[feature] support auto collect metrics by prometheus task (#1342)

2026-09-17 09:40:58 +00:00 · 2023-11-21 08:54:55 +08:00
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commit 663973d77e
295 changed files with 2117 additions and 769 deletions
@@ -275,7 +275,7 @@ git pull upstream master
 - **[warehouse](https://github.com/dromara/hertzbeat/tree/master/warehouse)** 提供监控数据仓储服务
 > 采集指标结果数据管理，数据落盘，查询，计算统计。
 - **[alerter](https://github.com/dromara/hertzbeat/tree/master/alerter)** 提供告警服务
-> 告警计算触发，监控状态联动，告警配置，告警通知。
+> 告警计算触发，任务状态联动，告警配置，告警通知。
 - **[web-app](https://github.com/dromara/hertzbeat/tree/master/web-app)** 提供可视化控制台页面
 > 监控告警系统可视化控制台前端

@@ -28,7 +28,7 @@

 ### Features

-* Combines **monitoring, alarm, and notification** features into one platform, and supports monitoring for web service, database, os, middleware, cloud-native, network and more.
+* Combines **monitoring, alarm, and notification** features into one platform, and supports monitoring for web service, program, database, cache, os, webserver, middleware, bigdata, cloud-native, network, custom and more.
 * Easy to use and agentless, offering full web-based operations for monitoring and alerting with just a few clicks, all at zero learning cost.
 * Makes protocols such as `Http, Jmx, Ssh, Snmp, Jdbc` configurable, allowing you to collect any metrics by simply configuring the template `YML` file online. Imagine being able to quickly adapt to a new monitoring type like K8s or Docker simply by configuring online with HertzBeat.
 * High performance, supports horizontal expansion of multi-collector clusters, multi-isolated network monitoring and cloud-edge collaboration.
@@ -29,7 +29,7 @@

 ### 特点

- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等监控阈值告警通知一步到位。
+- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等监控阈值告警通知一步到位。
 - 易用友好，无需 `Agent`，全 `WEB` 页面操作，鼠标点一点就能监控告警，零上手学习成本。    
 - 将 `Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc` 等协议规范可配置化，只需在浏览器配置监控模版 `YML` 就能使用这些协议去自定义采集想要的指标。您相信只需配置下就能立刻适配一款 `K8s` 或 `Docker` 等新的监控类型吗？  
 - 高性能，支持多采集器集群横向扩展，支持多隔离网络监控，云边协同。
@@ -69,7 +69,7 @@ public class CalculateAlarm {
     * The alarm in the process is triggered
     * 触发中告警信息
     * key - monitorId+alertDefineId 为普通阈值告警 ｜ The alarm is a common threshold alarm
-     * key - monitorId 为监控状态可用性可达性告警 ｜ Indicates the monitoring status availability reachability alarm
+     * key - monitorId 为任务状态可用性可达性告警 ｜ Indicates the monitoring status availability reachability alarm
     */
    private final Map<String, Alert> triggeredAlertMap;
    /**
@@ -137,7 +137,7 @@ public class CalculateAlarm {
        String app = metricsData.getApp();
        String metrics = metricsData.getMetrics();
        // If the indicator group whose scheduling priority is 0 has the status of collecting response data UN_REACHABLE/UN_CONNECTABLE, the highest severity alarm is generated to monitor the status change
-        // 先判断调度优先级为0的指标组采集响应数据状态 UN_REACHABLE/UN_CONNECTABLE 则需发最高级别告警进行监控状态变更
+        // 先判断调度优先级为0的指标组采集响应数据状态 UN_REACHABLE/UN_CONNECTABLE 则需发最高级别告警进行任务状态变更
        if (metricsData.getPriority() == 0) {
            handlerAvailableMetrics(monitorId, app, metricsData);
        }
@@ -378,7 +378,7 @@ public class CalculateAlarm {
        } else {
            // Check whether an availability or unreachable alarm is generated before the association monitoring
            // and send a clear alarm to clear the monitoring status
-            // 判断关联监控之前是否有可用性或者不可达告警,发送恢复告警进行监控状态恢复
+            // 判断关联监控之前是否有可用性或者不可达告警,发送恢复告警进行任务状态恢复
            String notResolvedAlertKey = monitorId + CommonConstants.AVAILABILITY;
            Alert notResolvedAlert = notRecoveredAlertMap.remove(notResolvedAlertKey);
            if (notResolvedAlert != null) {
@@ -42,17 +42,17 @@ public interface AlertDefineBindDao extends JpaRepository<AlertDefineMonitorBind

    /**
     * Deleting alarms based on monitoring IDs defines monitoring associations
-     * 根据监控ID删除告警定义监控关联
+     * 根据监控任务ID删除告警定义监控关联
     *
-     * @param monitorId Monitor Id   监控ID
+     * @param monitorId Monitor Id   监控任务ID
     */
    void deleteAlertDefineMonitorBindsByMonitorIdEquals(Long monitorId);

    /**
     * Delete alarm definition monitoring association based on monitoring ID list
-     * 根据监控ID列表删除告警定义监控关联
+     * 根据监控任务ID列表删除告警定义监控关联
     *
-     * @param monitorIds Monitoring ID List     监控ID列表
+     * @param monitorIds Monitoring ID List     监控任务ID列表
     */
    void deleteAlertDefineMonitorBindsByMonitorIdIn(Set<Long> monitorIds);

@@ -60,8 +60,8 @@ public interface AlertDefineDao extends JpaRepository<AlertDefine, Long>, JpaSpe

    /**
     * Query the alarm definition list associated with the monitoring ID
-     * 根据监控ID查询与之关联的告警定义列表
-     * @param monitorId 监控ID
+     * 根据监控任务ID查询与之关联的告警定义列表
+     * @param monitorId 监控任务ID
     * @param app 监控类型
     * @param metrics 指标组
     * @return Alarm Definition List ｜ 告警定义列表
@@ -34,16 +34,16 @@ import java.util.List;
 public interface AlertMonitorDao extends JpaRepository<Monitor, Long>, JpaSpecificationExecutor<Monitor> {

    /**
-     * Query the monitoring status of a specified monitoring state ｜ 查询指定监控状态的监控
-     * @param status 监控状态
+     * Query the monitoring status of a specified monitoring state ｜ 查询指定任务状态的监控
+     * @param status 任务状态
     * @return Monitor the list ｜ 监控列表
     */
    List<Monitor> findMonitorsByStatusIn(List<Byte> status);
    
    
    /**
-     * Query the monitoring status of a specified monitoring state ｜ 查询指定监控状态的监控
-     * @param status 监控状态
+     * Query the monitoring status of a specified monitoring state ｜ 查询指定任务状态的监控
+     * @param status 任务状态
     * @return Monitor the list ｜ 监控列表
     */
    List<Monitor> findMonitorsByStatus(Byte status);
@@ -69,7 +69,7 @@ public interface AlertDefineService {
    /**
     * Obtain alarm definition information
     * 获取告警定义信息
-     * @param alertId Monitor the ID ｜ 监控ID
+     * @param alertId Monitor the ID ｜ 监控任务ID
     * @return AlertDefine
     * @throws RuntimeException An exception was thrown during the query ｜ 查询过程中异常抛出
     */
@@ -100,8 +100,8 @@ public interface AlertDefineService {

    /**
     * Query the alarm definitions that match the specified indicator group associated with the monitoring ID
-     * 查询与此监控ID关联的指定指标组匹配的告警定义
-     * @param monitorId Monitor the ID ｜ 监控ID
+     * 查询与此监控任务ID关联的指定指标组匹配的告警定义
+     * @param monitorId Monitor the ID ｜ 监控任务ID
     * @param app Monitoring type ｜ 监控类型
     * @param metrics Index group ｜ 指标组
     * @return field - define[]
@@ -110,8 +110,8 @@ public interface AlertDefineService {

    /**
     * Query the alarm definitions that match the specified indicator group associated with the monitoring ID
-     * 查询与此监控ID关联的可用性告警定义
-     * @param monitorId Monitor the ID ｜ 监控ID
+     * 查询与此监控任务ID关联的可用性告警定义
+     * @param monitorId Monitor the ID ｜ 监控任务ID
     * @param app Monitoring type ｜ 监控类型
     * @param metrics Index group ｜ 指标组
     * @return field - define[]
@@ -13,12 +13,12 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.

-alerter.availability.recover = 可用性告警恢复通知, 监控状态已恢复正常
+alerter.availability.recover = 可用性告警恢复通知, 任务状态已恢复正常
 alerter.alarm.recover = 告警恢复通知
 alerter.notify.title = HertzBeat告警通知
 alerter.notify.target = 告警目标对象
-alerter.notify.monitorId = 所属监控ID
-alerter.notify.monitorName = 所属监控名称
+alerter.notify.monitorId = 所属监控任务ID
+alerter.notify.monitorName = 所属任务名称
 alerter.notify.priority = 告警级别
 alerter.notify.triggerTime = 告警触发时间
 alerter.notify.times = 告警触发次数
@@ -22,8 +22,7 @@ import org.dromara.hertzbeat.common.entity.job.Metrics;
 import org.dromara.hertzbeat.common.entity.message.CollectRep;

 /**
- * Specific indicator group collection implementation abstract class
- * 具体的指标组采集实现抽象类
+ * Specific metrics group collection implementation abstract class
 *
 *
 *
@@ -32,12 +31,11 @@ public abstract class AbstractCollect {

