# 可观测可视化 Grafana 版 #
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docker安装prometheus+Granfan并监控容器
【9月更文挑战第14天】本文介绍了在Docker中安装Prometheus与Grafana并监控容器的步骤，包括创建配置文件、运行Prometheus与Grafana容器，以及在Grafana中配置数据源和创建监控仪表盘，展示了如何通过Prometheus抓取数据并利用Grafana展示容器的CPU使用率等关键指标。
使用 NVIDIA NIM 在阿里云容器服务（ACK）中加速 LLM 推理
本文介绍了在阿里云容器服务 ACK 上部署 NVIDIA NIM，结合云原生 AI 套件和 KServe 快速构建高性能模型推理服务的方法。通过阿里云 Prometheus 和 Grafana 实现实时监控，并基于排队请求数配置弹性扩缩容策略，提升服务稳定性和效率。文章提供了详细的部署步骤和示例，帮助读者快速搭建和优化模型推理服务。
使用NVIDIA NIM在阿里云ACK中加速LLM推理
介绍在阿里云ACK集群上结合AI套件能力快速部署NVIDIA NIM模型推理服务，同时提供全面的监控指标和实现弹性伸缩。
Loki+Promtail+Grafana监控K8s日志
综上，Loki+Promtail+Grafana 监控组合对于在 K8s 环境中优化日志管理至关重要，它不仅提供了强大且易于扩展的日志收集与汇总工具，还有可视化这些日志的能力。通过有效地使用这套工具，可以显著地提高对应用的运维监控能力和故障诊断效率。
Istio安装及Bookinfo环境部署
文章详细介绍了如何在Kubernetes集群上安装和配置Istio服务网格，并通过部署Bookinfo示例应用来演示Istio的核心功能，如流量管理、服务监控和故障注入等。
prometheus-operator入门使用上篇之ServiceMonitor
关于使用Prometheus Operator和Kube-Prometheus Stack进行监控的入门教程，涵盖了从部署到监控云原生和非云原生应用的详细步骤，以及监控失败的排查方法。
自定义grafana_table(数据源Prometheus)
综上所述，自定义 Grafana 表格并将 Prometheus 作为数据源的关键是理解 PromQL 的查询机制、熟悉 Grafana 面板的配置选项，并利用 Grafana 强大的转换和自定义功能使数据展示更为直观和有洞见性。随着对这些工具更深入的了解，您将可以创建出更高级的监控仪表盘，以支持复杂的业务监控需求。
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