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我们如何将 OpenTelemetry 与 Prometheus 指标相结合来构建强大的告警机制

现在，告警并不是什么新鲜事——许多软件产品都提供警报来通知用户系统/产品中的事件；它不是新鲜的事件，但是这并不意味着它没有挑战性。...当链路跟踪与警报条件匹配时（例如，数据库查询时间超过 5 秒），我们将跨度转换为 Prometheus 指标。 Prometheus模型符合我们的目标。...对于每个事件，我们从 OTel 获取原始数据，并通过 Prometheus 将其作为指标提供。例如，如果特定操作错误在五分钟内发生超过 3 次，则应该激活警报。我们并没有就此止步。...涵盖从跟踪管道到指标管道的转换使用 Prometheus 警报作为告警的优点和缺点我们用于警报机制的方法是将 OTel 跟踪数据转换为 Prometheus 指标，以便利用 Prometheus 的警报管理器...我们找到了一种将链路追踪跨度和指标关联起来的方法，这样当我们获取链路追踪数据跨度并将其转换为指标时，我们就知道如何将警报连接回业务逻辑。

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统计学中标准差和标准误关系

此时标准误的计算公式为：标准差和标准误关系其中，s表示样本标准差，n为样本的例数。不难看出，样本例数越大，标准误越小，即抽样误差越小。标准差与标准误联系：二者都是标准差。...标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。...标准差是一个描述性指标，只是描述原始数据的波动情况。而标准误是跟统计推断有关的指标。描述性指标和推论性指标不是一个概念。标准差标准误区别 1.意义：描述个人观察值变异程度的大小。...与均数结合，用以估计总体均数可能出现的范围以及对公卫人总体均数作假设检验。 n越大，标准误下降。联系 1. 都是描述变异程度的指标 2....标准误：描述样本均数的抽样误差，标准误较小，表示样本均数与总体均数较接近。说明样本均数的可靠性。标准差：表示变量值离散程度的大小，结合均数估计参考值范围。

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评价指标 | ROC曲线和AUC面积理解

一、ROC曲线的由来很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值则分为正类，否则为反类。...例如，神经网络在一般情形下是对每个测试样本预测出一个[0.0，1.0]之间的实值，然后将这个值与阈值0.5进行比较，大于0.5则判为正例，否则为反例。这个阈值设置的好坏，直接决定了学习器的泛化能力。...我们根据学习器的预测结果，把阈值从0变到最大，即刚开始是把每个样本作为正例进行预测，随着阈值的增大，学习器预测正样例数越来越少，直到最后没有一个样本是正样例。...ROC曲线将真正例率和假正例率以图示方法结合在一起，可准确反映某种学习器真正例率和假正例率的关系，是检测准确性的综合代表。...ROC曲线不固定阈值，允许中间状态的存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一个更加的阈值作为诊断参考值。

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分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别「建议收藏」

(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）；　　2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数...；　　3）False negatives(FN):被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数；　　4）True negatives(TN): 被正确地划分为负例的个数，即实际为负例且被分类器划分为负例的实例数...ROC是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线...本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。现在我先假定一个具体场景作为例子。...作为评估者的你需要来评估(evaluation)下他的工作首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。

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Linkerd|实现Kubernetes可观察性监测

在本文中，我们将向您展示如何完成基本的Kubernetes可观察性任务:从运行在Kubernetes集群上的应用程序获得黄金指标或黄金信号。...我们将介绍什么是服务网格，术语可观察性是什么意思，以及这两者在Kubernetes上下文中是如何关联的。用服务网格监控Kubernetes应用程序如果你们刚刚适应了Kubernetes。恭喜你!...在本文中，我们将重点讨论一个基本问题:在不更改任何代码的情况下，从运行在集群上的应用程序获得黄金指标或黄金信号。我们将安装一个Linkerd，一个开源的超轻量级服务网格。...通常用每秒对服务的请求数来衡量。错误-请求失败的数量。通常与总流量相结合来生成一个成功率——成功请求与遇到错误请求的比率。...由于它能够解析这些协议，它可以记录这些调用的响应类和延迟，并将它们聚合在一起，在这种情况下，将它们合并到一个名为Prometheus的时间序列数据库的小型内部实例中。

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使用阈值调优改进分类模型性能

让我们首先简单解释这些指标和曲线的含义：精确度Precision：所有正例中真正正例的数量。P=TP/(TP+FP) 召回率Recall：正例数超过真正例数加上假负例数。...为了将这些内容显示在一起查看，这里定义了一个方法： def make_classification_score(y_test, predictions, modelName)...选择重要的度量最大化的重要指标是什么呢?如何确定? 在二元分类任务中，我们的模型会出现两种类型的错误: 第一类错误:预测Y为True，但它实际上是False。也称为假正例错误。...但这些错误并不同等重要，对于不用的领域有着不同的要求，比如医学的检测和金融的风控中，需要尽量减小假负例也就是避免第二类错误，需要最小化假负例的数量，那么最大化的重要指标是召回率。...同理,如果要避免第一类错误，我们需要最小化假正例的数量，所以最大化的重要指标是精度。

