那我们说了这么的性能，对于性能我们应该如何理解呢？ 实际上云智慧对性能的抽象理解很简单，只有两点： 第一个挑战是业务中断，确实对企业来说这是最大的挑战，业务中断有再多的用户没用。 参考和分析市场上国内外的应用性能管理的解决方案；云智慧首创面向业务的基于用户行为性能的方法；这是基于真实的用户行为角度来分析应用的性能表现；分析的维度包括行为的维度和用户的维度。 ? 真正的端到端应该是从用户端到后端的物理服务器以及代码端的完整穿透； 而且应该是基于细化到每个用户的每个真实行为操作层面来看待； 化到每个操作层面的端到端，让深入定位问题有了可能；通过标记在每个行为操作上的 ，确保运维SLA与服务质量；面向管理层，提供多维报告与数据决策支持，帮助企业实现用户满意度及运营效率持续提升、企业营收不断提高。 工作从事软件产品设计开发多年，现任云智慧产品总监，致力于面向大数据的IT系统监控软件以及应用性能管理（APM）平台的规划、设计与传播。
---- APM（应用性能管理）与Dapper原理介绍 什么是APM APM (Application Performance Management) 即应用性能管理（应用性能监控） APM主要是针对企业 APM致力于检测和诊断应用性能问题，从而能提供应用预期的服务水平。 APM三大特征 多级应用性能监控：覆盖通讯协议1-7层，通过事务处理过程监控、模拟等手段实现端到端应用监测。 第二阶段：以监控各种基础组件为主，随着互联网的快速发展，为了降低应用开发难度，各种基础组件（如数据库、中间件等）开始大量涌现，所以这个时期应用性能管理主要是监控和管理各种基础组件的性能。 第三阶段：以监控应用本身的性能为主, IT 运维管理的复杂度开始出现爆炸性的增长，应用性能管理的重点也开始聚焦于应用本身的性能与管理上。 通过跟踪请求的处理过程，来对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗进行跟踪（每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据），方便工程师能够快速定位问题。
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举例来说，用户购买商品的完整流程可能包含以下步骤： 浏览商品 将商品添加进购物车 结算购物车中的商品 选择送货地址、支付方式 点击付款 完成付款 你可以将如上流程设置为一个漏斗，分析整体的转化情况，以及每一步具体的转化率和转化中位时间 同时也可以借助强大的筛选和分组功能进行深度分析。 2. 漏斗界面功能简介 ? A. 选择分析用户群 在这个区域，你可以选择“用户分群”创建出的用户群。 ? B. 在事件默认属性、“事件配置”编辑选择的属性和用户默认属性选取维度，按维度查看转化。 ? 选择相关属性，添加，如“等于”“大于等于”某值的筛选条件 ? D. 在“漏斗步骤”添加“行为事件”及其属性条件。如下图定义的是，名为“Demo！”，在7天周期内，由“购物车”（数量大于等于2）行为用户，流向到“订单表”行为事件的漏斗。 报表 在这个区域显示“用户群”，“分组”以及各个行为事件为属性的报表 I. 查询和下载报表 在这个区域，你可以输入关键词查询报表，以及将报表以csv格式文件下载到本地。
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查进行初始行为后的用户中，有多少人会进行后续行为。这是衡量产品对用户价值高低的重要指标。 想判断某项产品改动是否奏效，如新增了一个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月？ 2. 为什么要做留存分析？直接看活跃用户百分比不够吗？ 同理，按照非时间维度的留存分析具有类似价值，比如，可以查看新功能上线之后，对不同性别用户的留存是否带来不同效果。 3. 留存分析界面功能简介 ? A. 按维度查询 在这个区域，你可以从事件默认属性、“事件配置”编辑选择的属性和用户默认属性选取维度，点击“查询”进行查询操作。 ? D. 留存分析报表 在这个区域 显示“用户群”、所选定的各个维度、“总人数”以及留存周期的每天为属性的报表 可以将报表以csv格式文件下载到本地
在没有应用性能管理工具（APM，即application performance management ）的时候，当我们需要对应用优化，我们就需要不断的调试、阅读源码才能找到问题。 而了解应用性能瓶颈的最好方法就是：查看程序中运行时间最长的部分。在这时，我们就可以考虑使用性能管理工具来分析应用的性能。 性能管理工具会分析应用的五个维度： 终端用户体验监控，分析用户加载、渲染时间等等有关于用户体验的事项。 应用运行时架构，监控应用程序的所有节点和服务器等等。 同时，性能管理工具将使用应用性能指数（英语 Apdex，全称：Application Performance Index），来衡量用户对于应用性能的满意值。 ? 下面我们将 New Relic 作为应用性能管理工具，来分析和展示应用程序的性能。 使用 New Relic 进行优化 ?
