基于aws Cloudwatch创建监控和告警后,可以将告警信息结合SNS主题和lambda函数发送通知到告警群,比如钉钉、企业微信、飞书等等。本篇我们就详细介绍下如何将Cloudwatch告警信息推送到告警群,以飞书为例。
2014 年我们发布了 Lambda 服务,掀起了 Serverless 革命。现在越来越多的人谈论 Serverless 的未来。事实上,我们自己构建的应用程序中有一半以上是基于 Lambda 的,Serverless 能够最大限度地利用云计算的价值。现在,越来越多的客户正在决定采用 Serverless。这里,我们不只是在谈论 Lambda、API Gateway、Step Functions 或 EventBridge 等 Serverless 服务,而是如何使用 Serverless 实现快速原型设计、成本可控、高可用、自动扩展以及高效运维,这些都是用户在选择初始应用架构时需要考虑的关键设计因素。
·全球所有玩家的持久化信息(包括用户基本信息、等级、装备、进度等状态信息)都保存在中心站点。玩家统一通过HTTP(S)登录中心站点并获取状态信息。
一、基于aws lambda构建监控告警的思考二、什么是serverless?三、serverless解决了什么问题四、常见serverless应用场景五、为什么serverless淡出视野?六、参考
前阶段了解到了一个新的概念 FaaS , 全称是 Function-as-a-Service,功能即服务,或者函数即服务 AWS 的 Lambda 这个产品就是提供 FaaS 服务的,可以让用户把一段代码提交到 Lambda,这段代码由某个事件来触发运行 假设我们的应用提供了一个图片上传的功能,处理逻辑是把上传的图片保存到云存储,然后把图片缩放到不同的尺寸,用于在网站、手机等不同设备上显示,这些小图也要保存到云存储,同时把图片的相关信息保存到数据库 通常的做法是:在自己服务器的处理逻辑中调用云存储服务接口、
随着云计算技术的进步,软件系统的架构方式也因此发生着一些变化,其中Serverless架构就是这里的一个典型的例子。 (图片来自:http://t.cn/RadEFqr) 什么是Serverless架
基础设施即代码(Infrastructure as Code)是软件开发中一个引人入胜的领域。虽然作为一门学科,它相对年轻,但在其短暂的存在期间,它已经经历了几次具有开创性意义的转变。我认为它是当今软件开发创新最热门的领域之一,许多参与者——从大型科技公司到初创企业——都在创造新的方法。如果完全实现,这些方法有可能彻底改变我们编写和部署软件的方式。
模拟泊松过程给定时间,求发生次数给定发生次数,求所需时间非齐时泊松过程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from scipy import stats from tqdm import tqdm, trange sns.set() sns.set_context('talk') sns.set_style('ticks') 模拟泊松过程 给定时间,求发生次
设备影子服务使用MQTT话题,便于应用和设备之间的通信,下面是相关的MQTT QoS 1话题:
核密度估计法是一种通过某个(连续的)概率分布的样本来估计这个概率分布的密度函数的方法。
在编程领域,幂等性一词听起来就像是一个复杂而古怪的概念,专门用于数学讨论或计算机科学讲座。然而,它的相关性远远超出了学术范围。
在医学领域的不断创新中,技术的进步为疾病的早期预测和诊断提供了全新的可能性。乳腺癌作为女性最常见的癌症之一,对于其早期预测变得尤为关键。本文将引领您探索乳腺癌预测中的数据探索分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA)以及相关的模型应用。通过深入挖掘乳腺癌数据集,我们将揭示隐藏在背后的模式和趋势,为医学领域的科学家、数据科学家和临床医生提供更有力的工具,以更准确地预测乳腺癌的风险。
案例代码已上传:Githubhttps://github.com/Vambooo/SeabornCN
再次开启机器学习之路,这次选择鸢尾花案例,这个案例数据挺好玩的,可以验证无监督学习和有监督学习,有监督学习可以采用各种分类算法、决策树算法,无监督学习可以采用各种聚类,并基于目标结果进行验证准确性。