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使用阈值调优改进分类模型性能

让我们首先简单解释这些指标和曲线的含义：精确度Precision：所有正例中真正正例的数量。P=TP/(TP+FP) 召回率Recall：正例数超过真正例数加上假负例数。...为了将这些内容显示在一起查看，这里定义了一个方法： def make_classification_score(y_test, predictions, modelName): tn, fp...选择重要的度量最大化的重要指标是什么呢?如何确定? 在二元分类任务中，我们的模型会出现两种类型的错误: 第一类错误:预测Y为True，但它实际上是False。也称为假正例错误。...但这些错误并不同等重要，对于不用的领域有着不同的要求，比如医学的检测和金融的风控中，需要尽量减小假负例也就是避免第二类错误，需要最小化假负例的数量，那么最大化的重要指标是召回率。...同理,如果要避免第一类错误，我们需要最小化假正例的数量，所以最大化的重要指标是精度。

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使用服务网格来实现Kubernetes可观察性

在本文中，我们将重点讨论一个基本问题：在不更改任何代码的情况下，从运行在集群上的应用程序获得“黄金指标”（或“黄金信号”）。我们将安装一个Linkerd，一个开源的超轻服务网格[3]。...Linkerd可以自动为服务报告的指标通常被引用为服务的黄金指标。黄金指标是什么和为什么很重要？如果你已经知道黄金指标是什么，请跳过到下一节！...通常用每秒对服务的请求数来衡量。错误——请求失败的数量。通常与总流量相结合来生成一个“成功率”——成功请求与遇到错误请求的比率。饱和度——根据系统的主要约束条件，衡量系统的负载情况。...在本节中，我们将带你浏览Linkerd入门指南[7]的缩写版本，以便在这个集群上安装Linkerd和一个演示应用程序（我们将获得黄金指标的应用程序）。...由于它理解这些协议，它可以记录这些调用的响应类和延迟，并将它们聚合在一起，在这种情况下，将它们合并到一个名为Prometheus[10]的时间序列数据库的小型内部实例中。

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交叉验证的Java weka实现，并保存和重载模型

我觉得首先有必要简单说说交叉验证，即用只有一个训练集的时候，用一部分数据训练，一部分做测试，当然怎么分配及时不同的方法了。...但LOOCV的缺点则是计算成本高，为需要建立的models数量与总样本数量相同，当总样本数量相当多时，LOOCV在实作上便有困难，除非每次训练model的速度很快，或是可以用平行化计算减少计算所需的时间...设置分类属性所在行号（第一行为0号），instancesTest.numAttributes()可以取得属性总数 double sum = Test.numInstances(),//测试语料实例数...System.out.println(m_classifier.toString()); //2、利用模型进行预测 int a=0,b=0,c=0,d=0;//记录每个类别的个数，方便计算评价指标...classification == 1.0 && classValue == 1.0) { d++; } } // 3、得出预测效果评测指标

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DCOS之Marathon应用拓展篇

健康检查针对的是App下的每一个Task，Marathon框架通过健康检查来实现应用的故障恢复，健康检查实现了对Task的生命周期的管理。...Marathon将应用的可恢复性与监控检查结合在一起，在状态发现变化时，触发scale操作，保证原有的可用服务的数量，如图3-10所示是Marathon健康检查的状态机。...Task有三种活动状态：健康，非健康和扩展中，状态变化根据逻辑运算进行判定，三个参数主要是：请求实例数i，健康实例数h，运行实例数r。当h=r !...=i时，即健康实例数等于运行实例数但不等于请求实例数，运行状态将变为scaling，启动i-r个实例。...下述三个实例分别使用HTTP、TCP和COMMAND实现健康检查。

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bpmn 学习笔记

了解了Flowable，接下来具体学习下这里提到的「BPMN」是什么。...BPMN 基本对象 BPMN 的基本对象包括以下几类：任务（Tasks）:用来指代一个由人或计算设备来完成的活动，这些活动通过流程组合在一起而发挥效用。...编排（Choreographies）：编排图是某种类型的 BPMN 协作图，该图将重点放在消息及参与者之间的消息序列上。使用编排图以通过可视方式将重点放在池或池对象之间的协作中的消息流上。...具体的用法等实操过后，再进行记录。 BPMN 导出当使用可视化工具制作好业务流程后，我们可以将流程保存为xml文件。...BPMN 的概念非常多，元素就包括几十种，先学会使用最基本的元素，再扩大范围进行深入，这样更容易上手。后续会将bpmn-js相关知识进行沉淀与总结，持续更新中。

