这一版本的主要亮点包括：增加一项新的原生功能，即支持基于非预测型流量模式自动扩展流式应用；针对任务应用提供持续交付；批处理作业；以及组合任务等一系列亮点功能。最后，这个新版本还对指标和监控功能进行了基础性的重新设计，以展示应用现阶段状况并对数据流水线进行故障排除。
随着互联网技术的广泛使用，信息的实时性对业务的开展越来越重要，特别是业务的异常信息，没滞后一点带来的就是直接的经济损失。所以实时信息处理能力，越来越成为企业的重要竞争力之一。Flink作为业内公认的性能最好的实时计算引擎，以席卷之势被各大公司用来进处理实时数据。然而Flink任务开发成本高，运维工作量大，面对瞬息万变得业务需求，工程师往往是应接不暇。如果能有一套实时计算平台，让工程师或者业务分析人员通过简单的SQL或者拖拽式操作就可以创建Flink任务，无疑可以快速提升业务的迭代能力。
Prometheus(普罗米修斯) 是一种 新型监控告警工具,Kubernetes 的流行带动了 Prometheus 的应用。
批处理是企业级业务系统不可或缺的一部分，spring batch是一个轻量级的综合性批处理框架,可用于开发企业信息系统中那些至关重要的数据批量处理业务.SpringBatch基于POJO和Spring框架,相当容易上手使用,让开发者很容易地访问和利用企业级服务.spring batch具有高可扩展性的框架,简单的批处理,复杂的大数据批处理作业都可以通过SpringBatch框架来实现。
如今微服务架构讨论的如火如荼。但在企业架构里除了大量的OLTP交易外，还存在海量的批处理交易。在诸如银行的金融机构中，每天有3-4万笔的批处理作业需要处理。针对OLTP，业界有大量的开源框架、优秀的架构设计给予支撑；但批处理领域的框架确凤毛麟角。是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了，今天我将以Spring Batch为例，和大家一起探秘批处理的世界。 初识批处理典型场景 探秘领域模型及关键架构 实现作业健壮性与扩展性 批处理框架的不足与增强 批处理典型业务场景 对账是典型的批处理业务
第11章 推送指标和Pushgateway 在某些情况下，没有可以从中抓取指标的目标。造成这种情况的原因有很多 安全性或连接性问题，使你无法访问目标资源。这是一种非常常见的情况，比如服务或应用程序仅允许特定端口或路径访问 目标资源的生命周期太短，例如容器的启动、执行和停止。在这种情况下，Prometheus作业将会发现目标已完成执行并且不再可以被抓取 目标资源没有可以抓取的端点，例如批处理作业。批处理作业不太可能具有可被抓取的HTTP服务，即使假设作业运行的时间足够长 在这些情况下，我们需要将时间序列传递或
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块，以便以临时方式回答操作问题，在仪表板中显示趋势，或生成有关系统故障的警报。
对于企业级服务器管理，站群管理，针对服务器的监控是非常必要的。 通常，在电脑出现卡死，或进程停止或被挂起的情况下，大家都会使用任务管理器查看进程情况。针对电脑流畅性或资源优化，通常会使用资源管理器进行分析。然而，像windows资源管理器在开启的情况下，仅能查看六十秒的资源使用。而linux下，我们使用top，htop等命令，或ps等命令查看进程与资源使用情况也是仅能查看实时监控的。 那么，在该情况下若服务器出现问题，命令无法执行的情况下如何快速定位问题所在及资源占用情况？
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
本文获文章作者授权翻译，转载需要注明来自公众号EAWorld 作者：Daniel Berman 译者：白小白 原题：Prometheus vs. Graphite: Which Should You Choose for Time Series or Monitoring原文：https://logz.io/blog/prometheus-vs-graphite/ 全文3742字，阅读约需要15分钟 任何系统、应用程序、产品或流程的关键性能指标之一是某些参数或数据点在一段时间内的表现。比如，如何在几秒钟
Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展，越来越多公司和组织接受采用Prometheus，社区也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，并且有公司来运作。google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。
在现代IT架构中，监控和告警是非常重要的一环。随着云计算、大数据、容器等技术的普及，服务数量也呈爆炸式增长，管理这些服务的健康状态和性能指标变得更加困难。Prometheus是一个开源的监控和告警系统，已经被广泛应用于生产环境中。
Prometheus是一个开放性的监控解决方案，其灵感来自于Google的Borgmon，于2016年5月继k8s后加入CNCF基金会。Prometheus具备易于管理，高效，可扩展，易集成的特点。详细介绍见官网：https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
监控缓存中间件,如 Redis 是关键的，因为它直接影响到应用性能和可靠性。以下是监控 Redis 时应考虑的主要指标：
本文作者：BYD信息中心-数据中心管理部-董睿 这里打一个小广告，手动狗头 比亚迪西安研发中心（与深圳协同办公），base西安。招聘大数据平台运维方向工程师，实时计算方向工程师，感兴趣的小伙伴请投递简历至dong.rui@byd.com 1.文档编写目的 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。Grafana是一款采用 Go语言编写的开源应用，是一个跨平台的开源
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标，我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列，如何聚合维度，以及如何计算费率和衍生物。
作者 | 朱瑜坚 腾讯云后台开发工程师 Prometheus 是一个开源的监控解决方案，部署简单易使用，难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态，以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法，结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控，以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标（Metrics）。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解)，以及近期
Prometheus 是一个开源的监控解决方案，部署简单易使用，难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态，以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法，结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控，以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标（Metrics）。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解)，以及近期有 Prometheus 监控方案搭建和维护需求的系统开发管理者。通过这篇文章，可以加深对 Prometheus Metrics 的理解，并能针对实际的监控场景提出更好的指标（Metrics）设计。
