使用定时 SQL 任务，将日志转为指标（Metric）。用户可同时将日志数据转为多个指标，且能自定义每个指标维度。
近期时不时会遇到用户结合 MySQL 指标异常的情况来反馈数据库的问题，可能也有很多公司开始重视 DBA 这个职位了吧（这是好事）。也借机研究一下这些指标的细节，本次解读的指标是innodb_buffer_pool_read_requests。
元数据作为记录数据的数据，随着公司数据资产的增加，需要对其进行有效的管理，从而能够快速获取到数据的相关信息并进行使用。
作者简介： 罗海雄 云和恩墨优化专家 ITPUB论坛数据库管理版版主，2012 ITPUB全国SQL大赛冠军得主，他还是资深的架构师和性能优化专家，对 SQL 优化和理解尤其深入；从开发到性能管理，他
数据仓库 Data Warehouse，是为企业所决策制定过程，提供所有支持类型的数据集合。用于分析性报告和决策支持。数仓是一个面向主题、集成的、相对稳定、反映历史变化的数据集合，随着大数据技术的发展，其作用不再局限于决策分析、还可以为业务应用、审计、追踪溯源等多方面提供数据支撑，帮助企业完成数字化转型。
“ 归纳、沉淀指标设计的方法 ” 一、为什么要设计指标？ 因为我们知道的太少。 不仅是Jon Snow，“我们真的知道的，比我们认为自己知道的，知道的少。”是一个对于大多数人而言都普遍存在的现象。 图1：牵强附会加张 图 而设计指标的目的就在于：让我们了解更多。 具体而言，通过指标数值，可以在可接受的成本下，传递足够多的信息。 设想一下： 中年危机老贾去医院体检，咨询身体状况如何；医生说：“还行。有点问题。问题不大。”而不是告诉他血压如何、体脂如何、血糖如何。 法外狂徒小艺被查酒驾，交警质问他喝了多少
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。
最近写专利时看到了一种基于浏览记录的反爬虫方法，该方法基于 “在前端页面中以埋点或者提取页面日志的方式，获取用户的前端浏览记录，计算用户行为指标并进行人机验证” 。
编辑手记：祝贺罗海雄老师加入Oracle ACE社区，他是数据库SQL开发和性能优化专家，也是ITPUB论坛的资深版主，我们整理了罗老师一篇AWR裸数据分析的文档，供大家学习参考
首先产品经理应不应该学习代码？不同的产品经理持有不同的观点。编程能力在产品经理的工作中是一个非必要的基本功，但会使用编程能力会给我们自己的工作带来加分项。因此在有空闲时间时可以学习代码作为自己的一个加分项，或者学习技术架构里面的逻辑。
推荐系统可以说是一个闭环的生态系统了。从整体架构图中，我们就可以看出来，推荐列表从RankServer产生，用户点击推荐列表产生的日志又反作用于画像系统的更新，模型训练，新的推荐算法的实验，以及BI报表的生产，而这些又都是RankServer依赖的模块。
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。
数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。只有将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。
Prometheus 通过指标名称（metrics name）以及对应的一组标签（label）唯一定义一条时间序列。指标名称反映了监控样本的基本标识，而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度。用户可以基于这些特征维度过滤、聚合、统计从而产生新的计算后的一条时间序列。
Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现对比，轻松三步即可实现。
随着 Flink k8s 化以及实时集群迁移完成，有赞越来越多的 Flink 实时任务运行在 K8s 集群上，Flink k8s 化提升了实时集群在大促时弹性扩缩容能力，更好的降低大促期间机器扩缩容的成本。同时，由于 K8s 在公司内部有专门的团队进行维护，Flink k8s 化也能够更好的减低公司的运维成本。
简单说就是两个表的两两组合，产生不重复的记录集，如A表有10行，B表有20行，两两组合出来的结果为200行，A表的第1行与B表关联，产生20条记录，A表总共10行数据，所以总共产生了20*10=200行数据。
随着数据呈爆发式地增长，多数传统企业也开始走上了数字化转型的道路。与此同时，数据中蕴藏的商业价值也逐渐被人们挖掘出来。而大数据类的项目都有一个特点：都以数据为核心。数据将作为产生业务价值和实现业务目标的基石，因此，数据质量就成为影响这类项目的一个极其重要的因素。 本文选自《数据治理：工业企业数字化转型之道》一书，将在技术基础上，从数据质量管理的技术指标和业务指标两大部分对数据质量评估进行深入的分析。 一本数据从业者都需要的工作指南 ▼ 扫码了解详情 ▼ 数据质量评估 互联网、智能手机、可穿戴设备及智能
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。
阅读目录： 性能相关的数据指标 内存使用率 命令处理总数 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器，然后使用info命令获取所
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！！！
对于基于成本优化器CBO，除了收集统计信息如内存Momery大小、选择性Selectivity、基数Cardinal、还有是否排序Collation、是否是分布式Distribution及并行度Parallelism等物理属性作为成本估算的考虑因素外（在Calcite中，等价集合中的元素RelNode，再根据不同的物理属性细分RelSubSet，这样便于成本估算，选在出bestCost成本的RelNode），成本模型CostModel也是优化器计算一个关系表达式RelNode成本高低的重要依据。