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机器学习模型的度量选择（下）

，正确确定为正例的项目数=TP/（TP+FP）「假正例率或I型错误」：所有反例中被错误识别为正例的项目数=FP/（FP+TN）「假反例率或II型错误」：所有正例中被错误识别为反例的项目数=FN/（FN...F1分数不一样，在概率输出的情况下，F1分数需要一个阈值确定 Log损失对数损失是一种精度测量，它结合了以下二进制类表达式给出的概率置信度的概念：它考虑了你的预测的不确定性，基于它与实际标签的差异。...例如，在大小为10K的数据集中，模型(1)预测100个真正例数据中有5个正例数据，而另一个模型(2)预测100个真正例数据中的90个正例数据。显然，在这种情况下，模型(2)比模型(1)做得更好。...「层次结构」：每个类别都可以与类似的类别组合在一起，从而创建元类，这些元类又可以再次组合，直到我们到达根级别(包含所有数据的集合)。例子包括文本分类和物种分类。在这个博客里，我们只讨论第一类。...正如你在上表中看到的，我们有两种类型的指标-微平均和宏平均，我们将讨论每种指标的利弊。多个类最常用的度量是F1度量、平均精度、log损失。目前还没有成熟的ROC-AUC多类评分。

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如何在 Kubernetes 中对无状态应用进行分批发布

本文将结合 Deployment 的特性，与常见的发布策略，以及我们在分批发布场景下的实践，做一些分享。...•\tMax Unavailable : 最大不可用实例数/比例。 •\tMax Surge : 调度过程中，可超过最大期望实例数的数/比例。...我们在整理与分析客户失败的发布时发现，主要出现在下面阶段： •\t开始灰度发布：因配置错误、打包异常、代码 BUG，或灰度后功能验证中发现了问题。...，缩容线上 Deployment； •\t进入分批阶段：根据分批实例，自动变更新老 Deployment 实例； •\t回滚阶段：反向做分批流程，将新版本实例数缩容到 0，老版本重新扩容到原有预期的实例数...•\t结合更多监控指标，与线上服务情况，确定指标基线，作为发布卡点，让分批发布更自动化。

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构建企业级监控平台系列（二）：如何做好企业监控系统运维管理？

前面介绍了企业级监控概述及发展等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍如何做好企业监控系统运维相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！...端口连接状态 #检查系统端口连接的状态。错误日志记录 #记录系统产生的错误日志，包括错误类型、时间、处理结果等情况。...错误率 #应用程序产生错误的请求占总数的百分比。 CPU使用率 #应用程序当前使用的处理器资源百分比。线程实例数 #当前在应用程序中运行的线程实例数量。...业务监控没有业务指标监控的监控平台，不是一个完善的监控平台，通常在我们的监控系统中，必须将我们重要的业务指标进行监控，并设置阈值进行告警通知。...退款率 #以退货所得的金额与总交易金额之间的比率。每次交易的平均时间 #从访问网站到交易结束的总时间。每个访问的平均时间 #用户在网站上花费的总时间除以有效付款数量。

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从视频到语言: 视频标题生成与描述研究综述

如图1所示, 它不仅需要检测出空间域中的物体、场景、人物等静态要素, 还要能够识别时间域上的动作及事件, 反映各视觉语义对象的时空变化, 最后选择合适的词汇及句式结构将其组合在一起, 形成符合人们表达习惯的描述语句...目前已有部分工作对视频描述任务进行梳理与总结, 如Aafaq等总结了当前视频描述的主流方法、数据集和评价指标, 但他们侧重于从学习策略(如序列学习、强化学习等)上对各模型进行归类分析[20]....其通用框架与图像描述类似, 是将视频作为“源语言”, 将待生成句子作为“目标语言”....为此, 需要结合人类的情感心理及视觉情感发现技术, 在表情、动作及上下文语义环境上建立其与情感的映射关系, 并通过视觉属性/概念、注意力机制等技术将情感及个性化信息有机嵌入到生成的句子中....因此, 需要结合现有的评价方法设计思路, 开发更为合理的具有针对性及综合性的指标体系, 为模型及其描述提供更为客观、公平的评价机制, 尤其是为强化学习的模型优化方法, 提供更为贴近人们描述与评价习惯的学习与反馈策略

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分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例: 混淆矩阵

