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Elastic 5分钟教程:使用机器学习,自动化异常检测

您将了解到 如何使异常检测自动化 使用机器学习 根据您的可观察性数据 让我们从一个下午开始 服务地图是检查我们的微服务体系结构的一个很好的工具 启用异常检测时,它还可以提供服务健康状况的指示 目前,我们没有任何健康指标 因为所有服务都出现在灰色圆圈中 让我们来看看我们如何让他们 Elastic Stack 提供了许多开箱即用的工作 其中一些可以帮助您计算APM交易持续时间的异常得分 要启用它们,只需选择要使用它们的环境 我们应该选择将用于为机器学习作业创建模型的日期 它看起来像是检测到一些内存和网络问题 这是应该调查的 当谈到log时 您还可以使用机器学习集成 观察日志消息的静态部分 这可以用来 将相似的消息聚在一起 并将它们分类为消息类别 在我们的日志中发现了一个重要的异常情况 这可能与APM和指标作业发现的异常有关 我们可以检查我们刚刚创建的工作的结果 在机器学习应用程序中 我们可以在其中管理和删除现有作业 或者最终创造出新的 在这段视频中,您了解到 创建机器学习作业 检测异常情况 根据您的可观察性数据 还会了解到 机器学习功能广泛的集成在Stack中 这将帮助您在您的所有可观察性数据中发现异常 感谢收看这段简短的视频 关于如何使用机器学习在可观性数据中异常检测

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异步编程 In .NET

async/await如何提升IIS处理能力   首先响应能力并不完全是说我们程序性能的问题,有时候可能的程序没有任何问题,而且精心经过优化,可是响应能力还是没有上去,网站性能分析是一个复杂的活,有时候只能靠经验和不断的尝试才能达到比较好的效果 一般是 C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319 如果安装的是4.0的话。 ?    在这样的一个系统中,我们的Web服务器也好,Winform端也好都将只是整个系统中的一个终端,它们主要的任何是用户和后面服务之间的一个桥梁。 如果大家建一个.NET4.0或者更高版本的WinForm项目,再去添加Web Reference就会发现生成的代理类中已经没有Begin和End方法了,记住在3.5的时候是两者共存的,可以选择任意一种来使用 但是到了.NET4.0以后,EAP成为了唯一的选择。(我没有尝试过手动生成代理类,有兴趣的同学可以尝试一下)让我们来看一下在.NET4下,我们是如何异步调用Web Service的。

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    通过 Elastic Observability 获取 Ansible 的可观测性

    因为没有将运行日志保存的习惯或者没有便捷保存的方法,出现意想不到的问题时,无法快速发现原因,并且,因为没有具体的性能指标和基线,所以,很难对一个Ansible脚本进行优化。 我的自动化服务的性能趋势是怎样的? 在这个例子中,我们将自动化流程和测试按服务分组,服务视图提供了的团队可能正在管理的所有服务的概览,以及对平均运行时间(延迟)和故障率的洞察力。 [image.png] [Span details for a failed transaction] 可能会注意到上面的跨度细节中一些有趣的字段。 现在让我们来探讨一下,通过对自动化流程的检测,我们可以回答什么样的更高层次的问题。为此,我们将使用仪表盘来总结数据。 我们自动化的总体健康状况如何? 我们要添加的,只是 ansible 社区包、三个 python 依赖项、ansible.cfg 文件中的一个条目以及指向 Elastic APM 服务器的环境变量。

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    「击败星际争霸II职业玩家」的 AlphaStar是在作弊?

    这种非人类级别的控制可以模糊人工智能学习的任何战略思维评估。它甚至可以使战略思维变得完全没有必要。这与陷入局部极大值不同。 AlphaStar 有信心赢得战术上的胜利,却几乎没有任何其它事情,最终在现场比赛中也没有获得胜利。我没有看到太多决策的迹象,所以我说人工智能是在靠操作获得胜利。 加速键盘可以让人类的 APM 达到不可理喻的高度,比如 15,000 多——但并不会提升的有效操作。 然而,用加速键盘能做的唯一一件事就是无效施法。 出于某些莫名的原因,TLO 在滥用这个技术,这种操作的统计结果让不熟悉星际争霸的人看起来好像 AlphaStar 的 APM 是在合理范围之内的。 另外,这次 AlphaStar 没有用基于模型进行规划的办法,目前看起来是完全用经典的 off-policy actor-critic 加大量 CPU 硬来,就有这样的效果。