监控，一直是个可以聊很久的话题。除了系统监控，还有一个往往容易被忽略，今天我们就来聊聊这个容易忽略的业务监控。
本文适用范围：✔️ .NET Core 6 及更高版本 ✔️ .NET Framework 4.6.1 及更高版本
我想先讲解一下Kafka中的数据采集和统计机制 你会不会好奇,kafka监控中,那些数据都是怎么计算出来的 比如下图这些指标
刚接触Elasticsearch的朋友，或多或少会遇到一个问题，Elasticsearch在实际公司应用中除了搜索到底能做什么？ 本文给出了答案。
本文主要介绍在携程，Node.js 技术栈是如何从 0 到 1 进行技术落地的，以及在不断磨合的过程中，总结出来的最佳实践。
本系列或多或少涉及一些 pandas 的骚操作(网上很难看到相关的资料)，其并非可视化的重点，不会多做讲解。
Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性，即时查询，运营分析和处理高并发方面。
这三个方向虽然各有千秋，各有侧重，但是又不完全独立。在Peter Bourgon 的文章《Metrics, Tracing, and Logging》系统地阐述了这三者的定义、特征，以及它们之间的关系与差异，受到了业界的广泛认可。
首先让我们来看看数据样本和输出文档的需求（敏感数据已做和谐处理）：原始 excel 文件中有 n 个子表，每个子表为一天的数据，存在无记录和有记录（部门数 ≥ 1，每个部门记录数 ≥ 1）两种情况，需分别整理成两种日报，一为纯文本描述，二为附带表格的文档。
该文件定义了规则引擎的接口和主要结构,包括Rule,Record,RuleGroup等。它提供了规则的加载、匹配、评估和结果记录的功能。
对于大部分开发人员来说可能用过普罗米修斯Grafana这样的监控系统，从未听说过Micrometer工具，这里就详细的来介绍下可观测性神器Micrometer，让你在开发时使用它就和使用SLFJ 日志系统一样简单易用，有效的提升系统的健壮性和可靠性。
核心：从业务架构设计（如何快速上手工作）到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。
来源：大数据与机器学习文摘 五分钟学大数据 本文约20000字，建议阅读25分钟 本文介绍了大数据领域建模的方法。 一、大数据领域建模综述 1.1 为什么需要数据建模 有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。 数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。 数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡。 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。 效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
数据对于我们的产品而言至关重要。数据分析帮助我们为使用我们服务的用户提供了流畅的体验。它也让工程师、产品经理、数据分析师、数据科学家可以在了解情况后作出明智的决定。数据分析影响了 App 的每一个界面：在主界面上显示什么，产品以什么顺序显示，向用户显示哪些相关的信息，什么妨碍了用户乘车或注册，诸如此类。
PromQL（Prometheus Query Language）为 Prometheus tsdb 的查询语言。是结合 grafana 进行数据展示和告警规则的配置的关键部分。
数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）— 联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）— 联机分析处理。
1.何为建模？ 数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）— 联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）— 联机分析处理。 针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。这里就涉及到数据建模问题。即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。下面分别说明下：
Spring Boot提供了良好的服务监控模块，只需要通过简单的配置便可以完成服务监控和管理。但是服务监控这块内容往往是最容易被忽略的一块内容，今天我们一起来学习一下使用spring-boot-actuator进行服务监控。spring-boot-actuator提供了监控端点，这些端点直接返回JSON字符串，通过这些端点可以查询服务运行状况，为了防止端点直接暴露，一般情况下会使用安全框架，如Spring Security来管理这些端点的安全性。
数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。
uptrace是一体化工具，优化性能并监视错误和日志的开源监控系统。Uptrace是一个经济高效的跟踪解决方案，可帮助您监控、了解和优化复杂的分布式系统。对您的产品充满信心，并比以往更快地交付更好的代码。根据官网介绍，具备如下的几个功能。
因为在微服务的架构下，我们对服务进行了拆分，所以用户的每次请求不再是由某一个服务独立完成了，而是变成了多个服务一起配合完成。这种情况下，一旦请求出现异常，我们必须得知道是在哪个服务环节出了故障，就需要对每一个服务，以及各个指标都进行全面的监控。
其中 Cobalt Strike 侧重于 后渗透阶段。后渗透即为完成想要在目标网络中达到的目的的一个攻击步骤。如数据挖掘、监视用户、键盘记录、根据用户活动确定目标机会等。
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