Databricks推出了新的监控平台Pantheon,基于开源项目Thanos,能够实时处理50亿个活动时间序列,每天接收超过10万亿个样本。通过优化存储架构和聚合策略,Pantheon提高了监控系统的可靠性和效率,降低了云成本,减少了手动操作,并与Databricks的湖仓架构结合,提升了工程师的工作效率。
本文介绍了五种主要的度量指标存储方案:Prometheus、Thanos、Mimir、VictoriaMetrics和M3DB。重点分析了Prometheus的架构、数据模型及扩展方案,讨论了各方案的优缺点及适用场景,尤其是在高并发和多租户环境下的表现,并提供了一些工程实践中的常见问题及解决方案,以帮助用户选择合适的监控工具。
每周五更新重要软件版本信息,包括bug修复和新功能,涉及thanos、CloudflareSpeedTest、buildah等,提供相关链接。
Cloudflare的健康介导部署(HMD)通过数据驱动的方式自动化软件更新,利用Thanos系统监控服务性能,及时识别和回滚问题代码,显著提高查询处理效率,减少批处理时间,并探索基于Parquet的时间序列存储以优化可观察性基础设施。
Grafana Loki 3.4版本引入Thanos对象存储客户端,提升日志管理效率。Promtail整合进Grafana Alloy,简化监控工具。新版本支持无序日志和结构化元数据提取,并提供资源需求指导,帮助工程师优化部署。
本研究提出了“多面心理技能”对话数据集,以解决大型语言模型在复杂社交对话中的技能规划问题。新模型“Thanos”显著提升了对话质量,促进了利社会行为。
Prometheus 3.0 在 PromCon Europe 2024 发布,带来重大更新。新版本兼容 OpenTelemetry,性能提升,并引入原生直方图。UI 改版提升用户体验,Remote Write 2.0 增强数据传输。OpenMetrics 合并回 Prometheus,Thanos 等项目更新。新的治理结构更具包容性。预计 2024 年 11 月正式发布。
本文介绍了使用Prometheus的全局视图需求以及解决方案,包括Federation、Thanos和Prometheus Remote Write。阿里云提供了全局聚合实例和数据投递-Remote Write解决方案,通过数据投递实现中心化数据查询。案例分析展示了阿里云Prometheus在全球多个区域的实例数据投递效果。
Prometheus是一款开源的监控和报警工具,专为容器化和云原生架构设计。Thanos是一套开源组件,用于解决Prometheus在多集群环境下的可用性和可扩展性限制。通过存储和查询历史数据,Thanos保证了Prometheus的可靠性和一致性。建议在亚马逊中国区域使用独立部署的监控架构,而在支持托管Prometheus服务的区域,建议直接使用托管服务。
本周最值得更新的项目是Artalk、it-tools、k3s和thanos。移除关注的项目有Stirling-PDF和gravity。
本文介绍了使用 Grafana 的 Mimir 替换 Thanos 进行多集群监控的部署过程,包括单体模式、微服务模式和读写模式。作者使用 Kustomize 和 ArgoCD 进行部署,同时介绍了如何部署 MinIO 和 Prometheus,并添加 exporter 采集数据。
Thanos是一个用于扩展Prometheus的开源项目,实现了高可用性、长期存储和查询功能。Thanos架构包括Prometheus、Thanos Sidecar、Thanos Store Gateway和Thanos Query四个组件。通过这些组件的协作,Thanos能够存储和查询大量的监控数据,并提供数据压缩、数据分片、数据去重、数据合并等功能。部署和安装Thanos相对简单。
1. 下载二进制文件 1 2 3 4 wget https://github.com/thanos-io/thanos/releases/download/v0.26.0/thanos-0.26.0.linux-amd64.tar.gz tar xvf thanos-0.26.0.linux-amd64.tar.gz mv thanos-0.26.0.linux-amd64/thanos...
对于弹性伸缩和高可用的系统来说,一般有大量的指标数据需要收集和存储,如何为这样的系统打造一个监控方案呢?本文介 […]
1. 使用 Query 聚合数据 如上图,Thanos Query 可以对接的组件有: Thanos Store Gateway Thanos Query Thanos Receive Prometheus,借助于 Sidecar 利用 Thanos Query 之间的级联,我们可以实现跨组件的关联查询,组建超大型的监控系统。这也意味着,每个对接的组件应该提供足够快的 Prometheus...
1. 监控的分层 如上图,在建设监控系统时,会采用两种策略: 分层监控。IaaS、MySQL 中间件、App 层监控分开的好处是,系统之间具有高可用性、容错性。当 App 层监控无法工作时,IaaS 层监控立马就会体现出来。 长短期指标分离。短期指标用来提供给告警
Thanos 这种对 Prometheus 扩展的方式其实已经边缘化了 Prometheus,而是将 Prometheus 作为一个数据的入口,并且兼容 Prometheus 的 PromQL,Recording Rule 和报警规则,实际上 Prometheus 在这种架构上名存实亡,可有可无。
本文介绍了Prometheus研习社的筹划,旨在整合Prometheus中文技术内容,推动其在国内的应用。社区将包括官方网站、论坛和公众号,涵盖Prometheus生态的多个方面,如Thanos、Cortex、Grafana等。欢迎加入QQ群和关注公众号以获取最新信息。
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