Prometheus 是一个开源监控工具，实现了高维数据模型。Prometheus 有多种数据可视化模式，其中一种是集成 Grafana。Prometheus 以高效的自定义格式将时间序列数据存储在内存和本地磁盘上。
作者 | Vijay Samuel 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 eBay 官方博客。 为了更好地与行业可观测性标准保持一致，eBay 做了一项关键调整，转向了 OpenTelemetry。 引 言 可观测性为组织提供了眼睛和耳朵。可观测性的一个主要好处是，通过有效揭示关键工作流中持续存在的、可能影响客户体验的问题来预防收入损失。可观测性生态圈在不断发展，OpenTelemetry 世界的最新进展使我们不得不重新思考我们的策略，并转而使用它。eBay 的观测平台
在实际项目中，决策分析类系统不同于业务系统的特点之一就是其不确定性，同样一个分析场景，有的人习惯看表格，有的喜欢看图表；有的喜欢用同比环比，有的喜欢做预警分析。
HPA 控制器与聚合 API 获取到 Pod 性能指标数据之后，基于下面的算法计算出目标 Pod 副本数量，与当前运行的 Pod 副本数量进行对比，决定是否需要进行扩缩容操作：
众所周知，对于一个云原生 PaaS 平台而言，在页面上查看日志与指标是最为基础的功能。无论是日志、指标还是链路追踪，基本都分为采集、存储和展示 3 个模块。
监控系统俗称「第三只眼」，几乎是我们每天都会打交道的系统，它也一直是IT系统中的核心组成部分，负责问题的发现以及辅助性的定位。
大家也知道Cloudera Manager提供了丰富的监控指标，部分客户也有自己统一的监控平台，需要将CM上的监控指标集成到统一的监控平台上，因此可以通过提供的API接口获取监控指标，本篇文章Fayson主要介绍如何通过CM API接口获取集群所有节点内存和磁盘使用情况。如下图所示：
在刚迈入数据的大门时，我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。为了更好的在行业里面摸打滚爬，花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍，总算解决了这个问题。
许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。
前面介绍了如何利用Python搭建一个网站并且介绍了如何在其中执行Oracle命令并在前端显示出来，这节讲述自定义命令相关的知识
时序数据库有很多，比如 Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus 和 VictoriaMetrics 是开源时间序列数据库，可为复杂 IT 环境中的监控和告警提供强大的解决方案。然而，它们的设计不同，并提供独特的功能，这些功能可能会影响其性能、可扩展性和监控工作负载的易用性。本文旨在分析 Prometheus 和 VictoriaMetrics 之间的差异，从而为寻求最适合其特定需求的解决方案（作为监控解决方案和可观察性或对系统进行故障排除）的用户提供见解。
笔者最近的工作涉及到使用 Zabbix 监控 Jenkins。在谷歌上搜索到的文章非常少，能操作的就更少了。所以决定写一篇文章介绍如何使用 Zabbix 监控 Jenkins。
OpenShift metric子系统支持捕获和长期存储OpenShift集群的性能度量，收集节点以及节点中运行的所有容器的指标。
Kubernetes 已成为容器编排事实上的标准，为大规模管理容器化应用程序提供了强大的平台。Kubernetes 的一项基本功能是其弹性伸缩功能，它允许应用程序根据工作负载和性能指标进行扩展或缩减。在本文中，我们将探讨 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)，它是 Kubernetes 自动缩放的关键组件。我们将深入研究 HPA 的基础知识、它的工作原理以及如何使用自定义指标和资源限制来增强其性能。
kubectl top 可以很方便地查看node、pod 的实时资源使用情况：如CPU、内存。这篇文章会介绍其数据链路和实现原理，同时借 kubectl top 阐述 k8s 中的监控体系，窥一斑而知全豹。最后会解释常见的一些问题：
大数据时代数字化转型背景下，企业所需要的往往不单单是数据，而是数据背后映射的业务洞察，相比较数据我们更加关心的是其体现的业务价值以及覆盖的业务场景。
当我们用 K8s + Docker 容器化部署基于 SpringCloud 微服务时，根据实际业务需要，可能会对某些服务采取多节点实例部署，这样可以实现服务的负载均衡及高可用架构。但我们有时为了监控服务的稳定性，除了 K8s 平台提供的控制台监控以外，项目组内部也会针对微服务的稳定性提出监控的需求，来开发自己内部监控的平台，所以需要通过采集服务节点不同时刻的日志数据来分析服务的健康状态，从而实现对服务监控预警的目的。