    /**
     * Real acquisition implementation interface
-     * 真正的采集实现接口
     *
     * @param builder response builder
-     * @param appId   App monitoring ID   应用监控ID
-     * @param app     Application Type  应用类型
-     * @param metrics Metric group configuration    指标组配置
+     * @param appId   App monitoring ID   
+     * @param app     Application Type 
+     * @param metrics Metric group configuration    
     *                return response builder
     */
    public abstract void collect(CollectRep.MetricsData.Builder builder, long appId, String app, Metrics metrics);
@@ -0,0 +1,367 @@
+/*
+ * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
+ * contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
+ * this work for additional information regarding copyright ownership.
+ * The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
+ * (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+ * the License.  You may obtain a copy of the License at
+ *
+ *     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+ *
+ * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+ * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+ * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+ * See the License for the specific language governing permissions and
+ * limitations under the License.
+ */
+
+package org.dromara.hertzbeat.collector.collect.prometheus;
+
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.apache.commons.net.util.Base64;
+import org.apache.http.HttpHeaders;
+import org.apache.http.HttpHost;
+import org.apache.http.HttpStatus;
+import org.apache.http.auth.AuthScope;
+import org.apache.http.auth.UsernamePasswordCredentials;
+import org.apache.http.client.AuthCache;
+import org.apache.http.client.ClientProtocolException;
+import org.apache.http.client.CredentialsProvider;
+import org.apache.http.client.config.RequestConfig;
+import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
+import org.apache.http.client.methods.HttpUriRequest;
+import org.apache.http.client.methods.RequestBuilder;
+import org.apache.http.client.protocol.HttpClientContext;
+import org.apache.http.entity.StringEntity;
+import org.apache.http.impl.auth.DigestScheme;
+import org.apache.http.impl.client.BasicAuthCache;
+import org.apache.http.impl.client.BasicCredentialsProvider;
+import org.apache.http.protocol.HttpContext;
+import org.apache.http.util.EntityUtils;
+import org.dromara.hertzbeat.collector.collect.common.http.CommonHttpClient;
+import org.dromara.hertzbeat.collector.collect.http.promethus.exporter.ExporterParser;
+import org.dromara.hertzbeat.collector.collect.http.promethus.exporter.MetricFamily;
+import org.dromara.hertzbeat.collector.collect.http.promethus.exporter.MetricType;
+import org.dromara.hertzbeat.collector.dispatch.DispatchConstants;
+import org.dromara.hertzbeat.collector.util.CollectUtil;
+import org.dromara.hertzbeat.common.constants.CollectorConstants;
+import org.dromara.hertzbeat.common.constants.CommonConstants;
+import org.dromara.hertzbeat.common.entity.job.Metrics;
+import org.dromara.hertzbeat.common.entity.job.protocol.PrometheusProtocol;
+import org.dromara.hertzbeat.common.entity.message.CollectRep;
+import org.dromara.hertzbeat.common.util.CommonUtil;
+import org.dromara.hertzbeat.common.util.IpDomainUtil;
+import org.springframework.util.StringUtils;
+
+import javax.net.ssl.SSLException;
+import java.io.IOException;
+import java.io.InterruptedIOException;
+import java.net.ConnectException;
+import java.net.UnknownHostException;
+import java.nio.charset.StandardCharsets;
+import java.util.*;
+import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
+import java.util.stream.Collectors;
+import java.util.stream.Stream;
+
+import static org.dromara.hertzbeat.common.constants.SignConstants.RIGHT_DASH;
+
+
+/**
+ * http https collect
+ *
+ *
+ */
+@Slf4j
+public class PrometheusAutoCollectImpl {
+    
+    private final Set<Integer> defaultSuccessStatusCodes = Stream.of(HttpStatus.SC_OK, HttpStatus.SC_CREATED,
+            HttpStatus.SC_ACCEPTED, HttpStatus.SC_MULTIPLE_CHOICES, HttpStatus.SC_MOVED_PERMANENTLY,
+            HttpStatus.SC_MOVED_TEMPORARILY).collect(Collectors.toSet());
+    
+    public PrometheusAutoCollectImpl() {
+    }
+    
+    public List<CollectRep.MetricsData> collect(CollectRep.MetricsData.Builder builder,
+                                                Metrics metrics) {
+        try {
+            validateParams(metrics);
+        } catch (Exception e) {
+            builder.setCode(CollectRep.Code.FAIL);
+            builder.setMsg(e.getMessage());
+            return null;
+        }
+        HttpContext httpContext = createHttpContext(metrics.getPrometheus());
+        HttpUriRequest request = createHttpRequest(metrics.getPrometheus());
+        try {
+            CloseableHttpResponse response = CommonHttpClient.getHttpClient()
+                                                     .execute(request, httpContext);
+            int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode();
+            boolean isSuccessInvoke = defaultSuccessStatusCodes.contains(statusCode);
+            log.debug("http response status: {}", statusCode);
+            if (!isSuccessInvoke) {
+                // 状态码不在successCodes中的状态码为失败
+                builder.setCode(CollectRep.Code.FAIL);
+                builder.setMsg("StatusCode " + statusCode);
+                return null;
+            }
+            // 在successCodes中的状态码成功
+            // todo 这里直接将InputStream转为了String, 对于prometheus exporter大数据来说, 会生成大对象, 可能会严重影响JVM内存空间
+            // todo 方法一、使用InputStream进行解析, 代码改动大; 方法二、手动触发gc, 可以参考dubbo for long i
+            String resp = EntityUtils.toString(response.getEntity(), StandardCharsets.UTF_8);
+            long collectTime = System.currentTimeMillis();
+            builder.setTime(collectTime);
+            // 根据不同的解析方式解析
+            if (resp == null || "".equals(resp)) {
+                log.error("http response content is empty, status: {}.", statusCode);
+                builder.setCode(CollectRep.Code.FAIL);
+                builder.setMsg("http response content is empty");
+            } else {
+                try {
+                    return parseResponseByPrometheusExporter(resp, metrics.getAliasFields(), builder);
+                } catch (Exception e) {
+                    log.info("parse error: {}.", e.getMessage(), e);
+                    builder.setCode(CollectRep.Code.FAIL);
+                    builder.setMsg("parse response data error:" + e.getMessage());
+                }   
+            }
+        } catch (ClientProtocolException e1) {
+            String errorMsg = CommonUtil.getMessageFromThrowable(e1);
+            log.error(errorMsg);
+            builder.setCode(CollectRep.Code.UN_CONNECTABLE);
+            builder.setMsg(errorMsg);
+        } catch (UnknownHostException e2) {
+            // 对端不可达
+            String errorMsg = CommonUtil.getMessageFromThrowable(e2);
+            log.info(errorMsg);
+            builder.setCode(CollectRep.Code.UN_REACHABLE);
+            builder.setMsg("unknown host:" + errorMsg);
+        } catch (InterruptedIOException | ConnectException | SSLException e3) {
+            // 对端连接失败
+            String errorMsg = CommonUtil.getMessageFromThrowable(e3);
+            log.info(errorMsg);
+            builder.setCode(CollectRep.Code.UN_CONNECTABLE);
+            builder.setMsg(errorMsg);
+        } catch (IOException e4) {
+            // 其它IO异常
+            String errorMsg = CommonUtil.getMessageFromThrowable(e4);
+            log.info(errorMsg);
+            builder.setCode(CollectRep.Code.FAIL);
+            builder.setMsg(errorMsg);
+        } catch (Exception e) {
+            // 其它异常
+            String errorMsg = CommonUtil.getMessageFromThrowable(e);
+            log.error(errorMsg, e);
+            builder.setCode(CollectRep.Code.FAIL);
+            builder.setMsg(errorMsg);
+        } finally {
+            if (request != null) {
+                request.abort();
+            }
+        }
+        return Collections.singletonList(builder.build());
+    }
+    
+    public String supportProtocol() {
+        return DispatchConstants.PROTOCOL_PROMETHEUS;
+    }
+    
+    private void validateParams(Metrics metrics) throws Exception {
+        if (metrics == null || metrics.getPrometheus() == null) {
+            throw new Exception("Prometheus collect must has prometheus params");
+        }
+        PrometheusProtocol protocol = metrics.getPrometheus();
+        if (protocol.getPath() == null
+                    || "".equals(protocol.getPath())
+                    || !protocol.getPath().startsWith(RIGHT_DASH)) {
+            protocol.setPath(protocol.getPath() == null ? RIGHT_DASH : RIGHT_DASH + protocol.getPath().trim());
+        }
+    }
+    
+    private static final Map<Long, ExporterParser> EXPORTER_PARSER_TABLE = new ConcurrentHashMap<>();
+    
+    private List<CollectRep.MetricsData> parseResponseByPrometheusExporter(String resp, List<String> aliasFields,
+                                                                           CollectRep.MetricsData.Builder builder) {
+        if (!EXPORTER_PARSER_TABLE.containsKey(builder.getId())) {
+            EXPORTER_PARSER_TABLE.put(builder.getId(), new ExporterParser());
+        }
+        ExporterParser parser = EXPORTER_PARSER_TABLE.get(builder.getId());
+        Map<String, MetricFamily> metricFamilyMap = parser.textToMetric(resp);
+        List<CollectRep.MetricsData> metricsDataList = new LinkedList<>();
+        for (Map.Entry<String, MetricFamily> entry : metricFamilyMap.entrySet()) {
+            builder.clearMetrics();
+            builder.clearFields();
+            builder.clearValues();
+            String metricsName = entry.getKey();
+            builder.setMetrics(metricsName);
+            MetricFamily metricFamily = entry.getValue();
+            if (metricFamily.getMetricType() == MetricType.HISTOGRAM || metricFamily.getMetricType() == MetricType.SUMMARY) {
+                // todo HISTOGRAM SUMMARY
+                continue;
+            }
+            if (!metricFamily.getMetricList().isEmpty()) {
+                List<String> metricsFields = new LinkedList<>();
+                for (int index = 0; index < metricFamily.getMetricList().size(); index++) {
+                    MetricFamily.Metric metric = metricFamily.getMetricList().get(index);
+                    if (index == 0) {
+                        metric.getLabelPair().forEach(label -> {
+                            metricsFields.add(label.getName());
+                            builder.addFields(CollectRep.Field.newBuilder().setName(label.getName()).setType(CommonConstants.TYPE_STRING).build());
+                        });
+                        builder.addFields(CollectRep.Field.newBuilder().setName("value").setType(CommonConstants.TYPE_NUMBER).build());
+                    }
+                    Map<String, String> labelMap = metric.getLabelPair()
+                            .stream()
+                            .collect(Collectors.toMap(MetricFamily.Label::getName, MetricFamily.Label::getValue));
+                    CollectRep.ValueRow.Builder valueRowBuilder = CollectRep.ValueRow.newBuilder();
+                    for (String field : metricsFields) {
+                        String fieldValue = labelMap.get(field);
+                        valueRowBuilder.addColumns(fieldValue == null ? CommonConstants.NULL_VALUE : fieldValue);
+                    }
+                    if (metric.getCounter() != null) {
+                        valueRowBuilder.addColumns(String.valueOf(metric.getCounter().getValue()));
+                    } else if (metric.getGauge() != null) {
+                        valueRowBuilder.addColumns(String.valueOf(metric.getGauge().getValue()));
+                    } else if (metric.getUntyped() != null) {
+                        valueRowBuilder.addColumns(String.valueOf(metric.getUntyped().getValue()));
+                    } else if (metric.getInfo() != null) {
+                        valueRowBuilder.addColumns(String.valueOf(metric.getInfo().getValue()));
+                    } else {
+                        valueRowBuilder.addColumns(CommonConstants.NULL_VALUE);
+                    }
+                    builder.addValues(valueRowBuilder.build());
+                }
+                metricsDataList.add(builder.build());
+            }
+        }
+        return metricsDataList;
+    }
+    
+    /**
+     * create httpContext
+     *
+     * @param protocol prometheus protocol
+     * @return context
+     */
+    public HttpContext createHttpContext(PrometheusProtocol protocol) {
+        PrometheusProtocol.Authorization auth = protocol.getAuthorization();
+        if (auth != null && DispatchConstants.DIGEST_AUTH.equals(auth.getType())) {
+            HttpClientContext clientContext = new HttpClientContext();
+            if (StringUtils.hasText(auth.getDigestAuthUsername())
+                        && StringUtils.hasText(auth.getDigestAuthPassword())) {
+                CredentialsProvider provider = new BasicCredentialsProvider();
+                UsernamePasswordCredentials credentials
+                        = new UsernamePasswordCredentials(auth.getDigestAuthUsername(), auth.getDigestAuthPassword());
+                provider.setCredentials(AuthScope.ANY, credentials);
+                AuthCache authCache = new BasicAuthCache();
+                authCache.put(new HttpHost(protocol.getHost(), Integer.parseInt(protocol.getPort())), new DigestScheme());
+                clientContext.setCredentialsProvider(provider);
+                clientContext.setAuthCache(authCache);
+                return clientContext;
+            }
+        }
+        return null;
+    }
+    
+    /**
+     * 根据http配置参数构造请求头
+     *
+     * @param protocol 参数配置
+     * @return 请求体
+     */
+    public HttpUriRequest createHttpRequest(PrometheusProtocol protocol) {
+        RequestBuilder requestBuilder = RequestBuilder.get();
+        // params
+        Map<String, String> params = protocol.getParams();
+        if (params != null && !params.isEmpty()) {
+            for (Map.Entry<String, String> param : params.entrySet()) {
+                if (StringUtils.hasText(param.getValue())) {
+                    requestBuilder.addParameter(param.getKey(), param.getValue());
+                }
+            }
+        }
+        // The default request header can be overridden if customized
+        // keep-alive
+        requestBuilder.addHeader(HttpHeaders.CONNECTION, "keep-alive");
+        requestBuilder.addHeader(HttpHeaders.USER_AGENT, "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2272.76 Safari/537.36");
+        // headers  The custom request header is overwritten here
+        Map<String, String> headers = protocol.getHeaders();
+        if (headers != null && !headers.isEmpty()) {
+            for (Map.Entry<String, String> header : headers.entrySet()) {
+                if (StringUtils.hasText(header.getValue())) {
+                    requestBuilder.addHeader(CollectUtil.replaceUriSpecialChar(header.getKey()),
+                            CollectUtil.replaceUriSpecialChar(header.getValue()));
+                }
+            }
+        }
+        // add accept
+        requestBuilder.addHeader(HttpHeaders.ACCEPT, "*/*");
+        
+        // 判断是否使用Bearer Token认证
+        if (protocol.getAuthorization() != null) {
+            PrometheusProtocol.Authorization authorization = protocol.getAuthorization();
+            if (DispatchConstants.BEARER_TOKEN.equalsIgnoreCase(authorization.getType())) {
+                // 若使用 将token放入到header里面
+                String value = DispatchConstants.BEARER + " " + authorization.getBearerTokenToken();
+                requestBuilder.addHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, value);
+            } else if (DispatchConstants.BASIC_AUTH.equals(authorization.getType())) {
+                if (StringUtils.hasText(authorization.getBasicAuthUsername())
+                            && StringUtils.hasText(authorization.getBasicAuthPassword())) {
+                    String authStr = authorization.getBasicAuthUsername() + ":" + authorization.getBasicAuthPassword();
+                    String encodedAuth = new String(Base64.encodeBase64(authStr.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)), StandardCharsets.UTF_8);
+                    requestBuilder.addHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, DispatchConstants.BASIC + " " + encodedAuth);
+                }
+            }
+        }
+        
+        // 请求内容，会覆盖post协议的params
+        if (StringUtils.hasLength(protocol.getPayload())) {
+            requestBuilder.setEntity(new StringEntity(protocol.getPayload(), StandardCharsets.UTF_8));
+        }
+        
+        // uri
+        String uri = CollectUtil.replaceUriSpecialChar(protocol.getPath());
+        if (IpDomainUtil.isHasSchema(protocol.getHost())) {
+            
+            requestBuilder.setUri(protocol.getHost() + ":" + protocol.getPort() + uri);
+        } else {
+            String ipAddressType = IpDomainUtil.checkIpAddressType(protocol.getHost());
+            String baseUri = CollectorConstants.IPV6.equals(ipAddressType)
+                                     ? String.format("[%s]:%s%s", protocol.getHost(), protocol.getPort(), uri)
+                                     : String.format("%s:%s%s", protocol.getHost(), protocol.getPort(), uri);
+            boolean ssl = Boolean.parseBoolean(protocol.getSsl());
+            if (ssl) {
+                requestBuilder.setUri(CollectorConstants.HTTPS_HEADER + baseUri);
+            } else {
+                requestBuilder.setUri(CollectorConstants.HTTP_HEADER + baseUri);
+            }
+        }
+        
+        // custom timeout
+        int timeout = CollectUtil.getTimeout(protocol.getTimeout(), 0);
+        if (timeout > 0) {
+            RequestConfig requestConfig = RequestConfig.custom()
+                                                  .setConnectTimeout(timeout)
+                                                  .setSocketTimeout(timeout)
+                                                  .setRedirectsEnabled(true)
+                                                  .build();
+            requestBuilder.setConfig(requestConfig);
+        }
+        return requestBuilder.build();
+    }
+
+    /**
+     * 获取实例
+     * @return instance
+     */
+    public static PrometheusAutoCollectImpl getInstance() {
+        return PrometheusAutoCollectImpl.SingleInstance.INSTANCE;
+    }
+    
+    /**
+     * 静态内部类
+     */
+    private static class SingleInstance {
+        private static final PrometheusAutoCollectImpl INSTANCE = new PrometheusAutoCollectImpl();
+    }
+}
@@ -22,6 +22,8 @@ import org.dromara.hertzbeat.collector.dispatch.timer.Timeout;
 import org.dromara.hertzbeat.common.entity.job.Metrics;
 import org.dromara.hertzbeat.common.entity.message.CollectRep;

