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
优化 Grafana 性能:技巧与窍门
【8月更文第29天】Grafana 是一个非常受欢迎的开源数据可视化平台,它能够连接到各种数据源并提供高度定制化的仪表板。然而,随着数据量的增长和复杂查询的增多,Grafana 的性能可能会受到影响。本文将探讨如何优化 Grafana 的性能,以提高其响应速度和稳定性,并通过具体的代码示例来展示这些技巧。
RabbitMQ性能调优指南
【8月更文第28天】RabbitMQ 是一个非常流行的消息队列中间件,它支持多种消息协议,并且可以轻松集成到各种系统中。随着应用的扩展,确保 RabbitMQ 在高负载环境下能够高效稳定地运行变得至关重要。本文将深入探讨如何通过配置、监控以及最佳实践来优化 RabbitMQ 的性能。
NVIDIA GPU Operator分析四:DCGM Exporter安装
背景我们知道,如果在Kubernetes中支持GPU设备调度,需要做如下的工作:节点上安装nvidia驱动节点上安装nvidia-docker集群部署gpu device plugin,用于为调度到该节点的pod分配GPU设备。除此之外,如果你需要监控集群GPU资源使用情况,你可能还需要安装DCCM exporter结合Prometheus输出GPU资源监控信息。要安装和管理这么多的组件,对于运维