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flink实战-使用广播实现报警阈值动态更新

简介 使用方法 简述一下需求 自定义source 背景 紧接着上一篇文章【FLINK实战-使用CEP进行网站监控报警报警恢复】,上一篇主要讲了怎么对数据流做监控报警,但是实际生产环境中,可能我们对这个报警阈值设置成多大也没有一个准...,可能需要根据经验不断的来修改,所以就涉及了可能需要不断的修改这个报警阈值,但是如果每次修改了之后,都通过重启flink程序来实现,这个成本就有点高了,所以我们这次主要是讲解一下,如何使用flink的广播动态的更新配置来设置这个报警阈值...实例讲解 简述一下需求 统计每秒钟状态码非200的错误数和错误率 如果错误数大于指定的阈值报警 阈值动态可配置 自定义source 首先通过自定义source和sql计算出来错误数和错误率 String...= null && element.getErrorcount() > v){ LOG.info("收到了一个大于阈值{...} }); 生产环境下,我们可以把这个输出流通过process处理,发送到我们的报警系统

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06: 阈值分割

目标 使用固定阈值、自适应阈值和Otsu阈值法"二值化"图像 OpenCV函数:cv2.threshold(), cv2.adaptiveThreshold() 教程 固定阈值分割 固定阈值分割很直接,...一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值,小于阈值变成另一类值。...自适应阈值 看得出来固定阈值是在整幅图片上应用一个阈值进行分割,_它并不适用于明暗分布不均的图片_。...cv2.adaptiveThreshold()自适应阈值会每次取图片的一小部分计算阈值,这样图片不同区域的阈值就不尽相同。...Otsu阈值 在前面固定阈值中,我们是随便选了一个阈值如127,那如何知道我们选的这个阈值效果好不好呢?答案是:不断尝试,所以这种方法在很多文献中都被称为经验阈值

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大津阈值法原理_ostu阈值分割

具体的公式推导参见冈萨雷斯 《数字图像处理》 Otsu方法又称最大类间方差法,通过把像素分配为两类或多类,计算类间方差,当方差达到最大值时,类分割线(即灰度值)就作为图像分割阈值。...Otsu还有一个重要的性质,即它完全基于对图像直方图进行计算,这也使他成为最常用的阈值处理算法之一。...代码如下; //返回阈值的大津阈值法 double Otsu_threshold(const cv::Mat& InputImage) { cv::Mat SrcImage = InputImage.clone...} double max_Sigma_k = 0.0; std::vectormaxval_Ts; double Threshold_T = 0; //最终输出的阈值...max_Sigma_k - sigma_ks[i]) < 1e-8) maxval_Ts.push_back(i); } //如果极大值点不唯一,那么取对应各个极大值的各个k的平均值来得到最终阈值

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opencv-阈值处理

该图中的蓝色水平线代表着详细的一个阈值阈值类型1:二进制阈值化 该阈值化类型例如以下式所看到的: 解释:在运用该阈值类型的时候。先要选定一个特定的阈值量。比方:125。...阈值类型2:反二进制阈值化 该阈值类型例如以下式所看到的: 解释:该阈值化与二进制阈值化相似,先选定一个特定的灰度值作为阈值,只是最后的设定值相反。 (在8位灰度图中,比如大于阈值的设定为0。...阈值类型3:截断阈值化 该阈值化类型例如以下式所看到的: 解释:相同首先须要选定一个阈值,图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值,小于该阈值的保持不变。...阈值类型4:阈值化为0 该阈值类型例如以下式所看到的: 解释:先选定一个阈值,然后对图像做例如以下处理:1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行不论什么改变;2 像素点的灰度值小于该阈值的,其灰度值所有变为...阈值类型5:反阈值化为0 该阈值类型例如以下式所看到的: 解释:原理类似于0阈值,可是在对图像做处理的时候相反,即:像素点的灰度值小于该阈值的不进行不论什么改变,而大于该阈值的部分。