应用程序一旦迁移到了云端，管理起来就变得更困难重重了。云应用程序性能管理和性能监控工具则可以帮助识别瓶颈及其他性能度量指标。 AppNeta AppNeta提供了这家厂商所说的“全栈”(full stack)应用程序性能管理功能。 安装了每个代理后，我们就能够在PathView Cloud管理控制台中查看应用程序了。TraceView让你可以关注应用程序从前端到后端的方方面面。 缺点就是，为了利用所有的功能特性，你得购买所有相应的许可证，还要尽快学会不同的功能特性。另外，一些云服务提供商可能不愿安装利用AppNeta TraceView功能特性所需的必要代理。 除了模拟Web应用程序负载的综合监控功能外，它还提供了用户体验管理功能。Dynatrace有几个组件，包括需要安装到运行Web应用程序的服务器上的代理，以及专门处理代理收集上来的事件的“收集器”。
Skywalking 使用的是 Java 动态字节码技术 这应该是目前最优秀的两款开源APM产品了，而且两款产品都通过字节码注入的方式，实现了对代码完全无任何侵入，他们的对比信息如下： ? 而且项目发起人是中国人，我们能够进入官方群（Apache SkyWalking交流群：392443393）和项目发起人吴晟零距离沟通，很多问题能第一时间得到大家的帮助（玩过开源的都知道，这个价值有多大） 这就意味着，如果选择Pinpoint，还要有能力hold住一套HBase集群（daocloud从Pinpoint切换到skywalking就是因为HBase的维护代价有点大）。 性能损耗 由于Pinpoint采集信息太过详细，所以，它对性能的损耗最大。而skywalking默认策略比较保守，对性能损耗很小。 有网友做过压力测试，对比如下： ? 当然也从另一方面反应国产开源软件在世界上的影响力还很小。 这方面没有谁好谁坏，毕竟每个公司使用的技术栈不一样。如果你对RocketMQ有强需求，那么skywalking是你的最佳选择。
为了满足上述两方面的诉求，应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现，并通过一款云产品做演示，从业务视角使用弹性能力。 场景2：应用实例处理能力是有限的，在请求量增大时，若 CPU/Memory 等资源使用量超过一定限度，会影响应用的服务性能。 在固定资源规格情况下，单个实例处理能力有限且可以预期的，通过调整实例数量来控制应用整体的处理能力，这种做法更为普适和可控，即 HPA。 但这种方案会打破 K8s 的资源管理模型，导致实际分配的资源与 K8s 调度链路感知到的资源申请量不一致，会影响 K8s 集群整体的调度，同时也有可能影响节点自身的稳定性。 TEM 中，用户可以在两个流程中配置弹性策略，一种是在应用部署过程中，一种是在应用部署后在应用详情页中配置弹性策略。推荐后者，更灵活组合应用管理的能力。
为了满足上述两方面的诉求，应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现，并通过一款云产品做演示，从业务视角使用弹性能力。 02. 场景2：应用实例处理能力是有限的，在请求量增大时，若 CPU/Memory 等资源使用量超过一定限度，会影响应用的服务性能。 在固定资源规格情况下，单个实例处理能力有限且可以预期的，通过调整实例数量来控制应用整体的处理能力，这种做法更为普适和可控，即 HPA。 但这种方案会打破 K8s 的资源管理模型，导致实际分配的资源与 K8s 调度链路感知到的资源申请量不一致，会影响 K8s 集群整体的调度，同时也有可能影响节点自身的稳定性。 TEM 中，用户可以在两个流程中配置弹性策略，一种是在应用部署过程中，一种是在应用部署后在应用详情页中配置弹性策略。推荐后者，更灵活组合应用管理的能力。
历经六十年起落变化的人工智能领域在2017年到达融资最高点，然而新成立人工智能企业的数量却有所下滑。在2018年投资人热度依然保持的今天，人工智能究竟在哪些行业落地、落地情况如何？ 本报告重点展现医疗、教育、制造三个行业的人工智能应用落地情况，探索未来人工智能领域的投融资趋势及具体落地应用机会。 旨在为关心人工智能应用层的相关人士梳理人工智能领域的行业应用现状，以及为投资人寻找下一个落地项目、创业者找寻进入场景提供参考。公众号后台回复：“AI”，获取本文报告. ? ? ? ? ? ? ? ?
