的博客
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Prometheus读书笔记思维导图第一章
23.安装监控prometheus
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23.监控prometheus 官方文档：https://prometheus.io/docs https://github.com/coreos/prometheus-operator https://www.qikqiak.com/k8strain/monitor/prometheus/ 一. 简介 1. 组件架构 Prometheus Server 服务核心组件，通过pull metrics从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言（PromQL）。 Pushgateway
1.Prometheus监控入门之基础架构介绍
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0x00 前言简述0.学习导读1.开源监控系统简史2.Prometheus 基础简介3.Prometheus 架构组件4.Prometheus 基本原理5.Prometheus 数据模型和类型6.Prometheus 学习参考0.学习导读Q: 什么是监控?描述: 一般的将这类可操作的计算机系统归纳为以下四个特征;1.告警:掌握故障的发生时间并通知相应人员(监控的重要目标)...
Prometheus简介与部署
此后如竟没有炬火，我便是唯一的光。
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Prometheus简介与部署1. Prometheus简介2. Prometheus原理3. Prometheus的特点4. 什么是样本5. Prometheus优缺点：6. Prometheus 架构6.1 Prometheus支持两种Pull方式采集数据7. Prometheus组件介绍8. Prometheus工作流程9. Prometheus的几种部署模式9.1 基本高可用+远程存储9.2 基本HA + 远程存储 + 联邦集群方案10. 部署Prometheus10.1 首先去Prometheu
prometheus 简介
爱死亡机器人
09-13 926
Prometheus受启发于Google的Brogmon监控系统（相似的Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来），从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud以开源软件的形式进行研发，并且于2015年早期对外发布早期版本。2016年5月继Kubernetes之后成为第二个正式加入CNCF基金会的项目，同年6月正式发布1.0版本。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本，能更好地与容器平台、云平台配合。
prometheus简介
I'm the best ！！！
11-25 1482
一、prometheus简介 prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。 1、优点 强大的多维度数据模型 灵活而强大的查询语句（PromQL）：在同一个查询语句，可以对多个 metrics 进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。 易于管理： Prometheus server 是一个单独的二进制文件，可直接在本地工作，不依赖于分布式存储。 高效：平均每个采样点仅占 3.5 bytes，且一个 Prometheus server 可以处理数百万的 metrics。 使用 pull 模式采集时间序列
Prometheus简介
duke_ding2的博客
10-04 837
Prometheus是一个开源的监控/报警系统，它收集并存储metrics为时间序列（time series）的数据，也就是说，存储metrics信息的同时，存储其被记录的时间戳。此外，还可以记录一些键值对（可选），也就是所谓的label。它表示my_metric这个metric，在my_label值为aaa的label上，在某一刻（本例中没有显示时间）的值为100。简单讲，Metrics就是一些测量的数值。
1 Prometheus-监控简介
风间净琉璃的博客
06-28 1291
通常从技术角度来看，监控是衡量和管理技术系统的工具和流程。但实际上，监控价值不止如此，它可以将系统和应用程序生成的指标转换成对应的业务价值。监控系统会将这些指标转换为衡量用户体验的依据，为业务提供反馈，确保为客户提供了所需的产品。监控不仅提供业务反馈，也提供对技术的反馈，指出哪些组件不起作用或者导致服务质量下降。技术业务全局视角，从最高层（业务）依次展开。协助故障诊断。作为基础设施、应用程序开发和业务人员的信息源内置于应用程序的设计、开发和部署的生命周期中。
054.Kubernetes Prometheus监控解决方案
木二
03-10 1189
参考《002.Prometheus简介概述》kube-prometheus项目收集了 Kubernetes manifests、Grafana仪表板和Prometheus 规则等整套清单，以使用 Prometheus Operator通过Prometheus提供易于操作的端到端 Kubernetes 集群监控。
精选资源
Prometheus告警监控部署（一）.pdf
09-14
1. Prometheus 架构简介 Prometheus 是一个监控告警解决方案，由 Prometheus 服务器、节点导出器（Node Exporter）、告警管理器（Alertmanager）和图形化界面（Grafana）四个组件组成。其中，Prometheus 服务器负责...
