Clymene 的安装和配置教程
2025-05-25 18:18:53作者:蔡丛锟
项目基础介绍
Clymene 是一个面向分布式系统的时序数据和日志收集平台,它受到 Prometheus 和 Jaeger 的启发。Clymene 能够从不同的环境中收集时序数据和日志,并将它们存储在多种类型的数据库中。用户可以根据需要选择不同的存储架构,并使用熟悉的 dashboard 构建出色的监控系统。Clymene 的时间序列数据收集相比 Prometheus 的 remote_write 使用更少的资源。
项目主要编程语言
Clymene 项目主要使用 Go 语言开发。
项目使用的关键技术和框架
- 时间序列数据库: 支持多种时间序列数据库,如 OpenTSDB、InfluxDB 等。
- 服务发现: 采用 Prometheus 的服务发现机制来寻找指标收集端点。
- gRPC 和 HTTP: 数据传输可选使用 gRPC 或 HTTP 协议。
- Kafka: 可选的中间件,用于数据的暂存和传输。
- Dashboard: 可以与多种 dashboard 进行集成,如 Grafana。
准备工作
在开始安装 Clymene 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- Go 语言环境: 安装 Go 语言环境,并设置好GOPATH。
- Docker: 如果您打算使用 Docker 来部署 Clymene 组件,需要安装 Docker。
- 数据库: 根据需求选择合适的数据库,如 PostgreSQL、Cassandra 等。
- Kafka: 如果您打算使用 Kafka 作为消息队列,需要安装 Kafka。
安装步骤
-
克隆项目
首先,从 Clymene 的 GitHub 仓库克隆项目到本地:
git clone https://github.com/Clymene-project/Clymene.git cd Clymene -
安装依赖
使用
go mod命令安装项目依赖:go mod tidy -
编译项目
编译 Clymene 项目:
go build . -
配置数据库
根据所选的数据库类型,配置数据库连接信息,并在 Clymene 配置文件中指定。
-
部署组件
根据 Clymene 的架构,部署需要的组件,如 Clymene Agent、Ingester、Gateway 等。
- Clymene Agent: 收集时序数据。
- Clymene Ingester: 可选服务,负责将 Kafka 中的时序数据写入数据库。
- Clymene Gateway: 可选服务,通过 gRPC 或 HTTP 接收来自其他组件的指标数据。
-
启动服务
启动 Clymene 服务:
./clymene-agent对于其他组件,如 Ingester 和 Gateway,执行相应的启动命令。
-
验证安装
检查服务是否正常运行,并确保数据能够正确收集和存储。
通过以上步骤,您应该能够成功安装和配置 Clymene。如果遇到任何问题,请参考 Clymene 的官方文档或向社区寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100