今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南,这个规范指南基本适用所有数据图表设计,很有参考价值,建议收藏。
当您规划出业务关键型资产时,您可以在整个堆栈中获得端到端概览,其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。
•Zabbix: 用于非容器的虚拟机环境•Prometheus: 用于容器的云原生环境
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具,可通过基于浏览器的界面轻松搜索,可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch,Logstash 和 Beats 之外,Kibana 是Elastic Stack(以前称为 ELK Stack)的核心部分。
Zabbix是一款出色的监控工具,可从服务器,虚拟机和其他类型的网络设备收集数据,因此您可以分析趋势或问题。它针对新出现的问题提供了功能丰富的通知,但内置的数据分析和可视化工具并不易于使用。您可以将图表组合到仪表板中,但首先需要创建它们,并且实际上不存在创建显示实时数据的图形的简单方法。此外,无法将来自不同主机的数据收集到单个图表上。虽然每个新版本的情况都在好转,但它远非理想。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控系统。与其他监控系统(如InfluxDB和Graphite)一样,Prometheus将其所有数据存储在时间序列数据库中。但是,它提供了多维数据模型和强大的查询语言,使系统管理员不仅可以轻松地微调其指标的定义,还可以生成更准确的报告。
作者:Stef Smeets翻译:王闯(Chuck)校对:欧阳锦本文约2500字,建议阅读5分钟本文介绍了streamlit ,并展示了如何利用它将 python 脚本转换为仪表板,以及如何在线托管。相比于Jupyter Notebooks,仪表板更有利于向非技术受众展示研究成果。 标签:数据科学、可视化、仪表板、JupyterNotebook、Dashboard 图片源自Unsplash,由Arie Wubben上传 作为一名Python 爱好者,我几乎用 Jupyter Notebooks (ht
当您第一次连接到Kibana 4时,您将进入发现页面。 默认情况下,此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里,你可以根据搜索查询通过筛选,找到特定的日志消息,则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
作者 | Claudio Masolo 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 谷歌云引入了配置管理仪表板(Config Management Dashboard),允许平台管理人员或运维人员实时了解多个 Kubernetes 集群的配置同步和故障。这将有助于简化日常关键任务,如审查资源和配置进度,以确保跨多个集群的行为一致性,并快速识别问题,采取相应行动。 配置管理仪表板改进了之前发布的工具 ConfigSync。ConfigSync 是谷歌云平台的 GitOps 服务,也是 Anthos 的一部分
要导出MySQL日志,您可以配置MySQL以记录查询、慢查询和与复制相关的信息。您可以使用Filebeat或Fluentd等工具来收集并发送这些日志进行分析。
让我们在 Kubernetes 上创建一个CI/CD(持续集成和持续部署)解决方案,使用 Jenkins 作为构建工具,并使用 Traefik 作为用于灵活应用程序部署和路由的入口。
Kubernetes 仪表板(Dashboard)是基于网页的 Kubernetes 用户界面。你可以使用仪表板:
我们很高兴地宣布Linkerd 2.6的发布!该版本增加了对分布式跟踪的支持,为Linkerd的live tap输出带来了请求和响应头文件,向仪表板添加了流量分割可视化,显著提高了仪表板在大型集群上的性能,增加了一个公共Helm仓库等等。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比,并用它来讲故事,以此来帮助用户做出决策。
Web前端的日志/指标导出器配置、Prometheus 监控规则(YAML格式)、告警规则,以及推荐一个适合的 Grafana 仪表板配置。
安全性是运行WordPress网站最重要的方面之一。我们中的许多人都倾向于认为黑客不会打扰我们的网站,但实际上,未经授权的登录尝试是在公共互联网上运行服务器的常见部分。
BootstrapVue Argon Dashboard PRO是BootstrapVue和Vue.js的高级仪表板。这是一种全新产品,它基于我们从头开始重新构建的最新框架结构,这种结构旨在使产品更直观,更具适应性,并且更易于定制。让Argon以其酷炫的功能给你带来惊喜,让你的项目达到一个全新的水平。
总结我自己有关 Openstack 的各种骚操作先告一段落。这一次我想谈谈有关监控云服务的使用情况。
Apache Superset 是一个开源的现代的、企业级的商业智能 web 应用程序。是一个数据可视化和数据探索平台。
在我们之前的博客文章中,我们主要关注跟踪,这是0.14.0版本中的一个新特性。但是跟踪并不是我们在0.14.0中对监视功能进行的惟一改进。我们还对Prometheus的监控进行了一些重大改进。Strimzi几乎从一开始就支持Prometheus的Kafka指标。但是在0.14.0中,通过添加对Kafka导出器(Kafka Exporter )的支持,我们做出了一些重大改进。Kafka导出器增加了Kafka代理中缺少的一些额外指标。在这篇博文中了解更多关于它们的信息。
在当今数字化时代,数据分析和可视化成为企业决策和发展的重要支撑,很多 BI 工具昂贵的许可费用,让许多中小型企业用户和个人用户望而却步,开源 BI 工具的出现,让其成为很多用户进行数据分析展示的首选。目前市面上主流的开源 BI 产品,例如 Metabase 和 Superset,都是由国外的开发者开发的,这导致国内用户上手的时候都觉得不适应。
