支持所有现代生态系统。顾名思义，Cloudprober 从第一天起就是为云原生应用程序设计的。它可以作为容器 (k8s) 运行，支持大多数公共云提供商的元数据和目标发现，并且可以轻松与 Prometheus 和 Grafana 等现代工具集成。IPv6对Coudprober 来说也不是问题。
测试是否适用于 Hostinger
我们在 Hostinger 上对 Cloudprober 进行了全面测试。为了确定 Cloudprober 是否满足我们的需求，我们检查了指标保真度以及适合我们规模的可能设置/配置方案。
我们尝试更改 Cloudprober 代码以添加基本的并发控制。尝试了不同的模式以在延迟测量期间保持中等负载 – 并发率为 5+5（HTTP+HTTPS）。在负载很大的服务器上，爬取大约 3,900 个 HTTPS 站点大约需要 30 分钟，而爬取大约 7,100 个 HTTP 站点大约需要 70 分钟。
——Cloudprober 等待配置的检查间隔并同时启动所有探测。我们认为这对 Cloudprober 本身来说不是一个大问题，因为 Consul、Prometheus 和 Blackbox Exporter 具有相同的功能，但这可能会对整个托管服务器产生影响。
后来，Cloudprober 在约 180 万个站点上线，我们发现具有 8 核和 32GiB RAM 的 GCP 实例可以很好地处理它（60% 的空闲 CPU）。
我们如何在 Hostinger 使用
在 Hostinger，HTTP 指标被推送到 PostgreSQL（技术上是 GCP 上的 CloudSQL）。使用指标过滤，并将 Cloudprober 的内部指标导出到 Prometheus 表面器。为了检查网站是否确实由我们托管，我们向每个网站发送一个特定的标头并期待另一个标头响应。
公制输出（表面处理机）
最初，我们考虑使用 Prometheus 表面器。但是，所有收集到 土耳其电话号码 的指标大小都在 1GB 左右。这对于我们的 Prometheus + M3DB 系统来说太大了。虽然可以让它工作，但不值得。因此，我们决定继续使用 PostgreSQL。我们还评估了 Stackdriver，但 PostgreSQL 更适合我们的工具和目的。是《纽约时报》畅销书作家、企业家和顶级网络影响者，被《福布斯》评为十大营销人员之一。通过帮助企业制定创新战略，Neil Patel 凭借其创业和数字营销技能获得了巨大的知名度。
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