Temporal项目中的Grafana监控仪表板实践指南
2025-05-16 02:22:57作者:俞予舒Fleming
在分布式系统开发中,监控是保证系统可靠性和可观察性的重要组成部分。Temporal作为一个开源的分布式工作流编排引擎,其运行状态和性能指标的监控尤为重要。
为什么需要专门的Grafana仪表板
Temporal作为一个复杂的分布式系统,会产生大量的运行时指标数据。这些数据包括但不限于:
- 工作流执行状态统计
- 任务队列深度和延迟
- 系统资源使用情况
- 错误率和重试次数
通过Grafana仪表板可视化这些指标,可以帮助开发者:
- 实时了解系统运行状况
- 快速定位性能瓶颈
- 预测潜在问题
- 优化资源配置
Temporal官方仪表板特点
Temporal项目提供了开箱即用的Grafana仪表板配置,这些仪表板设计考虑了以下几个关键方面:
- 核心指标覆盖:包含了工作流执行次数、成功率、延迟等关键业务指标
- 系统健康监控:展示了服务CPU、内存、网络等基础设施指标
- 任务队列可视化:直观显示各任务队列的深度和处理延迟
- 错误分析:对各类错误进行分类统计和趋势展示
仪表板部署实践
部署Temporal监控仪表板通常需要以下步骤:
- 数据源配置:首先需要设置Prometheus或VictoriaMetrics等时序数据库作为数据源
- 仪表板导入:将Temporal提供的仪表板JSON配置导入到Grafana中
- 变量配置:根据实际环境调整命名空间、服务名称等变量
- 告警规则设置:基于关键指标配置适当的告警阈值
自定义扩展建议
虽然官方仪表板已经覆盖了大部分常见需求,但在实际生产环境中,建议根据业务特点进行以下扩展:
- 业务指标集成:将工作流执行业务指标与系统指标关联展示
- 自定义告警:针对特定业务场景设置专门的告警规则
- 多维度分析:增加按地域、业务线等维度的下钻分析能力
- 长期趋势:添加周环比、月同比等长期趋势分析图表
最佳实践
- 分层监控:将仪表板分为系统层、服务层和业务层,便于不同角色查看
- 关键指标突出:将最重要的指标放在仪表板顶部显眼位置
- 合理采样:根据数据量级设置适当的采样频率,平衡精度和性能
- 定期评审:随着业务发展,定期评审和优化监控指标
通过合理配置和使用Temporal的监控仪表板,可以显著提升系统的可观察性,帮助团队更快地发现和解决问题,确保业务工作流的稳定运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
879