# 可观测可视化 Grafana 版 #
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5分钟搭建网站实时分析：Grafana+日志服务实战
阿里云日志服务是针对日志类数据一站式服务，用户只需要将精力集中在分析上，过程中数据采集、对接各种存储计算、数据索引和查询等琐碎工作等都可以交给服务。2017年9月日志服务加强日志实时分析功能（LogSearch/Analytics），可以使用查询+SQL92语法对日志进行实时分析。
基于阿里云容器服务监控 Kubernetes集群GPU指标
### 简介
当您在阿里云容器服务中使用GPU ECS主机构建Kubernetes集群进行AI训练时，经常需要知道每个Pod使用的GPU的使用情况，比如每块显存使用情况、GPU利用率，GPU卡温度等监控信息，本文介绍如何快速在阿里云上构建基于Prometheus + Grafana的GPU监控方案。
阿里云容器Kubernetes监控(七) - Prometheus监控方案部署
前言
Prometheus是一款面向云原生应用程序的开源监控工具，作为第一个从CNCF毕业的监控工具而言，开发者对于Prometheus寄予了巨大的希望。在Kubernetes社区中，很多人认为Prometheus是容器场景中监控的第一方案，成为容器监控标准的制定者。
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阿里云InfluxDB®云实例监控
本文将详细介绍如何使用阿里云InfluxDB®实例的云实例监控服务，在2分钟内实现对阿里云InfluxDB®️实例所在相同VPC内的Mysql, Redis, MongoDB类型云实例进行监控部署。
利用GPU性能指标进行弹性伸缩
随着人工智能大潮的风起云涌， 视频识别，语音识别，图像识别，自然语言翻译，AI画匠等基于GPU的在线预测也在遍地开花。而弹性伸缩对于人工智能服务来说尤为重要，一方面是业务压力峰值时巨大的计算力需求；另一方面当业务空闲时，GPU的空耗成本也是大家很难承受的。
开源AIOps数据中台搭建
本文介绍我在PyCon2019上海站的议题内容，根据Gartner的报告，AIOps将在未来5-10年落地开花，并集中统一各种Ops平台，本议题介绍AIOps的核心作用、相关工程难点（数据采集、数据中台、智能算法、自动化等）与开源方案选择，适当介绍了Python在其中的主要作用。
基于Kubernetes的容器云在万达的落地
容器生态是现在非常火热的技术生态之一，个人认为它主要囊括着四个方面的技术栈：一是容器核心技术栈（包括 Docker、rkt 及第三方公司自主研发的容器 Engine 等）；二是容器基础技术栈（包括容器网络、存储、安全及服务发现等）；三是容器编排技术栈（包括 Mesos/Marathon、Swarm、Kubernetes 及 OpenShift 等）；四是容器应用技术栈（主要包括 CI/CD、监控、日志及微服务框架等）。
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grafana+ prometheus+php 监控系统实践
版权声明：作者：汤青松 https://blog.csdn.net/u013431141/article/details/81389460
背景
团队在开发流媒体服务，需要实现一个监控在线人数的功能，可以看到历史有多少人在线，当前有多少人在线的功能。
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