+import java.util.List;
+
 /**
 * Collection data scheduler interface
 * 采集数据调度器接口
@@ -38,4 +40,14 @@ public interface CollectDataDispatch {
     */
    void dispatchCollectData(Timeout timeout, Metrics metrics, CollectRep.MetricsData metricsData);

+    /**
+     * Processing and distributing collection result data
+     * 处理分发采集结果数据
+     *
+     * @param timeout     time wheel timeout        时间轮timeout
+     * @param metrics     The following indicator group collection tasks    下面的指标组采集任务
+     * @param metricsDataList Collect result data       采集结果数据
+     */
+    void dispatchCollectData(Timeout timeout, Metrics metrics, List<CollectRep.MetricsData> metricsDataList);
+
 }
@@ -211,8 +211,13 @@ public class CommonDispatcher implements MetricsTaskDispatch, CollectDataDispatc
            MetricsCollect metricsCollect = new MetricsCollect(metrics, timeout, this, 
                    collectorIdentity, unitConvertList);
            jobRequestQueue.addJob(metricsCollect);
-            metricsTimeoutMonitorMap.put(job.getId() + "-" + metrics.getName(),
-                    new MetricsTime(System.currentTimeMillis(), metrics, timeout));
+            if (metrics.getPrometheus() != null) {
+                metricsTimeoutMonitorMap.put(String.valueOf(job.getId()),
+                        new MetricsTime(System.currentTimeMillis(), metrics, timeout));
+            } else {
+                metricsTimeoutMonitorMap.put(job.getId() + "-" + metrics.getName(),
+                        new MetricsTime(System.currentTimeMillis(), metrics, timeout));   
+            }
        });
    }

@@ -345,6 +350,38 @@ public class CommonDispatcher implements MetricsTaskDispatch, CollectDataDispatc
        }
    }

+    @Override
+    public void dispatchCollectData(Timeout timeout, Metrics metrics, List<CollectRep.MetricsData> metricsDataList) {
+        WheelTimerTask timerJob = (WheelTimerTask) timeout.task();
+        Job job = timerJob.getJob();
+        metricsTimeoutMonitorMap.remove(String.valueOf(job.getId()));
+        if (job.isCyclic()) {
+            // If it is an asynchronous periodic cyclic task, directly send the collected data of the indicator group to the message middleware
+            // 若是异步的周期性循环任务,直接发送指标组的采集数据到消息中间件
+            metricsDataList.forEach(commonDataQueue::sendMetricsData);
+            // The collection and execution of all index groups of this job are completed.
+            // The periodic task pushes the task to the time wheel again.
+            // First, determine the execution time of the task and the task collection interval.
+            // 此Job所有指标组采集执行完成
+            // 周期性任务再次将任务push到时间轮
+            // 先判断此次任务执行时间与任务采集间隔时间
+            if (timeout.isCancelled()) {
+                return;
+            }
+            long spendTime = System.currentTimeMillis() - job.getDispatchTime();
+            long interval = job.getInterval() - spendTime / 1000;
+            interval = interval <= 0 ? 0 : interval;
+            // Reset Construction Execution Metrics Group View  重置构造执行指标组视图
+            job.constructPriorMetrics();
+            timerDispatch.cyclicJob(timerJob, interval, TimeUnit.SECONDS);
+        } else {
+            // The collection and execution of all indicator groups of this job are completed
+            // and the result listener is notified of the combination of all indicator group data
+            timerDispatch.responseSyncJobData(job.getId(), metricsDataList);
+        }
+        
+    }
+
    private List<Map<String, Configmap>> getConfigmapFromPreCollectData(CollectRep.MetricsData metricsData) {
        if (metricsData.getValuesCount() <= 0 || metricsData.getFieldsCount() <= 0) {
            return null;
@@ -79,6 +79,11 @@ public interface DispatchConstants {
     * protocol push
     */
    String PROTOCOL_PUSH = "push";
+    /**
+     * protocol prometheus
+     */
+    String PROTOCOL_PROMETHEUS = "prometheus";
+    
    // Protocol type related - end
    // 协议类型相关 - end //

