如果大家遇到过上述类似的问题,说明需要指标库这样的一套指标管理工具来规范指标的定义与维护。
2022 年 12 月,爱分析举办了“2022爱分析·数据智能网络研讨会”。爱分析邀请Kyligence合伙人&副总裁李栋进行了题为《指标中台,构建数字化管理新体系》的主题演讲。
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。
指标指用于描述一个物体或事物的某个性质的指数、规格、标准,使其可以和其他的物体或者事物比较;从软件的角度讲度量即把所有东西都量化、数据化、可采集。指标即表示对这些量化后的数据的目标值。
在维护TiDB时,专业DBA巡检会经常翻看每个集群的指标、看看各个集群的慢日志、给集群核心指标配置告警等操作。然而,一个TiDB集群有上百个指标监控,当维护少数几个TiDB集群时,可以逐个巡检。当维护几十个集群600个(甚至更多)以上节点时就不能靠人工蛮干了...
可观测性(Observability)是指系统可以由其外部输出推断其其内部状态的程度。系统的可观察性和可控制性是数学上对偶的概念。
在如何保障系统的稳定运行中,监控报警可谓重中之重,没有监控报警的系统,就等同于没皮肤的人类一样,弱不禁风。举个最简单的例子,如果能够在第一时间发现得了癌症,甚至在萌芽阶段就检查出来,那致死率的概率可以下降非常多,但是如果等身体反应出来的时候,那大概率是到了晚期,基本没治了。
年前本应该是回顾一年工作和收尾的阶段,奈何各种促销,活动都等着春节,因此也遇到了不少的问题,回顾了一下最近遇到的问题,发现有好几个问题比较类似,正好整理一下,作为年前收尾的案例吧。表现上都是数据库假死,无响应,发生的场景有较高的业务压力到来时,也有业务正常运行的时候,突然就出现问题了。
左边克劳修斯的罐子里有9颗绿色的豆子,右边波尔兹曼的罐子里有5颗红色豆子和4颗绿色豆子。左边瓶子里的豆子很完整,都是绿色的豆子,所以它的熵比较小,信息熵越小,数据成纯度越高,也就是说左边罐子里只有同一种颜色,它豆子的纯度比较高。右边的瓶子豆子很凌乱,所以熵的伤比较大,也就是说右边的罐子里有红色和绿色两种不一样的豆子,它包含的豆子种类多,信息量大。
如果您紧跟数据库领域的最新发展,则可能对ClickHouse已经耳熟能详了,它是专为OLAP设计的列式数据库管理系统。ClickHouse由Yandex开发,于2016年开源,这使其成为最新的列式数据库管理系统之一,当前被作为开源数据库被广泛应用。
在本文中,我们将探讨如何设计一个可扩展的指标监控和告警系统。一个好的监控和告警系统,对基础设施的可观察性,高可用性,可靠性方面发挥着关键作用。
指标是在一段时间内报告的数值度量值,主要用于监视应用程序的运行状况并生成警报。 例如,Web 服务可能会跟踪每秒接收到的请求数、响应所花的毫秒数,以及向用户返回错误的响应数。 可以定期向监视系统报告这些指标。 如果示例 Web 服务的目的是在 400 毫秒内响应请求,而之后某天的响应时间减慢到 600 毫秒,则监视系统可以通知工程师,应用程序的运行情况未达到预期。
对 PostgreSQL 的性能问题进行监控至关重要。PostgreSQL 是一个强大的开源关系数据库系统,以其健壮性、可扩展性和对可扩展性和标准符合性的强调而脱颖而出。在本 PostgreSQL 监控指南中,我们将介绍应监控的关键 PostgreSQL 指标、PostgreSQL 监控的最佳实践以及一些可以设置 PostgreSQL 监控的工具。
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身:Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
亿信BI中的分析表大多数都是基于主题表而创建的。那什么是主题?什么是主题表?主题表分哪几种类型、何种场景下使用、又是如何创建的?不同类型的主题表有什么区别等等,这就是我们今天要分享的内容。 什么是主题表? 主题是来自于数据仓库中的一个概念。根据项目需求,数据仓库需要进行主题建模,即根据用户决策时所关心的重点进行源数据的抽取、聚集等,将分散在各个业务系统中的数据根据主题有效的集成,形成事实表。亿信BI根据事实表生成主题表,以方便用户定义分析报表时拾取维度和指标,这就是BI的主题表。 主题表的分类 亿信BI中定
Redis监视器是用于监控和管理Redis数据库的工具,它能够提供关键性能指标和实时监控,帮助运维人员及时发现和解决问题。Redis监视器具有以下功能:
第 8 章 监控 将系统拆分成更小的、细粒度的微服务会带来很多好处。然而,它也增加了生产系统的监控复杂性 ssh-multiplexers 这样的工具,在多个主机上运行相同的命令。用一个大的显示屏,和一个 grep "Error" app.log,我们就可以定位错误了 ---- 8.3 多个服务,多个服务器 你如何在多个主机上的、成千上万行的日志中定位错误的原因?如何确定是一个服务器异常,还是一个系统性的问题?如何在多个主机间跟踪一个错误的调用链,找出引起这个错误的原因?答案是,从日志到应用程序指标,集中收