---- 下面是一些贴士来帮助提升XWiki的性能 集群 如果你需要高可用性，或者您的XWiki实例负荷过高则可以配置集群实现分散负载 独立出Solr 默认情况下XWiki使用嵌入式Solr，主要是为了方便开发 ，因为会有更多的对象存在内存中而JVM的垃圾收集器必须更加努力地清理，它会导致XWiki性能下降（因为Full GC暂停应用会花更长的时间） 需要注意的是默认存储附件是存储在数据库，该存储机制是非常占用内存的 举例来说，导航面板不应该被用于有很多文件的wiki，因为它显示wiki所有文件。在未来这个面板应当对性能改善，但并非现在。 ，以树的方式呈现 废弃 监控插件 面向开发者的功能，XWiki可以监控其自己的代码，报告一个请求中激活每个子组件的时间。 虽然监管代码不费时，但它增加了内存消耗，而创建/开始/停止/日志/销毁调用分布各地的代码，你需要通过禁用这个功能节省了大量的方法调用。
笔者邀请您，先思考： 1 借贷管理需要解决什么问题？ 2 人工智能如何服务借贷管理？ ? 贷款是美国的一项大型业务，直接和间接地涉及几乎所有经济部门。 由于数以千万计的美国人持有价值数万亿美元的贷款，任何可以使公司的贷款回报率略微提高或者能够提高其市场份额的技术都值得花大笔钱。 因此，贷款的价值与抵押品价值（汽车，房屋，商业，艺术品等）的评估，未来通胀的可能水平以及对整体经济增长的预测有关。 人工智能的承诺是理论上它可以将所有这些数据源分析在一起，以创建一个连贯的决策。 确定信誉 大多数贷款的价值主要取决于个人或企业偿还贷款的可能性，因此确定个人违约的可能性对整个行业至关重要。 即使信息完美，它也可能是一项复杂的任务，而且信息往往是不完整或错误的。 改善客户体验并寻找客户 本节将仅考虑人工智能的贷款特定用途，以吸引客户。 显而易见，大型银行以及各个行业都在采用通用的人工智能工具，如聊天机器人，客户关系管理工具和广告分析。
项目管理是在项目活动中运用专门的知识、技能、工具和方法，使项目能在有限资源下，实现或超过设定的需求和期望的过程，是对成功地达成一系列目标相关的活动的整体监测和管控。 无论是在大型工程、软件开发、系统制造之类的项目管理中运用报表数据分析的方法及时掌握项目运行情况，也能科学准确的预测项目成本与风险。 葡萄城行业报表模板库此次发布了包含人员效能分析、项目资源分析、计费工时分析、结算时间分析等8张在项目管理中运用的典型报表模板。 通过行业报表模板库，用户不仅可以查看各行业的经典报表布局及样式，还可快速体验报表高级应用中的钻取、联动、跳转、自定义过滤以及打印等功能，并通过模板库自带的报表设计器快速查看报表实现方式和数据结构，以“所见即所得 查看模板库网站，学习更多行业经典报表 关于葡萄城 赋能开发者！葡萄城公司成立于 1980 年，是全球领先的集开发工具、商业智能解决方案、管理系统设计工具于一身的软件和服务提供商。
而对于企业应用，由于结构复杂、可用性要求高、配置多等特点，导致企业应用的管理工作异常复杂。企业内部一般都会有专门的运维工程师来负责保障企业应用的正常运行。 企业应用无论是在高可用方面还是在抗并发方面，都会对横向伸缩能力提出要求。 可观测性：手机用户从来不关心是否能够看到手机 APP 的运行状态，只关心它们的功能。 但是企业应用管理者会对企业应用提出很高的可观测性要求，包括运行状态、资源占用、性能表现、运行稳定性等。 故障恢复：手机用户允许 APP 偶尔出现闪退，无非是重新打开一次罢了。 可观测性是一切管理工作的前提，只有看得见，才能摸得着。 Rainbond 提供的可观测性无处不在，从集群维度开始，到应用级别，最终到每一个服务组件级别，都体现着丰富的可观测性。 [image-20211210224803749] 写在最后 Rainbond 提供一个解决企业应用的管理问题的全新思路，它不仅优化了管理和使用体验，还能高效管理应用供应商，应用商店也让管理人员对应用自主可控
