让告警大脑透明化：WebhookWise 的全链路可观测性
一个负责「决定要不要半夜叫醒你」的系统，最大的恐惧是变成黑盒。这篇讲 WebhookWise 怎么把可观测性做成第一等公民——从 OTLP 出口、Alloy 收集、指标/追踪/日志/事件/信号/剖析六类信号，到一个会让「没人看的指标」直接 CI 失败的离线契约。
架构和整体设计见前一篇《Webho
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WebhookWise：把吵闹的告警做成一个小型 AIOps 控制面
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一个「告警太吵、飞书天天刷屏」的痛点，怎么长成了一套带 AI 分析、降噪去重、事务性转发和全链路可观测的告警中枢。这篇讲它是什么，也讲关键设计背后的取舍。
一、从痛点说起监控体系搭起来之后，最先崩的往往不是系统，是人。Prometheus、Grafana、Alertmanager、云监控、飞书机
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多机代理监控 + GitHub Runner 状态统一接入 Uptime Kuma
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目的：把两类监控——每台机器的代理/网络心跳、GitHub 组织的 self-hosted runner 在线状态——统一接入 Uptime Kuma，掉线告警、看得出是哪台，并各自保留原有的”防误判”逻辑。
这是 《从”代理又挂了”到一套多机监控告警系统》 的落地续篇：那篇手搓了一套云端接收 +
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从"代理又挂了"到一套多机监控告警系统
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一个”代理超时怎么发个通知”的小需求，怎么一步步长成了覆盖 5 台机器、带反向心跳兜底、还顺带监控 GitHub Runner 的告警系统。以及中间那个让我查了半小时的经典 Shell 坑。
起点：一个很小的需求我用 Clash 代理，节点经常抽风。最初的想法特别朴素：
能不能代理超时的时候，
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在 ARM64 + 新内核(6.17) 上踩 Pixie 的坑：从满怀期待到果断放弃
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最近想给自建的 Kubernetes 集群上一套 eBPF 可观测性，第一个想到的就是 Pixie——无需埋点就能看到服务调用拓扑、HTTP/gRPC/SQL 流量、火焰图，听起来很美。
但我的集群是 Oracle Cloud 的 2 节点 ARM64（aarch64），内核 6.17。这篇记录在这
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hermes 安装与初始化记录
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Hermes Agent 安装使用文档
简介Hermes Agent 是由 Nous Research 构建的开源自对齐 AI 代理。
核心特性
特性
说明
多模型支持
Anthropic、OpenAI、OpenRouter (200+)、NVIDIA NIM、Hugging Face、
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OpenClaw 安装与初始化记录
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OpenClaw 安装与初始化记录日期: 2026-03-30操作人: imwl主机环境: Linux (aarch64/arm64), OrbStack VMOpenClaw 版本: 2026.3.28 (f9b1079)
1. 环境准备1.1 检查系统环境
项目
值
操作系统
Li
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kuberay简单使用
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Kubernetes
ray 简介Ray是一个开源的分布式机器学习框架，不仅拥有高效的分布式训练能力，也有丰富的机器学习应用，极大地降低了大规模机器学习的门槛，非常适合人工智能方向的科研人员和工程师们学习！
Ray有诸多模块，包括
实现基本分布式能力的Ray Core
进行数据处理的Ray Data
进行训练的Ray
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多个版本流量区分
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服务默认 svc 和 pod, 将 latest 全局替换成 v1, v2 ，v3 就是三个不同的版本. 给 latest 多创建了一个 svc myapp123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404
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