这种不平衡会导致资源分配不均，少数几个“重”分区长时间占用大量计算资源，而其他分区则处于空闲状态。其直接后果包括但不限于作业执行时间延长、系统资源浪费，严重时还可能引起内存溢出或作业崩溃。...解决方案：实战案例与代码示例案例背景假设一家电商公司利用Spark进行用户行为数据分析，其中一项任务是对用户购买的商品类别进行统计计数。...").count()13result.show()解决方案二：采样倾斜键并广播原理：对倾斜键进行采样，然后将其广播到各个Worker节点，避免在shuffle阶段对这些键进行网络传输。...# 通过采样或经验确定56# 对倾斜键的数据进行单独处理并广播7skewed_df = df.filter(df.product_category.isin(skewed_keys))8non_skewed_df...例如，先使用采样和广播解决最严重的倾斜问题，再通过增加分区和自定义分区器进一步优化数据分布。
回归统计 1、 模块缺陷数统计 2、 缺陷严重程度统计 3、 缺陷增减，重激活等状态变化统计 4、 每人新增缺陷数统计 5、 指派给每人的缺陷数统计 6、 是否确认统计 D....3、 缺陷严重程度统计 # 统计不同严重级别的缺陷数量，每种严重级别的缺陷占比 # 统计价值：缺陷的严重级别，某种程度可以体现开发的代码质量，工作质量;同时也体现了测试人员的测试深度，测试价值，对产品质量的重视程度...，所以，一般建议在仅阶段性统计中进行分析 1、 模块缺陷数统计 #统计某开发人员负责模块的缺陷数量，缺陷占比等 2、 缺陷严重程度统计 #统计某开发人员的不同严重级别的缺陷数量，缺陷占比等 3、 缺陷状态统计...解答：可以增加每日统计，即对每天新增缺陷数做个反馈(如果有进行测试的话)，简单的，反馈每日新增缺陷总数，当然如果时间允许的话，也可以继续细化，按严重级别分类统计。...# 个人很推荐每日对测试情况做个简单的反馈（不用另外出个文档报告）
但是警报有的时候过于“吵闹”：有时它会放出一些错误的信号；或者有时，你需要进行很多的微调，才能让它不再发出警报。...这就是为什么我们建议你根据威胁的严重程度设置 严重（Critical），警告（Warning），或 信息/审计/记录（Info/Audit/Log）这三种警报和反应机制去代替传统的分级。...基本规则集会根据它在其他环境中观察到的情况，自动提供不同程度的警报。例如，如果在网络上被检测到的新节点是未经授权的配置更改，新用户或访问权限的更改，那么这时基本规则集就会通知您。...通常来说，它们已经提供了一个基本的框架，但它也会留有一些调整的余地，让你可以根据自己机构的特殊情况去开关警报和切换严重程度。...并且请记住，某家公司指定为一级的警报可能在你这里并不适用，所以请务必关注您所在的环境和使用案例的独特性。
随着我们安全和监控能力的提高，我们独特的优势使我们能明晰企业处理安全性和合规性的细节，随着时间的推移，我们对如何使用基础设施、应用和容器有了更多的了解，对此，我们为您带来了Sysdig 2021年容器安全和使用报告...尽管许多团队对识别漏洞有很强的意识，但他们错误的配置为攻击者敞开了大门。事实上，报告显示，大多数容器镜像配置过于随意，其中58%的容器使用root权限运行，这伴有严重的安全隐患。...镜像扫描 无论镜像的容器来自哪里，在部署到生产环境之前，执行镜像扫描并识别已知漏洞是非常重要的。为了量化漏洞风险的范围，我们对7天内扫描的镜像进行了采样。...超过一半的镜像失败了，这意味着它们可能存在严重程度较高或更高的已知漏洞。 操作系统漏洞 我们注意到4%的操作系统漏洞是高危或严重的。...扫描结果元数据被发送到Sysdig后台进行评估，评估结果将被发送回工作人员(评估报告为PDF或JSON格式)。您将对镜像数据有充分的了解，而无需共享镜像或对外公开镜像仓库凭据。
