TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档，特别是 数据模型 与 数据建模。除本文档之外，欢迎 [下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine White Paper.pdf)。
公司在做一个工业监控系统，虽然数据采集点并不算多但是数据量积累下来也非常大，使用mysql数据库进行数据存储和查询时很慢，所以让我调研一下时序数据库，通过调研和了解时序数据库在海量数据的读取和写出都比关系型数据库和NoSql快很多，有人做过mysql和influxDB对比，存储1000万条数据mysql要7分多钟，influxDB只需2分多钟，从1000万条数据读10000条所需数据mysql要6秒多，influxDB只需0.22秒多
监控是运维系统的基础，我们衡量一个公司/部门的运维水平，看他们的监控系统就可以了。一个完善的监控系统可以提高应用的可用性和可靠性，在提供更优质服务的前提下，降低运维的投入和工作量，为用户带来更多的商业利益和客户体验。下面就带大家彻底搞懂监控系统，使用Prometheus +Grafana搭建完整的应用监控系统。
Prometheus 是一个开源监控系统，它前身是 SoundCloud的告警工具包。从 2012 年开始，许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃，越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目，且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构，Prometheus 在 2016 年继Kurberntes 之后，加入了 Cloud Native Computing Foundation。
安装环境: Linux centos7 minimal 虚拟机; 宿主主机 MacOS; 软件: virtualBox 6.0.10 r132072
Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud，这是一个在线音乐分享的平台，类似于做视频分享的 YouTube，由于他们在微服务架构的道路上越走越远，出现了成百上千的服务，使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性，于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统。Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud，他也是在 2012 年加入 SoundCloud 的，实际上，在加入 SoundCloud 之前，Matt 一直就职于 Google，他从 Google 的集群管理器 Borg 和它的监控系统 Borgmon 中获取灵感，开发了开源的监控系统 Prometheus，和 Google 的很多项目一样，使用的编程语言是 Go。
Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud，这是一个在线音乐分享的平台，类似于做视频分享的 YouTube，由于他们在微服务架构的道路上越走越远，出现了成百上千的服务，使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。
另外，InfluxDB也提供了多个可能需要自定义端口的插件，所以的端口映射都可以通过配置文件修改，对于默认安装的InfluxDB，这个配置文件位于/influxdb/influxdb.conf。
在平时的工作中，经常会遇到绘制时序图、流程图的需求。在要求不高的时候，我们可以选择ProcessOn、Xmind这类工具来绘制，但有时候用代码来画图可能会更高效一点，毕竟没有比程序员更熟悉代码的了。今天给大家推荐一款画图工具PlantUML，可以配合IDEA使用，画图也更高效！
看到这个页面说明prometheus启动成功了，默认监控了自己，我们来看一下本机的监控状态
我们的程序想要稳定的运行，或者说当出现问题时能第一时间知道，这就离不开监控，目前比较主流的就是 Prometheus（普罗米修斯）+ Grafana 的组合。
PlantUML是一款开源的UML图绘制工具，支持通过文本来生成图形，使用起来非常高效。可以支持时序图、类图、对象图、活动图、思维导图等图形的绘制。
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
