在现代IT领域，随着系统和网络规模的不断扩大，运维工作变得日益复杂。为了应对这一挑战，Python编程语言已经成为自动化运维的瑞士军刀，帮助企业提高效率、降低风险。本文将深入探讨Python在自动化运维中的应用，介绍其强大的功能和优势，为您提供深入的见解和实用的建议。
葡萄城ActiveReports报表与Visual Studio完美集成，给我们带来更为灵活易用的报表定制和自定义控件嵌入支持，除了可以在报表中使用葡萄城ActiveReports报表内置控件外，您还可以在报表中添加任意的第三方 .NET 控件，从而满足您更多的报表扩张能力的需求。本文展示的是在葡萄城ActiveReports报表的区域报表中使用 C1Gauge for Windows Forms 和 C1Chart for Windows Forms 控件。 1、创建报表文件 在应用程序中创建一个
Web自动化测试工具从刚开始接触的QTP（UFT）,到现在绝大多数公司或项目都在使用的Selenium，以及之后有很大发展前景的Cypress。可以看出自动化测试工具越来越丰富了，当然这里所提到的都是比较有代表性的，市面上的优秀工具远远不止这三个。
spring-actuator做度量统计收集，使用Prometheus（普罗米修斯）进行数据收集，Grafana（增强ui）进行数据展示，用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般，我们叫这样的操作为”埋点”。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer，官网是Micrometer.io。在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter，导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能。这篇文章就是基于Micrometer分析其他的度量类型API的作用和适用场景。
spring-actuator做度量统计收集，使用Prometheus（普罗米修斯）进行数据收集，Grafana（增强ui）进行数据展示，用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般，我们叫这样的操作为”埋点”。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer，官网是Micrometer.io。
最近线上的项目使用了spring-actuator做度量统计收集，使用Prometheus进行数据收集，Grafana进行数据展示，用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般，我们叫这样的操作为"埋点"。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer，官网是Micrometer.io。在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter，导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能。这篇文章就是基于Micrometer分析其他的度量类型API的作用和适用场景。
大多数测试人员更喜欢Java，因为它具有平台独立性和易于构建任何东西的易用性——从简单的应用程序到复杂的移动应用程序、网站等等。
软件行业正迈向自主、快速、高效的未来。为了跟上这个高速前进的生态系统的步伐，必须加快应用程序的交付时间，但不能以牺牲质量为代价。快速实现质量是必要的，因此质量保证得到了很多关注。为了满足卓越的质量和更快的上市时间的需求，自动化测试将被优先考虑。对于微型、小型和中型企业(SMEs)来说，自动化自身的测试过程是非常必要的，而最关键的方面是选择正确的自动化测试框架。
Liunx下的dialog是一个可以创建对话框的工具，每个对话框提供的输出有两种形式：1、将所有输出到stderr，不显示到屏幕；2、使用退出状态码，OK为0，NO为1，ESC为255。
继续学习prometheus，上一节演示了用http方式使用curl向pushgateway发送数据，本节将研究如何利用client jar包，以java代码的方式写入数据。
通过一个完整例子，在基于 Echo 框架的微服务中添加 Prometheus 监控。
先来了解一下什么是Taiko：“Taiko是一个免费的开源浏览器自动化工具，由ThoughtWorks开发。它是一个node的库，Taiko使用Chrome Devtools API，它是为测试现代web应用程序而构建的。”
Log4j2 异步日志核心通过 RingBuffer 实现，如果某一时刻产生大量日志并且写的速度不及时导致 RingBuffer 满了，业务代码中调用日志记录的地方就会阻塞。所以我们需要对 RingBuffer 进行监控。Log4j2 对于每一个 AsyncLogger 配置，都会创建一个独立的 RingBuffer，例如下面的 Log4j2 配置：
boot.yaml 文件描述了 Gin 框架启动的原信息，rk-boot 通过读取 boot.yaml 来启动 Gin。
通过一个完整例子，在基于 GoFrame 框架的微服务中添加 Prometheus 监控。
Metric是一个第三方包，用来帮助我们对应用程序的性能进行度量。曾有友商基于这个包编写的程序还申请了专利，总之这是一个使用方便的组件。我们日常进行应用程序性能度量时，最常用的方法是打日志记录每个交易的一些耗时数据，有了这些原始数据，自己再进行统计分析。通过使用Metrics这个包，我们可以很方便的定义一些度量值，抓取一些关键时点和变量的信息，还能按照自定义的周期进行总体的统计，来分析应用的性能。Metrics还能够将这些统计信息输出到Console、日志文件、JMX，甚至还支持以微服务的方式向外暴露数据接口，从而方便我们将这些数据接入到Grafana或自己的统计分析工具中。
描述: Prometheus 可以通过直接测控或者客户端库来测控业务或者应用，目前我们可以采用多种不同语言编写客户端库包括(GO/Python/Java/Ruby)等客户端；
micrometer 中自带了很多其他框架的指标信息，可以很方便的通过 prometheus 进行采集和监控，常用的有 JVM 的信息，Http 请求的信息，Tomcat 线程的信息等。
Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的 Task 日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。 Metric Types
虽然 prometheus 已有大量可直接使用的 exporter 可供使用，以满足收集不同的监控指标的需要。例如，node exporter 可以收集机器 cpu，内存等指标，cadvisor 可以收集容器指标。然而，如果需要收集一些定制化的指标，还是需要我们编写自定义的指标。
github地址：https://github.com/siimon/prom-client
⿊盒监控：站在⽤户的⻆度看到的东⻄。⽹站不能打开，⽹站打开的⽐较慢, 监控机器的磁盘空间、内存占用、链接句柄等信息, 更多的是全局表象的信息, 一般不容易定位到具体问题.