经常出现一系列警报被标记为潜在与关键应用程序故障有关。如果没有正确的经验或文档，SRE 可能会感到迷失，不知道应该首先解决哪个问题。...缺乏背景信息可能会非常糟糕，以至于有时候看似存在的问题实际上只是配置更改，使用的机器移动或简单的更新。 当主观因素介入时，问题会变得更加严重。例如，什么样的图表被认为是糟糕的？...此外，不同的工程师可能会对实际问题进行不同的排名。缺乏共识意味着浪费了时间和资源。 AI 效应 手动数据分析耗时且可能导致对关键模式的疏忽。...SRE 的重要组成部分之一是资源分配，AI 生成的统计数据可以为资源的影响和需求提供清晰的图像，使我们能够根据严重程度和复杂性来扩展响应。 最后，我们不能忘记事件报告、文档和运维手册。...这将需要学会如何有效地使用智能生成式 AI 助手的提示，以及帮助其他团队和整个组织进行解释。
然后，我们使用近期分析来查找服务指标之间的类似趋势警报。在问题的时间窗口内，我们可以查询服务的依赖关系，从而得出“置信度得分”，该得分表示我们对特定依赖关系是问题的信心程度。...连同调用图和警报数据，我们构建了一个不健康服务及其依赖关系的图表，包括为图表中的单个服务触发的活动警报（指标超过设定阈值）。将度量数据点与上游和下游依赖项进行比较，以得出置信度分数和严重性分数。...置信度分数表示特定服务成为根本原因的概率。严重性评分表示确定的根本原因对上游服务造成的不利影响的程度。这些分数是通过算法得出的，尽管该实现的细节超出了本文的范围。...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。...结论 通过基于五分钟的窗口大小对结果进行聚合和分组以识别真正的警报，对服务的各个指标（即相关图）应用尖峰检测后，我们可以显着提高发布到的建议的总量 我们的 Slack 频道使用上述算法，最多将 36%
但警报也存在过于嘈杂的问题，偶尔会抛出误报或需要很多微调才能正确解决问题。毕竟，在不影响用户的最终使用下，代码中出现的一个小错误并不是值得你着急去解决的问题。...避开“噪音”：如何设置警戒级别 当您的云环境发生异常情况时，您就需要提醒，以便及时响应。但是，一堆关于异常行为的嘈杂警报，包括短暂的停机时间，也不会对你的问题产生任何益处。...相反，这就是为什么我们建议持有三种类型的警报和相应的进程的原因： 严重， 警告 或 信息/审计/日志， 具体取决于威胁的严重程度。...以下是一个简单的三级升级流程： 消除“杂草”：消除假警报 除了与上面提到的类似的三层警报升级过程之外，您应该不断对您系统的“正常”进行基准化，以避免误报。...通常有一些空间可以根据您的个人组织问题的严重程度开启或关闭，但它们提供了一个基本的框架来开始。
躲开“噪声”：如何设置警报的严重等级 当一些不寻常的事件在你的云服务环境中发生时，你希望能被告警以便及时做出处理。...与之相对的，这也是为什么我们推荐只分为3类不同的警报和应对等级：**严重**、**警告**或**信息**/**监听**/**记录**，分别对应不同严重程度的威胁。...这是一个简单的、分为3个等级的升级过程看上去的样子： [3级预警升级过程] 远离风吹草动：消除误报 除了使用如上文中提出的3级安全性升级过程模型之外，你还需要持续地为你的系统调整“正常”的标准以避免误报警的情况出现...此外基础的报警规则集往往提供了一定的自定义修改空间让你能够根据你的部门需要单独设置各个报警规则的启用状态和指定各个事件对应警报的严重程度，但不需要任何配置也同样能使用默认的基础框架快速的上手开始使用。...同时请始终牢记，被其他公司分配为1级的警报，对你而言可能属于其它等级的警报，所以一定要结合你的云环境特点和使用情况来决定，该怎样指配警报等级才是合理的。