随着云计算技术的广泛应用,越来越多的项目部署和迁移到云端,传统的监控告警系统在短时间内还不能适配云上的服务。为了实现实时系统运行状态的展示、故障的及时告警、历史状态的回看,可以基于开源的时序数据库Prometheus和可视化工具Grafana,搭配相关工具,快速搭建一个可靠准确的监控告警系统。本文记录了整个设计和搭建过程,以及遇到的一些问题和解决方法。
在完成应用系统开发并上线运行后,你就可以让全世界分享自己的工作成果了。在召开系统发布会之前,应密切关注数据库的运行性能。数据库监控是生产准备环节的必要组成部分,但在预备发布阶段很容易被忽视。
性能指标是用来评估和衡量系统、组织、人员或产品等性能的一组标准。在不同的领域,性能指标可以涵盖多种不同的测量标准和方法。性能指标通常与目标和目的紧密相关,用于确定当前性能水平、设定性能目标、识别改进领域和跟踪进步情况。
OpenTelemetry 的指标功能现在可以作为候选版本,在 Java,.NET,还有 Python 使用!这意味着规范、API、SDK,以及创作、捕获、处理和以其他方式与指标交互的其他组件,现在拥有完整的 OpenTelemetry 指标功能集,并且随时可供使用。这些候选版本将在未来几周内正式发布。
路径:菜单 -> 数据库监控 -> Mysql数据库 -> 新增Mysql数据库监控
第8章 监控应用程序 首先,考虑的一些高级设计模式和原则 ---- 8.1 应用程序监控入门 应用程序开发中存在一种常见的反模式,即把监控和其他运维功能(如安全性)视为应用程序的增值组件而非核心功能。但监控(和安全性)应该是应用程序的核心功能。如果你要为应用程序构建规范或用户故事,则请把对应用程序每个组件的监控包含进去。不构建指标或监控将存在严重的业务和运营风险,这将导致 无法识别或诊断故障 无法衡量应用程序的运行性能 无法衡量应用程序或组件的业务指标以及成功与否,例如跟踪销售数据或交易价值 另一种常见的反
1、 字节最新的文生图模型 —— SDXL-Lightning,它实现了前所未有的速度和质量,并且已经向社区开放。模型:https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning
在不断发展的软件开发世界中,可观察性使软件工程师能够实时洞察复杂的系统。OpenTelemetry 和 Prometheus 是著名的云原生计算基金会 (CNCF) 毕业项目,但用于监控和调试应用程序的可观察性工具不同。
监控系统的本质是通过发现故障、解决故障、预防故障来为了保障业务的稳定。而要想在企业内实现监控系统的体系化建设落地,需要从以下三个方面着手建设,分别是监控技术体系、监控指标体系、监控管理体系。
作者:赵珣 腾讯云监控工程师 简介 云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL)是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的一种高性能分布式数据存储服务,提供了备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案,简化数据库运维工作,让用户专注于业务发展。 云数据库 MySQL 的优势: 快速便捷的数据库服务交付能力,在几分钟内部署可扩展的 MySQL,并可按需弹性升降配置; 真正 100% 的 MySQL 兼容能力,主流 MySQL 分支完全兼容; 提供热备、冷备、binlog
本文介绍的监控解决方案由高性能时序数据库InfluxDB、时序分析监控工具Grafana及Agentless自动化工具Ansible构成:Ansible负责不间断抓取服务器硬件指标数据,并将数据存储在数据库InfluxDB中;时序分析监控工具Grafana负责从InfluxDB中读取并展示指标数据,设定阈值,配置预警。
这篇是「分布式系统理论」系列的第22篇,也是最后一篇。我们来聊聊分布式系统中的最后一道保障——监控。
简介:随着非结构化数据的持续增长和人工智能(AI)以及大语言模型(LLM)的爆火,向量数据库已成为至关重要的基础设施。在这种趋势下,如何评估并挑选出最适合您的向量数据库呢?本文将深入探讨向量数据库的关键评估指标和性能测试工具。同时,本文还将介绍如何评估向量数据库性能助您做出明智的决策。
文章旨在通过对 MongoDB 监控指标的梳理和架构的分解,帮助广大的腾讯云 MongoDB 用户更好的通过监控告警及时发现业务异常,实时监控数据趋势。内容将会包括三个部分:
本文适用范围:✔️ .NET Core 3.1 及更高版本 ✔️ .NET Framework 4.6.1 及更高版本
Spring Boot是一款非常流行的Java框架,它可以快速开发基于Spring的应用程序。监控是应用程序运行的重要组成部分,它可以帮助我们了解应用程序的状态,识别性能瓶颈,并快速解决问题。Spring Boot提供了一些内置的监控工具,本文将介绍Spring Boot监控的详细文档,并给出一些示例。
微博广告基础架构团队负责人、技术专家,商业大数据平台及智能监控平台发起人,目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台(D+)等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前,曾就职于百度负责大数据平台建设,曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学,曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文,拥有9项发明专利。
