深度｜物联网海量时序数据存储有哪些挑战？
随着 IoT 技术的快速发展，物联网设备产生的数据呈爆炸式增长，数据的总量（Volume）、数据类型越来越多（Variety）、访问速度要求越来越快（Velocity）、对数据价值（Value）的挖掘越来越重视。
Flink 任务实时监控最佳实践(Prometheus + Grafana)打造企业级监控方案
我们都知道 Flink 任务是一个 7*24 小时不停运行的任务,所以对于任务的实时监控就显得尤为重要,因为任务运行的状态对于我们来说是一个黑盒,比如任务是否挂掉,是否存在反压,使用的内存,CPU 等情况我们是不知道的,虽然 Flink 的 UI 上面可以添加相关的 metrics 来查看,但是需要手动的一个一个添加,还是比较麻烦的,特别是在任务非常多的情况下.所以就需要有一种统一的监控方案来解决这个问题.Flink 本身提供了非常丰富的 Metric Reporters,比如 JMX InfluxDB Graphite Prometheus 等等,生产环境上用的比较多的是 InfluxDB
APM开源方案-SigNoz初体验
最近在调研APM相关的开源方案，发现ATA上这类的文章比较少，准备搞一系列APM的“初体验”文章，那么先从最近github势头较热的SigNoz开始SigNoz简介SigNoz是一套开源APM方案，用于监控应用指标和链路，可以看到调用情况、异常、trace上下链路，也可以自己定义Dashboard。官方对于SigNoz介绍很全面了，不赘述啦。值得注意的是，SigNoz支持OpenTelemetry
InfluxDB性能优化：写入与查询调优
【4月更文挑战第30天】本文探讨了InfluxDB的性能优化，主要分为写入和查询调优。写入优化包括批量写入、调整写入缓冲区、数据压缩、shard配置优化和使用HTTP/2协议。查询优化涉及索引优化、查询语句调整、缓存管理、分区与分片策略及并发控制。根据实际需求应用这些策略，可有效提升InfluxDB的性能。
一文搞懂基于 Helm 部署 Prometheus Stack 全家桶
Hello folks! 今天我们介绍一下基于 Helm 快速部署安装 Prometheus Stack 的文章，在本文中，我们将讨论 Prometheus 和 Grafana，以及如何使用 Helm 图表为任何 Kubernetes 集群设置监控。我们还将学习如何将 Prometheus 和 Grafana 连接在一起，并在 Grafana 上设置一个基本的仪表板来监控 Kubernetes 集群上的资源。