例如以不规则的间隔收集数据，但需要以一致的频率进行建模或分析。 重采样分类 重采样主要有两种类型: 1、Upsampling 上采样可以增加数据的频率或粒度。这意味着将数据转换成更小的时间间隔。...()方法对'index'列执行每周重采样，计算每周'C_0'列的和。...4、汇总统计数据 重采样可以执行聚合统计，类似于使用groupby。使用sum、mean、min、max等聚合方法来汇总重新采样间隔内的数据。这些聚合方法类似于groupby操作可用的聚合方法。...假设您有上面生成的每日数据，并希望将其转换为12小时的频率，并在每个间隔内计算“C_0”的总和: df.resample('12H')['C_0'].sum().head(10) 代码将数据重采样为12...总结 时间序列的重采样是将时间序列数据从一个时间频率（例如每日）转换为另一个时间频率（例如每月或每年），并且通常伴随着对数据进行聚合操作。
（P > 0.05）； （3）侧脑室旁白质高信号对失语严重程度间接影响显著，高信号越重、失语越严重，该关联受到长程白质纤维及短程白质纤维所介导。...采用SPM及MATLAB内部脚本，通过以下步骤将卒中病灶配准至标准空间： 1.将T2图像配准至个体T1图像，将病灶重切至个体T1空间； 2.将重切的病灶图进行3mm半峰宽的高斯核平滑，以去除由手动绘制病灶产生的锐利边缘...使用PROCESS macro的模型4，对WMH通过M1\M2对WAB-AQ间接效应及WMH对WAB-AQ直接效应进行建模。对每一个中介变量分别进行1次回归。...补充图1.不同WMH下不同长度纤维的绝对计数与相对计数 PVH及deep WMH与短程、长程纤维长度的比例有显著性相关（表2，补充图1），WMH越严重，长程纤维比例越低，短程纤维比例越高（长短程纤维损伤比例失调...与前述第一个研究目标相反，第一个研究仅评估左侧大脑半球，而这部分研究对全脑白质纤维进行研究，主要是因为左侧半球对失语严重程度影响更加重要；其次，WMH通常是对称分布，两侧半球WMH程度大致一致。
匹配条件 severity: critical # 匹配严重程度为 critical 的警报 group_wait: 30s # 在组内等待所配置的时间，如果同组内，30...inhibit_rules: # 抑制规则列表，用于控制警报传播的行为 - source_match: # 源警报匹配条件 severity: critical # 源警报的严重程度为...critical target_match_re: # 目标警报匹配条件（使用正则表达式进行匹配） severity: warning|info # 目标警报的严重程度为 warning...# 警报名称字段需要相等 - source_match: # 源警报匹配条件 severity: warning # 源警报的严重程度为 warning target_match_re...: # 目标警报匹配条件（使用正则表达式进行匹配） severity: info # 目标警报的严重程度为 info equal: # 需要匹配相等的字段
例如，网络安全公司BitSight的研究人员在报告中指出，国有的乌克兰运输机构就使用了MiCODUS GPS追踪器，因此俄罗斯黑客可以针对它们来确定供应路线、部队动向或巡逻路线。 ...，执行切断燃料行动，追踪用户，并解除警报。...(严重程度评分：9.8) 【图：支持管理员用户的短信命令】 没有指定的CVE：所有MV720追踪器上的默认密码（123456）都很弱，没有强制规则要求用户在初始设备设置后进行更改。...(中等严重程度评分：6.5) BitSight已经为获得识别号的五个缺陷开发了概念验证（PoCs）代码，并展示了它们如何在野外被利用。 ...因此，BitSight建议在修复方案出台前，使用MiCODUS MV720 GPS追踪器的用户应该立即禁用这些设备，并使用其他的GPS追踪器进行替代。
