哪里的账号异常告警好_哪里的账号异常告警好_哪里的账号异常告警体验好 - 腾讯云开发者社区

否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...若是想要好一点的性能监控软件，选择口碑不错的大品牌绝对没错。监控告警的途径有哪些？...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。

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好的工作想法从哪里来

提出论点好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...）账号、ak账密、ip、nat、netstat、浏览器行为、机器上行为等全部关联刻画，目的和攻击者画像倒是一致，以人为本，做人这个点。...引用好的研究想法从哪里来杜跃进：数据安全治理的基本思路来都来了。

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写一个简单的异常告警

一、背景在一些中小型团队,没有完善的监控告警平台,为了保证线上服务运行状况不是黑盒状态,我们需要手动写一些简单的基础工具,比如接口监控告警等能力,当然就算有监控告警平台,有时候也需要手动写一些告警工具...,来支持一些自定义或者个性化的告警能力。...二、实现方案通过拦截器或者切面,拦截服务接口如果接口抛出异常,则拦截器或者切面捕获异常,并组装告警消息拦截器或者切面调用办公协同平台的api发送告警消息,办公协同平台将告警消息推送到对应的告警群...Alarm { /** * 抛出该异常集合里面的异常时，进行告警 */ Class<?...false; /** * 告警信息方法参数字符长度 */ int pContentLen() default 600; } 该注解定义告警的异常类型、告警内容等相关信息

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Linked In微服务异常告警关联中的尖峰检测

服务图中的峰值上述尖峰来自受导致尖峰的异常影响的指标；在生产场景中，对于受此类导致峰值的异常影响的服务，我们有多个指标。...因此，我们需要一种方法来进行异常检测，该方法需要实时、计算成本低且足够稳定，以检测尖峰并确保将误报降至最低。我们提出了中值估计作为检测异常值的理想解决方案。...修改后的 z 分数是衡量异常值强度的标准化分数，即特定分数与典型分数的差异程度。...然后，我们最终根据阈值和连续的异常值数据等特定条件，对来自每个服务指标（保存异常值详细信息）的分类数据进行清理、隔离和分组，以确定它是真正的警报还是峰值。...为真正的警报提供峰值检测的建议由尖峰检测算法识别的真正警报尖峰或异常基本上是数据集中的异常值，而真正的警报与模式（即警报指标数据集）没有区别。

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基于SkyWalking的分布式跟踪系统 - 异常告警

告警配置告警流程 skywalking发送告警的基本原理是每隔一段时间轮询skywalking-collector收集到的链路追踪的数据，再根据所配置的告警规则（如服务响应时间、服务响应时间百分比）等...，如果达到阈值则发送响应的告警信息。...发送告警信息是以线程池异步的方式调用webhook接口完成，（具体的webhook接口可以使用者自行定义），从而开发者可以在指定的webhook接口中自行编写各种告警方式，钉钉告警、邮件告警等等。...规则配置告警的核心由一组规则驱动，这些规则定义在 config/alarm-settings.yml，打开之后如下所示： ? 告警规则的定义分为两部分。告警规则。...默认情况下，它和Period一样，这意味着相同的告警（在同一个Metrics name拥有相同的Id）在同一个Period内只会触发一次 Webhook SkyWalking 的告警 Webhook 要求对等方是一个

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AIOps异常检测（二）：基于告警事件的实时故障预测

内容简介 AIOps领域关于指标、日志和trace数据的异常检测与定位的研究工作很多，这些工作中的异常更多是时序指标上的表现异常，与真实的故障相距甚远，真实的故障是极其稀疏的，与运维工作人员每天接受到的异常检测算法识别出来的告警量不在一个数量级...本文主要介绍一种实时故障预测的文章《Real-Time Incident Prediction for Online Service Systems》，使用告警数据来预测未来一段时间是否会发生真实故障。...； 2）通过多实例学习（multi-instance learning）来区分有用告警和噪音告警； 3）基于特征工程提取出的特征，使用XGBoost进行异常识别； 4）将故障预测结果反馈给用户，并采用LIME...特征提取文本特征：采用LDA（Latent Dirichlet Allocation）来提取文本特征；统计特征：告警量【总告警量、不同严重程度的告警量、不同类型（应用、数据库、内存、中间件、网络、硬件等...）的告警量】、窗口时间【hour of the day、工作日or周末、day of the week、是否business hour等等】、告警的平均间隔时间【窗口内的告警是否频繁】多实例学习过滤噪音告警