Prometheus 监控指标采集
Korbin的博客
08-13 3768
在现代分布式系统和云原生环境中，为了确保复杂的分布式系统和服务的高可用性、可靠性和性能，通常采用实时可视化监控和分析，实现故障快速响应、资源优化和安全保障，从而提升用户满意度和运营效率。在目前主流的解决方案中，Prometheus和Grafana是两个使用 Go 开发的强大开源工具，通常一起使用来实现全面的监控和可视化系统。其中Prometheus负责采集和存储监控对象的时序数据。
优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-01
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于改进遗传算法的公交车调度排班优化”展开研究，利用Matlab实现算法仿真与优化过程。文章重点介绍如何通过改进遗传算法（如引入精英策略、变异优化等）提升传统算法在公交调度这一复杂多目标优化问题中的性能，解决发车频率、线路分配、司机排班及运营成本之间的平衡问题。研究涵盖了实际调度中的多重约束条件，包括时段客流波动、车辆数量限制、工作时长合规性等，并通过仿真实验验证改进算法在收敛速度、解的质量和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事公共交通系统规划与智能调度的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市公交系统排班优化，提升运营效率并降低人力与能源成本；②作为智能交通系统（ITS）中调度模块的技术参考；③为遗传算法在实际工程问题中的改进与应用提供案例支撑。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略的设计逻辑与调度模型的构建方式，同时可尝试将算法扩展至其他交通调度场景以深化理解。
中国臭氧站点数据集(2024).zip
12-01
1. station_2024.csv —— 全国地面站点位置信息 2. O3_data_2024.csv —— 全国 O₃ 小时浓度数据
（64页PPT）某著名企业集团年会活动策划方案.ppt
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【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计
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内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳； 使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论； 阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。
STM32实现PT100测温系统V4.0（4针OLED显示）
12-01
提供了基于STM32微控制器的PT100测温系统完整解决方案。PT100是一种常见的铂电阻温度检测器，广泛应用于工业温度测量领域。此项目实现了利用STM32精确采集PT100电阻值变化，进而转换并显示当前温度的功能。特别地，本系统通过4针OLED显示屏直观展示温度数据，提高了现场观察的便捷性和系统的可读性。 版本说明 版本: V4.0 更新日期: [请插入具体日期] 核心处理器: STM32系列（具体型号请参考源代码） 显示模块: 4针OLED显示屏 功能特点: 高精度PT100温度采集 实时温度数据显示 OLED屏幕友好界面设计 稳定的软件架构，易于扩展和修改 目录结构 仓库大致包含以下目录结构： . ├── Src # 源代码文件夹 │ ├── main.c # 主程序文件 │ └── ... # 其他相关源文件 ├── Inc # 头文件文件夹 │ ├── main.h # 主头文件 │ └── ... # 其余头文件 ├── Documentation # 文档资料 │ └── 用户手册.pdf # 项目使用指南 ├── Libraries # 第三方库或自定义库 │ └── OLED # OLED驱动库 └── STM32_project # IAR/Keil等开发环境工程文件 ├── STM32xxxxx.uvprojx # 开发工具工程文件 └── ... # 工程相关配置文件 快速上手 硬件准备：确保你
ComfyUI/Qwen Wan2.2 FMLF 三帧一致性人物视频生成
12-01
文件编号：c0176 ComfyUI使用教程、开发指导、资源下载： https://datayang.blog.csdn.net/article/details/145220524 AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/146316250 更多工具介绍 项目源码搭建介绍： 《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程： 《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/141897697
【智能穿戴设备】基于GPS/北斗双模定位的跑步骑行轨迹记录系统：高精度路径分析与数据可视化实战方案
12-01
内容概要：本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案，旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元（IMU）和海拔传感器，实现高精度轨迹采集，并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差，在信号弱环境下利用惯性导航补位，确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能，包括实时轨迹记录、多维度路径分析（如配速、坡度、能耗）、数据可视化（地图标注、曲线图、3D回放）、异常提醒及智能优化建议，并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP，支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储，强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证，系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标，具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群：具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验，熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员，尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理；也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标：① 开发高精度运动轨迹记录功能，解决GPS漂移与断点问题；② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈；③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环，支持社交互动与商业拓展；④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议：此资源以真实项目为导向，不仅提供详细的技术实现路径，还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路，建议读者结合自身开发环境，逐步实现各模块功能，重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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