问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“内存使用率持续高于阈值”的告警事件图片可能影响：有机器oom风险，严重可能出现宕机，影响集群正常读写或使用处理建议：查看节点进程详情监控（入口见下图...图片适用于所有类型节点，检查集群监控，若出现以下情况之一，建议机器升配或集群扩容内存高于阈值告警的持续时长（可查看上图节点监控中的“内存使用占比”项），如长时间一直保持在超阈值范围。...告警期间集群读写或任务是否有影响，如发生任务变慢，无法分配资源等情况适用于master节点参考建议详见文档：EMR-Master 节点配置过低运行失败PS：如需了解和配置监控指标及事件告警可参考下列文档...：emr集群事件快速配置云监控事件告警推送emr监控指标项告警配置
另外，当北极星指标没有符合预期目标时，也需要参考其他群星指标，以便为团队提供当时的上下文，识别合理的改进时机（后文“识别度量数据发出的改进信号”会详细讨论如如何通过度量数据，识别改进时机）。...如果把DevOps的4个关键指标当作北极星指标，那么这4个指标属于哪些维度？这些维度是否恰好能满足为度量驱动改进提供上下文，从而设计群星指标？...但增加了这些群星指标后，能否恰好代表软件开发生产力的关键要素？是否有遗漏？ 我们知道，“个体与互动，高于流程和工具”，被放到了敏捷宣言的第一条。...软件开发生产力平衡式度量维度之间的关系 本文的目的，就是要找回这3个被遗漏的度量维度，并补充其他维度的一些重要的度量指标，从而获得一份平衡式的度量维度和指标，进而便于敏捷团队通过度量驱动改进。...指标9：并行工作数（Work-In-Progress, WIP） 开发者每日并行的工作越少，工作切换所消耗的时间就越少，软件开发生产力就越高。 可以每日问每位开发者：“当天手中并行安排了几个工作？”
---- 作者：PyTorch Lightning team 编译：ronghuaiyang 来源：AI公园 导读 非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting...找出你需要评估的指标是深度学习的关键。有各种各样的指标，我们可以评估ML算法的性能。...你可以使用开箱即用的实现来实现常见的指标，如准确性，召回率，精度，AUROC, RMSE, R²等，或者创建你自己的指标。...pip install git+https://github.com/PytorchLightning/metrics.git@master 函数形式的metrics 类似于torch.nn，大多数度量指标都有基于模块和函数的版本...函数版本实现了计算每个度量所需的基本操作。它们是作为输入的简单的python函数。并返回相应的torch.tensor的指标。下面的代码片段展示了一个使用函数接口计算精度的简单示例： ?
研发效能指标的构建，在最近几年的博弈和发展中，笔者以为已经形成了基本的共识。但是最近在参与某个团队的度量指标选择时，又产生了很多疑问。本文纯粹从自己的理解上来讨论研发效能度量指标，欢迎指正。...01 先回答一个老问题：为什么需要做研发效能度量？理论上应该是为了提升效率，让团队往更好的方向去发展。 在效能度量指标体系中，应该包含结果指标和过程指标。...03 来看看第一个例子：测试代码覆盖率指标。 测试代码覆盖率指标：代码覆盖率的主要目标是为了度量测试场景对代码的覆盖情况。这个指标好不好？个人理解，从测试的角度看，并不好。...05 从结果指标开始，以终为始去牵引。过程指标的度量，问题的挖掘乃至改进，是为了达成大目标，而大目标是由结果指标来反映的。...同时，要注意不同角色间的指标互斥问题，比如研发有代码缺陷密度指标，而测试有缺陷数量指标，这就容易让两个角度相互打架。 如果一个指标，不能很好地牵引团队去做质量改进，就没必要去度量！
观察和观点二：无法拆解的度量指标，可能不是一个好的度量指标。 可拆解的指标和结果才是一个好的指标。...但是你只是捕获需求提出的时间点和需求上线的时间点，并计算这两个点之间的耗时以此进行度量和阻塞识别，这是非常困难的，因为跨度太大，包括的因素太多，你很难看清楚到底发生了什么，到底在哪个阶段什么因素导致了阻塞...，但是由于需求分析、设计的起始时间不确定性大，难以统计，所以从确定性大的交付阶段开始统计，同时《Accelerate》这本书也是主打DevOps工程实践，更关注此方面的度量和指标。...此时团队扩展 lead time for change 的度量，起始时间从合并到主分支这个时间点，左移到 pull request 里的第一个提交，通过度量找到了和客户团队合作 pull request...以上的三个观察和观点： 莫让度量变目标。让度量指标和数据收集尽量真实，需要关注的是趋势和阻塞。 无法拆解的度量指标，可能不是一个好的度量指标。 可持续扩展的度量，才可能驱动价值流的增效。