@@ -22,6 +22,7 @@ import com.googlecode.aviator.Expression;
 import lombok.Data;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.dromara.hertzbeat.collector.collect.AbstractCollect;
+import org.dromara.hertzbeat.collector.collect.prometheus.PrometheusAutoCollectImpl;
 import org.dromara.hertzbeat.collector.collect.strategy.CollectStrategyFactory;
 import org.dromara.hertzbeat.collector.dispatch.timer.Timeout;
 import org.dromara.hertzbeat.collector.dispatch.timer.WheelTimerTask;
@@ -62,7 +63,7 @@ public class MetricsCollect implements Runnable, Comparable<MetricsCollect> {
    protected long tenantId;
    /**
     * Monitor ID
-     * 监控ID
+     * 监控任务ID
     */
    protected long monitorId;
    /**
@@ -141,6 +142,14 @@ public class MetricsCollect implements Runnable, Comparable<MetricsCollect> {
        response.setApp(app);
        response.setId(monitorId);
        response.setTenantId(tenantId);
+        // for prometheus auto 
+        if (DispatchConstants.PROTOCOL_PROMETHEUS.equalsIgnoreCase(metrics.getProtocol())) {
+            List<CollectRep.MetricsData> metricsData = PrometheusAutoCollectImpl
+                    .getInstance().collect(response, metrics);
+            validateResponse(metricsData.stream().findFirst().orElse(null));
+            collectDataDispatch.dispatchCollectData(timeout, metrics, metricsData);
+            return;
+        }
        response.setMetrics(metrics.getName());
        // According to the indicator group collection protocol, application type, etc., dispatch to the real application indicator group collection implementation class
        // 根据指标组采集协议,应用类型等来调度到真正的应用指标组采集实现类
@@ -402,6 +411,24 @@ public class MetricsCollect implements Runnable, Comparable<MetricsCollect> {
        return builder.build();
    }

+    private void validateResponse(CollectRep.MetricsData metricsData) {
+        if (metricsData == null) {
+            log.error("[Collect Failed] Response metrics data is null.");
+            return;
+        }
+        long endTime = System.currentTimeMillis();
+        long runningTime = endTime - startTime;
+        long allTime = endTime - newTime;
+        if (startTime - newTime >= WARN_DISPATCH_TIME) {
+            log.warn("[Collector Dispatch Warn, Dispatch Use {}ms.", startTime - newTime);
+        }
+        if (metricsData.getCode() != CollectRep.Code.SUCCESS) {
+            log.info("[Collect Failed, Run {}ms, All {}ms] Reason: {}", runningTime, allTime, metricsData.getMsg());
+        } else {
+            log.info("[Collect Success, Run {}ms, All {}ms].", runningTime, allTime);
+        }
+    }
+
    private void setNewThreadName(long monitorId, String app, long startTime, Metrics metrics) {
        String builder = monitorId + "-" + app + "-" + metrics.getName() +
                "-" + String.valueOf(startTime).substring(9);
@@ -145,7 +145,7 @@ public class CollectJobService {
     * Cancel periodic asynchronous collection tasks
     * 取消周期性异步采集任务
     *
-     * @param jobId Job ID      任务ID
+     * @param jobId Job ID      采集任务ID
     */
    public void cancelAsyncCollectJob(Long jobId) {
        if (jobId != null) {
@@ -74,34 +74,22 @@ public interface CommonConstants {

    /**
     * Monitoring Status Code: Unmanaged
-     * 监控状态码: 未管理
+     * 任务状态码: 未管理
     */
    byte UN_MANAGE_CODE = 0x00;

    /**
     * Monitoring Status Code: Available
-     * 监控状态码: 可用
+     * 任务状态码: 可用
     */
    byte AVAILABLE_CODE = 0x01;

    /**
     * Monitoring Status Code: Not Available
-     * 监控状态码: 不可用
+     * 任务状态码: 不可用
     */
    byte UN_AVAILABLE_CODE = 0x02;

-    /**
-     * Monitoring Status Code: Unreachable
-     * 监控状态码: 不可达
-     */
-    byte UN_REACHABLE_CODE = 0x03;
-
-    /**
-     * Monitoring Status Code: Pending
-     * 监控状态码: 挂起
-     */
-    byte SUSPENDING_CODE = 0x04;
-
    /**
     * Alarm status: 0 - normal alarm (to be processed)
     * 告警状态: 0-正常告警(待处理)
@@ -238,12 +226,12 @@ public interface CommonConstants {
    byte AUTH_TYPE_GITEE = 5;

    /**
-     * 内有标签: monitorId 监控ID
+     * 内有标签: monitorId 监控任务ID
     */
    String TAG_MONITOR_ID = "monitorId";

    /**
-     * 内有标签: monitorName 监控名称
+     * 内有标签: monitorName 任务名称
     */
    String TAG_MONITOR_NAME = "monitorName";

@@ -309,7 +297,7 @@ public interface CommonConstants {
    
    /**
     * ignore label
-     * 处理未配置恢复告警，但需要使用恢复告警变更监控状态的情况
+     * 处理未配置恢复告警，但需要使用恢复告警变更任务状态的情况
     */
    String IGNORE = "ignore";

@@ -62,7 +62,7 @@ public class AlertDefineMonitorBind {
    @Schema(title = "告警定义ID", example = "87432674384", accessMode = READ_WRITE)
    private Long alertDefineId;

-    @Schema(title = "监控ID", example = "87432674336", accessMode = READ_WRITE)
+    @Schema(title = "监控任务ID", example = "87432674336", accessMode = READ_WRITE)
    @Column(name = "monitor_id")
    private Long monitorId;

@@ -37,7 +37,7 @@ import java.util.List;
@Schema(description = "指标组监控数据")
 public class MetricsData {

-    @Schema(title = "监控ID")
+    @Schema(title = "监控任务ID")
    private Long id;

    @Schema(title = "监控类型")
@@ -38,7 +38,7 @@ import java.util.Map;
@Schema(description = "历史单指标数据")
 public class MetricsHistoryData {

-    @Schema(title = "监控ID")
+    @Schema(title = "监控任务ID")
    private Long id;

    @Schema(title = "监控类型")
@@ -45,7 +45,7 @@ import java.util.stream.Collectors;
 public class Job {

    /**
-     * Task id      任务ID
+     * Task id      采集任务ID
     */
    private long id;
    /**
@@ -54,13 +54,13 @@ public class Job {
    private long tenantId = 0;
    /**
     * Monitoring ID Application ID
-     * 监控ID 应用ID
+     * 监控任务ID 应用ID
     */
    private long monitorId;
    /**
     * Large categories of monitoring       监控的大类别
     * service-application service monitoring db-database monitoring custom-custom monitoring os-operating system monitoring
-     * service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控
+     * service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等 os-操作系统监控
     */
    private String category;
    /**
@@ -91,7 +91,7 @@ public class Metrics {
     * Public attribute - expression calculation, map the pre-query attribute (pre Fields) with the final attribute (fields), and calculate the final attribute (fields) value
     * 公共属性-表达式计算，将前置查询属性(preFields)与最终属性(fields)映射,计算出最终属性(fields)值
     * eg: size = size1 + size2, speed = speedSize
-     * https://www.yuque.com/boyan-avfmj/aviatorscript/ban32m
+     * <a href="https://www.yuque.com/boyan-avfmj/aviatorscript/ban32m">www.yuque.com/boyan-avfmj/aviatorscript/ban32m</a>
     */
    private List<String> calculates;
    /**
@@ -166,6 +166,10 @@ public class Metrics {
     * Monitoring configuration information using push style 使用push方式推送的监控配置信息
     */
    private PushProtocol push;
+    /**
+     * Monitoring configuration information using the public prometheus protocol
+     */
+    private PrometheusProtocol prometheus;

    /**
     * collector use - Temporarily store subTask indicator group response data
@@ -183,7 +187,7 @@ public class Metrics {