Grafana Mimir 是 Grafana Labs 开发的一个 AGPLv3 许可的开源软件项目,与对象存储结合使用时,可为 Prometheus 指标提供可扩展的长期存储。Mimir 使用基于微服务的可水平扩展的架构构建。每个微服务被称为一个组件,Mimir 作为由这些组件组成的单个二进制文件运行。大多数组件都是无状态的,不需要在重新启动之间保留任何数据。这里我们结合 MinIO 来使用 Grafana Mimir。
后面的模板是我们做后台管理系统经常所需要的东西。 虽然,我们总可以花很多时间从头开始设计自己的模板,但有现在的模板让我们套,节省我们更多时间用来摸鱼,何乐而不为呢。
在互联网上搜索了一种通过circleCI将我的应用程序部署到Elastic beanstalk的直接方法之后,我想我可以帮助其他试图通过这篇文章做同样的事情的人。在github上签出ryansimms,因为这种方法是基于他在CircleCI 2.0上的方法,这是我让它工作的起点。
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现,让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具,本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具,并对每个工具的特点进行介绍。
它是一个开源 CLI 实用工具,通过管理策略来防止 Kubernetes 工作负载和 SaaS 平台的错误配置。它验证您的 Kubernetes YAML 文件。
持续集成和持续交付 (CI/CD) 在现代软件开发中至关重要,有助于实现自动化代码集成和可靠的应用程序交付。 Jenkins 以其灵活性和广泛的插件选项而闻名,是创建 CI/CD 管道的领先工具。
插件地址:https://plugins.jenkins.io/deploy-dashboard/ 插件名称:Deploy Dashboard by Namecheap
在线服务应旨在提供符合业务需求的服务可用性。这个过程的一个关键部分应该涉及组织中的不同团队,例如,从业务开发团队到工程团队。
在数字经济建设和数字化转型的浪潮中,数据可视化大屏已成为各行各业的必备工具。然而,传统的数据大屏往往以图表和指标为主,无法真实地反映复杂的物理世界和数据关系。为了解决这个问题,3D模型可视化和数字孪生技术应运而生,它们可以将真实世界的物理对象、过程或系统,以及它们之间的关系和相互作用,构建成虚拟的数字模型,并以立体、动态、交互的方式展示在数据大屏上,实现数据的可视化、可感知、可控制。
LF Edge eKuiper 是轻量级物联网数据分析和流处理软件,通常在边缘端运行。它提供了一个管理仪表板(https://github.com/lf-edge/ekuiper/blob/master/docs/zh_CN/manager-ui/overview.md)来管理一个或多个 eKuiper 实例。通常,仪表板部署在云节点中,用于管理跨多个边缘节点的 eKuiper 实例。
除了一体化代码之外,我们的项目还有许多微服务支持。他们每个都需要被监控。由DevOps工程师监控它们几乎是不可能的。我们开发了一个监控系统,作为开发人员的服务。他们可以自己配置监控系统中的指标,使用它们,构建基于指标的仪表板,设置由阈值触发的警报。DevOps工程师唯一必须提供的是基础设施和文档。
时间序列用于现代监控,作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样,现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示,帮助我们监控我们的服务器和服务。
Apache Airflow是一个编排平台,用于以编程方式编写、安排和执行工作流。OpenTelemetry开放遥测用于生成、收集和导出遥测数据(指标、日志和跟踪),以帮助您分析软件的性能和行为。这两个开源项目看起来很自然,随着 Airflow 2.7 的推出,用户现在可以开始在 Airflow 中利用 OpenTelemetry Metrics!
在本次实验中,您将创建一个简单的交互式实时仪表板,以可视化存储在 Kudu 中的传感器数据。
vmstat 和 top 都是 Linux 系统自带的命令,提供了实时的监控信息,对于系统管理员和开发人员来说非常有用。
千帆神笔 aPaaS 是一款专注于企业级应用可视化开发管理的低代码开发平台。通过图形化业务建模、页面设计、流程编排创建全新应用,同时支持将多个 SaaS 应用按业务逻辑和审批流程进行自定义连接,提升开发效率3倍以上。千帆神笔 aPaaS 与企业微信深度集成,应用开发完成后可一键发布到企业微信,助力企业更高效的服务客户。
以超市销售情况为例做成符号地图: 步骤如下: ①转化数据类型:转化为可识别的地理类型。国家/地区下拉列表->地理角色->国家/地区 为什么要先转换数据类型呢,因为如果不转换数据类型,有可能会识别不出来。
CRM可以解决企业很多问题,但最让企业管理者喜欢的应该就是管理报表了,在ERP风靡的年代很多人也习惯叫它管理者驾驶舱。之所以叫管理者驾驶舱是因为管理者可以像驾驶员一样通过观察各种状态仪表盘,随时查看企业关键业务的数据指标以及执行情况。
您可以通过 ingress 暴露仪表板,而不是每次想要 查看发生了什么时都使用 linkerd viz dashboard。这也会暴露 Grafana。
俗话说“工欲善其事必先利其器”,今天跟大家一起交流一款简单易用的数据查询和可视化分析的开源BI工具Redash。
业务分析涉及使用数据做出关键的战略级决策。问题是如何以能够帮助领导团队或决策者迅速达成共识的方式来表示这些数据?这是作为分析师的技能,并且仪表板专家将脱颖而出。
监控 Docker 容器指标对于理解容器的性能和健康情况至关重要。OpenTelemetry Collector 可以收集 Docker 容器指标,并将其发送到您选择的后端。在本教程中,您将安装一个 OpenTelemetry Collector 来收集 Docker 容器指标,并将其发送到 SigNoz,这是一个用于监控和可视化的 OpenTelemetry 原生 APM。
前面我们就已经说了Windows怎么使用Arthas了,那今天我们就来聊一下在Linux下的Arthas的使用
这个就和sql中的合并类似了,数据集合合并你可以理解为与数据库合并类似,即内连接,左连接,右连接以及外连接。同样也等同于Pandas中的merge函数
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