指标：衡量数据，指标是指可以按总数或比值衡量的具体维度元素。例如，维度“城市”可以关联指标“人口”，其值为具体城市的居民总数。 维度和指标的关系：虽然维度和指标可以独立使用，但常见的还是相互结合使用。...度量：事实表和维度交叉汇聚的点，度量和维度构成OLAP的主要概念，这里面对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。...这符合上面的意思，有标准，一个度量字段肯定是统一单位，例如元、户数。如果一个度量字段，其中的度量值可能是欧元又有可能是美元，那这个度量可没法汇总。在统一计量单位下，对不同维度的描述。...指标与度量的关系：这就得说到指标，我愿意表述为"它是表示某种相对程度的值"。区别于上面的度量概念，那是一种绝对值，尺子量出来的结果，汇总出来的数量等。...而指标至少需要两个度量之间的计算才能得到，例如收入增长率，用本月收入比上上月收入。当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。
“度量”这件事情操作起来不仅困难，而且稍不留神就可能会跑偏，结果经常是不但没有带来所预期的、对效能提升的正面引导作用，反而带来严重的副作用，让企业在消耗大量时间和资源的情况下，进行了一场看似轰轰烈烈却没有价值的数字游戏...在大部分情况下，问题改进需要经历多个迭代，持续度量改进效果，不断校准改进的方向和方法。 2 度量指标体系 ▊ 指标设计原则 全局最优，而不是局部最优。...指标服务于度量目标：OKR（Objectives and Key Results，目标与关键结果）-指标定义（逐步拆解）。 如果指标不反映问题或无法指导改进，那就没必要存在。...从2021年2月～2021年6月之间，线上缺陷修复时长随着时间的推移，持续处于上升趋势，即缺陷修复越来越慢。...（1）按时间维度下钻（针对价值类与质量类指标）。 （2）按研发阶段下钻（针对交付周期类指标）。 （3）按任务类型下钻（针对价值类与质量类指标）。
(本文是此系列的上篇，后续两篇将尝试构建一个根据团队上下文的软件研发效能推荐指标图表，和一些实际度量指标的案例。) 为什么软件研发效能会成为热词？...同时，随着产品利润的下降，需要更多的获客，回馈客户，需要开始节流了，节流就是研发效能的提升，同样的资源，同样的时间来获得更多的成果。 有哪些合适的软件研发效能度量指标呢?...上面基本回答了研发效能为什么会成为热词，那什么才是软件研发效能中合适的指标呢? 要度量哪些指标和数据呢？根据不同的场景和目标人群需要给出相应的度量指标。...您自己团队的度量指标很可能与其他公司或团队的指标完全不同，这是完全正常的事情。因为正如前面提到的，研发效能的度量很大程度上取决于公司的类型，规模，文化，与之合作的项目类型以及其它因素。...同时也会列举一些实际度量指标的案例（中篇），并讨论前置业务不明朗时 (fuzzy front end)，如何统计前置时长(lead time)的起始时间。
经过腾讯 SNG 运维团队悉心打磨，使用超百万的监控指标训练，腾讯无阈值检测算法即将在 10 月的 OSCAR 开源先锋日对外开源。有了运维学件的支持，即使没有算法专家，也能实施 AIOps！...那大家会想到降冷，但是降冷之前大家都熟悉就是利用数据的最晚使用时间按规则处理，但是这个你想想其实只有一个指标，这个数据的最后使用时间，作为特征去分析，其实远远不够的。...之前我们可能是通过设置阈值的方法，最大值最小值，阈值设置这样的方式，去设置告警。 这个曲线一直在变化，最大值和最小值也一直在变化，然后他的形式也非常的多变，也很难去设置这样的东西。 ?...时间序列异常检测学件是通过学习织云海量的时间序列样本，训练出一套智能检测模型，然后利用无监督和监督算法对时间序列进行智能检测。...通过 Metis, 运维人员无需再去设置监控阈值，通过算法输出模型，对异常情况能做智能判断。这种无阈值检测方式能够减少传统检测方式的阈值维护成本，更高效的保障规模不断壮大的业务。