    /**
     * collector use - Temporarily store subTask id
-     * collector使用 - 分级任务ID
+     * collector使用 - 分级采集任务ID
     */
    @JsonIgnore
    private transient Integer subTaskId;
@@ -248,6 +252,7 @@ public class Metrics {
    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
+    @Builder
    public static class Field {
        /**
         * Indicator name
@@ -0,0 +1,110 @@
+/*
+ * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
+ * contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
+ * this work for additional information regarding copyright ownership.
+ * The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
+ * (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+ * the License.  You may obtain a copy of the License at
+ *
+ *     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+ *
+ * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+ * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+ * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+ * See the License for the specific language governing permissions and
+ * limitations under the License.
+ */
+
+package org.dromara.hertzbeat.common.entity.job.protocol;
+
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * Prometheus 协议配置
+ *
+ *
+ */
+@Data
+@Builder
+@AllArgsConstructor
+@NoArgsConstructor
+public class PrometheusProtocol {
+    /**
+     * 对端主机ip或域名
+     */
+    private String host;
+    /**
+     * 对端主机端口
+     */
+    private String port;
+    /**
+     * http/https metrics path
+     */
+    private String path;
+    /**
+     * 超时时间
+     */
+    private String timeout;
+    /**
+     * http是否使用链路加密ssl/tls,即是http还是https
+     */
+    private String ssl = "false";
+    /**
+     * http请求方法: get, post, put, delete, patch
+     */
+    private String method;
+    /**
+     * http请求携带头 eg: Content-Type = application/json
+     */
+    private Map<String, String> headers;
+    /**
+     * http请求携带查询参数 eg: localhost:80/api?paramKey=value
+     */
+    private Map<String, String> params;
+    /**
+     * http请求携带的请求体
+     */
+    private String payload;
+    /**
+     * 认证信息
+     */
+    private Authorization authorization;
+
+    /**
+     * 认证信息
+     */
+    @Data
+    @AllArgsConstructor
+    @NoArgsConstructor
+    public static class Authorization {
+        /**
+         * 认证类型：Bearer Token, Basic Auth, Digest Auth
+         */
+        private String type;
+        /**
+         * Bearer Token's token
+         */
+        private String bearerTokenToken;
+        /**
+         * Basic Auth 's username
+         */
+        private String basicAuthUsername;
+        /**
+         * Basic Auth 's password
+         */
+        private String basicAuthPassword;
+        /**
+         * Digest Auth 's username
+         */
+        private String digestAuthUsername;
+        /**
+         * Digest Auth 's password
+         */
+        private String digestAuthPassword;
+    }
+}
@@ -63,21 +63,21 @@ public class Monitor {
     * 主键ID
     */
    @Id
-    @Schema(title = "监控ID", example = "87584674384", accessMode = READ_ONLY)
+    @Schema(title = "监控任务ID", example = "87584674384", accessMode = READ_ONLY)
    private Long id;

    /**
     * Job ID
-     * 监控对应下发的任务ID
+     * 监控对应下发的采集任务ID
     */
-    @Schema(title = "任务ID", example = "43243543543", accessMode = READ_ONLY)
+    @Schema(title = "采集任务ID", example = "43243543543", accessMode = READ_ONLY)
    private Long jobId;

    /**
     * Monitor Name
     * 监控的名称
     */
-    @Schema(title = "监控名称", example = "Api-TanCloud.cn", accessMode = READ_WRITE)
+    @Schema(title = "任务名称", example = "Api-TanCloud.cn", accessMode = READ_WRITE)
    @Length(max = 100)
    private String name;

@@ -107,10 +107,10 @@ public class Monitor {
    private Integer intervals;

    /**
-     * Monitoring status 0: Unmonitored, 1: Available, 2: Unavailable, 3: Unreachable, 4: Suspended
-     * 监控状态 0:未监控,1:可用,2:不可用,3:不可达,4:挂起
+     * Monitoring status 0: Unmonitored, 1: Available, 2: Unavailable
+     * 任务状态 0:未监控,1:可用,2:不可用
     */
-    @Schema(title = "监控状态 0:未监控,1:可用,2:不可用,3:不可达,4:挂起", accessMode = READ_WRITE)
+    @Schema(title = "任务状态 0:未监控,1:可用,2:不可用", accessMode = READ_WRITE)
    @Min(0)
    @Max(4)
    private byte status;
@@ -65,9 +65,9 @@ public class Param {

    /**
     * Monitor ID
-     * 监控ID
+     * 监控任务ID
     */
-    @Schema(title = "监控ID", example = "875846754543", accessMode = READ_WRITE)
+    @Schema(title = "监控任务ID", example = "875846754543", accessMode = READ_WRITE)
    private Long monitorId;

    /**
@@ -59,7 +59,7 @@ public class TagMonitorBind {
    @Column(name = "tag_id")
    private Long tagId;

-    @Schema(title = "监控ID", example = "87432674336", accessMode = READ_WRITE)
+    @Schema(title = "监控任务ID", example = "87432674336", accessMode = READ_WRITE)
    @Column(name = "monitor_id")
    private Long monitorId;

@@ -36,7 +36,7 @@ public class History {
    @Schema(description = "指标数据历史实体主键索引ID", example = "87584674384", accessMode = READ_ONLY)
    private Long id;

-    @Schema(title = "监控ID", example = "87432674336", accessMode = READ_WRITE)
+    @Schema(title = "监控任务ID", example = "87432674336", accessMode = READ_WRITE)
    private Long monitorId;

    @Schema(title = "监控类型 mysql oracle db2")
@@ -53,7 +53,7 @@ tags: [opensource]
 - **[warehouse](https://github.com/dromara/hertzbeat/tree/master/warehouse)** 提供监控数据仓储服务
 > 采集指标结果数据管理，数据落盘，查询，计算统计。
 - **[alerter](https://github.com/dromara/hertzbeat/tree/master/alerter)** 提供告警服务
-> 告警计算触发，监控状态联动，告警配置，告警通知。
+> 告警计算触发，任务状态联动，告警配置，告警通知。
 - **[web-app](https://github.com/dromara/hertzbeat/tree/master/web-app)** 提供可视化控制台页面
 > 监控告警系统可视化控制台前端(angular+ts+zorro)

@@ -105,7 +105,7 @@ CREATE TABLE  tag_monitor_bind
 (
    id           bigint           not null auto_increment comment '主键ID',
    tag_id       bigint           not null comment 'TAG ID',
-    monitor_id   bigint           not null comment '监控ID',
+    monitor_id   bigint           not null comment '监控任务ID',
    gmt_create   timestamp        default current_timestamp comment 'create time',
    gmt_update   datetime         default current_timestamp on update current_timestamp comment 'update time',
    primary key (id),
@@ -50,7 +50,7 @@ gitee: https://gitee.com/dromara/hertzbeat

 3. 查看检测指标数据

-> 在监控列表可以查看监控状态，进监控详情可以查看指标数据图表等。
+> 在监控列表可以查看任务状态，进监控详情可以查看指标数据图表等。


 ![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/f874b45e909c4bb0acdd28b3fb034a61~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)
@@ -146,8 +146,8 @@ shenyu:
 ```
 [HertzBeat告警通知]
 告警目标对象 : shenyu.process_open_fds.value
-所属监控ID : 205540620349696
-所属监控名称 : SHENYU_localhost
+所属监控任务ID : 205540620349696
+所属任务名称 : SHENYU_localhost
 告警级别 : 警告告警
 告警触发时间 : 2023-01-08 22:17:06
 内容详情 : 请注意⚠️ ShenYu网关打开的文件描述符的数量为 3044 超过3000
@@ -158,8 +158,8 @@ management:
 ```
 [HertzBeat告警通知]
 告警目标对象 : dynamic_tp.thread_pool_running.run_timeout_count
-所属监控ID : 205540620349493
-所属监控名称 : DynamicTp_localhost
+所属监控任务ID : 205540620349493
+所属任务名称 : DynamicTp_localhost
 告警级别 : 严重告警
 告警触发时间 : 2023-02-02 22:17:06
 内容详情 : DynamicTp has run timeout thread, count is 2
@@ -25,7 +25,7 @@ Cloud: **[GreptimePlay](https://greptime.com/playground)**

 > [HertzBeat](https://github.com/dromara/hertzbeat) 一个拥有强大自定义监控能力，无需 Agent 的开源实时监控告警工具。

- 集 **监控+告警+通知** All in one，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等监控，阈值告警通知一步到位。
+- 集 **监控+告警+通知** All in one，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等监控，阈值告警通知一步到位。
 - 更自由化的阈值规则(计算表达式)，`邮件` `Discord` `Slack` `Telegram` `钉钉` `微信` `飞书` `短信` `Webhook` 等方式及时送达。
 - 将`Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc`等协议规范可配置化，只需在浏览器配置`YML`监控模版就能使用这些协议去自定义采集想要的指标。

@@ -16,7 +16,7 @@ keywords: [open source monitoring system, alerting system, Linux monitoring]

 ### Features

-* Combines **monitoring, alarm, and notification** features into one platform, and supports monitoring for web service, database, os, middleware, cloud-native, network and more.
+* Combines **monitoring, alarm, and notification** features into one platform, and supports monitoring for web service, program, database, cache, os, webserver, middleware, bigdata, cloud-native, network, custom and more.
 * Easy to use and agentless, offering full web-based operations for monitoring and alerting with just a few clicks, all at zero learning cost.
 * Makes protocols such as `Http, Jmx, Ssh, Snmp, Jdbc` configurable, allowing you to collect any metrics by simply configuring the template `YML` file online. Imagine being able to quickly adapt to a new monitoring type like K8s or Docker simply by configuring online with HertzBeat.
 * High performance, supports horizontal expansion of multi-collector clusters, multi-isolated network monitoring and cloud-edge collaboration.
@@ -16,7 +16,7 @@ keywords: [open source monitoring system, alerting system, Linux monitoring]

 ### Features

-* Combines **monitoring, alarm, and notification** features into one platform, and supports monitoring for web service, database, os, middleware, cloud-native, network and more.
+* Combines **monitoring, alarm, and notification** features into one platform, and supports monitoring for web service, program, database, cache, os, webserver, middleware, bigdata, cloud-native, network, custom and more.
 * Easy to use and agentless, offering full web-based operations for monitoring and alerting with just a few clicks, all at zero learning cost.
 * Makes protocols such as `Http, Jmx, Ssh, Snmp, Jdbc` configurable, allowing you to collect any metrics by simply configuring the template `YML` file online. Imagine being able to quickly adapt to a new monitoring type like K8s or Docker simply by configuring online with HertzBeat.
 * High performance, supports horizontal expansion of multi-collector clusters, multi-isolated network monitoring and cloud-edge collaboration.
@@ -14,7 +14,7 @@ keywords: [open source monitoring system, alerting system, Linux monitoring]