Markdown 是一种轻量级标记语言，创始人是约翰·格鲁伯(John Gruber)。允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，可以导出 HTML 、Word、图像、PDF、Epub 等多种格式的文档，文档后缀为.md，.markdown。
这篇文章介绍在Linux下如何编写FT5X06系列芯片驱动，完成触摸屏的驱动开发， FT5X06是一个系列，当前使用的具体型号是FT5206，它是一个电容屏的触摸芯片，内置了8位的单片机(8051内核)，完成了坐标换算等很多处理，在通过IIC，SPI方式传递给外部单片机。
当我们使用鼠标完成某些工作时，Key Promoter X会提示对应的快捷键，方便我们更快地掌握IDEA的快捷键。
很抱歉几日没见（搬砖人在工地，抽不开功夫水文章），一见面就带给大家这么个东西。因为这个东西真的是太难安装辣！我出来没有见过这么难安装的东西。。。各种错误各种坑，我现在离论文提交还有9个小时，可是我还是安装库，安装库。。。我好愁。
ELK主要收集分析预警的是我们平台系统中各个服务的业务日志，一般通过日志组件(log4j 、log4j2 、logback)来收集并写入文本。但是对于系统本身以及一些应用软件的监控预警，这套方案显然是不合适的，这里推荐一下GPE三剑客；基本上主流的中间件和应用都能监控，并且大多数都是代码无入侵的。 Grafana、Prometheus、Exporter(一系列插件)为了使得整合监控程序更加流畅完整，我们加入了注册中心做服务发现，实现动态添加服务，使用邮件、钉钉以及webhook实现异常告警。
夜莺是新一代国产智能监控系统。对云原生场景、传统物理机虚拟机场景，都有很好的支持，10分钟完成搭建，1小时熟悉使用，经受了滴滴生产环境海量数据的验证，希望打造国产监控的标杆之作，目前是v5.0版本，从这个版本开始，与 Prometheus、VictoriaMetrics、Grafana、Telegraf 等生态做了协同集成，力争打造国内最好用的开源运维监控系统。
原文链接：https://www.relaxheart.cn/to/master/blog?uuid=79 简介 grafana grafana一般是和一些时间序列数据库进行配合来展示数据的，例如：G
上篇文章介绍了电容触摸驱动的编写，包括设备树的修改和驱动程序(IIC驱动+中断+input子系统)，并通过将触摸坐标值实时打印出来的方式，对触摸功能进行测试。
Grafana是一款开源的数据可视化和分析工具，不管你的指标信息存储在哪里，你都可以用它来可视化这些数据。同时它还具有告警功能，当指标超出指定范围时会提醒你。
由于队列先入先出的特性. 通过死信队列(DLX)和给每条消息设置过期时间(TTL)来实现延迟队列, 会存在时序问题. 即排在队列头的消息过期使时间如果设置的比较长, 会导致队列后面过期时间比较短的消息, 过期了迟迟不被消费掉. 可以通过给 Rabbitmq 安装延迟插件来实现延迟队列功能
iperf3是一个网络带宽测试工具，iperf3可以测试TCP和UDP带宽质量。iperf3可以测量最大TCP带宽，具有多种参数和UDP特性，iperf3可以报告带宽、延迟抖动和数据包丢失。利用iperf3这一特性，可以用来测试一些网络设备如路由器，防火墙，交换机等的性能。 使用iperf3，你可以调整与时序、缓冲区和协议（如TCP、UDP、SCTP）相关的几个参数。它对网络性能调优操作很方便，为了获得最大或相当改善的网络性能，你需要增加吞吐量以及网络接收个发送功能的延迟。但是在进行实际调整之前，你需要执行一些测试以收集整体网络性能统计信息，以指导你的调优过程。其结果包括以秒为单位的时间间隔，数据传输，带宽（传输速率），丢失和其他有用的网络性能参数，它主要用于协助调整特定路径上的TCP连接。
不不不，我要说的“完整记录”包括第几秒执行什么命令，就像真的有人在操作一样！放视屏一样的播放出来，还可以调整播放速度，放慢、加快、想调几倍速就调几倍速！
在前期推文Python中的时序分析工具包推荐（1）中介绍了时序分析的三个工具包，分别侧重于时序特征工程、基于sklearn的时序建模和更为高级的时序建模工具。今天，本篇再来介绍4个时序分析好用的工具包：Prophet、Merlion、Darts和GluonTS。
本文主要介绍如何使用Grafana和Prometheus以及node_exporter对Linux服务器性能进行监控。下面两张图分别是两台服务器：
在Linux系统的实际使用中，可能会经常碰到让系统在某个特定时间执行某些任务的情况，比如定时采集服务器的状态信息、负载状况；定时执行某些任务/脚本来对远端进行数据采集等。这里将介绍下crontab的配置参数以及一些使用实例。
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。通过自带的控件或者第三方可以做出非常炫酷的界面，也能非常直观的展示各项监控指标，本文主要讲述如何安装Grafana并使用Cloudera Manager datasource 插件
