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关键词

【前端什么

前端系列,SDK,服务、存储 ,会全部总结一遍,写文不易,点个赞吧的内容我们已经说了很多了,那么我们一般上报一条内容都具体包含什么呢 今天就来详细列举一下本文列出的会这样说明1、什么 2、作用是什么3、怎么获取我会给每个具体分个类,按分类来逐个说明大概分为下面几类1、2、用户信息3、设备信息4、项目信息5、日志信息下面就按这个分类来说明里面包含的详细这个就是每个点类型相应的 ,像接口请求信息,静态资源,首屏测速等等具体可以在相应的文章中查看1、自动抓取接口请求 2、静态资源测速&错误上报 3、页面错误 4、单页首屏测速所以这里就不一一列举了,本文主要是讲一些公共的不过这里简单说个接口信息的 便于你排查过滤日志npm包版本 sdk_version项目引入的 sdk 的版本也要记录。如果因为sdk 导致日志记录的问题,sdk 修复更新了版本之后,还存在问题的日志。 你可能会说,提交的,我直接看接口请求的body 不就好了吗,但是其实时你的函处理出问题,甚至都走到请求的这一步。

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最佳实践:自定义库MySQL指标

如何库MySQL连接等运行状态指标推荐您使用 -自定义 !目前内测阶段免费使用,无需审核,开通服务即用。诚邀您点击 申请页面 参与内测体验! ----本文介绍如何使用 Shell 命令+SDK 方式上报库 MySQL 的指标至自定义,查看指标并配置告警。 实践背景定期库 MySQL 的关键指标。 当这些指标触发您设置的告警条件时,发送短信告警。 前提条件购买了腾讯 服务器 CVM 并安装 MySQL 或购买了库 MySQL。安装 Python 2.7以上环境。 配置库 MySQL 上报过的其它指标配置,请执行下述配置告警中的步骤2-3。 配置告警场景:定期库 MySQL 异常连接,当异常连接次大于0时发送短信告警。1. image.png 接收告警如果库 MySQL 异常连接大于0,5分钟后将会收到短信告警,短信内容如下:【腾讯自定义指标告警触发账号 ID:34xxxxxxxx,昵称:自定义告警详情告警内容

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    做 API 什么方法论?

    服务级别的在服务级别的中,主要关注的是服务组件是不是健康可靠的,比如的读写,文件创建,服务的基本存活,服务调用延迟,服务的性能等等。 比如你要购买的量,登陆用户,消息发送的条,收到的礼物,走过的路线等等,不同的业务场景需要的指标是不一样的,这部分非常特性。 速率速率是一个常用的指标,的发送速率,增加速率,访问速率,调用速率等等,这个指标旨在你的系统的服务能力。一般来说这个指标越大,服务能力越强。 错误率对系统错误的对一个系统来至关重要,还对不同错误码的统计计了对这些个指标的,系统的可用性了。 比如美国纳斯达克综合指,中国上证指和深成指。所以我这里介绍的这个所谓的模型也是类似的想法,但是这个模型是目前其它公司或者组织已经梳理好的,不是我的原创哈。

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    的微服务Say No!

    、springbean、请求trace信息、日志信息,Rest Api服务是相当必要的; 作为应用管理人员,可以通过平台查看各个节点实例的运行状态,包括库连接信息、服务调用、逻辑流或者页面流的调用情况及执行时长 三、总结以上四种手段都与Spring boot无缝集成,使用方便快捷,并且可以对微服务一个全面的健康体检,包括动态和静态信息,但是在纵向上时间序列上的,只是对孤立节点的快照;在横向上同一节点下不同实例 (水平扩展)得到聚合,对不同节点实例进行比较分析的过程。 基于PrometheusPrometheus是一套开源的&报警&时间序列库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的,工作原理:定时去目标上抓取 metrics(指标) ,经过分析处理, 关于作者:闫林梅,普元SOA&计算部门高级java工程师,6年软件开发设计经验,曾在华为、溢思得瑞集团开发过网规管理平台、运营商体检系统及工管平台等项目,现主要从事普元 EOS 8微服务管平台开发设计工作