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【学术分享】刘知远：好的研究想法从哪里来

从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。

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监控告警系统的多指标异常检测方案探索

当某些KPI发生异常时，能够及时发出告警，通知相关人员。一、监控告警系统的数据检测现状现有的监控告警系统大部分采用人工设定规则或阈值的方式来实现。...面对这样的场景，若继续采用人工设定规则或阈值的方法进行检测，不仅会消耗大量的时间成本，而且容易导致告警的误报和漏报。在引入具体检测方案之前，让我们先来了解指标异常检测。...二、单指标检测和多指标检测在运维领域，指标异常检测根据不同场景和应用需求，可以分为单指标异常检测和多指标异常检测。 1. 单指标异常检测 ● 检测原理：关注的是某个KPI的值是否异常。...多指标异常检测 ● 检测原理：关注的是某个实体的状态是否异常。如：服务器、设备等。 ● 异常场景：多指标异常检测场景主要有两种情况。...在运维领域中，异常检测是其他AIOps场景建设的基础，异常检测的结果将为后续的告警压缩、故障定位、故障自愈等场景提供重要输入。

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微服务的优势在哪里，为什么别人都在说微服务好

我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。

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买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？

对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？

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清华教授刘知远：AI领域好的研究想法从哪里来？

从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。

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Google账号登陆检测出现异常活动，谷歌账号提示此号码已多次用于验证的原因深度解析

登陆Google账号的时候出现请验证你的身份界面，提示我们检测到您在尝试访问的帐号存在异常活动。如要继续，请按以下说明操作。请提供一个电话号码即可继续，Google只会将此电话号码用于确保帐号安全。...对此谷歌的官方文档已经给出解释说明：但是你无法通过申诉渠道找回，因为谷歌没有对异常活动验证开放申诉恢复入口具体的原因是谷歌认为你的账号不安全，处于保护需要而冻结了。...以下几种是比较常见的主要原因：你的谷歌账号是刚注册的，而且是从不安全或不干净的ip设备上注册的，就会出现异常活动验证。2....新创建的谷歌账号，短期内频繁修改设置（密码，密保手机号，辅助邮箱等等）以及频繁登陆不同ip的设备，引起谷歌的安全检测注意，也会出现异常活动验证。4....用了好几年的谷歌账号，因为好久不登录了，ip环境异常引起冻结。（或者突然登陆不安全的ip设备、APP）5. 登陆了多人共用的加速器软件比如模拟器，云手机，国外手游等容易出现滥用的APP平台。

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EasyCVR获取设备告警信息异常情况的原因排查与解决办法

一般来说，目前市场上的前端摄像头等设备都已经能支持行为侦测报警、区域入侵报警等功能，在设定范围内出现异常情况，设备会自动记录并伴随语音和声光告警。...在使用EasyCVR平台的过程中，用户经常有需要将设备的告警信息传输到平台端的需求，有现场用户反馈，在配置时出现了无法接收告警信息的情况。...打开设备的配置页面，找到设备报警，以大华设备为例，如下图： 2）设备端配置好以后，选择国标的方式接入到平台，这样我们就可以通过国标协议的传输，在平台获取到设备的告警信息。...大家一定要注意：使用白名单的情况下需要单独配置设备的IP，否则是无法获取到告警信息的。 3）假如排查不到问题，大家也可以通过抓包来判断。...设备会传输告警信息到平台，具体显示如下： 4）如此一来我们就可以找到具体的问题点了，能够更快速定位并解决问题。