 ### Features

-* Combines **monitoring, alarm, and notification** features into one platform, and supports monitoring for web service, database, os, middleware, cloud-native, network and more.
+* Combines **monitoring, alarm, and notification** features into one platform, and supports monitoring for web service, program, database, cache, os, webserver, middleware, bigdata, cloud-native, network, custom and more.
 * Easy to use and agentless, offering full web-based operations for monitoring and alerting with just a few clicks, all at zero learning cost.
 * Makes protocols such as `Http, Jmx, Ssh, Snmp, Jdbc` configurable, allowing you to collect any metrics by simply configuring the template `YML` file online. Imagine being able to quickly adapt to a new monitoring type like K8s or Docker simply by configuring online with HertzBeat.
 * High performance, supports horizontal expansion of multi-collector clusters, multi-isolated network monitoring and cloud-edge collaboration.
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, Apache Airflow监控]
 | 参数名称     | 参数帮助描述                                                 |
 | ------------ | ------------------------------------------------------------ |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://) |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性                         |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性                         |
 | 端口         | 数据库对外提供的端口，默认为8080                             |
 | 查询超时时间 | 设置连接未响应的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒           |
 | HTTPS        | 是否启用HTTPS                                                |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, DORIS数据库BE监控]
 | 参数名称     | 参数帮助描述                                                 |
 | ------------ | ------------------------------------------------------------ |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://) |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性                         |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性                         |
 | 端口         | 数据库对外提供的端口，默认为8040                             |
 | 查询超时时间 | 设置连接未响应的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒           |
 | 数据库名称   | 数据库实例名称，可选                                         |
@@ -167,4 +167,4 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, DORIS数据库BE监控]

 | 指标名称 | 指标单位 | 指标帮助描述                                        |
 | -------- | -------- | --------------------------------------------------- |
-| value    | 字节     | BE 进程物理内存大小，取自 `/proc/self/status/VmRSS` |
+| value    | 字节     | BE 进程物理内存大小，取自 `/proc/self/status/VmRSS` |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, DORIS数据库FE监控]
 | 参数名称     | 参数帮助描述                                                 |
 | ------------ | ------------------------------------------------------------ |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://) |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性                         |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性                         |
 | 端口         | 数据库对外提供的端口，默认为8030                             |
 | 查询超时时间 | 设置连接未响应的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒           |
 | 数据库名称   | 数据库实例名称，可选                                         |
@@ -124,4 +124,4 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, DORIS数据库FE监控]
 | prepare   | 无       | 准备中        |
 | committed | 无       | 已提交        |
 | visible   | 无       | 可见          |
-| aborted   | 无       | 已中止/已撤销 |
+| aborted   | 无       | 已中止/已撤销 |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, Redis数据库监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | redis对外提供的端口，默认为6379,sentinel节点默认26379  |
 | 超时时间 | 设置redis info 查询未响应数据时的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 数据库名称   | 数据库实例名称，可选。  |
@@ -29,7 +29,7 @@ slug: /

 ### Features

-* Combines **monitoring, alarm, and notification** features into one platform, and supports monitoring for web service, database, os, middleware, cloud-native, network and more.
+* Combines **monitoring, alarm, and notification** features into one platform, and supports monitoring for web service, program, database, cache, os, webserver, middleware, bigdata, cloud-native, network, custom and more.
 * Easy to use and agentless, offering full web-based operations for monitoring and alerting with just a few clicks, all at zero learning cost.
 * Makes protocols such as `Http, Jmx, Ssh, Snmp, Jdbc` configurable, allowing you to collect any metrics by simply configuring the template `YML` file online. Imagine being able to quickly adapt to a new monitoring type like K8s or Docker simply by configuring online with HertzBeat.
 * High performance, supports horizontal expansion of multi-collector clusters, multi-isolated network monitoring and cloud-edge collaboration.
@@ -24,7 +24,7 @@ sidebar_label: HertzBeat 实时监控

 ### 特点

- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等监控阈值告警通知一步到位。
+- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等监控阈值告警通知一步到位。
 - 易用友好，无需 `Agent`，全 `WEB` 页面操作，鼠标点一点就能监控告警，零上手学习成本。
 - 将 `Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc` 等协议规范可配置化，只需在浏览器配置监控模版 `YML` 就能使用这些协议去自定义采集想要的指标。您相信只需配置下就能立刻适配一款 `K8s` 或 `Docker` 等新的监控类型吗？
 - 高性能，支持多采集器集群横向扩展，支持多隔离网络监控，云边协同。
@@ -25,7 +25,7 @@ sidebar_label: HertzBeat 华为云镜像部署快速指引
 ## 🎡 <font color="green">介绍</font>

 > [HertzBeat赫兹跳动](https://github.com/dromara/hertzbeat) 是一个拥有强大自定义监控能力，无需 Agent 的开源实时监控告警工具。     
-> 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等监控，阈值告警通知一步到位。   
+> 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等监控，阈值告警通知一步到位。   
 > 更自由化的阈值规则(计算表达式)，`邮件` `Discord` `Slack` `Telegram` `钉钉` `微信` `飞书` `短信` `Webhook` 等方式及时送达。

 > 我们将`Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc`等协议规范可配置化，您只需在浏览器配置`YML`就能使用这些协议去自定义采集任何您想要的指标。    
@@ -24,7 +24,7 @@ sidebar_label: TanCloud 实时监控

 ### 特点

- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等监控阈值告警通知一步到位。
+- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等监控阈值告警通知一步到位。
 - 易用友好，无需 `Agent`，全 `WEB` 页面操作，鼠标点一点就能监控告警，零上手学习成本。
 - 将 `Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc` 等协议规范可配置化，只需在浏览器配置监控模版 `YML` 就能使用这些协议去自定义采集想要的指标。您相信只需配置下就能立刻适配一款 `K8s` 或 `Docker` 等新的监控类型吗？
 - 高性能，支持多采集器集群横向扩展，支持多隔离网络监控，云边协同。
@@ -54,7 +54,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源告警系统]
 - **[warehouse](https://github.com/dromara/hertzbeat/tree/master/warehouse)** 提供监控数据仓储服务
 > 采集指标结果数据管理，数据落盘，查询，计算统计。
 - **[alerter](https://github.com/dromara/hertzbeat/tree/master/alerter)** 提供告警服务
-> 告警计算触发，监控状态联动，告警配置，告警通知。
+> 告警计算触发，任务状态联动，告警配置，告警通知。
 - **[web-app](https://github.com/dromara/hertzbeat/tree/master/web-app)** 提供可视化控制台页面
 > 监控告警系统可视化控制台前端(angular+ts+zorro)

@@ -105,7 +105,7 @@ CREATE TABLE  tag_monitor_bind
 (
    id           bigint           not null auto_increment comment '主键ID',
    tag_id       bigint           not null comment 'TAG ID',
-    monitor_id   bigint           not null comment '监控ID',
+    monitor_id   bigint           not null comment '监控任务ID',
    gmt_create   timestamp        default current_timestamp comment 'create time',
    gmt_update   datetime         default current_timestamp on update current_timestamp comment 'update time',
    primary key (id),
@@ -50,7 +50,7 @@ gitee: https://gitee.com/dromara/hertzbeat

 3. 查看检测指标数据

-> 在监控列表可以查看监控状态，进监控详情可以查看指标数据图表等。
+> 在监控列表可以查看任务状态，进监控详情可以查看指标数据图表等。


 ![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/f874b45e909c4bb0acdd28b3fb034a61~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)
@@ -114,8 +114,8 @@ metricReporterList:
 ```
 [HertzBeat告警通知]
 告警目标对象 : iotdb.cluster_node_status.status
-所属监控ID : 205540620349696
-所属监控名称 : IOTDB_localhost
+所属监控任务ID : 205540620349696
+所属任务名称 : IOTDB_localhost
 告警级别 : 紧急告警
 告警触发时间 : 2023-01-05 22:17:06
 内容详情 : 监控到 IOTDB 节点 127.0.0.1 状态 OFFLINE, 请及时处理。
@@ -146,8 +146,8 @@ shenyu:
 ```
 [HertzBeat告警通知]
 告警目标对象 : shenyu.process_open_fds.value
-所属监控ID : 205540620349696
-所属监控名称 : SHENYU_localhost
+所属监控任务ID : 205540620349696
+所属任务名称 : SHENYU_localhost
 告警级别 : 警告告警
 告警触发时间 : 2023-01-08 22:17:06
 内容详情 : 请注意⚠️ ShenYu网关打开的文件描述符的数量为 3044 超过3000
@@ -158,8 +158,8 @@ management:
 ```
 [HertzBeat告警通知]
 告警目标对象 : dynamic_tp.thread_pool_running.run_timeout_count
-所属监控ID : 205540620349493
-所属监控名称 : DynamicTp_localhost
+所属监控任务ID : 205540620349493
+所属任务名称 : DynamicTp_localhost
 告警级别 : 严重告警
 告警触发时间 : 2023-02-02 22:17:06
 内容详情 : DynamicTp has run timeout thread, count is 2
@@ -108,8 +108,8 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, Mysql数据库监控]
 ```
 [HertzBeat告警通知]
 告警目标对象 : mysql.cahce.query_cache_hit_rate
-所属监控ID : 205540620394932
-所属监控名称 : Mysql_localhost
+所属监控任务ID : 205540620394932
+所属任务名称 : Mysql_localhost
 告警级别 : 严重告警
 告警触发时间 : 2023-02-11 21:13:44
 内容详情 : mysql db query_cache_hit_rate is too low, now is 20.
@@ -170,8 +170,8 @@ Github: https://github.com/dromara/hertzbeat
 ```
 [HertzBeat告警通知]
 告警目标对象 : linux.cpu.usage
-所属监控ID : 483783444839382
-所属监控名称 : Linux_182.33.34.2
+所属监控任务ID : 483783444839382
+所属任务名称 : Linux_182.33.34.2
 告警级别 : 警告告警
 告警触发时间 : 2023-02-15 21:13:44
 内容详情 : The linux cpu usage is too high. now is 95.
@@ -18,7 +18,7 @@ keywords: [开源监控系统, 告警系统, Linux监控]
 ### What is HertzBeat?

 > HertzBeat赫兹跳动 是一个拥有强大自定义监控能力，无需 Agent 的开源实时监控告警工具。     
-> 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等指标监控，阈值告警通知一步到位。   
+> 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等指标监控，阈值告警通知一步到位。   
 > 支持更自由化的阈值规则(计算表达式)，`邮件` `Discord` `Slack` `Telegram` `钉钉` `微信` `飞书` `短信` `Webhook` 等方式及时送达。

 > 我们将`Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc`等协议规范可配置化，您只需配置`YML`就能使用这些协议去自定义采集任何您想要的指标。
@@ -14,7 +14,7 @@ keywords: [开源监控系统, SpringBoot监控, 监控告警]

 > HertzBeat 是一款开源，易用友好的实时监控工具，无需Agent，拥有强大自定义监控能力。    

- 集**监控-告警-通知为一体**，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等监控，阈值告警，告警通知(邮件微信钉钉飞书短信 Slack Discord Telegram)。    
+- 集**监控-告警-通知为一体**，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等监控，阈值告警，告警通知(邮件微信钉钉飞书短信 Slack Discord Telegram)。    
 - 其将Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc等协议规范可配置化，只需配置YML就能使用这些协议去自定义采集任何您想要采集的指标。您相信只需配置YML就能立刻适配一个K8s或Docker等新的监控类型吗？   
 - HertzBeat 的强大自定义，多类型支持，易扩展，低耦合，希望能帮助开发者和中小团队快速搭建自有监控系统。  

@@ -159,8 +159,8 @@ management:
 ```
 [HertzBeat告警通知]
 告警目标对象 : springboot2.threads.size
-所属监控ID : 483783444839322
-所属监控名称 : SPRINGBOOT2_localhost
+所属监控任务ID : 483783444839322
+所属任务名称 : SPRINGBOOT2_localhost
 告警级别 : 警告告警
 告警触发时间 : 2023-03-22 21:13:44
 内容详情 : The springboot2 service's runnable state threads num is over 300, now is 444.
@@ -18,7 +18,7 @@ keywords: [open source monitoring system, alerting system, Linux monitoring]
 ### What is HertzBeat?