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    Datadog公SaaS服务

    Datadog的优势 vs 不足 我们先从客观角度来看很多开发者用户为什么选择Datadog见以下截图(以下来源https:stackshare.iodatadog)。 优势从统计可以看到,排名前三的原因分别是:全体系包含各种应用(库、WEB服务等);非常简便的安装方式(很多intergrations(集成服务)在最多1~2分钟内可以部署完毕),只需要在所负责的机器上安装一个 Datadog的Agent就可以实现的收集上报,当服务器规模庞大时它还支持类似Puppet软件来批量安装。 它是一款收费的SaaS服务。 Datadog主要的功能Datadog功能强大覆盖面广完整独立的体系,如果把体系比作一个金字塔,我们来看一下金字塔各层的功能与细节。 做一款产品最担心的是不同的用户标准不一样,譬如A,B两个用户根自己的产品特性开发了不同的软件框架彼此之间协议不同统一的服务标准,如果两个用户同时使用一款产品,从接入标准上很难完全满足两个用户的需求

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    最佳实践:在SCF中上报自定义

    推荐您使用 -自定义 !目前内测阶段免费使用,无需审核,开通服务即用。诚邀您点击 申请页面 参与内测体验!------背景:可帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。 的配套功能覆盖了自身的指标,比如:函被调用次,错误次,消耗内存等。自定义可以帮助您业务逻辑,比如:某个逻辑错误的次,红包活动中用户发送红包的量,领取红包的量等。 示例逻辑:每次请求判断是否存在‘key1’字符传入,如,则成功次(suc_counts)+1,如无,则失败次(fail_counts)+1本示例基于python2.7环境演示前提条件:了解无服务器 ,或直接参考示例代码一台本地设备(推荐腾讯服务器^^)用于构建项目,打包代码操作流程:步骤1: 新建本地项目# mkdir MyProject步骤2:编写业务逻辑新建一个index.py,内容如下: import TencentCloudSDKExceptionfrom tencentcloud.monitor.v20180724 import monitor_client, models#自定义初始化函

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    可视化,就

    当前的可视化工具哪些特性和功能,能够帮助组织更好的做出决策? 菲尔·西蒙:那些能够理解到的潜在力量(大和小)的机构首先会涌现出来,如思科、潘多拉,ESPN、Twitter、LinkedIn、Facebook和eBay,还其他公司也正在通过可视化发现关于用户的价值的事情 我想说明的是一个可视化组织的概念并不局限于价值十亿美元级别的企业。这是一个好消息。从另外一个角度看,落伍者和抵制者也随处可见。太多的小型、中型和大型组织忽略或弱化了的潜在影响。 菲尔·西蒙:这只是一个选择,但是可视化组织里的员工通常不会要求权限,随着计算、软件即服务、开源软件的发展,已经不再需要自上而下的部署过程。现在不是1998年。 信息周刊:在未来5年,我们是否能看到更多的可视化组织?菲尔·西蒙:是的,大将继续存在,而可视化能够帮助组织和他们的员工将更多的变得更意义。

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    腾讯库(MySQL)最佳指南

    作者:赵珣  腾讯工程师 简介 库 MySQL(TencentDB for MySQL)是腾讯基于开源库 MySQL 专业打造的一种高性能分布式存储服务,提供了备份恢复、、容灾 作为,我们在努力 为用户提供了统一库 MySQL 的平台,可以通过使用全面了解库 MySQL 的资源使用、引擎性能和运行状况,提供指标分类、预设常用告警指标、预设核心指标的 01 指标及其分类 1.1 实例分析 对库 MySQL 实例的架构进行分析,其主要分为三个部分:网络连接层、服务层、存储引擎层。 ? 1.2 指标分类 腾讯库 MySQL 的每一部分进行相应指标的,并将指标进行分类,以便用户理解和使用,详细指标见附录。 ? 03 预设核心指标 Dashboard 面板 为了让用户更快捷、更方便的库 MySQL 的资源使用、运行等状况,腾讯将核心指标配置成预设 Dashboard 面板,用户可直接进入

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    腾讯库(Redis)最佳指南

    作为,我们在努力 Redis 这类敏感的纯内存、高并发和低延时的服务,如果完善的告警,从用户侧或 RD 的角度去发现问题、定位到排查将是非常耗时的。 可见,对于 Redis 而言,告警是十分重要且必要的,而为用户提供了统一库 Redis 的平台,可以通过使用全面了解库 Redis 的资源使用、性能和运行状况。 实例分析 为进一步提升 Redis 的能力,配合业务侧对 Redis 的进行了全面的升级,粒度从 1 分钟升级到 5 秒,延迟缩短到 20 秒以内,新增副本节点采集 & 告警,新增 Proxy 节点采集 & 告警,提供给用户更完善的告警和更良好的,并对库 Redis 的每一部分进行相应指标的,并将指标进行分类,以便用户理解和使用,详细指标见附录 02 预设核心指标 Dashboard 面板 为了让用户更快捷、更方便的库 Redis 的资源使用、运行等状况,腾讯将核心指标配置成预设 Dashboard 面板,用户可直接进入