在软件架构和应用设计领域,设计模式是基本的构建块之一。设计模式的概念是由 Christopher Alexander 在上世纪 70 年代末提出来的(The Timeless Way of Building, 1979 以及 A Pattern Language—Towns, Buildings, Construction, 1977):
2006年,AWS发布了其第一个Serverless存储服务S3和第一个Serverful计算服务EC2,这也是AWS正式发布的前两个服务,开启了云计算波澜壮阔的旅程。2014年,AWS发布了业界第一个Serverless计算服务AWS Lambda。在今年(2021年)的AWS re:Invent大会上,AWS又发布三个Serverless新品:Redshift Serverless、EMR Serverless和MSK Serverless。AWS的15年发展史(2006到2021年),也是一部AWS创造和深耕Serverless的历史,一部从Serverful不断向Serverless演进的历史。
相关系数矩阵(Correlation matrix)是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中,有很多个方法可以计算相关系数矩阵,今天我们来对这些方法进行一个总结
导读:刚开始接触数据竞赛时,我们可能会被一些高大上的技术吓到。各界大佬云集,各种技术令人眼花缭乱,新手们就像蜉蝣一般渺小无助。今天本文就分享一下在 kaggle 的竞赛中,参赛者取得 top0.3% 的经验和技巧。让我们开始吧!
所有在线旅行社都在争先恐后地满足亚马逊和网飞(Netflix)设定的AI驱动的个性化标准。此外,在线旅游已经成为一个竞争激烈的领域,品牌试图通过推荐,对比,匹配和分享来吸引我们的注意力(和钱包)。
在常规的马尔可夫链模型中,我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
整整80个特征。label标签是不是正态分布,如果不是正态分布很多算法就用不上了,因为回归分析就是基于正态分布的。
根据 Businessbroadway 的一项分析,数据专业人员将会花高达 60% 的时间用于收集、清理和可视化数据。
随着物联网设备的激增,企业需要一种解决方案来收集、存储和分析其设备的数据。Amazon Web Services提供了一些有用的工具,可为IoT设备设计强大的数据管道。
共享单车需求分析是指研究影响共享单车服务使用的因素以及不同时间、地点对自行车的需求。此分析的目的是了解自行车使用的模式和趋势,并对未来需求做出预测。这篇文章将研究统计机器学习方法如何分析给定的数据。
lmplot是一种集合基础绘图与基于数据建立回归模型的绘图方法。通过lmplot我们可以直观地总览数据的内在关系。显示每个数据集的线性回归结果,xy变量,利用'hue'、'col'、'row'参数来控制绘图变量。可以把它看作分类绘图依据。
微服务架构有别于传统的单体式应用方案,我们可将单体应用拆分成多个核心功能。每个功能都被称为一项服务,可以单独构建和部署,这意味着各项服务在工作时不会互相影响
郑雨轩,Datawhale数据科学团队负责人,长期活跃在国内外数据竞赛领域,拥有较为丰富的竞赛经验,最近比赛经历:
| 好看请赞,养成习惯 你有一个思想,我有一个思想,我们交换后,一个人就有两个思想 If you can NOT explain it simply, you do NOT understand i
Serverless架构在今天已经不再是新鲜的事物。该架构具有多个特点:较低的运营和开发成本、能快速上线、自动扩展、安全性高和适合微服务等。各大云服务商也提供了各自的Severless解决方案。然而,尽管Serverless架构在某些方面表现出色,但在当前轰轰烈烈的“微服务”进程中,它仍然不是一种主要的选择。除了由于本身特性导致的使用场景受限外,我想乏善可陈的关于Serverless最佳实践的总结也是一个重要的因素。我有幸参与了一项基于AWS搭建的Serverless (FaaS) 系统的开发工作,该系统提供了一组核心服务。通过几次系统故障调研和性能优化的实际体验,我发现系统监控在Serverless架构中至关重要。所以本文将从Serverless系统监控的角度来展开一些讨论。
题目出自阿里天池赛题链接:零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-天池大赛-阿里云天池
