文章翻译&整理自 Taylor 的 博客文章 Taylor 在今天发布了一个新工具:Laravel Horizon ,它为 Laravel Redis 队列提供了一个漂亮的仪表板和代码驱动的配置系统。
针对Redis性能指标,分别提供Redis日志指标导出器的配置、Prometheus监控规则(YAML格式)、告警规则,以及一个适合的Grafana仪表板配置。
https://grafana.com/grafana/plugins/alexanderzobnin-zabbix-app/
指标提供了对集群中正在发生的事情的洞察力。 它们是用于监视和调试的宝贵资源。 Alluxio 有一个基于 Coda Hale 指标库的可配置指标系统。 在度量系统中,源生成度量,汇使用这些度量。 度量系统定期轮询源并将度量记录传递给接收器。
在无服务器计算的世界中,AWS Lambda 已经成为构建可伸缩和高效应用程序的基石。虽然 Lambda 简化了代码的部署和执行,但强大的错误处理对于确保无服务器函数的可靠性至关重要。本指南探讨在 AWS Lambda 中进行错误处理的最佳实践,帮助构建具有弹性的无服务器应用程序。
使用OpenStack会让企业感到自由,但管理上的挑战降低了这种自由感。使用本文的窍门可以帮助您提高开源平台的管理策略。 OpenStack平台提供了一种敏捷灵活的基础架构作为服务模型。它包括三个主要服务产品——计算、网络和存储——管理员可以通过同一个仪表板进行管理。 企业喜欢控制基础设施、应用程序和数据。 但是,该技术的主要缺点是它仍然相对年轻,这意味着IT专业人员必须处理更多的复杂问题。OpenStack有超过50个组件,还有许多活动件,这使得部署变得非常困难,对于那些不具备足够OpenStack技
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。
WordPress 是一个内容管理系统 (CMS),这意味着它是一种简化生成、存储和显示 Web 材料的过程的工具。WordPress 最初是作为一种改进日常写作常规排版的工具。但是,它被用作博客工具,随着我们接近今年第四季度,WordPress 仍然是使用最广泛的 CMS 系统,不仅在博客中。WordPress 是一个完全开源的程序,会定期更新。可以在此处找到存储库。与任何其他开源软件一样,WordPress 依赖于它的社区。
WordPress网站产生的max_execution_time致命错误在您的WordPress管理仪表盘中如下所示:
微服务和高度分布式的系统是非常复杂的。系统中有许多移动部件,包括应用程序本身、基础设施、版本和配置。通常,这会导致运维人员难以跟踪生产或其他开发环境(QA、开发、预生产)中的实际情况,而当你需要对系统进行排障时这又成了一个问题。
Citus 提供对大型数据集的实时查询。我们在 Citus 常见的一项工作负载涉及为事件数据的实时仪表板提供支持。
在过去的几年里,无服务器已经引起了很多关注, 许多财富500强公司纷纷开始在生产中使用无服务器架构,它只是比以往更受欢迎。虽然无服务器提供了很多好处,但是由于新的计算模式使得开发人员改变了观点,因此很多人还没有进行切换。
前面文章中我们了解了如何使用 CLI 部署 Linkerd 控制平面和 Linkerd-viz 扩展,并在几分钟内收集指标是多么容易。在本章中,我们将详细了解这些指标,并使用 Emojivoto 示例应用程序了解它们的含义。
devpod 是一个开源的、仅限客户端的、不受限制的工具,可以与任何集成开发环境(IDE)一起使用,并允许您在任何云端、Kubernetes 或本地 Docker 上进行开发。
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。
Helm是Kubernetes的软件包管理器,允许开发人员和操作员更轻松地在Kubernetes集群上配置和部署应用程序。
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。
Metabase是一款面向全体公司用户,可以提出问题并从数据中学习的简单,开源的数据查询和可视化分析工具。任何人都可以使用它来构建图表,仪表板和电子邮件。
Apache Superset最近发布了1.0.1版本,这也是1.0版本后的有一个重大的版本,Superset也会在以后有更多的改进。那么让我们来看一下最新的新功能吧。
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。
日志记录是每个开发人员从第一天编写代码时就要做的事情,但很少有人知道它可以产生的价值和最佳实践。
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。
当某个应用程序在生产环境中运行时,监控其运行状况是必要的。通过实时了解应用程序的运行状况,你能在问题出现之前得到警告,也可以在客户注意到问题之前解决问题。
当应用程序在生产环境(以及您的其他环境)中运行时,监控其健康状况是明智之举。你想确保一切都在没有任何问题地运行,而了解这一点的唯一方法是衡量你的应用程序的健康状况。当出现问题时,您希望在客户注意到问题之前得到通知,也许您可以在客户注意到任何事情之前解决问题。在本文中,您将创建一个示例 Spring Boot 应用程序,您可以在 Spring Actuator、Micrometer、Prometheus 和 Grafana 的帮助下对其进行监控。这在下面的概述中可视化,其中 Spring Actuator 和 Micrometer 是 Spring Boot App 的一部分。
