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Flink Metrics&REST API 介绍和原理解析

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。

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脑电连通性:优化研究设计和评估的基本指南和检查清单

对于EEG数据有多种分析方法来评估大脑连通性。然而,连通性方法的实施存在很大的异质性。连通性测量、数据收集或者数据预处理的概念化的异质性可能与测量稳健程度的易变性有关。虽然使用不同EEG连通性测量的研究之间很难进行比较,但标准化的处理和报告可能有助于解决这个问题。本文讨论了重参考、epoch的长度和数量、容积传导的控制、伪迹去除、多重比较的统计控制等因素如何影响连通性测量的EEG连通性评估。基于先前的研究,本文提出了相关建议和新的检查清单用于EEG连通性研究的质量评估。该检查清单和建议旨在提请注意那些可能影响连通性评估的因素以及未来研究中需要改进的因素。EEG连通性程序和报告的标准化可能使得EEG连通性研究更具可综合性[如,用于元分析研究]和可比性,尽管连通性评估的方法上存在差异。

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都在说微服务,那么微服务的反模式和陷阱是什么(三)

前文导读: 《都在说微服务,那么微服务的反模式和陷阱是什么(一)》 《都在说微服务,那么微服务的反模式和陷阱是什么(二)》 九、通信协议使用的陷阱 在微服务架构体系中要求每个服务都是独立布署,这就意味着服务之间会有通信,也就是说会有很多的远程访问。 当你不知道这些远程访问需要多长时间的时候,就会掉入到这个陷阱,当然我们可以假定远程访问一次50毫秒,但我们是否真正的进行过测试呢?那么服务的平均响应时间是多少呢?即使有看上去很好的平均响应时间,那么糟糕的“长尾延迟”也会将整体系统摧毁。 9.1 延迟测量 在生产

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