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鐵人賽 AI Engineering DAY 18

技術 Day 18|BYO Agent 接回 kagent:從部署、A2A 到 HITL 的實測邊界

Day 17 把 A2A 的 Agent Card、routing 與 invocation 接通之後,下一步就是把自建 Agent 放回 kagent,看看其...

鐵人賽 AI Engineering DAY 17

技術 Day 17|Agent Card 讀得到,A2A Invocation 卻卡在錯誤路徑

Day 16 已經證明 kagent 能部署 declarative Agent,LLM 與 MCP traffic 也能經過 agentgateway。接著把...

鐵人賽 Kubernetes DAY 9

技術 Day 9:Grafana 接上來:做一張能回答問題的圖,而不是好看的圖

昨天 Prometheus 開始存資料了,但是它自己的畫面很陽春。今天接上 Grafana,一個把資料畫成圖表的網頁介面,它自己不存任何資料,只負責去問別人要。...

鐵人賽 AI Engineering DAY 16

技術 Day 16|kagent × agentgateway 實測:Runtime、Control Plane、Traffic Path 各管哪一段

Day 15 把既有 Ingress 與 agentgateway 的流量責任切開之後,還有一大塊工作沒有人接:Agent 要用哪個 Runtime、如何部署、...

鐵人賽 AI Engineering DAY 15

技術 Day 15|既有 Ingress 不用拆:Agent Gateway 上線後的責任切分

把 agentgateway 接進 Kubernetes 之後,我們沒有拆掉原本的 Ingress。public host、certificate 與其他服務都...

鐵人賽 AI Engineering DAY 14

技術 Day 14|Virtual Key 不能代替企業身分,但能隔離 Agent Workload

評估 LiteLLM 時,我們最後沒有採用,其中一個顧慮就是 virtual key 帶來的身分管理。幾個月後接 kagent 的 LLM path,我卻又在...

鐵人賽 AI Engineering DAY 13

技術 Day 13|從 LiteLLM 轉向 agentgateway:AI Gateway 功能表沒寫的維運成本

我一開始找 AI Gateway 的條件很直接:把不同 LLM provider 收進同一個 OpenAI-compatible endpoint,再補上 ro...

鐵人賽 Kubernetes DAY 4

技術 Day 4:這 30 天要裝的工具

昨天講完三本柱,今天我們來列清單,看這 30 天到底要在叢集裡裝哪些東西。 我自己查資料的時候,覺得很多教學太快跳到指令的部分,直接教怎麼安裝和執行,但沒有說明...

鐵人賽 AI Engineering DAY 12

技術 Day 12|AWS Cognito 雙路實戰:同一個 Issuer,拆開 Human 與 M2M

同一個 Observability MCP 有兩種呼叫者。值班工程師從 CLI 登入後查詢資料,Scheduler 則在沒有人操作時定時執行。兩邊拿到的 acc...

鐵人賽 AI Engineering DAY 11

技術 Day 11|Agent OAuth Flow 實測:Authorization Code + PKCE、Client Credentials 與 Token Exchange

Day 10 把值班工程師的入口 Token 原樣送到第二個 MCP Server,結果不是撞上 audience 驗證,就是讓 Audit 誤以為整條鏈都由同...

鐵人賽 AI Engineering DAY 10

技術 Day 10|Token Passthrough 實測:Request 通了,Audit 卻只剩值班工程師

Day 9 把一次 Agent 任務裡的 Human、Agent 與 Workload 都放回 Delegation Context。欄位補齊之後,下一個麻煩很...

鐵人賽 AI Engineering DAY 9

技術 Day 9|Delegation Context 實作:把 Human、Agent 與 Workload 寫進同一條責任鏈

Day 8 的 Gateway 已經能驗證 issuer、audience、scope 與 policy claim,但那只能證明「這枚 Token 能不能送到...

鐵人賽 AI Engineering DAY 8

技術 Day 8|JWT 簽章過了,為什麼還是不能放行?Issuer、Audience、Scope 與 Claim 實測

把 Cognito 接進 Gateway 的那一輪,我原本以為最麻煩的部分已經處理完了。Human SSO 可以登入,Gateway 也能驗 JWT signa...

鐵人賽 AI Engineering DAY 7

技術 Day 7|Agent Audit 不能只留一個 actor:Human、Service、Agent 與 Workload

Day 6 把登入路徑收斂成兩條:互動式使用者走 Authorization Code + PKCE,無人服務走 Client Credentials。Toke...

鐵人賽 AI Engineering DAY 6

技術 Day 6|雖然 Keycloak 十分強大,但最終我們選擇 AWS Cognito

Day 5 盤點完 Identity 缺口後,下一步看起來很直覺:替 Gateway 接上一個可信的 OIDC issuer,讓 synthetic-user-...

