Container Platform 4.10 监控 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 Last Updated: 2023-10-17 OpenShift Container Platform 4.10 监控 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 法律通告 法律通告 Copyright © property of their respective owners. 摘要 摘要 本文提供有关在 OpenShift Container Platform 中配置和使用 Prometheus 监控堆栈的说明。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 章 监 监控概述 控概述 1.1. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控 1.2. 了解监控堆栈 1.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控的常见术语表 1.4. 其他资源 1.5. 后续步骤 第 第 2 章 章 配置 配置监 监控堆 控堆栈 栈 2.1. 先决条件 2.2. 对监控的维护和支持 2.3. 准备配置监控堆栈 2

OpenShift Container Platform 4.14 电源监控 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 Last Updated: 2024-02-23 OpenShift Container Platform 4.14 电源监控 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 您可以使用电源监控来监控 OpenShift Container Platform 集群中运行的每个容器的功耗，如 CPU 和 DRAM。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 发行注 行注记 记 1.1. 电源监控 0.1 （技术预览） 第 第 2 章 章 电 电源 源监 监控概述 控概述 2.1. 关于电源监控 2.2. 电源监控架构 2.3. KEPLER 硬件和虚拟化支持 2.4. 其他资源 第 第 3 章 章 为 为 RED HAT OPENSHIFT 安装 安装电 电源 源监 监控 控 3.1. 安装 POWER 监控 OPERATOR 3.2. 部署

监控Apache Flink应用程序(入门) caolei Exported on 01/10/2020 caolei – 监控Apache Flink应用程序(入门) – 2 Table of Contents 1 Flink指标体系 ...................................................................... ............................................................................................. 6 3 监控 .................................................................................................. ....................................................................................... 9 4 进度和吞吐量监控 ......................................................................................... 10 4.1 吞吐量

All rights reserved. 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台 DeepFlow在混合云中的实践总结 向阳@云杉网络 2022-04-09 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify complexity. 统一的可观测性数据平台 telegraf 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 挑战：数据孤岛、资源开销 数据 孤岛 资源消耗 telegraf 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. OpenTelemetry的方法 统一的上下文 以追踪为核心 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. OpenTelemetry的方法 Tag, Exemplars (TraceID, SpanID) Tag, TraceID, SpanID TraceID

在 k8s 上部署高可用的 service mesh 监控 pctang@caicloud.io 唐鹏程 才云科技TOC Solving issues in a new way Monitoring your service mesh Old-school monitoringPrometheus + Kubernetes ● A time series based monitoring

云原生监控体系建设 秦晓辉 快猫星云 联合创始人 个人介绍 秦晓辉，常用网名龙渊秦五、UlricQin，山东人，12年 毕业自山东大学，10年经验一直是在运维研发相关方向， 是Open-Falcon、Nightingale、Categraf 等开源软件 的核心研发，快猫星云联合创始人，当前在创业，为客 户提供稳定性保障相关的产品 个人主页：https://ulricqin.github.io/ io/ 大纲 • 云原生之后监控需求的变化 • 从Kubernetes架构来看要监控的组件 • Kubernetes所在宿主的监控 • Kubernetes Node组件监控 • Kubernetes控制面组件监控 • Kubernetes资源对象的监控 • Pod内的业务应用的监控 • 业务应用依赖的中间件的监控 云原生之后监控需求的 变化 云原生之后监控需求的变化 •相比物理机虚拟机时 •原来使用资产视角管理监控对象的系统不再适用 •要么使用注册中心来自动发现，要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行，要监控的服务数量大幅增长，是之前的指标数量十倍都不止 •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设，更愿意埋点 •各种采集器层出不穷，都是本着可采尽采的原则，一个中间件实例动辄采集几千个指标 指标数量大幅增长 •老一代监控系统更多的是关注机器