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【优化篇】telegraf+shell脚本实现秒级的服务状态异常监测与告警

【优化篇】telegraf+shell脚本实现秒级的服务状态异常监测与告警一、场景在《【shell脚本】Graylog服务状态异常监测与告警》文章脚本的基础上，修改成一个检测GrayLog5.1...= "$previous_status" ]]; then # 发送异常告警到钉钉机器人 echo "--------------------------------" >> ${LOCK_FILE...} 2>&1 echo `date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S"` >> ${LOCK_FILE} 2>&1 echo "服务状态异常，发送dingding告警" >>...${LOCK_FILE} 2>&1 alert_message="【告警通知】：$(hostname -I)的opensearch 状态异常告警！...(图片点击放大查看) 如果在1分钟内服务重启后又恢复时这种情况很大的可能是无法监测到状态异常变化的情况下面借助telegraf的inputs.exec模块实现秒级的状态监测具体操作如下 1、

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当你的谷歌账号登陆被封停用，异常活动验证无法登陆，如何申诉恢复？

最近有很多朋友玩DNF游戏谷歌账号被封了，因为他们在某手游上买到的号，都是统一批量申请出来的，被谷歌程序检测到作弊行为，所以封号停用，或者出现异常验证，输入手机号无法验证通过。...进一步登陆显示该账号似乎与多个其他账号相关联，或由某个程序创建。这是滥用ip注册引起的。但是申诉恢复的时候，明明谷歌发了解封邮件，登陆进去没几天怎么又停用了呢？...所以重要的谷歌账号还是自己注册最靠谱，或者找人帮注册，不要那种批量的ip设备申请的号，很容易就被谷歌检测到停用了。而且在申诉的时候不要再用同一个ip去邮件申诉了。...如果收到谷歌客服的恢复邮件，请不要用原来ip登陆。如果重新登陆遇到异常验证，那一定就是ip的问题了，不要手动重复尝试，重复尝试会显示此号码验证次数过多，或者此号码无法用于验证，然后重新进入停用死循环。...异常验证停用都是可以申诉恢复的，而且几率很大。但是如果在申诉期间还去尝试登陆账号，就会再次出发谷歌的安全锁定程序，后面就很难再恢复了。因此，申诉以后就不要再动了，静静等几天谷歌会发反馈邮件的。

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要保证指标类告警的质量，准确有效的指标异常检测算法必不可少

IT运维领域要保障服务正常运行，通常第一步是将运维的对象监控起来，这其中主要就是对运维对象的指标进行实时监控：通过设定的（算法）规则对指标进行实时检测，当某个指标值不符合设定的规则时，则判定为异常，然后发送相应的告警到告警平台...从这个流程可以看出，整个过程是以告警为中心，所以告警的质量至关重要。那么，如何保证指标类告警的质量呢，这就需要使用准确有效的（算法）规则来对指标进行异常检测了。 01....因此，要提高指标异常检测的效率和准确性，降低告警的误报率及漏报率，我们要从以上两个问题点出发去解决单指标异常检测的问题。 02. 什么是单指标异常检测？...发现故障是告警质量的决定性环节，指标异常检测作为运维故障发现-分析-处理流程的开始阶段，它的一分准确可以避免后续的十分、一百分的劳动。...好的指标异常检测方法一方面能够使得告警质量大大提升，另一方面能够减少运维人员对阈值设定的繁琐工作量，对于整体的运维质量起着至关重要的作用。