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    InfluxDb+Grafana

    这个是服务器网速的最后成果,显示的是下载与上传的网速,单位为M。爬虫的原理都是一样的,只不过将存到InfluxDB的方式不一样而已。 环境InfluxDb,是目前比较流行的时间序列库;Grafana,一个可视化面板(Dashboard),着非常漂亮的图表和布局展示,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,支持Graphite、zabbix 、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB作为源influxdb安装pip install influxdb原理获取要展示的,包含当前的时间,存到InfluxDb里面,然后再到 InfluxDb库的一定的格式,因为我都是利用python库进行相关操作,所以下面将在python中的格式展示一下:json_body = 其中: measurement , 表名 time =localhost # 创建库 self.infl_client.create_database(test) # 选择使用库 self.infl_client.switch_database(

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    质量

    那么针对该链路,我们质量要做的事,除了告诉使用方某一个节点的值问题,也需要告诉他们整个链条哪里出了问题,哪里的转化低了。? 规则:是指如何设计发现异常的规则,一般而言主要是值的异常和环比等异常方式。也会一些通过算法来发掘异常的方法。 了反馈的机制,整个质量才容易形成闭环。更能体现业务价值。? 多源,多源的两种方式可以处理:针对每个源定制实现一部分计算逻辑,也可以通过额外的任务将多源中的结果通过任务写入一个源中,再该源进行,这样可以减少平台的开发逻辑 实时,实时和离线的主要区别在于扫描周期的不同,因此在设计的时候可以先以离线为主,但是尽量预留好实时的设计。

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    质量

    0x01 什么值得你我把质量分成三部分来理解:告警多源重点在,这点会展开来讲,多源这一块是因为在大场景下,我们太多的开源组件来选择,很多组件的都需要,而且每个都不一样 日常日常中最重要的一个就是落地检查,这应该是所的一个基础,不然你玩个毛啊。 性能我把这点理解为可用性,我认为这是一个很重要的点。 如果你做的别人用起来十分不爽,或者慢得要死根本法用,那做了和什么区别? 合理的任务依赖,比如说是重复,这点必然会依赖于是否到达,如果达到就必要执行重复的程序。2. Hive是管理的,它的元库中是记录Hive的所表的记录的,这些记录可以直接用作量相关的,比如掉零、量环比同比、量趋势等。3.

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    库PostrageSQL-

    因为逻辑复制是基于与物理流复制相似的架构的,一个publication节点上的也类似于对物理复制主节点(见Section 26.2.5.2)的关订阅的信息在pg_stat_subscription中可以看到。每一个订阅工作者在这个视图都一行。一个订阅能零个或者多个活跃订阅工作者取决于它的状态。 通常,对于一个已启用的订阅会单一的应用进程运行。一个被禁用的订阅或者崩溃的订阅在这个视图中不会行存在。如果任何表的同步正在进行,对正在被同步的表会额外的工作者。

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    人工智能?

    这么说来,要能让AI靠“深度学习”发展思考能力,很大程度是依赖大所赐,不过,这时候我们就会面临一个问题:,深度学习就毫无用武之地了吗? “小”的机器学习方案也蓄势待发大带给深度学习强而力的判断能力,但其实机器若要做到“学习”这件事,深度学习并不是唯一方法。 (前提当然是遭遇严重车祸影响行进能力)。 事实上,“获取足够大量的”就是极耗成本的一件事,此外,如罕见疾病的病历、症状等本身就具稀性,因此像是强化学习等低依赖度机器学习方案逐渐开始受到青睐,许多公司与研究机构也以此作为研发的努力方向 日前就一间名为 Gamalon 的新创公司发表新技术,表示其 AI 系统可仅用很少量的训练机器学习,就达到媲美进行深度学习后的精准辨识能力,成功吸引市场关注。

