Nightingale监控系统本地运行指南
2025-05-22 04:06:49作者:仰钰奇
项目背景
Nightingale是一款开源的云原生监控系统,采用Go语言开发,具有高性能、易扩展的特点。作为一款企业级监控解决方案,Nightingale支持多种数据采集方式,提供告警管理、仪表盘展示等功能。
本地运行准备
要在本地运行Nightingale后端服务,需要完成以下准备工作:
-
环境要求:
- 安装Go语言环境(建议1.18+版本)
- 配置MySQL数据库服务
- 安装Redis服务
- 确保网络通畅
-
代码获取:
git clone https://github.com/ccfos/nightingale.git cd nightingale
编译与运行步骤
1. 配置文件准备
在运行前,必须正确配置相关文件:
- 修改
etc目录下的配置文件 - 确保MySQL、Redis等服务的连接地址配置正确
- 根据实际环境调整端口等参数
2. 项目编译
Nightingale项目提供了Makefile来简化编译过程:
make
此命令会自动完成依赖加载和二进制文件生成。编译完成后,会在项目根目录生成可执行文件。
3. 启动服务
编译成功后,直接运行生成的可执行文件:
./n9e
对于Windows系统,编译后会生成.exe文件,同样可以直接执行。
常见问题解决
-
执行无反应问题:
- 确保配置文件路径正确
- 检查依赖服务(MySQL、Redis)是否正常运行
- 查看日志文件获取详细错误信息
-
依赖加载失败:
- 确保网络连接正常
- 可尝试手动执行
go mod tidy解决依赖问题
-
端口冲突:
- 修改配置文件中默认端口号
- 确保所需端口未被其他程序占用
最佳实践建议
-
开发环境:
- 建议使用Docker容器化部署依赖服务
- 配置IDE的Go开发环境便于调试
-
生产环境:
- 推荐使用官方提供的二进制部署方式
- 配置进程管理工具管理进程
-
性能优化:
- 根据服务器配置调整并发参数
- 合理设置数据库连接池大小
通过以上步骤,开发者可以顺利在本地运行Nightingale监控系统,进行二次开发或功能测试。对于更复杂的部署场景,建议参考官方文档获取详细配置说明。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
314
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
245
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
154
178
暂无简介
Dart
605
136
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
239
84
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
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
238
310