FPGA 开发经验也有助于求职 SoC 设计/验证相关的工作，而不是仅限于 FPGA 相关的工作。
open-interpreter 是一款在本地实现的开源OpenAI的代码解释器。
前言 本文主要介绍如何使用Grafana和Prometheus以及node_exporter对Linux服务器性能进行监控。下面两张图分别是两台服务器： 服务器A 服务器B 概述 Prometheus
本文主要介绍了如何利用PlantUML绘制图形，并给出了具体的代码示例。包括基本图形、流程图、时序图、类图等，同时提供了实际场景的示例代码。此外，还介绍了如何利用PlantUML生成代码模板和文档模板，以及如何在GitLab上使用PlantUML创建图表。总之，PlantUML是一个强大的工具，适用于需要绘制各种图形的场景，无论是代码、文档还是其他类型的图形，都可以利用PlantUML轻松绘制。
参照: https://www.cnblogs.com/juno3550/p/15846151.html
“ 做过性能测试的应该都知道，服务器的状态信息，指标是非常重要的，包括cpu、内存、i/o等。那么在进行测试的时候是如何知道这些信息的呢，那便是监控。那么如何搭建监控服务呢，本篇文章就详细的介绍一下搭建监控服务的过程”
任何ASIC设计的核心都包含一组逻辑单元的工艺库，库可以包含每个单元的功能描述、时序、面积及其他相关信息。在转换为可被Synopsys应用程序使用的格式前，Library Compiler（LC）会分析文本信息的完整性与正确性。
本系列为FPGA系统性学习学员学习笔记整理分享，如有学习或者购买开发板意向，可加交流群联系群主。
原来的文章介绍了InfluxDB、Telegraf、Grafana的安装和使用方法，这篇文章，介绍下如何利用这些开源工具搭建性能测试监控平台。。。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1457522
Prometheus 是有 SoundCloud 开发的开源监控系统和时序数据库，基于 Go 语言开发。通过基于 HTTP 的 pull 方式采集时序数据，通过服务发现或静态配置去获取要采集的目标服务器，支持多节点工作，支持多种可视化图表及仪表盘。
学习时，使用IDEA编写java的时候，经常使用到一些插件，熟悉这些插件的使用方法，可以很好地提高效率。以下介绍开发时经常用到的高效的idea插件及其使用方式。
Pandas是Python的一个数据处理包，基于NumPy库，为解决数据分析任务而创建。它提供了高效操作大型数据集所需的工具，包括数据准备、数据清洗、数据转换、数据聚合等。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，支持多种数据格式，包括Excel和SQL数据库，也支持缺失数据处理、数据排序等常规数据整理操作。同时，Pandas基于标签的数据集操作也包括切片和采样等，还支持高性能的merge和join操作。此外，Pandas还支持时序数据操作，是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
在制作Initramfs文件系统之前，我先简单介绍下linux各文件系统。linux支持多种文件系统类型，包括ext2,ext3,vfat,jffs,
可以看到普罗米修斯是领先的、开源的、也是一种监控解决方案、支持用户指标和告警等需求。
背景 目前对于时序大数据的存储和处理往往采用关系型数据库的方式进行处理，但由于关系型数据库天生的劣势导致其无法进行高效的存储和数据的查询。时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式，使得时序大数据可以高效存储和快速处理海量时序大数据，是解决海量数据处理的一项重要技术。该技术采用特殊数据存储方式，极大提高了时间相关数据的处理能力，相对于关系型数据库它的存储空间减半，查询速度极大的提高。时间序列函数优越的查询性能远超过关系型数据库，Informix TimeSeries非常适合在物联网分析应用。 定义 时间
1、速度与面积平衡和互换原则：一个设计如果时序余量较大，所能跑的频率远高于设计要求，能可以通过模块复用来减少整个设计消耗的芯片面积，这就是用速度优势换面积的节约；反之，如果一个设计的时序要求很高，普通方法达不到设计频率，那么可以通过数据流串并转换，并行复制多个操作模块，对整个设计采用“乒乓操作”和“串并转换”的思想进行处理，在芯片输出模块处再对数据进行“并串转换”。从而实现了用面积复制换取速度的提高。
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