Windows Exporter终端服务指标变更解析与技术建议
背景概述
Windows Exporter作为Prometheus监控体系中的重要组件,在0.26版本中对其终端服务(terminal_services)采集模块进行了重要变更。这些变更影响了部分监控指标的可用性,需要系统管理员和监控运维人员特别注意。
关键变更内容
在0.26版本中,开发团队对终端服务采集模块进行了重构,移除了windows_terminal_services_local_session_count指标。这一变更的主要考虑是:
-
指标冗余问题:新的
windows_terminal_services_session_info指标已经包含了所有会话的详细信息,通过PromQL查询可以轻松计算出会话数量,使得专门的计数指标变得不必要。 -
指标一致性:通过统一使用
session_info指标,可以保持指标采集方式的标准化,减少特殊处理逻辑。 -
性能优化:减少重复指标的采集可以降低采集模块的资源消耗。
迁移方案
对于原先依赖windows_terminal_services_local_session_count指标的用户,可以采用以下PromQL查询作为替代方案:
sum by(state, instance) (windows_terminal_services_session_info)
这个查询不仅能够获取会话总数,还能按照会话状态(active/disconnected等)和实例进行分组统计,实际上提供了比原指标更灵活的分析能力。
实施建议
-
仪表板更新:检查所有使用旧指标的Grafana仪表板或其他可视化工具,替换为新的查询方式。
-
告警规则调整:更新Prometheus告警规则中所有引用旧指标的表达式。
-
文档同步更新:确保团队内部文档记录这一变更,避免后续维护人员困惑。
-
版本升级测试:在生产环境升级前,先在测试环境验证所有监控项是否正常工作。
性能注意事项
虽然用户报告中提到了采集时间延长的问题,但经分析这与指标变更无关。实际案例表明,这可能是由于:
- 防火墙配置问题导致采集超时
- 系统资源限制(如日志中出现的系统信号量不足警告)
建议在升级时:
- 检查系统资源使用情况
- 确保网络连接畅通
- 监控采集模块本身的性能指标
总结
Windows Exporter 0.26+版本对终端服务监控指标的优化,体现了Prometheus监控体系"更少但更精确"的指标设计理念。虽然这种变更为用户带来了一定的迁移成本,但从长远来看,统一使用session_info指标能够提供更强大、更一致的监控能力。建议用户及时跟进这一变更,调整监控配置以适应新版本的要求。
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