无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 中位值滤波法 A、方法： 连续采样N次（N取奇数） 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值...N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4 B、优点： 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动 C...C、缺点： 相位滞后，灵敏度低 滞后程度取决于a值大小 不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号 加权递推平均滤波法 A、方法：...，采样周期较长，变化缓慢的信号 不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差 消抖滤波法 A、方法： 设置一个滤波计数器 将每次采样值与当前有效值比较...,并清计数器 B、优点： 对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果, 可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动 C、缺点： 对于快速变化的参数不宜
但是，由于在线业务是复杂且动态变化的，预先设定的告警等级有时并不能反映问题真正的严重程度，这就导致这种基于规则定义告警等级的方法会错过严重警报或浪费运维人员很多精力在处理不严重的告警中。...特别的是，AlertRank可以提取一组功能强大且可解释强的特征（包括：文本和时间特征，单变量和监控指标的多元异常特征），同时采用XGBoost排名算法在所有传入的警报识别出严重的告警警报，并使用新颖的方法来进行训练和测试数据样本的打标工作...但在真实的应用中，往往会产生大量的告警或警报给运维人员，导致运维人员根本无力去处理。 上图展示了某银行每天产生的告警数量。可以看到，基本在千到万级别/天。...目前常见的解决方案： 工业界实践中由于告警很多，往往会事先对各类告警进行分级。而目前告警定级通常基于手工规则的告警，比如P0是严重，P1是错误，P2是警告等。但是如何按统一的标准去分级？...每组数据集的告警数量在40万量级左右，同时对里面的每条告警是否为严重告警进行了标注。严重告警：告警总量大概在1:50左右。
得到的统计数据类似 jmap 的反馈， 此外，你还可以通过采样得到方法调用对 CPU 的占用情况。它让你能快速了解周期采样过程中的方法执行次数： ?...VisualVM 剖析器无需对程序周期采样就可以提供类似采样器的反馈信息，它还可以收集程序在整个正常执行过程中的统计数据（通过操纵程序源代码的字节码）。...我建议 BTrace 脚本的作者对相关统计数据分组，这样，当它们显示在EurekaJ中时会更容易理解和观察。例如， 我个人喜欢对统计数据进行如下的逻辑分组： ?...同时，EurekaJ 未来版本计划增加统计数据不足的警报。 最后的图表示例展示了一个包含 4 个不同程序内存使用的图表组。...采样CPU 负载、进程CPU 负载、内存使用和每5-10 秒的线程计数，其带来的额外一两个毫秒的影响可被忽略。在我看来，你应该经常收集这类统计数据，它们对你来说不会有什么损耗。
HOLMES以主机审计数据开始（如Linux审计或Windows ETW数据），并生成一个检测信号，绘制正在进行的APT活动的阶段。...APT无关的节点和边 (3) 为了减少误报，本文提出的方法是：学习可能会产生误报的良性TTPs模式，采用启发式算法；根据其严重程度为图中的节点和路径分配权重，以便可以对HSG进行排序，并将排序最高的HSG...F.信息关联和检测 对每一个HSG定义 严重程度评分（severity score），据此来确定一个HSG会构成APT攻击的可能性。...需要开发一些技术来总结这些低级别警报并减少其数量。一些方法使用警报相关性，通过对相似警报进行聚类并确定警报之间的因果关系来执行检测。...因此HOLMES在不同的攻击步骤之间建立了信息流，使用了内核审计数据。 警报关联的另一项工作依赖于警报在时间上的接近程度。
