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最牛逼的集群监控系统，它始终位列第一！
在本文中，我们将看到Prometheus监控技术栈的局限性，以及为什么移动到基于Thanos的技术栈可以提高指标留存率并降低总体基础设施成本。 用于此演示的内容可以在下面链接中获取，并提交到他们各自的许可证。 https://github.com/particuleio/teks/tree/main/terragrunt/live/thaPrometheus Operator 对接 Thanos
文章转载自：https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd56ae4 使用 Prometheus Operator 来进行监控，在 Prometheus 高可用的章节中也手动部署了 Thanos，Prometheus Operator 中提供了 ThanosRuler 这样的 CRD 组件，但是如果使用 Prometheus Operator 部署整个监控服务的话，其他 Thanos 组CF1162E Thanos Nim
CF1162E Thanos Nim Problem - 1162E - Codeforces 大概是一篇迟到了13个月的题解？ 第二次做到了这道题，上一次做到的时候还刚刚入门，啥也不懂，听学长讲的题解更是听不明白。今天又一次幸运的遇到了这道题，终于可以靠着自己的思考稍微讲一讲自己的思路了。 大致题意 有\(n\)堆石子，【分享】让prometheus支持PUSH模式，可以使用remote write协议推送数据
之前测试了thanos reveiver的remote write能力，后续又希望thanos reveiver具备更多能力。 既然如此，何不在prometheus的基础上改出支持remote write能力呢？ 经过一天，已经成功，请看：https://github.com/ahfuzhang/prometheus-2.29.1 测试 测试环境为： CPU: Intel(R) Xeon(R) Platinum 8【笔记】thanos ruler组件
阅读官网文档后的笔记：https://thanos.io/tip/components/rule.md/ 感受 官网第一个话就强调风险，看来坑很多，能不用尽量不用 recording rule & alerting rule配置在prometheus上看来才是标准做法Thanos 简介和实践
陆源 360云计算 女主宣言随着 Openstack 集群规模越来越大，监控数据呈现指数级增长，给后期计算、存储资源扩容带来了极大的考验。如何稳定、永久存储监控数据、快速查询热数据与历史数据一直是大规模云计算集群存在的问题，当然Openstack 社区的 Ceilometer 、Gnocchi、Aodh项目也Promethues 之 Thanos
Promethues简介和原理 请看我之前写的 Prometheus简介,原理和安装 https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html 官方架构问题 官方架构存在一个最大的问题数据量一上去需要尽快拆分，例如在使用中发现Es的Export会拉取大量metrics直接导致单机Prom不堪重负「io巨高」当然指标打造云原生大型分布式监控系统(四): Kvass+Thanos 监控超大规模容器集群
概述 继上一篇 Thanos 部署与实践 发布半年多之后，随着技术的发展，本系列又迎来了一次更新。本文将介绍如何结合 Kvass 与 Thanos，来更好的实现大规模容器集群场景下的监控。 有 Thanos 不够吗 ? 有同学可能会问，Thanos 不就是为了解决 Prometheus 的分布式问题么，有了 Thanos 不就可以如何扩展单个Prometheus实现近万Kubernetes集群监控？
引言 TKE团队负责公有云，私有云场景下近万个集群，数百万核节点的运维管理工作。为了监控规模如此庞大的集群联邦，TKE团队在原生Prometheus的基础上进行了大量探索与改进，研发出一套可扩展，高可用且兼容原生配置的Prometheus集群系统，理论上可支持无限的series数目和存储容量，支持纳管TKEArabellaCPC 2019 J. Thanos Power 动规
题目大意 题目目标是得到一个数N，为此可以进行两种操作，一种是加上10x (x>=0)，另一种是减去10x (x>=0)，求操作次数的最小值。 解法 首先数N非常大，因此需要用字符串来存储。（这是废话，哈哈哈）先单独来看对每一位的操作，对当前位上的数x，为了使其变为0，我们可以 1.不断执行减