谈到商业智能行业,变革是不可避免的。为了跟上步伐,各种各样的BI 解决方案正在快速迭代更新,以满足企业的数字化需求,那么市场上BI 工具种类繁杂,到底如何选择适合功能全面、满足自己企业运转情况的、合适的BI 工具呢? 我们为您总结A-Z 26个单词描述 BI 的功能,帮您在选型中全覆盖最新的商业智能要点。创建了一个 BI 术语表,从 A 到 Z。并为这些术语添加了注释,我们来一探究竟: A - Ad hoc - Ad hoc 报告 是一种 BI 流程,非技术最终用户无需 IT 即可生成 BI大屏。即使用报表设计器的最终用户能够提出自己的问题并创建自己的可视化仪表板或报表。
PM2 是一个守护进程管理器,可帮助您管理和保持应用程序在线。开始使用 PM2 很简单,它以简单直观的 CLI 形式提供,可通过 NPM 安装。
Netdata通过可扩展的Web仪表板提供准确的性能监控,可以显示Linux系统上的流程和服务。它监控有关CPU,内存,磁盘,网络,进程等的指标。
随着行业软件业务功能的不断完善,同行业软件日趋趋同,竞争更加白热化。同时,随着企业数字化转型的深入,企业自身对数据的使用需求越来越强烈。在用户的业务处理过程中,在业务软件内直接给用户提供数据分析结果具有更高的及时性和实际价值,企业用户无需寻找业务系统之外的第三方工具来满足业务数据分析的需要,从而提升行业软件给用户的综合价值、用户黏性和产品竞争力,为软件供应商的业务发展带来全新的增长点。
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。
一直以来特斯拉被认为比其他具有网络连接功能的汽车更安全,可以作为联网汽车的楷模,尽管特斯拉时不时被爆出一些小BUG。例如,2015年8月的黑客大会DEFCON上,安全研究人员Marc Rogers和Kevin Mahaffey分享了他们对特斯拉Model S的研究成果,他们在研究过程中找到了6个问题,通过这些小BUG可以以物理入侵(不是远程入侵)的方式控制汽车。接下来,我们就介绍他们这项研究的过程。
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。
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
引言:这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2:Development Environment》中讲解Jupyter Notebooks的部分。工欲善其技,必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具,在学习和使用Python时就会更加专注于其自身,并且也有助于Python开发。
InfluxDB是一个时间序列,指标和分析数据库。时间序列数据库旨在解决存储在一段时间内进行的连续测量所产生的数据的问题。此数据可能包含系统指标(如CPU和内存使用情况)和应用程序指标(如应用程序错误和REST端点调用)等项目。
大家好,今天给大家介绍Tableau的一些图表以及仪表版的制作,并将这些图表在仪表板上进行联动,从而更直观的定位已有问题。
•Zabbix: 用于非容器的虚拟机环境•Prometheus: 用于容器的云原生环境
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。
监视日志和指标状态是集群管理员的重点工作。它的好处很明显:指标能帮你设置一个合理的性能目标,而日志分析可以发现影响你工作负载的问题。然而,困难的是如何找到一个与大量运行的应用程序一起工作的监视解决方案。
在本文中,我们将研究如何使用 Grafana 监控 Spring Boot 应用程序。我们将研究整个设置并创建一个简单的仪表板来查看一些指标。
Grafana是一个开源指标分析和可视化套件。 它最常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据,但许多应用于其他领域,包括工业传感器,家庭自动化,天气和过程控制。
在快速发展的大语言模型(LLM)世界中,确保最佳性能和可靠性比以往任何时候都更为关键。这就是'LLM 可观测性'的概念发挥作用的地方。这不仅仅是监控输出;更是深入洞察这些复杂系统内部运作的关键。
本文翻译自pm2 quick-start,其对应的Github仓库地址为:github pm2 - quick-start
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
在业务设置中,数据可视化工具可以帮助可视化业务流程生成所有数据,并创建仪表板来跟踪几乎所有的内容。数据可视化工具还可以完美地使用特定事件、项目、分析和信息的数据创建图形。
使用过报表的小伙伴,经常会有条码打印、标签打印的需求,一两个标签还好处理,但很多时候我们可能需要的是几十、上百个内容的批量打印,如下图所示:
从表面上, Forminator似乎只是一个不起眼的Wordpress表单插件(form plugin),但如果你花点时间浏览Forminator API ,你会发现它不仅外表时髦,内心也很狂野。
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。
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。
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