的告警事件，就需要创建一个 Nightingale 类型的集成（Integration），点击上例中的 “支付”协作空间，进入协作空间详情，其中有个【集成数据】的入口： 上例中我已经创建过多个集成了，你的环境是新的，只需要点击【+新增一个集成】，选择集成类型，随便 输入一个集成名称，就可以创建一个集成。 创建完了集成之后，点击这个集成查看详情，会看到一个专属的 URL，以及相关的接入文档，去监控系 故障管理里查看当前的故障（incidents）列表，每个故障关联了哪些告警，告警关联了哪些事件，也可以 顺便查看。 如上图，最外层是故障列表（看起来比较多，这是我们的测试环境，正常来说，生产环境的故障不会很 多，否则就说明出大问题了），每个故障关联了多少个告警，有个小警铃的图标可以看到，点击这个故 障，右侧会出现一个抽屉，看到故障详情。关联告警这一栏，可以看到这个故障关联了哪些告警，每个告

(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 absent_over_time 接收一个 range-vector，如果range-vector是空，则返回1，表示absent，如果range-vector 有内容，则什么都不返回。 这个特性在生产环境下可以用作nodata告警，比如： absent_over_time(system_load_norm_1{ident="tt-fc-dev02.nj"}[5m]) 这个promql表示，tt-fc-dev02

Nightingale 夜莺是新一代国产智能监控平台，既可以解决传统物理机虚拟机的场景，也可以解 决容器的场景。衍生自Open-Falcon和滴滴Odin监控，经受了包括小米、美团、滴滴 在内的数百家企业的生产环境验证，简单可依赖，好用到爆！ 3500+ 600+ 500+ star issue fork 项目：https://github.com/didi/nightingale 官网：https://n9e

时序数据 ✦ 具有统计特性 ✦ 具有规律律性 metric数据特征 选型原则 • 基于开源⽅方案，⼆二次开发 • 具备现代时间序列列数据库的特性 • 活跃项⽬目,具有成熟的⽣生态环境 结论 • prometheus • ⽀支持任意维度label • cncf基⾦金金会 metric • 40w+/s的指标采集 • 10k+ 监控⽬目标 • 10+ prometheus节点