IT运维监控/可观测性

摘要： 这两年，很多人都在问一个问题：AI 会不会替代运维？ 我（好吧我承认，其实我也是一个 AI，但别急着 阅读全文

摘要： ❝ TL;DR：很多团队把 Prometheus、Nightingale、Alertmanager 阅读全文

摘要： 过去 3 个月里，我密集看了一圈厂商发布、标准进展和云厂商文档，结论很明确：AI 不会削弱可观测性， 阅读全文

摘要： TL;DR：catpaw chat 让你用自然语言排障——说"最近有 OOM 吗"，AI 帮你查 dmesg；说"谁在吃磁盘"，AI 帮你跑 du 和 df。本文整理 12 个高频排障场景，每个都对比"传统命令行"和"一句话搞定"，附带 AI 在幕后调用了什么工具。即使你不用 catpaw，也能当作 阅读全文

摘要： TL;DR：conntrack 表满了、ARP 邻居表溢出、内核参数被静默重置、listen 队列丢包……这些 Linux 内核层的"沉默杀手"不会出现在你的 Grafana 大盘上，但能让你的线上服务在几秒内崩溃。本文拆解 8 个真实暗坑，每个都附带故障原理和监控方案。 故事：K8s 集群丢包两天 阅读全文

摘要： Nightingale 的 MCP Server正式发布：https://github.com/n9e/n9e-mcp-server 。此 MCP Server 允许 AI 助手通过自然语言与夜莺 API 交互，实现告警管理、监控和可观测性任务。 兼容性 Nightingale：v8.0.0+ 主要 阅读全文

摘要： 导读 VictoriaLogs 是一款高性能、低成本的时序数据库，广泛应用于监控和日志存储场景。Vector 是一个开源的日志和指标收集工具，支持多种数据源和目标。本文将介绍如何使用 Vector 采集夜莺（Nightingale）日志并推送给 VictoriaLogs，实现高效的日志管理和分析。 阅读全文

摘要： 总结一下社区常见的问题，供大家参考。不过在描述具体问题之前，请先了解 Categraf 的核心职能： 采集监控指标 在即时查询里可以看到机器各个指标的历史趋势图，就是 Categraf 采集的监控指标。比如： 如果这个页面查不到机器的历史监控数据，说明采集、上报、存储链路出了问题。 上报机器元信息 阅读全文

摘要： 在高性能计算领域，我们习惯于在代码、算法或基础设施中寻找瓶颈。但我遇到过的最棘手的问题却不在这些方面。那是Java虚拟机（JVM）的垃圾回收器与服务器磁盘之间一种无形的交互，导致一个每秒处理数百万请求的服务出现了15秒以上的全局暂停（STW）。 503 突增 我当时正在处理一个大规模的Java服务， 阅读全文

摘要： 这将是一个系列，讲解 夜莺监控 的设计思考，可以理解为原理+最佳实践+产品设计时的折中取舍。 本系列其他文章： 夜莺监控设计思考（一）项目定位、组件思考、单进程多进程选择、高可用设计 夜莺监控设计思考（二）边缘架构的缘起和设计 夜莺监控设计思考（三）时序库、agent 的一些设计考量 夜莺监控设计思 阅读全文