作者丨 Gregor Hohpe 译者丨明知山 策划丨Tina 在构建分布式系统时,松散耦合是一个主要的考虑因素。关于耦合及其在分布式系统设计中的作用,我们可以为其写一整本书。许多集成模式都与耦合有关。十多年前,我对耦合进行了定义: 耦合描述了互连的系统的独立可变性,即系统 A 中的变化是否会对系统 B 产生影响。如果有影响,那么 A 和 B 就是耦合的。 以下几个重要的推论可以用来支撑这一定义: 耦合不是二元的——我们不能说两个系统是耦合的还是不耦合的,这里存在许多细微的灰色地带。 耦合有许多不同
密度图用于显示数据在连续数值(或时间段)的分布状况,是直方图的变种。由于密度图不受所使用分组数量的影响,所以能更好地界定分布形状。
上周有某高校老师来我们公司进行培训,公司安排我上了两天课。最后一天是一个数据分析的小案例,这里记录分享一下,比较适合刚入门的小白练手。
“Less is more”是路德维希·密斯·凡德罗在建筑领域提出的观点,近些年来,这一观点不断被用于生活中的其他领域。在软件开发世界中,也有对“Less is more”这一观点的架构理念,这就是如今逐渐盛行的“Serverless 架构”。
从下图可以看出,融合后的模型性能最好,RMSE 仅为 0.075,该融合模型用于最终预测。
数据的归一化和标准化都是对数据做变换,指通过某种处理方法将待处理的数据限制在一定的范围内或者符合某种分布。
印度的机票价格基于供需关系浮动,很少受到监管机构的限制。因此它通常被认为是不可预测的,而动态定价机制更增添了人们的困惑。
g 代表一个常用的逻辑函数(logistic function)为S形函数(Sigmoid function),公式为:
概括性统计包括平均值、分位值、标准差。.describe方法能计算DataFrame中数值列的统计信息:
某个闲的无聊的人: site:tieba.baidu.com 01010101@qq.com
在介绍运维之前,大家先来快速了解一下无服务器(serverless)的概念。由于笔者的实战经验是在AWS平台上,本文中出现的无服务器均指使用AWS Lambda构建的serverless应用。Serverless的特点是用户无需预配置或管理服务器,只需要部署功能代码,服务会在需要的时候执行代码并自动伸缩,从每天几个请求到每秒数千个请求,轻松地实现FaaS(Function as a Service)。如下图所示:
上一节一起学习了one-hot编码,那么本节主要偏重实践,一起践行one-hot!
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含:对数据进行清洗,对数据进行描述(描述统计量,图表),查看数据的分布,比较数据之间的关系,培养对数据的直觉和对数据进行总结。
泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的沉船之一。1912年4月15日,在她的首航中,泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没,在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会,并促进了更严格的船舶安全规定产生。
原文还增加了一列Result,意为三门课程成绩任意一门低于35分即为‘挂科’,否则为通过;自己暂时还不知道该如何实现增加这一列。原文也提到了尝试时他也遇到了错误。如果以一个指标作为依据实现起来就比较简单;比如是平均成绩小于35即为挂科的话,可以用如下语句实现
对于因子的评估,之前的文章中总结了单因子测试的回归法、分层法以及多因子评估的Fama-MacBeth回归(链接见底部)。本文给出因子分析中的双重排序法(double sorting or bivariate sorting) 的原理及代码实现。
如何生成一个随机变量/随机向量的随机样本?连续型随机变量离散型随机变量随机向量Markov 链的一个轨道与其极限分布的关系
简介:数据来源于新加坡的爱彼迎民宿数据,数据共计7907条,16个字段。本次实验我们通过Python的绘图库进行可视化分析,查看特征的取值分布以及特征之间的关系。构建回归模型,根据民宿的经度、纬度、房屋类型、行政区划等特征对民宿价格进行预测。
以上是Alertmanager项目中的一些主要目录,可以在Alertmanager GitHub[1]上查看最新的源代码和目录结构。
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