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10分钟搭建MySQL Binlog分析+可视化方案

公司内非常多的人员依赖于用户登录数据以及其衍生出来的相关数据：老板要看大屏，每天 UV、PV 增长在哪里？安全要监控登录是否异常，现在用户账户是否遭到集体攻击？...接下来我们将演示如何在10分钟内手把手完成从 binlog 采集到查询、告警、搭建报表等全过程，满足各个老板们的需求： MySQL Binlog 采集关键字段索引+统计设置对异常账号进行查询分析...对异常登录进行告警配置可视化仪表盘对历史登录信息备份以备数据审计环境准备数据库 MySQL 类型数据库（使用 MySQL 协议，例如 RDS、DRDS 等），数据库开启 binlog...因此很有可能该用户账号泄漏或被攻破了。...异常登录告警异常登录都会有误判的可能性，因此正常情况下会有少部分异常登录的情况，但异常登录占比要小于1%。这里我们为用户登录设置一个异常登录的告警：若当异常登录占总登录的1%则触发告警。

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【DB笔试面试536】在Oracle中，Oracle 10g和11g告警日志文件的位置在哪里？

♣ 题目部分在Oracle中，Oracle 10g和11g告警日志文件的位置在哪里？ ♣ 答案部分作为一名DBA，必须知道告警日志是什么，在何处。实时的监控数据库的告警日志是必须进行的工作。...监控并且根据不同的告警级别，通过邮件或短信发送告警信息给DBA，这可以帮助DBA及时了解数据库的变化与异常，及时响应并介入处理。...告警日志文件有2种类型，一种是纯文本格式的，另外一种是xml文件格式的，平时查看最多地是纯文本格式的告警日志。...由于告警日志按时间的先后顺序不断累积存储，久而久之，势必造成告警日志的过大，难以维护，查找相关的信息也不方便。另外，若告警日志超大，也会严重影响系统的性能。...②视图V$DIAG_ALERT_EXT对应的基表里存储了告警日志的内容，可以根据该视图将告警日志的内容存储在历史表中。③利用SHELL脚本定时将告警日志进行备份，防止告警日志过大而影响系统性能。

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如何基于ELK构建实时告警系统，保障你的系统稳定性

Elasticsearch 不仅可以存储大量的日志数据，还可以实时地搜索和分析数据。但是，当您的系统发生异常情况时，如何及时获得通知呢？这就需要一个实时的告警框架了。...Elasticsearch 告警框架简介 Elasticsearch 告警框架是一个基于 Elasticsearch 的实时告警框架，它可以帮助您监控 Elasticsearch 索引中的数据，并在满足预定义条件时发送告警通知...使用本系统得当，至少可以做到线上应用出了什么问题，相关开发能第一时间了解报错情况，知道问题出在哪里，可以快速响应处理，几乎先于所有人知道线上的情况，也因为心中有数所以可以从容应对各种问询，一点都不慌，...自带账号，团队，部门信息管理模块，也可自己实现内部对接集成LDAP登录认证权限控制，数据隔离，各团队互不影响 Elasticsearch 告警框架是一个非常重要的工具，它可以帮助您实现实时监控和快速响应异常情况...Frostmourne是一个强大的工具，它具有灵活的条件定义、多种告警通知方式和高可用性，可以满足您的各种告警需求。

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CVPR 2021 | 又好又快的视频异常检测，引入元学习的动态原型学习组件

（prototype）学习框架，实时的学习视频中的正常模式，来辅助视频帧的预测，然后通过视频帧的预测误差和原型与输入特征的距离来检测异常。...算法在多个无监督异常检测的数据集上均达到了SOTA performance。 1. 简介近来，基于自编码器的视频帧重建（或未来帧预测）方法成为视频异常检测的一个潮流算法。...这些仅仅使用包含正常模式的数据训练的模型，在遇到没有见过的异常模式的数据时，往往会产生比较大的重构误差。...但是由于深度神经网络极强的泛化能力，深度模型对一些异常的视频帧也会重建（或预测）的较好，这就导致“过度泛化”问题。...利用训练集的不同场景，我们学习一组最优的初始化参数集合和对应的更新步长，在测试时，更新对应的参数，我们就可以得到场景模式自适应的异常检测器。 3.

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