diagram-observability-consolidation.png Elastic APM, 是一个建立在elastic stack上应用程序性能监控系统。 ElasticAPM使您可以轻松快速地定位和修复性能问题 在这段视频中，您将了解什么是链路追踪，以及如何使用它们以更好地了解您的应用程序。 参考链接：Application Performance Monitoring (APM) 视频内容 Elastic APM 是一个应用程序性能监控系统 其建立在elastic stack上 ElasticAPM使您可以轻松快速地定位和修复性能问题 在这段视频中，您将了解什么是链路追踪 以及如何使用它们 以更好地了解您的应用程序 配置ElasticAPM代理后，从您的应用程序收集跟踪 您将看到不同服务的列表 )可能是对服务器的请求 批处理作业，甚至是后台作业 在这里，我们可以看到 frontend-node 每分钟约有313个事务 平均响应时间为77毫秒 错误率为0.5% 如果我们继续下去 并单击 frontend-node
你遇到过性能很差的网页吗？ 这种网页响应非常缓慢，占用大量的CPU和内存，浏览起来常常有卡顿，页面的动画效果也不流畅。 ? 你会有什么反应？我猜想，大多数用户会关闭这个页面，改为访问其他网站。 作为一个开发者，肯定不愿意看到这种情况，那么怎样才能提高性能呢？ 本文将详细介绍性能问题的出现原因，以及解决方法。 一、网页生成的过程 要理解网页性能为什么不好，就要了解网页是怎么生成的。 ? 三、对于性能的影响 重排和重绘会不断触发，这是不可避免的。但是，它们非常耗费资源，是导致网页性能低下的根本原因。 提高网页性能，就是要降低"重排"和"重绘"的频率和成本，尽量少触发重新渲染。 table元素的重排和重绘成本，要高于div元素 四、提高性能的九个技巧 有一些技巧，可以降低浏览器重新渲染的频率和成本。 第一条是上一节说到的，DOM 的多个读操作（或多个写操作），应该放在一起。 这样一来，你就用两次重新渲染，取代了可能高达100次的重新渲染。 第六条，position属性为absolute或fixed的元素，重排的开销会比较小，因为不用考虑它对其他元素的影响。
因为daemon threads的低优先级，并且仅为user thread提供服务，所以当所有的user thread都结束之后，JVM会自动退出，不管是否还有daemon threads在运行中。 Ownable Synchronizer是一个同步器，这个同步器的同步属性是通过使用AbstractOwnableSynchronizer或者它的子类来实现的。 例如ReentrantLock和ReentrantReadWriteLock中的write-lock（注意不是read-lock，因为需要排它性）就是两个例子。 最后一部分是JNI（Java Native Interface）引用的信息，注意这些引用可能会导致内存泄露，因为这些native的引用并不会被自动垃圾回收。 JNI global refs: 43, weak refs: 45 总结 jstack是分析线程的非常强大的工具，希望大家能够使用起来。
CLEAR MOT Metrics》 评价指标： 总结 CLEAR MOT Metrics认为一个好的多目标跟踪器应该有如下三点特性： 1.所有出现的目标都要能够及时找到（检测的性能） 2.找到目标位置要尽可能可真实目标位置一致 （检测的性能） 3.保持追踪一致性，避免跟踪目标的跳变 （匹配的性能） 所以可以看出，多目标跟踪和目标检测是密不可分的，检测的性能不可避免的会对跟踪的性能造成影响。 MOTA给出了一个非常直观的衡量跟踪器在检测物体和保持轨迹时的性能，与物体位置的估计精度无关。MOTA取值应小于100，当跟踪器产生的错误超过了场景中的物体，MOTA会为负数。 MOTP主要量化检测器的定位精度，几乎不包含与跟踪器实际性能相关的信息。 FN&FP&IDs&Frag 假设GT只有一条，用虚线表示，也就是说在GT中由6帧图像，并只有一个track id。 同理红色轨迹的F1结果，也就是一个FP，因为实际上是一个不存在的东西被判定成了目标。 同理，蓝色轨迹F3，F4也是FP，又因为GT由4到5时，id从红色变成蓝色，所以存在IDs。
包含指标、链路、日志的一站式应用性能监控服务，开源协议平滑接入，有效加速故障排查，定位架构瓶颈
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