Đang tải bảng tin…
Grafana Labs0 Hot0 bình luận8 phút đọc
Building an end-to-end reliability testing strategy with Grafana Cloud
A layered reliability testing strategy using three Grafana Cloud tools is presented through the Swiss Cheese Model framework. Grafana Cloud Synthetic Monitoring acts as the first layer, running scheduled checks (HTTP, browser, DNS, TCP, ping) from global probes to catch regressions before users are affected. Frontend Observability serves as the second layer, using the Grafana Faro SDK to capture real user data including Core Web Vitals, JavaScript errors, and session tracking that synthetic checks miss. k6 forms the third layer, enabling load testing before releases and after fixes to validate performance under realistic traffic. A demo app (QuickPizza) illustrates how each layer catches different failure types: synthetic monitoring flagged a 4.87s latency issue, Frontend Observability surfaced a 3.58s FCP and JavaScript errors, and k6 validates fixes hold under load.
Nguồn: https://grafana.com/blog/building-an-end-to-end-reliability-testing-strategy-with-grafana-cloud. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
CNX Software1 Hot14 phútAI
Telemetry, MQTT, and Grafana tested on a Raspberry Pi 4-based Meshtastic gateway
Bài đánh giá thực tế về thiết bị RAKwireless WisMesh Station, một gateway Meshtastic dựa trên Raspberry Pi 4 trong vỏ kim loại, bao gồm lắp ráp, bổ sung cảm biến BME680, cấu hình băng tần LoRa AS923, và thử nghiệm truyền tin mesh cùng GPS. Tác giả cũng triển khai hệ thống giám sát (Mosquitto MQTT, Node-RED, InfluxDB, Grafana) để hiển thị telemetry cục bộ, ghi nhận phạm vi hoạt động ~500m trong đô thị và 1.3km trong điều kiện nhìn thẳng, tiêu thụ điện 2–3W khi rảnh rỗi, nhiệt độ dưới 45°C. Script cài đặt từ RAKwireless gặp lỗi phải sửa bằng tay.
Nếu bạn đang tìm kiếm cách triển khai một hệ thống IoT tự chủ, hiệu quả về chi phí và không phụ thuộc vào cloud, bài viết này sẽ hướng dẫn cách kết hợp cùng gateway Meshtastic trên Raspberry Pi để theo dõi và hiển thị dữ liệu sensor một cách đơn giản và mạnh mẽ.