据Sysdig发布的容器报告，容器以及如Kubernetes等编排工具的使用增长了５１％以上，大家开始将工作负载在集群中进行托管并管理。鉴于集群中短暂的状态，对于端到端的集群有一个十分重要的需求，即能够详细监控节点、容器以及pod。
在 Kubernetes 中，kubelet 是运行在每个节点上的主要组件之一，它负责管理节点上的容器，并与 Kubernetes 控制平面交互以确保容器在集群中按照期望的方式运行。kubelet 的代码位于 Kubernetes 代码库的 pkg/kubelet 目录下。
前面我们已经学习了 Prometheus 的使用，了解了基本的 PromQL 语句以及结合 Grafana 来进行监控图表展示，通过 AlertManager 来进行报警，这些工具结合起来已经可以帮助我们搭建一套比较完整的监控报警系统了，但是也仅仅局限于测试环境，对于生产环境来说则还有许多需要改进的地方，其中一个非常重要的就是 Prometheus 的高可用。
在 Istio 中，Pilot 是 Istio 控制平面的一个重要组件，它具有以下作用：
为了充分利用硬件的资源，诸如 Dubbo 都提供了基于权重的负载均衡机制，例如可以将8C16G的机器设置的权重是4C8G的两倍，这样充分利用硬件资源，假如现在需要引入 Sentinel 的限流机制，例如为一个 Dubbo 服务设置限流规则，这样由于三台集群分担的流量不均匀，会导致无法重复利用高配机器的资源。
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。
在Kubernetes中，网络是通过第三方网络插件来提供，这些三方插件本身的实现就比较复杂，以至于在排查网络问题时常常碰壁。那么有没有什么方式来监控集群中所有的网络连接呢？
Thano Ruler 组件是用于评估 Prometheus 的记录规则和报警规则的组件，其本身不会抓取 metrics 接口数据，而是通过 Query API 从 query 组件定期地获取指标数据，如果配置了多个 query 地址，则会采用轮询方式获取。
今天为大家介绍的是来自Hankz Hankui Zhuo的一篇关于反向合成规划的论文。在反向合成规划中，使用简单的基元合成复杂分子存在大量可能的路径。即使是经验丰富的化学家在选择最有前景的转化路线时也经常遇到困难。目前的方法依赖于人工定义的或经过机器训练的评分函数，这些评分函数在化学知识方面具有限制，或者使用昂贵的估计方法进行引导。在这里，作者提出了一种经验引导的蒙特卡洛树搜索（EG-MCTS）来解决这个问题。作者建立了一个经验引导网络来在搜索过程中从合成经验中学习知识，而不是使用随机搜索。
一个成熟的项目通常都会自带提供metric，反映运行时内部的各个信息，以方便进行监控运维。hadoop也不例外，通过jmx可以查看内部各个metrics信息，本文就来聊聊hdfs的metrics。
Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink不仅可以运行在包括YARN、Mesos、Kubernetes在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效问题。
k8s项目中 pkg/kubelet/envvars，pkg/kubelet/events，pkg/kubelet/eviction，pkg/kubelet/images，pkg/kubelet/kubeletconfig这些目录都是 kubelet 组件的不同功能模块所在的代码目录。
前面介绍了 RabbitMQ 流控、镜像队列、网络分区、多机集群部署、高可用集群部署、集群运维管理、Java 调用的三种方式等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 RabbitMQ 监控相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发支持一波！！！
随着大数据时代的到来，一个大规模生成、分享、处理以及应用数据的时代正在开启。如果能将互联网上异源异构的非结构化或半结构化数据转换为更易处理的结构化数据，可以极大的降低获取数据的门槛，为信息检索和数据挖
通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
基于受试者的功能性连接组(FC)的个体特征(即“FC指纹”)已经成为当代神经科学研究的一个非常热门的目标，但脑磁图(MEG)数据中的FC指纹还没有得到广泛的研究。本研究中，我们研究来自人类连接组计划(HCP)的静息状态的MEG数据，以评估脑磁图FC指纹及其与包括振幅和相位耦合的功能连接指标、空间渗漏校正、频带和行为意义在内的几个因素的关系。为此，我们首先使用两种识别评分方法，区分识别率和成功率，为每个FC测量提供定量指纹评分。其次，我们探索了横跨不同频段(δ、θ、α、β和γ)的边缘和节点的MEG指纹模式。最后，我们研究了从同一受试者的MEG和fMRI记录中获得的跨模态指纹模式。我们的结果表明，指纹识别的性能在很大程度上取决于功能连接指标、频带、识别评分方法和空间渗漏校正。本研究初步提供了MEG指纹与不同方法学和电生理因素相关的第一个特征，并有助于理解指纹的跨模态关系。
