课程目录
├─第01节 课程简介 │ └─普罗源码和二开.mp4 41.53MB ├─第02节 node_exporter源码解读和二次开发 │ ├─1.1 node_exporter采集原理简介.mp4 212.03MB │ └─1.2 node_exporter二开新增自定义模块.mp4 203.45MB ├─第03节 黑盒探针blackbox_exporter和普罗relabel源码解读 │ ├─2.1 blackbox框架源码和http探测源码解读.mp4 277.75MB │ └─2.2 普罗relabel address替换源码解析.mp4 263.35MB ├─第04节 mysqld_exporter二次开发之改造成探针型 │ └─3.1 二次开发之改造成一对多探测探针型.mp4 345.64MB ├─第05节 java应用监控jvm实例 │ ├─4.1 监控kafka和zookeeper的jvm.mp4 240.02MB │ └─4.2 导入grafana大盘和指标讲解.mp4 203.69MB ├─第06节 prometheus监控k8s源码解读 │ ├─7.1 kube-state-metrics源码讲解.mp4 346.44MB │ ├─7.2 k8s-apiserver监控源码解读.mp4 222.61MB │ └─7.3 普罗中k8s服务发现源码解读.mp4 149.02MB ├─第07节 k8s监控中relabel应用和k8s监控总结 │ ├─8.1 k8s监控中标签relabel应用和原理.mp4 277.72MB │ └─8.2 prometheus为k8s做的4大适配工作.mp4 22.37MB ├─第08节 主流服务发现类型介绍 │ ├─11.1 exporter流派和管理.mp4 139.35MB │ ├─11.2 prometheus target管理方式.mp4 39.03MB │ ├─11.3 基于文件的服务发现模式.mp4 162.76MB │ ├─11.4 基于consul服务发现模式.mp4 244.49MB │ ├─11.5 基于http服务发现模式.mp4 149.76MB │ └─11.6 监控系统在采集侧对接运维平台.mp4 216.99MB ├─第09节 如何降低采集资源消耗 │ ├─12.1 过滤采集指标依据和降低资源消耗.mp4 308.72MB │ ├─12.2 什么是高基数.mp4 56.14MB │ └─12.3 标签relabel应用之drop.mp4 80.67MB ├─第10节 分位值作用和原理 │ ├─13.1 分位值summary和histogram对比.mp4 203.63MB │ ├─13.2 histogram线性插值法源码解读.mp4 234.33MB │ └─13.3 summary源码解读.mp4 170.71MB ├─第11节 如何使用非侵入式形式如日志接入prometheus │ ├─14.1 时序监控和日志监控的对比.mp4 137.05MB │ ├─14.2 golang实战项目log2metrics架构说明.mp4 159.79MB │ ├─14.3 准备工作，解析配置，校验正则.mp4 216.13MB │ ├─14.4 日志任务增量更新管理器.mp4 245.12MB │ ├─14.5 日志消费组和正则处理对象AnalysPoint.mp4 263.5MB │ ├─14.6 时序统计的结构体对象和结果打点方法.mp4 229.85MB │ └─14.7 编译运行，读取日志配置看图.mp4 271.48MB ├─第12节 facebook-gorilla压缩算法原理 │ ├─15.1 facebook-gorilla压缩算法简介.mp4 108.35MB │ ├─15.2 DOD压缩源码解读.mp4 206.66MB │ └─15.3 XOR压缩源码解读.mp4 109.08MB ├─第13节 prometheus核心接口源码解析 │ ├─16.1 联邦功能源码解读和它的问题.mp4 150.24MB │ ├─16.2 为什么remote查询series比要慢很多.mp4 185.05MB │ ├─16.3 prometheus5大数据查询接口.mp4 443.83MB │ └─16.4 range_query和querylog源码解读.mp4 464.14MB ├─第14节 prometheus 适配remote实战项目 │ ├─17.1 remote实战项目之设计据源的结构.mp4 152.47MB │ ├─17.2 read的代码，查询QueryEngine.mp4 293.09MB │ └─17.3 write的代码编写和测试.mp4 253.34MB └─第15节 prometheus接口开发实战 └─18.1 业务资源利用率报表.mp4 253.34MB ├─00 prometheus二开和源码解读文档和代码 │ ├─代码 │ │ ├─log2metrics │ │ │ ├─.idea │ │ │ │ ├─.gitignore 184B │ │ │ │ ├─log2metrics.iml 421B │ │ │ │ ├─misc.xml 179B │ │ │ │ ├─modules.xml 281B │ │ │ │ └─workspace.xml 5.74KB │ │ │ ├─common │ │ │ │ └─const.go 234B │ │ │ ├─config │ │ │ │ └─config.go 1.48KB │ │ │ ├─consumer │ │ │ │ ├─consumer.go 3.83KB │ │ │ │ └─group.go 1.07KB │ │ │ ├─counter │ │ │ │ └─counter.go 3.65KB │ │ │ ├─go.mod 484B │ │ │ ├─go.sum 46.69KB │ │ │ ├─log2metrics.yml 472B │ │ │ ├─logjob │ │ │ │ ├─manager.go 1.5KB │ │ │ │ └─perjob.go 1.09KB │ │ │ ├─main.go 3.71KB │ │ │ ├─metrics │ │ │ │ └─metrics.go 1.08KB │ │ │ ├─reader │ │ │ │ └─reader.go 2.09KB │ │ │ └─strategy │ │ │ └─log.go 876B │ │ └─prome_remote_read_write │ │ ├─.idea │ │ │ ├─.gitignore 184B │ │ │ ├─misc.xml 179B │ │ │ ├─modules.xml 305B │ │ │ ├─prome_remote_read_write.iml 330B │ │ │ └─workspace.xml 3.8KB │ │ ├─config │ │ │ └─config.go 852B │ │ ├─datasource │ │ │ ├─prome.go 4.73KB │ │ │ ├─read.go 4.39KB │ │ │ └─write.go 5.81KB │ │ ├─go.mod 512B │ │ ├─go.sum 120.43KB │ │ ├─main.go 771B │ │ └─prome_remote_read_write.yml 372B │ └─文档 │ ├─.idea │ │ ├─.gitignore 184B │ │ ├─misc.xml 179B │ │ ├─modules.xml 271B │ │ ├─workspace.xml 1.32KB │ │ └─文档.iml 288B │ ├─1.1 node_exporter主流程源码解读.md 6.24KB │ ├─1.2 node_exporter二开日志采集模块.md 6.29KB │ ├─11.1 prometheus-exporter管理.md 3.74KB │ ├─11.2 prometheus target管理.md 9.19KB │ ├─11.3 基于文件的服务发现模式.md 5.93KB │ ├─11.4 基于consul服务发现模式.md 8.52KB │ ├─11.5 基于http服务发现模式.md 5.86KB │ ├─11.6 监控系统在采集侧对接运维平台.md 1.99KB │ ├─12.1 降低采集资源消耗的收益和无用监控指标的判定依据.md 6.08KB │ ├─12.2 采集端高基数的现象和原因.md 4.72KB │ ├─12.3 使用relabel中的drop将对应的无用指标丢弃.md 2.52KB │ ├─13.1 分位值summary和histogram对比.md 6.28KB │ ├─13.2 histogram线性插值法源码解读.md 5.05KB │ ├─13.3 summary源码解读.md 5.12KB │ ├─14.1 时序监控和日志监控的对比，分析日志监控的核心诉求.md 2.19KB │ ├─14.2 golang实战项目log2metrics架构说明.md 1.89KB │ ├─14.3 准备工作，编写配置文件，解析配置，校验正则，设置log.md 7.09KB │ ├─14.4 日志任务增量更新管理器和具体的日志job对象.md 7.01KB │ ├─14.5 日志消费组和日志正则处理对象AnalysPoint.md 8.68KB │ ├─14.6 时序统计的结构体对象和metrics结果打点方法.md 7.61KB │ ├─14.7 编译运行，读取日志配置看图.md 2.23KB │ ├─15.1 时序数据压缩的必要和facebook-gorilla压缩算法简介.md 2.65KB │ ├─15.2 DOD压缩和相关的prometheus源码解读.md 5.78KB │ ├─15.3 XOR压缩和相关的prometheus源码解读.md 3.34KB │ ├─16.1 prometheus联邦功能源码解读和它的问题.md 6.39KB │ ├─16.2 为什么remote_read查询series比直接查询要慢很多和源码解读.md 13.93KB │ ├─16.3 prometheus5大数据查询接口.md 19.7KB │ ├─16.4 range_query和querylog源码解读.md 12.1KB │ ├─17.1 remote实战项目之设计prometheus数据源的结构.md 11.43KB │ ├─17.2 read的代码，查询series方法和QueryEngine的RangeQuery方法.md 48.34KB │ ├─17.3 write的代码编写和测试.md 8.73KB │ ├─18.1 用最近1天的内存平均使用率等出业务资源利用率报表.md 7.22KB │ ├─2.1 blackbox探测源码解读.md 3.92KB │ ├─2.2 普罗采集标签替换源码解读.md 5.35KB │ ├─3.1 二次开发之改造成一对多探测探针型.md 6.54KB │ ├─4.1 监控kafka和zookeeper的jvm.md 4.04KB │ ├─4.2 导入grafana大盘和指标讲解.md 15.29KB │ ├─7.1 kube-state-metrics源码讲解.md 16.63KB │ ├─7.2 k8s-apiserver监控源码解读.md 16.46KB │ ├─7.3 prometheus中k8s服务发现源码解读.md 8.79KB │ ├─8.1 k8s监控中标签relabel的应用和原理.md 8.91KB │ ├─8.2 prometheus为k8s做的4大适配工作.md 2.31KB │ └─目录.md 3.08KB ├─目录.txt -1.#INDB
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