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    腾讯VPC机器,安装组件图像

    首先确保不是安全软件拦截组件,然后继续。 安装组件后续用等5分钟左右才会图像,刚买下机器,灰色转圈刚变成绿色运行中就立即查看会提示安装组件,腾讯制台这个逻辑问题,即便买机器时选了带组件。 这个情况,等几分钟刷新页面就图像了。如果,那就需要确认组件运行状态如何了。 要确保相关的内网域名解析问题,如果是DNS解析内网域名出了问题,可以直接在hosts写死内网域名的IP,这样就不会受修改DNS影响内网服务了(内网域名解析问题会影响kms激活、ntp校时、内网镜像服务 、腾讯sdk内网下载、安全组件等) 以管理员身份运行下面这几行命令在hosts里写死内网域名解析即可,参考https:cloud.tencent.comdeveloperarticle1878648

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    的采集

    前言多种形式--些系统会持续地输出,而其他系统只会在发生罕见事件时生成能够直接定位问题,能帮助调查问题。更宽泛的说,拥是观察系统工作状况的必要条件。 无论采集什么形式的,核心要点都是一样的:采集的开销很小,但是如果在需要的时候,代价可就大了。所以必要检测所内容,并且合理地收集所用的。 比较常见的例子是缓存命中或者库锁。事件除了可以连续收集的指标外,一些系统还可以捕获事件,这些事件往往是频繁的,离散的,但对整个系统的理解是帮助的。 收集正确的需要收集的应该四个特征:好理解,并且能快速确定其含义和收集方式。尽量让指标和事件保持简单。采集粒度。如果采集指标的周期过长,得到的可能无法正确衡量系统的状况。 观测复杂系统需要全面指标收集具足够粒度的指标,以显示重要的峰值和下降。具体的粒度和的系统,采集的成本和指标变化之间的持续时间关。

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    ——mymon 原

    mymon(MySQL-Monitor) 是Open-Falcon用来MySQL库运行状态的一个插件,采集包括global status, global variables, slave status 安装和配置(前提是已经安装Open-falcon系统): https:github.comopen-falconmymon#installation关于其收集的所项可以参考:Metrics.txt 在此主要提供是提供一套使用ansible进行自动部署的role: 密码:e6hu>使用示例:# 单实例从库配置mymon- hosts: db05 gather_facts: False roles : - role: mymon mymon_password: XXXXXX # mymon用户密码 # NOTE:库要手动创建mymon用户 (adsbygoogle = window.adsbygoogle

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    就自己造

    学习了一段时间的机器学习发现除了各种算法原理的公式推导比较麻烦之外,也是很痛苦,在训练各种算法模型的时候,一个良好的集就已经成功一大半了,那么剩下的就是调参优化。 那么问题来了,不是任何时候我们都一个现成的集可用,公共的集毕竟限,如果自己去采集那么同样很烦,这是我们就要考虑自动生成集了。 三、聚类生成 :很多函可用于生成聚类。 最直接的是datasets.make_blobs ,它生成具距离参的任意量的聚类。? 六、月形群集生成 :我们可以使用datasets.make_moons函生成用于测试算法的月形群集,同样可以设置噪声值来混乱程度。? 根表达式生成虽然sklearn中提供了多种的生成方式,但是时候我们需要根我们的表达式来生成时就不能实现了。

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    dubbo机制之上报分析

    信息收集dubbo对服务运行的,是通过从provider和consumer方收集调用信息存盘后,再由中心对分析绘表的方式完成的。 具体实现是provider和consumer向中心推。 今天以服务消费方为例,通过源码分析下消费方向中心上报的过程。 @param registryURL * @return * protected URL loadMonitor(URL registryURL) { if (monitor == null) { 配置中心 = null && monitorProtocol.length() > 0) { 都配置,new一个对象 monitor = new MonitorConfig(); } else { 注册中心 reference.compareAndSet(current, update)); }以上梳理了下,服务消费方配置中心并上报调用的流程, 服务提供方上报中心的流程是一样的。

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    库PostrageSQL-库活动

    库活动一个库管理员常常会疑惑,“系统现在正在做什么?”这一章会讨论如何搞清楚这个问题。一些工具可以用来库活动并且分析性能。 这一章的大部分都致力于描述PostgreSQL的统计收集器,但是我们也不能忽视常规的 Unix 程序,如ps、top、iostat和vmstat。 每个这种进程都会把它的命令行显示设置为这种形式postgres: user database host activity 在该客户端连接的生命期中,用户、库以及(客户端)主机项保持不变,但是活动指示器会改变 在上面的例子中,我们可以推断:进程 15606 正在等待进程 15610 完成其事务并且因此释放一些锁(进程 15610 必定是阻塞者,因为其他活动会话。 如果你满足全部三个要求,每个服务器进程的ps输出将是原始的postgres命令行。 command line.

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