这些模型捕捉线性时间序列模型无法捕获的行为，如极限循环，幅度相关频率和跳跃现象。 数据示例 TAR模型通过抑制噪声项和截距并将阈值设置为0来获得： ? ?...最小AIC（MAIC）方法 由于实际上两种制度的AR指令是未知的，因此需要一种方法来估计这些指标。...对于TAR模型，通过最小化AIC受试者在一定时间间隔内搜索阈值参数来估计参数，使得任何方案具有足够的估计数据。 非线性测试 使用滞后回归图进行检查。 拟合的回归曲线不够直，表明可能存在非线性关系。
阈值模型用于几个不同的统计领域，而不仅仅是时间序列。总体思路是，当一个变量的值超过一定的阈值时，一个进程可能会有不同的表现。也就是说，当值大于阈值时，可能会应用不同的模型，而不是在阈值以下。...本文讨论了单变量时间序列的阈值自回归模型（TAR）。在TAR模型中，AR模型是根据由因变量定义的两个或更多值的区间单独估算的。这些AR模型可能有也可能不是相同的顺序。...文本仅考虑单个阈值，以便将有两个单独的AR模型 - 一个用于超出阈值的值，另一个用于不包含的值。困难在于确定对TAR模型的需求，使用的阈值以及AR模型的顺序。...TAR模型可能工作的一个数据特征是，当数值高于某个水平时，增加和/或减少的速率可能会不同于数值低于该水平时的速率。 阈值水平的估计或多或少是主观的。...一般来说，分析师从他们认为可能高于必要的水平开始，然后根据需要减少订单。 绘制数据 以下是数据的时间序列图。 ? 请注意急剧增加（和减少）的时间段。以下是第一批差异的时间序列图。
这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为，例如周期，幅度相关的频率和跳跃现象。Tong和Lim（1980）使用阈值模型表明，该模型能够发现黑子数据出现的不对称周期性行为。...σ是噪声标准偏差，Yt-1是阈值变量，r是阈值参数， {et}是具有零均值和单位方差的iid随机变量序列。 每个线性子模型都称为一个机制。上面是两个机制的模型。...在r值范围内进行搜索，该值必须在时间序列的最小值和最大值之间，以确保该序列实际上超过阈值。然后从搜索中排除最高和最低10％的值 在此受限频带内，针对不同的r = yt值估算TAR模型。...然后，通过最小化AIC对象来估计参数，以便在某个时间间隔内搜索阈值参数，以使任何方案都有足够的数据进行估计。...应用计量经济学时间序列 ----
安全度量指标示例在这个示例中，我们将使用Spring Boot和Spring Cloud Security记录用户登录和会话事件的安全度量指标。...我们将创建一个名为SecurityMetrics的类来处理度量指标记录。...我们在构造函数中初始化了这些字段，并定义了recordLogin、startSessionTimer和endSessionTimer方法来处理登录事件和会话事件的度量指标记录。...然后，我们需要在SpringBoot应用程序中启用安全度量指标。...我们还使用@EnablePrometheusMetrics注释启用了Prometheus度量指标。
本期邀请货拉拉稳定性负责人，从全局视角分享如何在2年内从0-1建立稳定性度量体系建设的经验，系统介绍稳定性指标度量的价值、落地方法及成效。...一、为什么一定要做稳定性指标度量？ 1.1 目标：把笼统感受量化为绩效结果 我们需要建立一套能够描述稳定性水平的一系列指标，这些指标就称之为稳定性度量指标。...因此，我们需要建立一套稳定性度量指标，通过这些指标来描述系统的稳定性水平。...结果指标是度量领域表现好坏的指标，如前面提到的故障持续时间；而过程指标则帮助我们发现哪些方面需要改进，比如故障时间过长到底是哪个阶段的时间比较长，在响应、发现、定位、处理等环节还能做哪些改进，才能真正帮助减少整个故障时长...3.4 建设成效 经过2021年至今2年多时间的建设，货拉拉初步搭建起了指标度量体系，它帮助我们在过程中及时发现并治理稳定性薄弱点，帮助整个稳定性体系向前演进。
然而，在实践中，我们发现，上述三项无法直接作为指导改进的北极星指标： 1）吞吐率，在一段时间内交付项目的个数，是产品需求方关注的指标。若项目未交付，则不落入统计，也就无法发现问题和采取行动。...多个项目上线后，被统计在不同月份的吞吐率中 2）研发周期，基于单个项目计划的起止时间，是由关键路径决定的，项目经理尤为关心。...那么，是否存在一项北极星指标，可以实时反馈研发过程的效率，从而有效采取改进措施呢？ 二、指标介绍 有赞效能改进团队经过不断探索，定义了「研发浓度」指标，作为研发效率的度量。...四、小结 「研发浓度」的优势在于，它是一项领先指标，能直接体现任意项目的研发效率，并在过程中进行度量，发现问题可以随时介入并进行改进。...希望能借助本文，得到读者朋友的垂青，并将其运用到更广泛的度量场景之中。