在完成应用系统开发并上线运行后，你就可以让全世界分享自己的工作成果了。在召开系统发布会之前，应密切关注数据库的运行性能。数据库监控是生产准备环节的必要组成部分，但在预备发布阶段很容易被忽视。
Boussole 作为多维分析平台，与大多数实时分析系统有类似的数据流向。从数据源拉取数据并经过前置清洗，通过用户在平台中定义的指标和维度以及汇聚方式实时聚合后，将产生的结果数据落入持久化存储，用户通过平台前端配置的相关视图及 Dashboard 实时观测这些最新汇聚出的数据结果。
在构建全文搜索体验（例如FAQ搜索或Wiki搜索）时，有多种方法可以使用Elasticsearch Query DSL来应对挑战。对于全文搜索，我们的武器库中有很多可用的选项，从最简单的match查询到强大的intervals查询。
随着Kubernetes生态的不断壮大，一度被誉为新一代数据中心操作系统（DCOS），从资源角度来讲，K8S其核心工作也是管理整个集群的计算资源，并按需合理分配给系统里的程序（以Pod为基础的各种WorkLoad）。本质也是解决资源与业务负载之间供需平衡的问题。因此，了解Kubernetes自动扩展功能的相关原理，可以帮助我们在资源管理层面获得更多的价值，有利于提升运维效能。
最近项目中需要针对Vert.x的运行效率进行监控，查阅Vert.x官文，发现目前提供了Dropwizard和Hawkular两种开箱即用的工具。本文将介绍使用Dropwizard Metrics实现Vert.x性能统计的过程（当然还有踩过的坑）。
本次 RC1 主要增强了 nGQL，新增 LIMIT , GROUP BY 等语句；算法方面增加了最短路径，全路径搜索。 Storage 层新增 PUT/GET 接口，支持 scale out/in，以及新增了 Golang 客户端以及多线程 Golang 数据导入工具。
Kubernetes 从 v1.8 开始，资源使用情况的监控可以通过 Metrics API 的形式获取，具体的组件为 Metrics Server，用来替换之前的 Heapster，Heapster从 v1.11 开始逐渐被废弃。
APM系统即Application Performance Management应用性能管理，目的是对企业的关键业务系统进行实时性能监控和故障管理，主要有以下三个维度：日志聚合Logs、业务指标Metrics、链路跟踪Traces。
由于HTTP/1已经疲于应对现在Web的发展，所以发展出了一整套优化Web性能的技巧，但是它们没有依据的规范，混乱不堪。所以为了走的更远、更对（朝着HTTP/2），搞清楚现实遇到的问题以及当下解决方法
参考资料[1]博客首页[2]还记得去年应届生秋招，出身于FPGA的同学大多数都去找了IC前端设计的工作，由于都是逻辑设计，都是相通的，倒是没有什么问题，但对于IC的基础知识还是有必要了解一二。今天所讲的主题是ASIC设计流程，据回忆，这是笔试出场率很高的一个问题。且从我个人的经验来看，能清晰了解这一个完整过程的人寥寥无几。这里参考中外文以及互联网资料，写一篇ASIC设计流程文章供大家参考，文中有不妥之处，还望批评指正，谢谢！
默认情况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。一些扩展，可以允许将逻辑回归用于多类分类问题，尽管它们要求首先将分类问题转换为多个二元分类问题。
MIB Browser工具用于查询SNMP Agent上的MIB变量，接收SNMP Agent上报的Trap消息，是用来调试验证NetEco SNMP性能北向接口不可或缺的工具。
前言 ---- 链表中的数据通过指针连接，添加、插入或删除节点只需要修改指针指向 📷 实现思路 实现一个链表需要具备以下方法 在链表尾部添加节点 获取链表所有节点的数据 链表指定位置插入元素 获取链表指定位置的节点数据 获取节点在链表中的位置 更新链表指定位置的数据 移除链表指定位置的节点 移除链表中的指定节点 判断链表是否为空 获取链表长度 链表内部需要定义head指针和链表长度 实现代码 定义head指针和length存储链表长度 定义节点类 function LinkedList() {
视觉效果比枯燥的数字更有表现力。我们常常将数据图表化，我们也可以对图表中的一些细节可视化以作为补充。本文将展示如何在解释文本中添加可视化的指示标志，使读者在看文字之前对其表达的含义有一个大致的了解。
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