 > HertzBeat赫兹跳动 是一个拥有强大自定义监控能力，无需 Agent 的开源实时监控告警工具。     
-> 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等指标监控，阈值告警通知一步到位。   
+> 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等指标监控，阈值告警通知一步到位。   
 > 支持更自由化的阈值规则(计算表达式)，`邮件` `Discord` `Slack` `Telegram` `钉钉` `微信` `飞书` `短信` `Webhook` 等方式及时送达。

 > 我们将`Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc`等协议规范可配置化，您只需配置`YML`就能使用这些协议去自定义采集任何您想要的指标。
@@ -25,7 +25,7 @@ Cloud: **[GreptimePlay](https://greptime.com/playground)**

 > [HertzBeat](https://github.com/dromara/hertzbeat) 一个拥有强大自定义监控能力，无需 Agent 的开源实时监控告警工具。

- 集 **监控+告警+通知** All in one，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等监控，阈值告警通知一步到位。
+- 集 **监控+告警+通知** All in one，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等监控，阈值告警通知一步到位。
 - 更自由化的阈值规则(计算表达式)，`邮件` `Discord` `Slack` `Telegram` `钉钉` `微信` `飞书` `短信` `Webhook` 等方式及时送达。
 - 将`Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc`等协议规范可配置化，只需在浏览器配置`YML`监控模版就能使用这些协议去自定义采集想要的指标。

@@ -18,7 +18,7 @@ keywords: [open source monitoring system, alerting system, Linux monitoring]

 > HertzBeat赫兹跳动 是一个拥有强大自定义监控能力，无需 Agent 的开源实时监控告警工具。     
 > 致力于**易用友好**，全 WEB 页面操作，鼠标点一点就能监控告警，零上手学习成本。   
-> 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等指标监控，阈值告警通知一步到位。   
+> 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等指标监控，阈值告警通知一步到位。   
 > 支持更自由化的阈值规则(计算表达式)，`邮件` `Discord` `Slack` `Telegram` `钉钉` `微信` `飞书` `短信` `Webhook` 等方式及时送达。

 > 我们将`Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc`等协议规范可配置化，您只需配置`YML`就能使用这些协议去自定义采集任何您想要的指标。
@@ -17,7 +17,7 @@ keywords: [open source monitoring system, alerting system, Linux monitoring]

 ### 特点

- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等监控阈值告警通知一步到位。
+- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等监控阈值告警通知一步到位。
 - 易用友好，无需 `Agent`，全 `WEB` 页面操作，鼠标点一点就能监控告警，零上手学习成本。
 - 将 `Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc` 等协议规范可配置化，只需在浏览器配置监控模版 `YML` 就能使用这些协议去自定义采集想要的指标。您相信只需配置下就能立刻适配一款 `K8s` 或 `Docker` 等新的监控类型吗？
 - 高性能，支持多采集器集群横向扩展，支持多隔离网络监控，云边协同。
@@ -53,7 +53,7 @@ keywords: [open source monitoring system, alerting system, Linux monitoring]

 ### 特点

- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等监控阈值告警通知一步到位。
+- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等监控阈值告警通知一步到位。
 - 易用友好，无需 `Agent`，全 `WEB` 页面操作，鼠标点一点就能监控告警，零上手学习成本。
 - 将 `Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc` 等协议规范可配置化，只需在浏览器配置监控模版 `YML` 就能使用这些协议去自定义采集想要的指标。您相信只需配置下就能立刻适配一款 `K8s` 或 `Docker` 等新的监控类型吗？
 - 高性能，支持多采集器集群横向扩展，支持多隔离网络监控，云边协同。
@@ -29,7 +29,7 @@ keywords: [open source monitoring system, alerting system, Linux monitoring]

 ### 特点

- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，数据库，操作系统，中间件，云原生，网络等监控阈值告警通知一步到位。
+- 集 **监控+告警+通知** 为一体，支持对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web服务器，云原生，网络，自定义等监控阈值告警通知一步到位。
 - 易用友好，无需 `Agent`，全 `WEB` 页面操作，鼠标点一点就能监控告警，零上手学习成本。
 - 将 `Http,Jmx,Ssh,Snmp,Jdbc` 等协议规范可配置化，只需在浏览器配置监控模版 `YML` 就能使用这些协议去自定义采集想要的指标。您相信只需配置下就能立刻适配一款 `K8s` 或 `Docker` 等新的监控类型吗？
 - 高性能，支持多采集器集群横向扩展，支持多隔离网络监控，云边协同。
@@ -78,7 +78,7 @@ sidebar_label: 系统默认解析方式
 **对应的监控模版YML可以配置为如下**  

 ```yaml
-# 此监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: custom
 # 监控应用类型(与文件名保持一致) eg: linux windows tomcat mysql aws...
 app: example
@@ -69,7 +69,7 @@ sidebar_label: 教程一:适配一款HTTP协议监控
 样例：自定义一个名称为`hertzbeat`的自定义监控类型，其使用HTTP协议采集指标数据。

 ```yaml
-# 此监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: custom
 # 监控应用类型名称(与文件名保持一致) eg: linux windows tomcat mysql aws...
 app: hertzbeat
@@ -43,7 +43,7 @@ sidebar_label: 教程二:获取TOKEN后续认证使用
 我们直接复用 app-hertzbeat.yml 里面的定义内容,修改为我们当前的监控类型`hertzbeat_auth`配置参数, 比如 `app, category等`。

 ```yaml
-# 此监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: custom
 # 监控应用类型(与文件名保持一致) eg: linux windows tomcat mysql aws...
 app: hertzbeat_token
@@ -105,7 +105,7 @@ metrics: ......

 ```yaml

-# 此监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: custom
 # 监控应用类型(与文件名保持一致) eg: linux windows tomcat mysql aws...
 app: hertzbeat_token
@@ -235,7 +235,7 @@ metrics:

 ```yaml

-# 此监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: custom
 # 监控应用类型(与文件名保持一致) eg: linux windows tomcat mysql aws...
 app: hertzbeat_token
@@ -98,7 +98,7 @@ sidebar_label: JsonPath解析方式
 **对应的监控模版YML可以配置为如下**   

 ```yaml
-# 此监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: custom
 # 监控应用类型(与文件名保持一致) eg: linux windows tomcat mysql aws...
 app: example
@@ -34,7 +34,7 @@ HTTP协议支持我们自定义HTTP请求路径，请求header，请求参数，


 ```yaml
-# 此监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: custom
 # 监控应用类型(与文件名保持一致) eg: linux windows tomcat mysql aws...
 app: example_http
@@ -65,7 +65,7 @@ SQL响应数据：
 样例：自定义一个名称为example_sql的自定义监控类型，其使用JDBC协议采集指标数据。

 ```yaml
-# 此监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: db
 # 监控应用类型(与文件名保持一致) eg: linux windows tomcat mysql aws...
 app: example_sql
@@ -36,7 +36,7 @@ sidebar_label: JMX协议自定义监控

 ```yaml
 # The monitoring type category：service-application service monitoring db-database monitoring custom-custom monitoring os-operating system monitoring
-# 监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控 cn-云原生cloud native network-网络监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: service
 # The monitoring type eg: linux windows tomcat mysql aws...
 # 监控类型 eg: linux windows tomcat mysql aws...
@@ -28,7 +28,7 @@ sidebar_label: 自定义监控

 ```yaml
 # The monitoring type category：service-application service monitoring db-database monitoring custom-custom monitoring os-operating system monitoring
-# 监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控 cn-云原生cloud native network-网络监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: custom
 # The monitoring type eg: linux windows tomcat mysql aws...
 # 监控类型 eg: linux windows tomcat mysql aws...
@@ -36,7 +36,7 @@ sidebar_label: SNMP协议自定义监控

 ```yaml
 # The monitoring type category：service-application service monitoring db-database monitoring mid-middleware custom-custom monitoring os-operating system monitoring
-# 监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 mid-中间件 custom-自定义监控 os-操作系统监控 cn-云原生cloud native network-网络监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: os
 # The monitoring type eg: linux windows tomcat mysql aws...
 # 监控类型 eg: linux windows tomcat mysql aws...
@@ -73,7 +73,7 @@ total  used  free  buff_cache  available


