Prometheus
Prometheus 指标设计与直方图(RED/USE、Histogram/Quantile)
以 RED/USE 模型为框架设计指标体系,正确使用直方图与分位数统计延迟与资源利用率,并提供可验证的实践方法。
Prometheus 指标设计与告警策略(2025)
Prometheus 指标设计与告警策略(2025)Prometheus 支撑统一指标采集与告警,需要在指标质量与规则上治理。一、指标与语义指标分层:核心/次级/警戒指标明确语义与用途。标签治理:控制维度基数,避免存储膨胀与查询慢。二、采样与聚合抽样与时窗:选择合适抓取间隔与聚合时窗,兼顾实时与成本
KEDA事件驱动弹性伸缩实践
通过KEDA实现事件驱动的Pod弹性伸缩,提供可验证的ScaledObject配置与观测方法,保障性能与稳定性。
"Kubernetes HPA自动扩缩容深度实践"
"系统化解析与实战验证HPA的触发机制、指标来源与稳定性优化,通过真实生产环境案例展示如何实现精确的自动扩缩容策略。"
Prometheus 指标采集与告警治理最佳实践
概览与核心价值Prometheus 作为云原生监控的事实标准,在大型分布式系统中承担着关键的基础设施监控职责。通过合理的架构设计和治理策略,可以实现百万级指标的高效采集、99.9% 的监控系统可用性,同时将告警噪音降低 70-80%。核心优势体现在三个维度:智能服务发现实现动态目标管理和自动扩缩容;
Thanos对象存储与跨集群查询实践
配置Thanos将Prometheus数据统一存储到对象存储并提供跨集群查询,包含可验证的组件配置与查询命令。
Prometheus远端写与多租治理
使用远端写将指标上送至多租后端(Cortex/Mimir),规范租户隔离、标签策略与成本治理,提升可用性与扩展性。
