VictoriaMetrics 支持 Prometheus 兼容的 UTF-8 字符抓取功能解析
在监控系统领域,指标数据的抓取和解析是核心功能之一。VictoriaMetrics 作为高性能的时序数据库,近期在其 v1.117.0 和 LTS-1.110.7 版本中新增了对 Prometheus 3.0 风格 UTF-8 字符指标格式的支持,这一改进显著提升了系统的兼容性和灵活性。
传统上,Prometheus 的指标暴露格式规范对标签值的字符集有严格限制,只允许使用 ASCII 字符集中的特定字符。这种限制在实际应用中可能会带来不便,特别是当指标需要包含非ASCII字符(如中文、emoji等)时。随着 Prometheus 3.0 的演进,其规范开始支持更广泛的 UTF-8 字符集,允许在指标名称和标签值中使用更丰富的字符。
VictoriaMetrics 的最新更新使其能够正确解析以下格式的指标数据:
foo{"bar"="baz"}
foo{"foo", "bar"="baz"}
这种格式支持不仅包括基本的键值对标签,还包括了多标签组合的情况。在底层实现上,VictoriaMetrics 的解析器进行了相应调整,确保能够正确处理包含 UTF-8 字符的指标名称和标签值,同时保持与现有 Prometheus 生态系统的兼容性。
对于监控系统的使用者而言,这一改进意味着:
- 可以在指标中使用本地化字符,使监控数据更符合业务场景
- 能够无缝集成支持新格式的数据源
- 在迁移到 VictoriaMetrics 时减少格式转换的工作量
从技术实现角度看,VictoriaMetrics 团队不仅关注了功能实现,还确保了性能不受影响。即使在处理包含复杂字符的指标时,系统依然能够保持高效的数据摄入能力。这种平衡功能扩展与性能保持的能力,正是 VictoriaMetrics 作为高性能时序数据库的核心竞争力之一。
对于已经使用或考虑使用 VictoriaMetrics 的用户,建议评估是否需要使用这一新特性。虽然大多数场景下 ASCII 字符集已足够,但在需要更丰富表达能力的场景中,这一功能将提供更大的灵活性。升级到支持版本后,用户可以直接开始使用新格式,无需额外配置,体现了 VictoriaMetrics 一贯的易用性设计理念。
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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