快『止损』来 实现。 监控痛点：全面完备、跨云 第二部分 端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控，不管哪个 环节出问题都能及时感知 产品要求 01.端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控 端上 卡顿 崩溃 链路 连通性 链路质量 服务端 硬件资源 组件服务 业务应用 夜莺介绍：国产开源监控系统 第三部分 国产开源监控产品相对比较匮乏，夜莺希望重新定义国产开 的 机制，轻量易用，无业务侵入性 • 内置集成了多种数据库中间件的采集以及网络设 备的采集，复用telegraf和datadog-agent的能力 • 支持statsd的udp协议，用于业务应用的apm监控 分析 夜莺数据采集 01.监控数据采集，all in one的agentd 夜莺数据采集 02. Autoconfig Forwarder 夜莺数据采集 02. Autoconfig

从了。 Prometheus 文档中有一个章节专门介绍函数，各个函数的介绍中，都会写明是用于 instant- vector，还是用于 range-vector，如果不理解查询类型，就无法很好的应用这些函数。 查询选择器 PromQL大括号里的部分是 selector，查询选择器，用于从一大堆监控数据中，过滤出真正关心 的数据，在 Prometheus 生态里，时序数据的标识，就是一堆标签集合，所以这里的过滤，就 (multiplication)  / (division)  % (modulo)  ^ (power/exponentiation) 1 1 举一个例子来演示真实环境下的算术运算符的应用，比如之前的例子，对于内存可用率的指标 mem_available_percent 这个指标是采集器直接计算好的，如果采集器没有计算，而是上报了 原始指标 mem_available 和 mem_total，我们仍然可以使用 分位的值，但是这个值不是通过promql在服务端计算的，而是在应用的内存里，在SDK层面计 算的，即客户端把这个分位值算好，再上报给服务端，服务端就无需通过histogram_quantile 这么重的函数做计算了，而是直接查看就好。 但是，既然是在客户端SDK层面计算，就会产生局限，这些分位值只能是实例级别（或者说进程 级别，因为SDK是在应用进程里运行的）的分位值，这个是否个问题？ 笔者看来，