# 可观测可视化 Grafana 版 #
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DataWorks 数据服务 + BI 可视化分析报表 (搭建战报)
DataWorks 数据服务提供强大的数据 API 能力，并能与多种业界流行的 BI 报表 (DataV、QuickBI、PowerBI和Grafana) 结合，使用 API 数据源的好处是统一数据接口、统一权限管理、统一数据交换以及数据服务提供强大的各式各样的插件能力 (如缓存插件、流量控制插件、日志脱敏插件、断路器插件、IP访问控制插件、三方鉴权插件等)，下文介绍各热门 BI 工具接入 DataWorks 数据服务的操作方式。
普罗米修斯监控k8s
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kubevela可观测体系问题之KubeVela的用户在描述应用时加入可观测的配置的问题如何解决
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kubevela可观测体系问题之KubeVela 的可观测性能力通过插件机制进行扩展的问题如何解决
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kubevela可观测体系问题之将可观测基础设施的能力变成声明式的问题如何解决
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kubevela可观测体系问题之使用kubectl命令查询Grafana Dashboard的问题如何解决
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Spring Boot微服务部署与监控的实战指南
【7月更文挑战第19天】Spring Boot微服务的部署与监控是保障应用稳定运行和高效维护的重要环节。通过容器化部署和云平台支持，可以实现微服务的快速部署和弹性伸缩。而利用Actuator、Prometheus、Grafana等监控工具，可以实时获取应用的运行状态和性能指标，及时发现并解决问题。在实际操作中，还需根据应用的具体需求和场景，选择合适的部署和监控方案，以达到最佳效果。
从自建开源 Prometheus 迁移到阿里云托管 Prometheus 服务
阿里云可观测监控 Prometheus 版提供高性能、高可用、全托管的监控服务，对接开源生态，支持 Kubernetes、ECS 等场景，解决了自建 Prometheus+Thanos 高成本、运维复杂的问题。本文讨论在各个典型场景下的迁移方案。
实时计算 Flink版操作报错合集之实时计算 Flink版操作报错合集之当从保存点恢复并添加新的表时，出现了org.apache.flink.util.FlinkRuntimeException异常，该怎么办
在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
云原生架构的核心组成部分通常包括容器化（如Docker）、容器编排（如Kubernetes）、微服务架构、服务网格、持续集成/持续部署（CI/CD）、自动化运维（如Prometheus监控和Grafana可视化）等。
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