为了适应快速发展的行业生态系统的步伐，必须加快应用程序交付时间，而且必须不能以质量为代价。在更短的时间内达到质量的目的至关重要，因此质量保障倍受关注。为了满足对卓越质量和更快迭代的要求，越来越多的企业引入自动化，并将优先进行自动化测试。敏捷开发模型使其测试过程自动化变得越来越必要，但是最关键的方面是选择正确的测试自动化框架。
当使用Python可视化数据时，大多数数据科学家会选择使用著名的Matplotlib、Seaborn或Bokeh。Matplotlib 以其强大的功能而闻名，Seaborn 以其易用性而闻名，Bokeh 以其交互性而闻名，Plotly 以其协作而闻名，其实Pygal也很惊艳，Pygal允许用户创建漂亮的交互式图，这些图可以以最佳的分辨率转换成svg，以便使用Flask或Django打印或显示在网页上。
1、新建项目 1.1、新建工程 打开PyCharm，新建工程tempMonitor，如下： image-20210825202543995.png 1.2、添加python主程序 tempMonitor.py 主程序如下： import math import os import sys import time from pathlib import Path from PySide2.QtCore import Qt, QObject, Slot from PySide2.QtQml import QQm
一般提及数据可视化，会Python的读者朋友可能第一时间想到的就是matplotlib模块或者是seaborn模块，而谈及绘制动态图表，大家想到的比较多的是Plotly或者是Pyecharts。
自动化测试框架由一组最佳实践，通用工具和库组成，可帮助测试人员评估多个Web和移动应用的功能，安全性，可用性和可访问性。而在，软件开发世界中有很多的自动化测试框架，该如何选择？
一个监控系统对于每一个服务和应用基本上都是必不可少的。在 Flink 源码中监控相关功能主要在 flink-metrics 模块中，用于对 Flink 应用进行性能度量。Flink 监控模块使用的是当前比较流行的 metrics-core 库，来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics [1]。dropwizard/metrics 不仅仅在 Flink 项目中使用到，Kafka、Spark 等项目也是用的这个库。Metrics 包含监控的指标（Metric）以及指标如何导出（Reporter）。Metric 为多层树形结构，Metric Group + Metric Name 构成了指标的唯一标识。Reporter 支持上报到 JMX、Influxdb、Prometheus 等时序数据库。Flink 监控模块具体的使用配置可以在 flink-core 模块的 org.apache.flink.configuration.MetricOptions 中找到。
作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 一个监控系统对于每一个服务和应用基本上都是必不可少的。在 Flink 源码中监控相关功能主要在 flink-metrics 模块中，用于对 Flink 应用进行性能度量。Flink 监控模块使用的是当前比较流行的 metrics-core 库，来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics [1]。dropwizard/metrics 不仅仅在 Flink 项目中使用到，Kafka、Spark 等项目也是用的这个库。Metrics 包含监控的指标
Python有很多优秀的可视化库，其中有名的像matplotlib、seaborn、plotly，可以绘制出各式绚丽的图表。
在数据可视化领域，仪表盘图是一种直观而强大的工具，用于展示关键指标的实时状态。Pyecharts是一个基于Echarts的Python图表库，提供了丰富的图表类型，其中包括了仪表盘图。本文将介绍如何使用Pyecharts绘制多种炫酷的仪表盘图，并详细说明相关参数，同时附上实际的代码实例。
Wijmo 的巨大优势之一就是，它们是非常流行的jQuery UI部件。这将意味着它们的基础类库具有很多支持者。具有众多的支持者同时也意味着更多好用的工具。这些好用的工具之一就是很酷的jsFiddle，这是一个实时的HTML/CSS/JavaScript snippet编辑器。用它来以一种迅速的无开销的方式测试一些小东西是相当棒的。事实上，我们可以用它来实时的测试一些wijmo部件，这里我们会看到如何做到这一点。因为Wijmo gauges使用到了基于浏览器能力的SVG或者VML，这些是“无插件网页”的一个
The Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) is a joint mission between NASA and the Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) designed to monitor and study tropical rainfall. The 34B2 product contains a gridded, TRMM-adjusted, merged infrared precipitation (mm/hr) and RMS precipitation-error estimate, with a 3-hour temporal resolution and a 0.25 degree spatial resolution.