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opencv 5 -- 图像阈值

,也可以分为局部性质的阈值,可以是单阈值的也可以是多阈值的 一、简单阈值–cv2.threshhold() 像素值高于阈值时,我们给这个像素 赋予一个新值(可能是白色),否则我们给它赋予另外一种颜色(也许是黑色....THRESH_BINARY)[1] # 二值化阈值处理 四个参数,第一个原图像,即灰度图; 第二个进行分类的阈值, 第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值, 第四个是一个方法选择参数,常用的有...可以看到这里把阈值设置成了127(中灰色),对于BINARY方法, 当图像中的灰度值大于127的重置像素值为255 二、自适应阈值 自适应阈值可以看成一种局部性的阈值,通过规定一个区域大小,比较这个点与区域大小里面像素点的平均值...这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最 优阈值,这个最优阈值就是返回值 retVal。...设定一阈值,把直方图强度大于阈值的像素分成一组,把小于阈值的像素分成另外一组; 3. 分别计算两组内的偏移数,并把偏移数相加; 4.

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报警系统QuickAlarm之报警规则解析

前面两篇分别说了报警执行器和报警规则的定义及用户扩展加载,接下来就是比较核心的一块了,如何将报警规则和报警执行器关联起来,即当发生报警时,应该call哪一个报警执行器 I. 背景知识点 0....声明 在正式进入之前,有必要额外声明一下,因为目前的v1版本,没有开放报警规则的自定义,也就是说,目前只支持默认的报警规则,所以接下来的主要内容将集中在 系统默认的报警规则的解析 即基于报警频率阀值,自动选择报警执行器的规则解析...报警规则 如果对于报警规则,依然不是很清晰的,可以阅读一下《报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载》 这里简单的进行说明,系统中默认的报警规则结构为: key为报警类型(即用户执行报警时,传进来的报警类型参数...) value为具体报警规则 每个报警执行器拥有一个报警频率区间,通过报警频率映射到报警执行器的区间来选择对应的AlarmExecutor,这就是系统定义的报警规则 II....报警规则解析 通过前面的报警规则的简单说明,基本上也可以捞出报警规则的解析原则了 每种报警类型,对应一个报警规则 每个报警规则中,可以有多个报警执行器 每个报警执行器都有一个对应的报警频率的阀值 根据阀值对所有的报警执行器排序

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Grafana报警

Send on all alerts:勾选后表示默认所有的报警都会通过这个通道发 Include image:勾选后表示在报警的时候同时截图发送,因为目前的报警通知不支持图片,所以这里不用勾选...Disable Resolve Message:勾选后表示当状态从报警中恢复到正常时,不再发送信息,即不告知恢复正常,这里不用勾选 Send reminders:勾选后表示除了状态刚变成报警中时会发报警消息...,过后每隔一段时间,如果依然处于报警中的状态,那么还会发一次重复报警 Send reminder every:表示每隔多长时间发送重复报警,这里填默认30分钟 Url:正式服的报警服务器...Http Method:选择 POST 设置完成后点击send test可以去注册账号时使用的邮箱查看报警邮件 设置好通道并完成验证后,为图表设置报警 选择图表 点击图表名称的下拉菜单—edit...进入编辑菜单 选择铃铛图表—create alert 设置图表报警 这里报警阈值设置的是取CPU Load平均值 因为是实验,所以预警值是0.5方便测试报警 设置完成后,发现图表上出现了预警线

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基于阈值的车道标记

我们可以应用不同的阈值以达到期望的结果。 Sobel X,Y阈值 OpenCV具有sobel函数,可沿x,y方向获取梯度,该函数还可用于使用上述公式创建仅幅度和方向的阈值。...上面代码的输出显示了不同阈值之间的差异。请注意,X梯度阈值看起来似乎更好一些,可以满足我们的需求。 ? 索贝尔阈值 类似地,使用整体梯度的幅值作为阈值可以组合一些单独的X,Y梯度特征。 ?...梯度幅度阈值 同样,我们可以在梯度方向上应用阈值。这些图中的车道线在45至60度范围内。可以在该角度范围内使用适当的正切值。 ? 梯度方向阈值 色彩空间 色彩空间是分析图像的非常有用的工具。...S阈值分割 得出正确的阈值并不总是那么容易。一种方法是使用3D散点图。我们可以绘制图片的各个通道,然后近似我们可能感兴趣的值。 ?...HLS散点图 一旦知道要使用的渐变,色彩空间和通道,就可以组合各种阈值。对于这个特定的项目,我在HLS色彩空间中使用了X方向梯度和S通道来应用阈值