监控粒度、监控指标完整性、监控实时性是评价监控系统的三要素。从分层体系可以把监控系统分为三个层次:
原文链接:https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/
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。
在前段时间 2022 世界人工智能大会(WAIC)上, OpenMMLab 基于新一代训练架构 MMEngine ,发布了全新的 OpenMMLab 2.0 视觉算法体系,详细见上一期内容。
简单来说,度量就是用经过聚合统计后的高维度信息,以最简单直观的形式来总结复杂的过程,为监控、预警提供决策支持。
关于作者:小姬,某知名互联网公司产品专家,对数据采集、生产、加工有所了解,期望多和大家交流数据知识,以数据作为提出好问题的基础,发觉商业价值。
作者 | Dana Van Aken、Andy Pavlo、Geoff Gordon 编译 | AI100 数据库管理系统(DBMSs)是所有数据密集型应用的最重要组成部分。但是由于他们包含了数百个配置“旋钮”,因此很难管理。这些“旋钮”负责控制一些因素,其中包括用于缓冲储存器的内存容量,以及将数据写入存储盘的频率次数。机构和组织会经常雇佣专家来帮助他们协调各项目,但是很多情况下,聘请这些专家花费过高。 为了让每个人,甚至包括那些没有数据库管理相关技术的人,都能轻松地配置DBMS,卡耐基梅隆大学的学生
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
这个库我们之前就介绍过了,AkShare 是基于 Python 的开源数据接口库, 目的是实现对期货, 期权, 基金等衍生金融产品和另类数据从数据采集, 数据清洗加工, 到数据下载的工具, 满足金融数据科学家, 数据科学爱好者在数据获取方面的需求。那么这个提供金融数据的库目前也采集了网易和丁香园的疫情数据提供给大家。如果在做项目时需要爬数据的话,可以先来看看有没有提供处理好的数据,如果有还是很方便的~
今天给大家介绍来自不列颠哥伦比亚大学和阿尔伯塔大学联合发表的一篇文章。该文章系统地评估并优化了基于循环神经网络在低数据环境中的分子生成模型。发现该模型可以从更少的例子中学习到健壮的模型。同时,本文还确定了低数据下,得到等学习效果和等质量模型的策略;特别是通过枚举非规范SMILES进行数据增强,并通过学习细菌、植物和真菌代谢组模型来证明这些策略的可用性。并且,本文还对评估生成模型的指标进行了基准测试,发现该领域中许多最广泛使用的指标未能捕获模型质量,同时确定了一些表现良好的指标。
总第507篇 2022年 第024篇 DAS(Database Autonomy Service, 数据库自治服务)面向研发和DBA,是一款为用户提供数据库性能分析、故障诊断、安全管理等功能的数据库自治服务。DAS利用大数据手段、机器学习、专家经验,帮助用户消除数据库管理的复杂性及人工操作引发的服务故障,有效保障数据库服务的稳定和高效运行。本文主要讲述DAS的历史背景、演进策略、重要功能及实现思路,希望能对从事相关开发的同学有所帮助或者启发。 1 现状与问题 1.1 规模增长与运维能力发展之间的不平衡问题
计算机:时钟频率(主频)、运算速度、运算精度、内存的存储容量、存储器的存取周期、 数据处理速率、吞吐率、 各种响应时间、各种利用 率、RASIS特性,即可靠性、可用性、 可维护性、完整性和安全性、平均故障响应时间、 兼容性、可扩充性、性能价格比。
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如前一章提到,监控有赖于运维各专业条线协同完善,通过将监控体系进行分层、分类,各专业条线再去有重点的丰富监控指标。
最近学习使用go语言写了一个zabbix监控mysql数据库的小工具,有如下特点: 1.使用Zabbix Agent Trapper方式(主动发送采集数据到zabbix server,类似active模式)监控mysql数据库 2.支持对密码加密,避免配置文件里出现明文密码 3.支持SHOW /!50001 GLOBAL / STATUS和SHOW /!50001 GLOBAL / VARIABLES所有指标监控!!! 4.支持mysql主从监控 5.支持自定义采集周期
AI 科技评论按:日前,谷歌 AI 发布了最新成果 TF-Ranking,它是一个专门针对排序学习(learning-to-rank)应用的可扩展 TensorFlow 库。TF-Ranking 快速且易用,并能创建高质量的排序模型,对构建 web 搜索或新闻推荐等基于真实世界数据的排序系统感兴趣的人,都可以将 TF-Ranking 作为强稳的、可扩展的解决方案。
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