油罐车数据采集，由于油罐车属于危险运输车辆，所以加强对油罐车数据监控可以防范事故的发生，本次通过TencentOS Tiny系统,内部的MQTT协议，对采集到的数据进行上传至腾讯云平台，通过腾讯连连即可实时看到数据信息。目前只是设计了罐车测的部分数据的采集上传，主要有GPS数据，对GPS中数据解析，如得到经纬度数据，速度信息。对压力传感器（4-20ma）的电流进行采集，光照度，温湿度数据进行采集，。
最近公司在联合运维做一套全方位监控的系统，应用集群的技术栈是SpringCloud体系。虽然本人没有参与具体基础架构的研发，但是从应用引入的包和一些资料的查阅大致推算出具体的实现方案，这里做一次推演，详细记录一下整个搭建过程。
描述: 在使用prometheus时常常会给导出器采集的数据配置一个指标名称，所以指标命名对于数据采集或者使用有一定的重要性，即构建指标标准名称可以按照以下规则进行。
这篇文章介绍如何使用 PromQL 查询 Prometheus 里面的数据。包括如何使用函数，理解这些函数，Metrics 的逻辑等等，因为看了很多教程试图学习 PromQL，发现这些教程都直说有哪些函数、语法是什么，看完之后还是很难理解。比如 [1m] 是什么意思？为什么有的函数需要有的函数不需要？它对 Grafana 上面展示的数据有什么影响？rate 和 irate 的区别是什么？sum 和 rate 要先用哪个后用哪个？经过照葫芦画瓢地写了很多 PromQL 来设置监控和告警规则，我渐渐对 PromQL 的逻辑有了一些理解。这篇文章从头开始，通过介绍 PromQL 里面的逻辑，来理解这些函数的作用。本文不会一一回答上面这些问题，但是我的这些问题都是由于之前对 PromQL 里面的逻辑和概念不了解，相信读完本文之后，这些问题的答案就显得不言而喻了。
上一篇文章中已经给大家整体的介绍了开源监控系统Prometheus，其中Exporter作为整个系统的Agent端，通过HTTP接口暴露需要监控的数据。那么如何将用户指标通过Exporter的形式暴露出来呢？比如说在线，请求失败数，异常请求等指标可以通过Exporter的形式暴露出来，从而基于这些指标做告警监控。
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Prometheus 支持四种指标：Counter、Gauge、Histogram、Summary。rust-prometheus 库目前还只实现了前三种。TiKV 大部分指标都是 Counter 和 Histogram，少部分是 Gauge。
activemq-artemis-2.11.0/artemis-server/src/main/java/org/apache/activemq/artemis/core/server/metrics/ActiveMQMetricsPlugin.java
https://github.com/yoyofx/dotnet-metric-prometheus
现在好多公司都在使用微服务，也有一些公司在落地DDD在业务中，那么你的服务做了监控了吗？一般除了错误日志的监控，报警发邮件、飞书消息或者短信，还有的对数据库或者服务器做了一些监控，那么你对你的服务的JVM层面做了监控吗？
本文实现微服务JVM监控的方法为，使用volume HostPath挂载的JMX Exporter的方式在容器内以in-process的方式实现对微服务的JMV监控。
Prometheus整体架构分为Server端和Exporter端，而Exporter通常是基于官方的SDK开发（例如Go SDK）。
Prometheus 提供了官方版 Golang 库(https://github.com/prometheus/client_golang) 用于采集并暴露监控数据，本文快速为你介绍如何使用官方版 Golang 库来暴露 Golang runtime 相关的数据，以及其它一些基本简单的示例，并使用 Prometheus 监控服务来采集指标展示数据。
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