 ```yaml
-# 此监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: os
 # 监控应用类型(与文件名保持一致) eg: linux windows tomcat mysql aws...
 app: example_linux
@@ -69,7 +69,7 @@ sidebar_label: 教程案例

 ```yaml
 # The monitoring type category：service-application service monitoring db-database monitoring custom-custom monitoring os-operating system monitoring
-# 监控类型所属类别：service-应用服务监控 db-数据库监控 custom-自定义监控 os-操作系统监控 cn-云原生cloud native network-网络监控
+# 监控类型所属类别：service-应用服务 program-应用程序 db-数据库 custom-自定义 os-操作系统 bigdata-大数据 mid-中间件 webserver-web服务器 cache-缓存 cn-云原生 network-网络监控等等
 category: custom
 # The monitoring type eg: linux windows tomcat mysql aws...
 # 监控类型 eg: linux windows tomcat mysql aws...
@@ -54,7 +54,7 @@ ACTIVEMQ_SUNJMX_START="$ACTIVEMQ_SUNJMX_START -Dcom.sun.management.jmxremote"
 | 参数名称        | 参数帮助描述                                               |
 |-------------|------------------------------------------------------|
 | 监控Host      | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称        | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
+| 任务名称        | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
 | JMX端口       | JMX 对外提供的HTTP端口，默认为 11099。                           |
 | JMX URL     | 可选，自定义 JMX URL 连接                                    |
 | 用户名         | 认证时使用的用户名                                            |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源网站监控, HTTP API监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | 网站对外提供的端口，http一般默认为80，https一般默认为443。  |
 | 相对路径     | 网站地址除IP端口外的后缀路径，例如 `www.tancloud.cn/console` 网站的相对路径为 `/console`。  |
 | 请求方式     | 设置接口调用的请求方式：GET,POST,PUT,DELETE。  |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源操作系统监控, CentOS操作系统监
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | Linux SSH对外提供的端口，默认为22。  |
 | 用户名      | SSH连接用户名，可选 |
 | 密码        | SSH连接密码，可选 |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, 达梦数据库监控]
 | 参数名称     | 参数帮助描述                                                 |
 | ------------ | ------------------------------------------------------------ |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                       |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                       |
 | 端口         | 数据库对外提供的端口，默认为5236。                           |
 | 查询超时时间 | 设置SQL查询未响应数据时的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。 |
 | 数据库名称   | 数据库实例名称，可选。                                       |
@@ -53,7 +53,7 @@ firewall-cmd --reload
 | 参数名称     | 参数帮助描述                                                 |
 | ------------ | ------------------------------------------------------------ |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                       |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                       |
 | 端口         | 数据库对外提供的端口，默认为2375。                           |
 | 查询超时时间 | 设置获取Docker服务器API接口时的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。 |
 | 器名称       | 一般是监控所有运行中的容器信息。                             |
@@ -66,7 +66,7 @@ management:
 | 参数名称     | 参数帮助描述                                               |
 | ------------ |------------------------------------------------------|
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
 | 端口         | 应用服务对外提供的端口，默认为8080。                                 |
 | 启用HTTPS   | 是否通过HTTPS访问网站，注意⚠️开启HTTPS一般默认对应端口需要改为443             |
 | Base Path | 暴露接口路径前缀，默认 /actuator                                |
@@ -14,7 +14,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源网站监控, SiteMap监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | 网站对外提供的端口，http一般默认为80，https一般默认为443。  |
 | 网站地图     | 网站SiteMap地图地址的相对路径，例如：/sitemap.xml。  |
 | 启用HTTPS   | 是否通过HTTPS访问网站，注意⚠️开启HTTPS一般默认对应端口需要改为443  |
@@ -40,7 +40,7 @@ export HADOOP_OPTS= "$HADOOP_OPTS
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 查询超时时间 | 设置JVM连接的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 用户名      | JMX连接用户名 |
 | 密码        | JMX连接密码 |
@@ -50,7 +50,7 @@ predefinedMetrics:
 | 参数名称   | 参数帮助描述                                               |
 |--------|------------------------------------------------------|
 | 监控Host | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称   | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
+| 任务名称   | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
 | 端口     | IoTDB指标接口对外提供的端口，默认为9091。                            |
 | 超时时间   | HTTP请求查询超时时间                                         |
 | 采集间隔   | 监控周期性采集数据间隔时间，单位秒，可设置的最小间隔为30秒                       |
@@ -53,7 +53,7 @@ java -jar $JETTY_HOME/start.jar --add-module=jmx-remote
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 查询超时时间 | 设置JVM连接的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 用户名      | JMX连接用户名 |
 | 密码        | JMX连接密码 |
@@ -31,7 +31,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源JAVA监控, JVM虚拟机监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 查询超时时间 | 设置JVM连接的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 用户名      | JMX连接用户名 |
 | 密码        | JMX连接密码 |
@@ -35,7 +35,7 @@ export KAFKA_JMX_OPTS="-Djava.rmi.server.hostname=ip地址 -Dcom.sun.management.
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 查询超时时间 | 设置Kafka连接的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 用户名      | JMX连接用户名 |
 | 密码        | JMX连接密码 |
@@ -41,7 +41,7 @@ kubectl create token --duration=1000h cluster-admin
 | 参数名称        | 参数帮助描述                                               |
 |-------------|------------------------------------------------------|
 | 监控Host      | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称        | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
+| 任务名称        | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
 | APiServer端口 | K8s APiServer端口，默认6443                                   |
 | token       | 授权Access Token                                       |
 | URL         | 数据库连接URL，可选，若配置，则URL里面的数据库名称，用户名密码等参数会覆盖上面配置的参数      |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源操作系统监控, Linux操作系统监控
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | Linux SSH对外提供的端口，默认为22。  |
 | 用户名      | SSH连接用户名，可选 |
 | 密码        | SSH连接密码，可选 |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, MariaDB数据库监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | 数据库对外提供的端口，默认为3306。  |
 | 查询超时时间 | 设置SQL查询未响应数据时的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 数据库名称   | 数据库实例名称，可选。  |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, Mysql数据库监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | 数据库对外提供的端口，默认为3306。  |
 | 查询超时时间 | 设置SQL查询未响应数据时的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 数据库名称   | 数据库实例名称，可选。  |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, OpenGauss数据库监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | 数据库对外提供的端口，默认为5432。  |
 | 查询超时时间 | 设置SQL查询未响应数据时的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 数据库名称   | 数据库实例名称，可选。  |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, Oracle数据库监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | 数据库对外提供的端口，默认为1521。  |
 | 查询超时时间 | 设置SQL查询未响应数据时的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 数据库名称   | 数据库实例名称，可选。  |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源网络监控, 网络PING监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | Ping超时时间 | 设置PING未响应数据时的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 采集间隔    | 监控周期性采集数据间隔时间，单位秒，可设置的最小间隔为30秒  |
 | 是否探测    | 新增监控前是否先探测检查监控可用性，探测成功才会继续新增修改操作  |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源网络监控, 端口可用性监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | 网站对外提供的端口，http一般默认为80，https一般默认为443。  |
 | 连接超时时间 | 端口连接的等待超时时间，单位毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 采集间隔    | 监控周期性采集数据间隔时间，单位秒，可设置的最小间隔为30秒  |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, PostgreSQL数据库监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | 数据库对外提供的端口，默认为5432。  |
 | 查询超时时间 | 设置SQL查询未响应数据时的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 数据库名称   | 数据库实例名称，可选。  |
@@ -27,7 +27,7 @@ rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
 | 参数名称     | 参数帮助描述                                      |
 |----------|---------------------------------------------|
 | 监控Host   | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                         |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                         |
 | 端口       | RabbitMQ Management 对外提供的HTTP端口，默认为15672。   |
 | 用户名      | 接口Basic认证时使用的用户名                            |
 | 密码       | 接口Basic认证时使用的密码                             |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, Redis数据库监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | redis对外提供的端口，默认为6379,sentinel节点默认26379  |
 | 超时时间 | 设置redis info 查询未响应数据时的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 数据库名称   | 数据库实例名称，可选。  |
@@ -46,7 +46,7 @@ shenyu:
 | 参数名称   | 参数帮助描述                                               |
 |--------|------------------------------------------------------|
 | 监控Host | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称   | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
+| 任务名称   | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
 | 端口     | 网关指标接口对外提供的端口，默认为8090。                               |
 | 超时时间   | HTTP请求响应超时时间                                         |
 | 采集间隔   | 监控周期性采集数据间隔时间，单位秒，可设置的最小间隔为30秒                       |
@@ -36,7 +36,7 @@ management:
 | 参数名称     | 参数帮助描述                                               |
 | ------------ |------------------------------------------------------|
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。                                  |
 | 端口         | 应用服务对外提供的端口，默认为8080。                                 |
 | 启用HTTPS   | 是否通过HTTPS访问网站，注意⚠️开启HTTPS一般默认对应端口需要改为443             |
 | Base Path | 暴露接口路径前缀，默认 /actuator                                |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源数据库监控, SqlServer数据库监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | 数据库对外提供的端口，默认为1433。  |
 | 查询超时时间 | 设置SQL查询未响应数据时的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 数据库名称   | 数据库实例名称，可选。  |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源网站监控, SSL证书监控监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | 网站对外提供的端口，https一般默认为443。  |
 | 相对路径     | 网站地址除IP端口外的后缀路径，例如 `www.tancloud.cn/console` 网站的相对路径为 `/console`。 |
 | 采集间隔    | 监控周期性采集数据间隔时间，单位秒，可设置的最小间隔为30秒 |
@@ -14,7 +14,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源网站监控, Tomcat监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 查询超时时间 | 设置Tomcat连接的超时时间，单位ms毫秒，默认3000毫秒。  |
 | 用户名      | JMX连接用户名 |
 | 密码        | JMX连接密码 |
@@ -12,7 +12,7 @@ keywords: [开源监控系统, 开源操作系统监控, Ubuntu监控]
 | 参数名称      | 参数帮助描述 |
 | ----------- | ----------- |
 | 监控Host     | 被监控的对端IPV4，IPV6或域名。注意⚠️不带协议头(eg: https://, http://)。 |
-| 监控名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
+| 任务名称     | 标识此监控的名称，名称需要保证唯一性。  |
 | 端口        | Linux SSH对外提供的端口，默认为22。  |
 | 用户名      | SSH连接用户名，可选 |
 | 密码        | SSH连接密码，可选 |
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