Apache APISIX借助ServiceMesh 实现统一技术栈的全流量管理 金卫（API7 解决方案架构师） • 支流科技 - 解决方案架构师 • Apache APISIX PMC • Apache APISIX Ingress Controller Founder • Apache skywalking committer • Github: https://github.com/gxthrj Ingress处理南北向入口流量  APISIX Service Mesh处理东西向流量  APISIX专用插件配置等通过Amesh 下发 APISIX 全流量代理的价值  节约成本  统一技术栈  统一管理  复用技术经验 未来  结合APISIX xRPC实现  原生异构多协议支持  覆盖Istio各类场景/配置  降低用户迁移成本 Apache APISIX Ingress

探讨和实践基于Istio的微服务治理事件监控 2018.11.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学，曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验，带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发。目前致力 于公司基于Istio的微服务平台打造。 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS 微服务平台的监控演进 Mixer组件的功能介绍 Mixer组件的功能介绍 基于Mixer的开发流程和实例微服务平台的监控演进典型的运维场景 传统的监控面临容器化和微服务化的困境 测试运维沟通鸿沟，如何提升沟通效率 监控工具繁杂，如何快速找到合适工具进行问题定位 偶发性问题场景复杂，如何保留发生现场 如何在错综复杂的未服用调用链路中找到错误源头监控场景转换 帮助运维人员快速的定位问题，解决问题 基于容器化和微服务化的监 控场景 • 基于请求的依赖追踪监控 基于虚拟化的监控场景 • 应用规模大 • 服务之间依赖呈现为线型 • 日志、性能指标需要集中化 存储 基于主机的监控场景 • 应用规模较小 • 服务之间没有互相依赖 • 日志、性能指标都在单个主 机问题一：什么是用户想要的监控 什么是用户想要的监控？分布式监控的三个维度 Metrics Logging Tracing 指标监控 • 指标可被聚合

[探索]聊天机器人 吴金龙@爱因互动 2017年04月17日 吴金龙 • 2005~2010：北大数学院 • 推荐系统 • 2010~2011：阿里云 • PC/手机输入法 • 2011~2017：世纪佳缘 • 用户推荐、网警等数据系统 • 技术部负责人 • 一个AI负责人 • 2017~现在：爱因互动 • 技术合伙人、算法负责人 • ChatbotsChina发起人 • •Microsoft Cortana •微软小冰 2016 •Facebook Messenger •Microsoft Tay IR-Bot: 智能检索机器人 IR-Bot：检索问答系统 IR-Bot：深度学习 • 句子表示、QA匹配 基于深度学习的智能问答 IR-Bot：深度学习 • 句子表示、QQ匹配 Semantic Question Matching with Deep Tracking (DST) • 对话状态应该包含持续对话所需要的各种信息 • DST问题：依据最新的系统和用户动作，更新对话状态 • Q：如何表示对话状态 状态追踪 (DST) 旧状态 用户动作 系统动作 新状态 策略优化 Dialogue Policy Optimization (DPO) • 系统如何做出反馈动作 • 作为序列决策过程进行优化：增强学习 Milica Gašić (2014)

Sealos 云操作系统 方海涛 环界云计算 CEO 目 录 云操作系统介绍 01 云操作系统架构 02 功能与实用场景 03 实现原理 04 价值 05 总结 06 自我介绍 Sealos 作者 阿里巴巴 CNCF sealer 作 者 环界云计算创始人 公司代表作品： Sealos 云操作系统 Laf 函数计算 FastGPT AI 知识库 Sealos 介绍 以 kubernetes 为内核的云操作系统 整个数据中心抽象成一台服务器，一切皆应用，让用云像用个人电脑一样简单！ Kubernetes是云操作系统内核，整个集群是一个整体 Sealos是云操作系统发行版本 Linux发行版，如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版，如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版，如redhat 我大道至简海纳百川 不求最好，但求最贵 优秀还便宜 你真的需要虚拟机？真的需要 IaaS 层？ PaaS SaaS 有本质区别？鸭式辩型忘记了？ 云里面，一切皆应用才是王道。 系统架构与设计理念 通用的系统管理入口 所有应用自由安装卸载 极简、高内聚、高度抽象 提供最基础的核心能力 容器管理、编排调度、资源隔离 驱动层实现资源抽象 自由切换，到处运行 Sealos API Sealos