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阈值分割的OTSU算法

OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法,也叫大津算法,是在1980年由日本的大津展之提出,是由最小二乘法推导而来,用于一些简单的阈值确定。...在这两个峰之间肯定有一个谷,那么我们就可以将阈值设在这里,从而对图像达到一个良好的分割效果。 怎样确定这个阈值呢?OTSU算法说,我们可以求出用这个阈值分割后的两个图像的类间方差。...对于每一个可能的阈值,我们计算并取出类间方差最大的那个像素值,此时这个值就可以较好的对图像进行分割。...算法 1、将灰度值分为0-m,对于0-m的每一个灰度t,将他作为阈值将图像分割为灰度为0-t以及t+1-m这两部分。...3、计算他们的类间方差\delta^2=w_1(u_1-u)^2+w_2(u_2-u)^2=w_1w_2(u_1-u_2)^2 4、取出类间方差最大时对应的阈值t,这就可以作为我们最终所取的阈值

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截断阈值化处理

cv2.imshow("img",img) cv2.imshow("rst",rst) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:截断阈值化处理是将灰度值大于阈值的像素值设定为阈值...,小于或等于阈值的像素值保持不变;或将大于阈值的像素值保持不变,小于或等于阈值的像素值设定为阈值,二者只是显示形式不同。...截断阈值化处理应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。 截断阈值化处理方式示意图: 例子: 设定阈值为130,即大于130的像素值设为130,小于或等于130的像素值保持改变。...或THRESH_TRUNC_INV类型,设定最大值 type表示阈值分割的类型 注意:截断阈值化处理的图像是彩色图像还是灰度图像。...通常情况下,最大最小的平均灰度值作为阈值

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报警系统QuickAlarm之默认报警规则扩展

报警系统QuickAlarm之默认报警规则扩展 本篇主要是扩展默认的报警规则,使其能更加友好的支持同时选择多种报警方式 扩展遵循两个原则 不影响原有的配置文件格式 简化规则解析复杂度 I....,那么上面的配置中, threshold中只定义了一个阀值参数显然是不合适的,主要问题在于 单一阀值,不允许不同报警方式存在交叉 两个报警方式的threshold值相等时,选中的具体是哪个不可预期 所以我们的目标是将上面的参数中..., * * 当报警计数 count >= min * - max 非null, count < max 则选择本报警方式; * count >=..., 要求用户必须存在 alarmConfig.setUsers(basicAlarmConfig.getUsers()); // 报警上限, 如果用户没有填写,采用默认的(因为短信报警按条数要钱...其他 相关博文 报警系统QuickAlarm总纲 报警系统QuickAlarm之报警执行器的设计与实现 报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载 报警系统QuickAlarm之报警规则解析 报警系统

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Zabbix 监控报警

在这里可以设置邮件报警,同时右侧也给出了APP下载地址,下载后直接安装登陆即可。...接下来我们在设置一下微信报警 点击右上角的人头像—个人中心 点击绑定微信,使用微信扫描即可绑定。 好了到此我们的告警插件就设置好了,接下来要设置zabbix-server平台。...二、zabbix监控平台调用报警插件 案例: 监控平台调用onealter插件,实现报警 点击管理—报警媒介类型 可以看到我们安装好的onealter,我们点击后边的测试,看看是否能正常工作 如果测试失败...回到zabbix告警平台点击右上角 人头像—报警媒介—添加收件人 设置告警收件人,可以设置多个人。 ok,我们zabbix监控平台设置好了。...测试报警 之前设置过一个自定义监控,我们监控了登陆用户数量,我们通过同时登陆node1超过三个用户,验证报警

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