鐵人賽 AI Engineering DAY 5

技術 Day 5|Agent Governance 四問:用一條 Action Path 盤點治理缺口

Day 3 的 Tool allowlist 已經把 delete_demo_database 擋在 Function Tool 前。相同的外部惡意 Log、相...

鐵人賽 AI Engineering DAY 4

技術 Day 4|當 Agent 拿自己的權限替人做事:Confused Deputy 與 Delegation 缺口

前一天的 Lab 裡,SRE Agent 讀到一段藏在外部 Log 裡的惡意指令。Gemini 提出了 delete_demo_database,Keyword...

鐵人賽 AI Engineering DAY 3

技術 Day 3|Prompt Injection 防護實測:Guard 漏判後,Tool Allowlist 擋下危險動作

這個系列的 Lab 裡有一個 SRE Investigation Agent。它會讀取合成的系統 Log,使用 query_logs 和 query_metri...

鐵人賽 AI Engineering DAY 2

技術 Day 2|Agent Threat Model 實作:從 Prompt Injection 到 Tool 執行的七道邊界

Day 1 的 SRE Investigation Agent 做了一件不該做的事。它讀到一段被動過手腳的 Log 後,沒有停在分析,而是向 Google AD...

鐵人賽 AI Engineering DAY 1

技術 Day 1|當模型開始呼叫工具:從 LLM 可觀測性走向 Agent 治理

2025 年的鐵人賽,我寫的是 LLM 可觀測性。那時追的是 Prompt、Response、Token、Latency、Cost,還有 Evaluation...

技術 o11y-bench 協助你評估 LLM 到底能不能當 SRE?

完整內容,請至幹話王 Grafana o11y-bench 深入剖析:讓 AI 真正面對 on-call 現場 LLM 到底能不能當 SRE?不是問它「知不知道...

技術 Claude Code Skills 由淺入深

完整內容,請至幹話王 Claude Code Skills 由淺入深 接續上篇【OTel 陣法監控篇】,此卷深入解析奇術(Skills)機制——臥龍神算如何知...

技術 Claude Code 監控秘錄:OpenTelemetry(OTel/OTLP)實戰指南

完整內容,請至幹話王 Claude Code 監控秘錄:OpenTelemetry(OTel/OTLP)實戰指南 稟告主公:此乃司馬懿進呈之兵書,詳解如何以...

技術 來自 Grafana 與 OpenTelemetry 的 Logging 最佳實踐

完整內容請至幹話王 Blog 現代可觀測性中的 Log 思維革命:來自 Grafana 與 OpenTelemetry 的最佳實踐 以下是影片內容的完整解釋與...

鐵人賽 DevOps DAY 30

技術 【Day30】Prometheus + Grafana:讓 Kubernetes 無所遁形的監控利器

前情提要 昨天我們看了 Jenkins 的 CI/CD Pipeline,理解了 Jenkins 的強大之處。配合前面學習的 Kubernetes、Kustom...

鐵人賽 DevOps DAY 19

技術 Day19 - LLM 可觀測性實戰:監控延遲、Token 與成本(含工具選型)

🔹 前言 昨天我們完成了 API Gateway,讓前端可以透過一個統一的 Proxy 來存取 LLM。 但在真實運行環境裡,還有一個非常現實的問題: 👉 我的...

鐵人賽 DevOps DAY 17

技術 Day 17 : 透過可觀測性的三本柱,人人都可以是福爾摩斯

找出昨天的問題 昨天第二個示範案例觸發了CPU的警報,這是筆者特別設計的場景。今天打算針對昨天的告警事件,用故事的方式帶大家一起探索,如何在日常生活場警,透過可...

鐵人賽 DevOps DAY 16

技術 Day 16:Kong + API 的 Grafana 儀表板監控與告警

Grafana 的Dashboard 前面有說到,Grafana最大的強項就是漂亮的dashboard,要從頭自己做一個dashboard其實真的很難,第一個議...

鐵人賽 DevOps DAY 15

技術 Day 15:Kong + API monitor in Promethus and Grafana - 3

Prometheus 圖 15-1 Prometheus 筆者之前建置整個架構的經驗中,Prometheus基本上就是預設建立,很少去找過相關的資料,可能也因為...

鐵人賽 DevOps DAY 14

技術 Day 14:Kong + API monitor in Promethus and Grafana - 2

Kong 與 API 在Metrics 的實踐 圖 14-1 雖說同事嫌筆者上面的架構圖太太太複雜了,但筆者還是想要放一下,因為看起來好像有一點點厲害的樣子(謎...