尽管操作系统发展史不是研究操作系统的重点，但是在这一发展过程中，衍生出了许许多多与操作系统相关的重要概念，如果知道这些概念出现在怎样的背景下，以及产生的原因，在后期学习中就不会觉得一些概念出现的比较突兀。除此之外，了解操作系统的发展史，理解设计需求，有助于我们站在计算机的角度思考问题。
在具体设计 Metrics 之前，首先需要明确需要测量的对象。需要测量的对象应该依据具体的问题背景、需求和需监控的系统本身来确定。
时序数据库有很多，比如 Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus 和 VictoriaMetrics 是开源时间序列数据库，可为复杂 IT 环境中的监控和告警提供强大的解决方案。然而，它们的设计不同，并提供独特的功能，这些功能可能会影响其性能、可扩展性和监控工作负载的易用性。本文旨在分析 Prometheus 和 VictoriaMetrics 之间的差异，从而为寻求最适合其特定需求的解决方案（作为监控解决方案和可观察性或对系统进行故障排除）的用户提供见解。
再具体设计Metrics之前，首先需要明确要测量的对象，需要测量的对象应该根据具体的问题背景,需求和需监控的系统本身来确定;
Prometheus 是由 SoundCloud 开源监控告警解决方案。2012年成为在社区开源，拥有非常活跃的开发人员和用户社区，Prometheus于2016年加入云原生计算基金会（CNCF），成为继k8s之后的第二个托管项目。
对于早期计算机（20世纪40年代后期到20世纪50年代中期），因为没有操作系统，程序员都是直接与计算机硬件打交道。这些机器都在一个控制台上运行，控制台包括显示灯、触发器、某种类型的输入设备和打印机。用机器代码编写的程序通过输入设备载入计算机。如果程序因错误停止，错误原因由指示灯只是。如果程序运行结束，结果将出现在打印机中。
操作系统是一组控制应用程序执行的程序，并充当应用程序和计算机硬件之间的接口。（A group of program that controls the execution of application programs. Acts as an interface between applications and hardware）
Kubernetes，简称为K8s，是一个开源的容器编排平台，用于自动化应用程序的部署、扩展和管理。Kubernetes最初由Google开发并开源，现在已经成为CNCF（云原生计算基金会）的一部分，成为了云原生技术栈中必不可少的一环。
监控系统的历史悠久，是一个很成熟的方向，而 Prometheus 作为新生代的开源监控系统，慢慢成为了云原生体系的事实标准，也证明了其设计很受欢迎。
数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
Prometheus标准软件基于Bitnami apache 构建。当前版本2.50.1
作为一款全球下载量超千万的大规模分布式物联网 MQTT 服务器，最新发布的 EMQX 5.0 不仅全球首个达成单集群 1 亿 MQTT 连接支持，也是首个将 QUIC 引入 MQTT 的开创性产品。如今，EMQX 在各个行业为高可靠、高性能的物联网实时数据移动、处理和集成提供着动力，助力企业构建关键业务的 IoT 应用。
2.3 Prometheus数据模型 2.3.1 指标名称 2.3.2 标签 2.3.3 采样数据 2.3.4 符号表示 2.3.5 保留时间
Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包，最初在SoundCloud上构建。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。
在本文中，我们将介绍基本的Kubernetes概念。Kubernetes的术语很多，可能会令人生畏。
Apache Flink是一个分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行，在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。
我们在Flink重点难点：状态(Checkpoint和Savepoint)容错与两阶段提交一文中对Flink的Checkpoint做过详细的介绍。
计算机系统包括硬件子系统及软件子系统。 各种程序和数据组成了计算机的软件系统。 操作系统：在计算机系统中，集中了资源管理功能和控制程序执行功能的一种软件。
引言： 命令提示符（CMD）是 Windows 操作系统中内置的命令行工具，它提供了一种直接与计算机系统进行交互的方式。虽然现代操作系统提供了许多图形化界面和工具，但命令提示符在某些场景下仍然具有重要的作用。在本篇博客中，我们将深入了解命令提示符，介绍其功能和常用命令，以及如何充分利用它来完成各种任务。
这篇文章是 Calico 公司的员工写的，思路非常好。可观测性即代码，非常 k8s 范。在我们实际应用中，目前 k8s 的观测性确实是一个非常大的问题，就目前我在做的平台中，我就对这个问题很头大，虽然业界也有可观测性方案，但是 opentelemetry 目前较为成熟的只是 trace，log 还不够成熟，metrics 目前还是 Prometheus 比较成熟。所以目前大多数的业界平台都是混着用。虽然 opentelemetry 声称是要统一这三者，但是从实际技术角度和目前发展情况来看，还需要时日才能成熟。
---- 作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现，通过实时采集并分析云服务器（CVM）及其 App 应用的 CPU和内存等资源消耗数据，以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息，高效地保障系统稳健运行。运用云化的 Kafka、Flink、ES 等组件，大大减少了开发运维人员的投入。 一、解决方案描述 （一）概述 本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus (Flink)、 Elasticsearch、Promethe
可以看到普罗米修斯是领先的、开源的、也是一种监控解决方案、支持用户指标和告警等需求。
云计算和大数据密不可分，这里有必要详细讨论下我的老本行——大数据领域。未来几年，我们将很荣幸地见证大数据技术的容器化。首先我们用几篇文章深入地了解一下大数据领域的相关技术。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
Prometheus 是一套开源的监控系统。设计思路来自于Google的borgmon 监控系统(由工作在 SoundCloud的Google 前员工在2012年创建)。
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误，用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统，可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
普罗米修斯官网的首页简单的对普罗米修斯做了定义：从指标到洞察力 ，普罗米修斯通过领先的开源监控解决方案为用户的指标和告警提供强大的支持。
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