在99％置信水平[...]上的预期缺口[…]对应于大约99.6％至99.8％的风险价值
前面我们评估了不同大小基因组基于STAR构建索引所需的计算资源和时间资源、不同大小数据集基于STAR进行比对所需的计算资源和时间资源和STAR比对速度与分配线程的关系。...0.379824 228615 2.875 61.1667 21.1396 2.37 17.4117 0.394968 236920 3.09975 构建索引的时间随数据量的变化...Salmon构建索引的时间随基因组大小/染色体大小/染色体数目增加而增加，基本成线性关系 同样基因组大小，给定相同线程数时，Salmon速度快于STAR。...Salmon的CPU利用率更稳定，且明显高于STAR p1 <- sp_scatterplot("GRCh38_salmon_genome_build.summary", melted = T, xvariable
通过度量完成科技侧的数据化，利用数据和相应的指标反馈进行过程管理和优化现有流程，有四个步骤，分别为：1、归集度量数据指标；2、度量数据指标拆解；3、确定度量数据维度；4、构建度量指标模型；5、打造 DevOps...度量的点，管理者需要帮助个体和团队提升交付能力，推进既定的时间点完成目标达成的任务；度量的面，管理者需要控制风险，在度量数据的配合下，形成数据趋势性的结果和目标达成的里程碑的高度契合；度量的面，管理者需要根据度量结果来进行资源的动态调配...回到我们面临的上述问题，可以这么回答，5天后正常按计划上线没有问题，有20%的需求优先级较低可以延后，可以调剂出300人天的资源配给，这部分需求已提供准确的运营测算，上线后可以达到预期的效果，这个版本有时间进行二轮回归...3、过程指标 在DevOps的度量体系中，过程指标承担了80%的指标占比，过程管理的侧重点是用来帮助团队快速的达成指标度量的有效行为，认清并改进团队。...因此构建数据指标体系也是为了构建 DevOps 度量体系，数据指标体系是度量体系的前置条件，所以在度量体系的范畴内，我们也遵循相应的准则。 1、明确工作目标 明确工作目标，应具备主指标清晰的效果。
本文介绍一种方法,帮助我们了解一个时间序列是否可以预测，或者说了解可预测能力有多强。...而实际上A总是小于等于B的，所以A/B越接近1，预测难度越小，直觉上理解，应该就是波形前后部分之间的变化不大，那么整个时间序列的波动相对来说会比较纯(这也是熵的含义，熵越小，信息越纯，熵越大，信息越混乱...)，或者说会具有一定的规律，而如果A和B相差很大，则时间序列波动不纯，或者说几乎没有规律可言。...python实现 def SampEn(U, m, r): """ 用于量化时间序列的可预测性 :param U: 时间序列 :param m: 模板向量维数 :...param r: 距离容忍度，一般取0.1~0.25倍的时间序列标准差，也可以理解为相似度的度量阈值 :return: 返回一个-np.log(A/B)，该值越小预测难度越小 """
文章目录 Pre Actuator 中的度量指标 Micrometer 度量库 Meter接口 计量器类型 如何创建这些计量器 扩展 Metrics 端点 自定义 Metrics 指标 使用 MeterRegistry...---- Actuator 中的度量指标 对于系统监控而言，度量是一个很重要的维度。...Gauge：与 Counter 不同，Gauge 所度量的值并不一定是累加的，我们可以通过它的 gauge 方法指定数值。 Timer：这个计量器比较简单，就是用来记录事件的持续时间。...以上代码中涉及的指标包括常规的系统内存总量、空闲内存数量、处理器数量、系统正常运行时间、堆信息等，如果引用了数据库，也也包含我们引入 JDBC 和 HikariCP 数据源组件之后的数据库连接信息等。...---- 自定义 Metrics 指标 前面介绍 Micrometer 时，我们已经提到 Metrics 指标体系中包含支持 Counter 和 Gauge 这两种级别的度量指标。
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