本文就试图用一个统一的例子（SAS Logistic回归），从实际应用而不是理论研究的角度，对以上提到的各个评估指标逐一点评，并力图表明：这些评估指标，都是可以用白话（plain English, 普通话...一般地，信用评分技术将客户分为好客户与坏客户两类，比如说，好客户(good)能够按期还本付息（履约），违约的就是坏客户(bad)。...valid_p可以看到，一些实际上是good的客户，根据我们的模型（阈值p取0.5），却预测他为bad（套用我们假设检验的黑话，这就犯了“弃真”的错误），对一些原本是bad的客户，却预测他为good（“...=(48+229)/(48+98+25+229)=69.25% 误分类率=错误预测的正反例数/总数 Error rate=false positive and false negative/total...，覆盖率，自然就是一个非常重要的指标。

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理想中的接口自动化项目

用实际的指标量化下：功能测试自动化率 = 自动化测试用例数/总测试用例数自动化发现bug占比 = 自动化发现的bug/总bug数自动化发现bug有效性 = 自动化发现的有效bug/自动化提交的...任务是什么(Task) 我给自己定的绩效是在Q2完成95条自动化用例，按照一个标准化的自动化项目来实现发票的接口自动化，结合测试环境、测试物料、流水线、精准分析，打造一个个人的稳定的沉淀物，无论是晋升还是求职...我主要采用第2种和第3种方式结合来编写自动化用例。典型自动化用例前置步骤：初始化数据，将订单发票类型更新为3。预设变量：提供参数化数据。...产出是什么(Result) 定性来看：结合测试环境、测试物料、自动化、流水线、精准测试，完成了一个能对环境和业务进行稳定性巡检，能对研发提测进行质量门禁，能对应用进行代码覆盖率分析的接口自动化项目。...你理想中的接口自动化项目是什么样的呢？

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区块链：数实融合的实现路径

如果对数实融合进行深入而全面地分析的话，我们就会看出，所谓的数实融合，其实就是在寻找一种数字经济与实体经济相互沟通的「桥梁」，借助这样一座桥梁，我们可以将原本泾渭分明的数字经济与实体经济融合在一起。...而对于实体经济来讲，它们的本质又是什么呢？以往，提及实体经济，我们通常将它与看得见的人、财、物等实体元素结合在一起；现在，提及实体经济，我们通常将它与数字、数据结合在一起。...在这种情况下，我们需要的是将数字经济与实体经济的数字化的元素进行高效且全面地对接和融通，从而实现数字经济与实体经济更加高效的信息对接。在这样一种情况下，区块链的功能和作用开始有了发挥的空间。...然而，如果我们仅仅只是将数实融合的新技术仅仅只是看成是一种新技术的简单相加，仅仅只是将数实融合的新技术看成是一种新技术的大杂烩，很显然是无法实现真正意义上的数实融合的。...借助区块链技术，我们可以实现不同技术之间的融合，我们可以达成不同技术之间的「孪生」，我们可以让原本孤立的、各自为战的技术结合在一起，并且释放出更大的能量。

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Linux监控指令

目前互联网公司的服务器一般采用Linux系统，同时，为了实时监控服务器的健康状况，我们通常编写Shell脚本或Python脚本来监控测试服务器的各项指标，包括CPU、内存、IO等指标，本期将介绍Linux...一般要求最好不要超过cpu的核数。比如，单核就最好小于1。如果看到机器长期出于高于核数的情况，说明机器的cpu排队严重。 %Cput(s)这一行表示的是cpu使用情况，例如cpu的利用率、空闲等信息。...Usage)、SHR(Shared Memory)，它们分别表示进程占用的虚拟内存的大小、进程使用的常驻内存大小（它表示进程实际使用内存的情况。...#instances表示对象实例数量，#bytes表示对象实例占用总内存数，单位是字节，class name表示对象实例名称。最后一行表示总实例数量与总内存占用数。...2. vmstat 在vmstat的状态统计信息里：b值代表因为io阻塞排队的任务数；bi值代表每秒写入磁盘的块数；bo值代表每秒读出磁盘的块数；wa值代表因为IO等待消耗的cpu时间比例。

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Rethinking ImageNet Pre-training

所使用的数据是不一样的。为了保证实验更公平，作者从图片数量，实例数量，像素量来做了个比较。 ?...将网络训练到收敛需要的图片数，实例数，像素个数 ImageNet预训练100Epoch然后finetune 24Epoch的像素数据量级，十分接近于从头训练72个Epoch coco数据集的。...5.1.2 多重测量指标论文在目标框的AP值和Mask的AP值这两种指标上，又进行了测试。可以看到从头训练的模型仍能追上Pretrain+Finetune的模型。 ?...讨论与总结「为了达到相同的性能，从头开始训练的模型需要更多的迭代次数」「在没有架构更改情况下，可以对目标任务从头开始训练」「只有在极少图片数目下，从头开始训练的模型性能才会出现明显下降」「ImageNet...最近也有研究说人类的神经元记忆时间有一定时间限制，自监督是未来的主流方向。那么自监督是不是也能结合恺明这篇文章进行更多的延申呢？欢迎读者们进行留言探讨~

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