前言 随着 Prometheus 监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus 对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。 在这种情况下，要优化 Prometheus 性能, 优化存储占用. 第一时间想到的可能是各种 Prometheus 的兼容存储方案, 如 Thanos 或 VM
需求 收集 ES 的指标, 并进行展示和告警; 现状 ES 通过 docker compose 安装 所在环境的 K8S 集群有 Prometheus 和 AlertManager 及 Grafana 方案 复用现有的监控体系, 通过: Prometheus 监控 ES. 具体实现为: 采集端 el
评估一个训练好的模型需要评估指标，比如正确率、查准率、查全率、F1值等。当然不同的任务类型有着不同的评估指标，而HuggingFace提供了统一的评价指标工具。 1.列出可用的评价指标 通过list_metrics()函数列出可用的评价指标： def list_metric_test(): # 第4
放弃那些动辄就上百个的研发度量指标吧，8大北极星指标指引你的研发效能方向，1个北极星指标公式让你清晰了解公司研发效能现状。 每当研发效能/DevOps业务做规划的时候，有的人就会毫无头绪，不知道如何下手，不知道方向在哪里，价值怎么衡量。本文将介绍如何借助北极星指标这个工具来帮我们完成这项工作，并以
统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级 访客【DWS】pv可视化大屏page_log 直接可求dwd UV（DAU）可视化大屏需要用 page_log 过滤去重dwm UJ 跳出率可视化大屏需要通过 page_log 行为判断dwm 进入页面数可视化大屏需要识别开始访问标识dwd 连续
在电商金融等多个领域，现在主要利用图来建模，并由业务人员根据图指标提出需求。但图指标时效性差、创建修改程序十分繁琐，元数据没有同意的管理分类，这导致开发运维都十分困难，根据此痛点，今天来介绍一项基于实时大数据的图指标解决方案。
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发 转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 实现数据+业务一体化的指标分析 从零售系统进化史get 数据统计的需求变更 零售系统需要的数据统计需求 V1.0 只需要获取当日累计的销售额，于是店老板就用 Excel
今天，我们就来说说在高并发场景下做性能优化有哪些衡量标准，以及做优化时需要注意哪些问题。
### 一、哪些因素会成为系统的瓶颈？ 1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率 作者：京东健康 牛金亮 >
无用的敏捷指标有可能破坏任何敏捷转型，详细了解如何识别和避免不良指标。
在平时开发中有时候需要收集网络不同阶段性能数据来分析网络情况，下面总结了2种收集方式。 1.通过NSURLSession提供的代理方法收集 2.通过NSURLProtocol做统一网络请求拦截收集 通过NSURLSession提供的代理方法收集 当NSURLSessionTask完成并返回响应时，N
上一次我们讲了 OpenTelemetry Logs 与 OpenTelemetry Traces。今天继续来说说 OpenTelemetry Metrics。 随着现代应用程序的复杂性不断增加，对于性能监控和故障排除的需求也日益迫切。在 .NET 生态系统中，OpenTelemetry Metri
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/16851629.html 预置条件 安装kafka、prometheus 使用JMX exporter暴露指标 下载jmx exporter以及配置文件。Jmx exporter中包含了kafka各个组件的指标，如serv
背景 最近接手维护了公司的指标监控系统，之后踩到坑就没站起来过。。 本次问题的起因是我们配置了一些指标的删除策略没有生效： - action: drop_metrics regex: "^envoy_.*|^url\_\_\_\_.*|istio_request_bytes_sum" 与这两个容易引
首先，欢迎使用DHorse部署k8s应用。 k8s可以通过top命令来查询pod和node的资源使用情况，如果直接运行该命令，如下所示。 [root@centos05 deployment]# kubectl top pod W0306 15:23:24.990550 8247 top_pod.go
基于深度学习对运维时序指标进行异常检测，快速发现线上业务问题 时间序列的异常检测是实际应用中的一个关键问题，尤其是在 IT 行业。我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测，而是通过深度学习提出了一种无阈值方法：基于 LSTM 网络的基线（一个 LSTM 框架辅助几个优化步骤）和无监督检测（神经
一：数据源 模拟数据为三款奶茶销量的日销售数据源，日期是23.8.24-23.8.31。A产品为连续7天，日环比下降，B产品为连续3天，日环比下降，C产品为连续2天，日环比下降。 二：建立基础度量值 首先，我们建立两个基础度量值，计算我们的产品销量和日环比。 产品销量 = CALCULATE(SUM
摘要：为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。 本文分享自华为云社区《目标检测模型的评价指标详解及代码实现》，作者：嵌入式视觉。 前言 为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标
