Prometheus Metrics Collection for Elixir Libraries: A Deep Dive into prom_ex
项目介绍
prom_ex 是一个专为 Elixir 社区设计的 Prometheus 度量收集库,它基于 Telemetry 构建,并附带了配套的 Grafana 控制面板。这个工具使得集成和监控 Elixir 应用中的各种库变得简单高效,提供了丰富的插件支持,涵盖了从 Absinthe 到 Phoenix 等多个流行框架和库的度量采集。
项目快速启动
要迅速启用 prom_ex 在你的 Elixir 项目中,遵循以下步骤:
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添加依赖:首先,在你的
mix.exs文件中添加prom_ex作为依赖项。defp deps do [ {:prom_ex, "~> 1.10.0"} # 其他依赖... ] end -
配置 Prometheus 数据源:在你的应用准备就绪后,通过 Mix 任务生成配置文件,确保将其与你的 Grafana 中配置的 Prometheus 数据源ID匹配。
mix prom_ex gen config --datasource YOUR_PROMETHEUS_DATASOURCE_ID -
整合到应用程序:将生成的模块添加到你的应用监督树的顶部,以捕获所有必要的事件。
defmodule YourCoolApp.Application do use Application def start(_type, _args) do children = [ # 确保这是顶级监督器的第一个孩子 YourGeneratedModule, # 其他子进程... ] # 启动应用 supervise(children, strategy: :one_for_one) end end -
运行你的应用并配置Grafana来连接到相应的Prometheus实例,即可开始监控你的Elixir应用各项指标。
应用案例和最佳实践
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自定义插件开发:利用
PromEx Plugin行为创建模块来收集特定于应用的事件或手动管理的指标。参照已有的第一方插件来学习如何书写插件及数据点的搜集方式。 -
性能优化:尽管
prom_ex收集大量指标,但基于 Telemetry 的设计保证了其轻量级和高性能。确保监控对关键业务逻辑的影响微乎其微,进行压力测试验证性能表现是良好的实践。
典型生态项目集成
prom_ex无缝对接Elixir生态中的许多关键项目,例如Phoenix, Absinthe, Ecto等,允许你轻松地监控这些组件的性能。对于比如Phoenix LiveView的应用场景,结合PromEx能够让你实时了解客户端连接状态、请求处理速率等关键性能指标,而无需复杂的配置过程。
以上就是使用prom_ex的基础指南,通过这四个步骤,你可以快速在Elixir项目中集成Prometheus监控,提升应用维护和性能优化的效率。深入探索项目文档和示例应用,将帮助您更好地定制化您的监控解决方案,确保系统的稳健运行。
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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
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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