Flashcat 新版本介绍 - 2026年2月版本
Flashcat 2026年2月版本更新:支持 MCP 与告警/监控/事件响应等能力;日志检索升级多行翻页与聚类,接入 Elasticsearch、阿里云 SLS;北极星与灭火图支持按名称访问、灭火图接入 AWS CloudWatch;事件墙自定义列与时间轴交互优化,另含告警、仪表盘、数据集成等多项改进。
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Flashcat 2026年2月版本更新:支持 MCP 与告警/监控/事件响应等能力;日志检索升级多行翻页与聚类,接入 Elasticsearch、阿里云 SLS;北极星与灭火图支持按名称访问、灭火图接入 AWS CloudWatch;事件墙自定义列与时间轴交互优化,另含告警、仪表盘、数据集成等多项改进。
任何方向要真正落地智能化,首先要完成数据建设,以达到AI-Ready状态,再用AI做最后一公里的催化剂。可观测性方向如何才能做到AI-Ready?本文介绍Flashcat完成AI-Ready建设的方法。
本文介绍如何在 Kubernetes 集群中安装和使用 Prometheus 进行监控,包括安装 kube-prometheus-stack、查询数据、使用 Grafana 可视化等
Flashcat 提供了一个截图推送的功能,可在系统出现异常或触发重要告警时,将观测系统里的某个页面截图发送到IM群,并引导用户从这个截图页面进入观测系统,进行下一步的分析定位。
Kubernetes 集群逐渐变大,其中 ETCD 作为 Kubernetes 的存储,其稳定性尤为关键,我想确保 ETCD 集群稳定,应该从哪些方面着手落实?
监控系统有很多,我们要把监控系统的告警事件聚合到一站式告警处理 OnCall 平台,做统一的事件处理,包括告警收敛、告警分发、告警处理、告警分析等。
Prometheus 告警事件中的 `$value` 表示当前告警触发时的值,但是在告警恢复时,Resolved 事件中的 `$value` 仍然是最新告警时的值,并非是恢复时的值,这是什么原因和原理?是否有办法来解决呢?
在本指南中,我将使用实际例子讲解 Kubernetes Pod 的概念。
这本关于 Kubernetes 架构的综合指南旨在通过插图详细解释每个 Kubernetes 组件。
从产品、服务与价格三个维度探讨IT管理人员在为开发运维团队寻找高效协作的故障管理解决方案时应该提出的问题。
Prometheus 生态的原生做法,由于阈值是放在 promql 中的,恢复时的消息中难以拿到恢复时的值,夜莺 v7.0.0.beta10 版本开始,提供了一种较为简单的内置方式,解决这个问题
大规模网络环境下,有不同的数据中心、不同的机柜、不同的交换机,遇到问题排查起来相对比较费劲,本文介绍通过 Pingmesh 方案来解决这个问题。Pingmesh 的提出最初是来自微软,在微软内部 Pingmesh 每天会记录 24TB 数据,进行 2000 亿次 ping 探测,通过这些数据,微软可以很好的进行网络故障判定和及时的修复。
指标、日志、链路是服务可观测性的三大支柱,在服务稳定性保障中,通常指标侧重于发现故障和问题,日志和链路分析侧重于定位和分析问题,其中日志实际上是串联这三大维度的一个良好桥梁。
可观测性不能只关注 metrics、logging、tracing 这些 raw data,还要能够从数据中提取特征,进而推导出观点,最终辅助洞察定位故障。能够辅助定位故障才是可观测性的核心目标,构建数据只是建设底座,离目标还差的很远,千万不要觉得有了数据,就完活了。
介绍 Flashcat 统一观测平台的告警体系,涵盖 PromQL 阈值告警、机器失联告警、日志告警、智能告警、静默屏蔽与订阅分组等能力。
本文介绍如何利用Flashduty完成告警聚合降噪、告警升级、告警认领、告警排班、告警协同等需求。每个公司大概率都同时使用多个监控系统,对告警事件做统一处理,是一个很强的需求,本文为大家讲解如何落地实践。
Flashcat的设计初衷是实现一个从数据到平台到场景真正一体化的统一监控,成为服务稳定性保障,特别是故障处理的真帮手。
协作空间是Flashduty中一个重要概念,但是很多客户并不太了解,这里专门画了两页图,给大家做一个介绍。
Kubernetes监控手册第11篇,在Kubernetes体系里,应用程序部署在Pod里,针对这类程序应该监控,跟传统的物理机虚拟机的部署方式有何差别?
Kubernetes监控手册第10篇,使用 kube-state-metrics 监控 Kubernetes 各类对象,比如某个 Deployment 有多少副本可用多少副本不可用,有多少 Pod 分别是什么状态之类的。