一、数据分组 数据分组时数据分析过程中的一个重要环节 eg： 对大学生成绩数据求平均，查看大学生的平均水平 对不同专业的学生进行分组，分别计算不同专业学生成绩的平均值 使用Pandas库中的...groupby()函数，对数据进行分组 1、groupby 1、根据sex进行分组，计算tip列的平均值 import pandas as pd import seaborn as sns tips...正类样本数量过少，欠采样会直接导致样本容量大幅度减少，损失过多的有效信息 3、过采样 与欠采样不同，过采样随机从少量的正类样本中重采样，来扩充样本正类的数量， ?...过采样可以让样本数量增加，消除不均衡，但会导致严重的过度拟合 4、集成学习 欠采样为了平衡数据，丢弃样本所携带的部分信息 通过集成的方式解决了欠采样方法所带来的弊端 集成学习的过程： 有放回抽样负类样本...，容量和正类样本相当，连续进行K次 与原有的正类样本数据合并，总共得到K个新数据集 针对每个新数据集，使用基本分类器进行分类 综合K个基分类器的结果，来确定数据的最终类别 5、
所有公司都应实施的另四项安全措施 5.安全培训 如果您的员工不明白如何使用或为什么使用诸如双因素身份验证和电子邮件加密之类的安全协议，那么这对您的公司实施安全措施是十分不利的。...如果没有经过必要的培训，员工可能会自知或不自知地避开这些安全措施。...您可以解释什么是网络钓鱼，网络钓鱼的攻击方式，你已经实施的方案（如2FA和加密算法）是如何应对网络钓鱼的，以及员工应当如何使用这些工具来维护安全。...您可以使用像chef-vault这样的工具 ，它使用公钥对敏感数据进行加密，或者使用文件完整性监视，这样可以查看未经授权的服务何时触及磁盘上的机密文件。...Threat Stack还可帮助团队定制安全警报的严重程度，这样只有高度严重性警报才会在晚上发送给值班的开发人员，而严重性较低的警报则会留到工作时间内处理。
通过将设备的工作负载分配给其他设备来控制设备容量的过度使用。即使是单个端点的小故障也可能影响整个网络。 ●电源波动：腐蚀的连接或其他外部因素可能会导致电源的潜在波动。...电源突然浪涌会导致意外断电，从而影响设备的性能或导致其短路。 ●过度使用电池：当电池耗尽 80% 的能量时，电池往往会失去效率。电池完全耗尽将导致缓存数据丢失或设备或服务器突然关闭。...2.对关键警报进行优先级排序和渠道化：网络硬件问题可能源于具有不同关键程度的众多因素。应根据设备的严重性和潜在问题的严重性对硬件故障进行优先级排序。...应预先监控和管理硬件设备，以提前提醒技术人员，促使他们在问题变得更糟并对组织造成严重损害之前解决问题。这可以通过利用报告形式的历史性能数据来预测任何前所未有的硬件故障来实现。...5.自动化基本任务：基本维护任务和 L1 和 L2 故障排除操作是重复性的，并且会消耗大量时间和资源。自动化这些任务使技术人员有更多时间专注于需要立即采取补救措施的高严重性硬件警报。
Alert（警报） 警报级别的日志表示系统遇到了需要立即注意的情况，但不像紧急情况那样紧迫。警报日志通常指示系统出现了异常或有潜在的问题，需要管理员进行进一步的调查和处理。...Critical（关键） 关键级别的日志表示系统遇到了严重的问题，但与紧急和警报级别相比，其影响程度较小。关键日志通常指示系统的一部分功能受到了影响，但系统的整体功能尚未受到破坏。...Warnings（警告） 警告级别的日志表示系统发现了一些潜在的问题或异常情况，但这些问题尚未对系统的正常运行产生实质性的影响。...记录系统配置错误、不正常的操作行为、潜在的性能问题或其他需要管理员关注的异常情况。 Critical 表示严重问题，但影响程度较小，系统整体功能尚未受到破坏。...记录一般错误、非关键性的故障、网络异常或其他导致系统运行中断的可恢复性问题。 Warnings 表示潜在的问题或异常情况，尚未对系统正常运行产生实质性影响。
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