engineering on Grafana Labs
·
Grafana Cloud 更新：Kubernetes 监控的更深洞察、自适应指标更新及更多
内容提要
Grafana Cloud推出新功能，包括Kubernetes监控的EC2实例和GPU利用率查看、Fleet管理的AWS PrivateLink支持及自动清理无效收集器，以及自适应指标的自动应用功能。此外，回归分析转换和自定义变量支持增强了数据可视化的灵活性和控制力。
关键要点
-
Grafana Cloud推出新功能，包括Kubernetes监控的EC2实例和GPU利用率查看。
-
Fleet管理支持AWS PrivateLink，增强安全性并降低AWS出口成本。
-
Fleet管理自动清理无效收集器，提升管理效率。
-
自适应指标的新自动应用功能加快了指标管理和优化。
-
回归分析转换功能现已普遍可用，帮助预测数据趋势。
-
可视化操作中支持自定义变量，使操作更加动态和互动。
-
增强的自定义货币格式允许精确显示财务数据。
-
查询变量现在可以定义额外的静态选项，提供更多灵活性。
延伸解读
Kubernetes 监控的新功能
Grafana Cloud 在 Kubernetes 监控中新增了对 EC2 实例和 GPU 利用率的查看功能。这使得用户能够更快速地识别性能问题，减少了手动切换上下文的需要，提升了故障排查的效率。特别是在多云环境中，这种跨层可视化的能力尤为重要。
Fleet 管理的安全性提升
通过支持 AWS PrivateLink，Grafana Fleet 管理增强了安全性，用户可以在不经过公共互联网的情况下安全连接虚拟私有云。这不仅降低了 AWS 的出口成本，还提高了数据传输的安全性，适合对安全性有高要求的企业。
自适应指标的自动应用
自适应指标的新自动应用功能可以帮助用户更快地管理和优化指标，减少了人工审核的时间。然而，用户在启用此功能前应谨慎使用排除功能，以避免关键指标被意外聚合，确保数据的准确性和完整性。
回归分析的实用性
回归分析转换功能的普及使得用户能够更好地预测数据趋势，尤其是在数据波动较大的情况下。这一功能对于需要进行数据分析和决策支持的团队来说，提供了强大的工具，帮助他们从复杂数据中提取有价值的信息。
延伸问答
Grafana Cloud的新功能有哪些？
Grafana Cloud推出了Kubernetes监控的EC2实例和GPU利用率查看、Fleet管理的AWS PrivateLink支持、自动清理无效收集器、自适应指标的自动应用功能、回归分析转换和自定义变量支持等新功能。
如何在Grafana中查看GPU利用率？
在Kubernetes监控的集群和节点详细页面的GPU标签上，可以查看GPU利用率面板，以了解Nvidia GPU的使用情况。
AWS PrivateLink在Fleet管理中有什么作用？
AWS PrivateLink支持使用户能够安全地将虚拟私有云(VPC)连接到Fleet管理API，提升安全性并降低AWS出口成本。
自适应指标的自动应用功能如何工作？
自适应指标的自动应用功能可以自动应用推荐，无需人工干预，从而加快指标管理和优化过程。
Grafana中的回归分析转换有什么用？
回归分析转换可以为数据集拟合数学函数，预测某一时间点的值，帮助识别数据趋势。
如何在Grafana中定义自定义变量？
用户可以在可视化操作中定义自定义变量，以便在触发操作时提供输入，使操作更加动态和互动。
