Grafana

Se manejan alertas de Grafana si el tablero está cerrado?

Se manejan alertas de Grafana si el tablero está cerrado?
  1. ¿Cómo funcionan las alertas de Grafana??
  2. ¿Cuáles son las mejores prácticas de alerta de Grafana??
  3. ¿Cuál es la diferencia entre las alertas de Grafana y las alertas de Prometheus??
  4. Grafana envía alertas?
  5. ¿Cuál es el rango de alertas de Grafana??
  6. Es grafana mejor que kibana?
  7. ¿Cómo funciona Prometheus Alerting?
  8. ¿Cómo funciona Prometheus AlertManager??
  9. ¿Cómo grafana obtiene datos para visualizar??
  10. ¿Cuáles son los desencadenantes para la notificación??
  11. ¿Qué es la alerta adaptativa??

¿Cómo funcionan las alertas de Grafana??

Las alertas de Grafana son una forma de enviar notificaciones cuando una métrica cruza un umbral que ha configurado. Por ejemplo, es posible que desee enviar un mensaje flojo al canal de su equipo cuando la utilización de la CPU de su servidor en la nube excede el 80 por ciento.

¿Cuáles son las mejores prácticas de alerta de Grafana??

La mejor práctica de alertar es alertar sobre los síntomas en lugar de las causas, por lo que se debe realizar alertas en los paneles rojos.

¿Cuál es la diferencia entre las alertas de Grafana y las alertas de Prometheus??

Prometeo recolecta ricas métricas y proporciona un poderoso lenguaje de consulta; Grafana transforma las métricas en visualizaciones significativas. Ambos son compatibles con muchos tipos de fuente de datos, si no la mayoría,. De hecho, es muy común que los equipos de DevOps ejecuten a Grafana encima de Prometeo.

Grafana envía alertas?

Se envían notificaciones cuando se dispara una alerta o se ha resuelto.

¿Cuál es el rango de alertas de Grafana??

Este será el caso cuando se deben activar las alertas de Grafana. El script generará valores aleatorios en el rango de -5 a 34 para el parámetro_1. Para Parameter_2, generará números aleatorios en el rango de 100 a 209, pero cada 20 segundos el número generado estará en el rango de 250 a 254.

Es grafana mejor que kibana?

Diseño de Grafana para atender a analizar y visualizar métricas como la CPU del sistema, la memoria, el disco y la utilización de E/S. La plataforma no permite la consulta de datos de texto completo. Kibana, por otro lado, se ejecuta encima de Elasticsearch y se usa principalmente para analizar mensajes de registro.

¿Cómo funciona Prometheus Alerting?

Alertar con Prometeo se separa en dos partes. Alertar reglas en los servidores Prometheus envíe alertas a un alertmanager. El alertmanager luego administra esas alertas, que incluyen silenciamiento, inhibición, agregación y envío de notificaciones a través de métodos como correo electrónico, sistemas de notificación de guardia y plataformas de chat.

¿Cómo funciona Prometheus AlertManager??

AlertManager maneja alertas enviadas por aplicaciones de clientes como el servidor Prometheus. Se encarga de deduplicarlos, agruparlos y enrutarlos a la integración correcta del receptor, como correo electrónico, PagerDuty u Opsgenie. También se encarga del silenciamiento e inhibición de las alertas.

¿Cómo grafana obtiene datos para visualizar??

Grafana usa un sistema de complementos, que le permite agregar otros tipos, como lo ve,. Para su tablero, seleccione la fuente de datos PostgreSQL. Las instrucciones a seguir son simples, solo necesita la información de conexión de su base de datos. Ahora, haga clic en Back y cree su primer tablero.

¿Cuáles son los desencadenantes para la notificación??

Las notificaciones activadas son notificaciones push que se activan automáticamente cuando ocurre un cierto evento de usuario en su sitio web. Entonces, ¿qué son exactamente eventos de usuario y cómo activan las notificaciones de push? Los eventos son interacciones de usuario con contenido en su página que puede activar una notificación automática de push.

¿Qué es la alerta adaptativa??

La función de alertas adaptativas proporciona notificaciones confiables, informativas y procesables sobre problemas inesperados en aplicaciones y servicios monitoreados. Adaptive Alerts utiliza la detección de anomalías para aprender el comportamiento estándar de su aplicación y lo alerta sobre las tasas de excepción atípica.

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