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    带你构建的的第一个Python和Django应用程序

    这意味着可以使用它来编写从简单的游戏到支持每月数百万用户的网站的任何内容。 事实上,每月有数百万访问者的几个高调站点依靠Python来提供一些服务。 一个应用程序可以做很多事情,比如在浏览器上提供一个网页,或者处理用户身份验证或者其他任何能想到的事情。Django带有一些预先安装的默认应用程序,如身份验证和会话管理器应用程序。 我们将创建的任何应用程序或我们将需要的第三方应用程序将在Installed Apps安装默认应用程序后添加到列表的底部。 在我们创建一个自定义应用程序之前,让我们改变应用程序的时区。 它应该看起来像这样。 正如你所看到的,Django管理站点有一个现有的URL模式,默认使用Django。让我们添加我们自己的网址来指向我们的howdy应用程序。编辑文件看起来像这样。 如果您现在运行服务器,您将看到以下错误页面: 这是因为我们根本没有任何模板!

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    Elastic-5分钟教程:使用Elastic进行快速的根因分析

    我们可从告警跳转到APM应用程序中的服务地图 所以,让我们来调查一下根本原因 在这里我们可以看到 广告服务是不健康的 红色圆圈表示得分大于75的异常 已被检测到 我们可以看到这些反常现象 正在影响着前端 让我们转到机器学习应用程序 调查这个问题 在单个指标查看器中,我们可以看到 临界点异常出现在10~11点之间 让我们进入anomaly explore 看看还发生了什么 我将选择APM、Kubernetes 和Logs组 因为我们的应用程序部署在Kubernetes Pod中 让我们也按广告服务Kubernetes容器名称进行过滤 探索可能与我们的问题有关的其他异常情况 我们很快就能看到 我们的机器学习工作 检测到我们的内存和CPU使用率出现异常 还有一些与缓存相关的有趣的异常现象 让我们看看我们可以在APM应用程序中找到这些异常情况 9点20分左右有一个版本发布 在那之后 交易时长不稳定 让我们来看看在此版本之后是否有任何应用程序错误 我们知道 尝试接收添加时出现与缓存和超时错误相关的异常 上下文中的日志向我们表明 这些异常和错误正在发生 因为item被添加到缓存中 直到没有足够的内存 从而使广告服务终止 并重新启动 广告服务中平均交易持续时间较长的根本原因是版本损坏

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    .NET Core微服务之基于App.Metrics+InfluxDB+Grafana实现统一性能监控

    + Grafana进行APM监控》,我这里只是做demo,所以选择了在我的Windows Server虚拟机中安装,快速一点。 中点击Add data source按钮,进入如下图所示的添加界面,输入安装的InfluxDB数据库信息   (5)为Grafana添加InfluxDB的Dashboard仪表盘的JSON文件    4.1 安装App.Metrics   通过NuGet安装以下几个package: 4.2 集成API网关   (1)添加配置文件关于InfluxDB的部分 "AppMetrics": { 我们也也可以设置Grafana的Alerting设置,让其可以为我们发送告警邮件(可以选择Include Image),当然事先得改一下Grafana的配置文件,贴上的SMTP服务器和账号密码信息。 六、小结   本篇首先简单介绍了一下App.Metrics、InfluxDB与Grafana,然后介绍了如何安装和配置这套开源监控组合,最后通过与API网关Ocelot的集成,让我们的ASP.NET Core

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    使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Spring Boot 应用程序

    这将使您了解应用程序是否按方面执行,或者您是否需要采取一些措施以获得所需的性能水平。在现代世界中,这些数据称为应用程序性能指标 (APM)。 现在已经有相当多的商业工具如Newrelic、Datadog APM等,都是提供这种能力的SAAS服务。今天我们将研究两个开源工具,称为Grafana和Prometheus。 management: endpoints: web: exposure: include: - prometheus接下来让我们添加一个简单的控制器,它会产生一些警告日志 URL:http://localhost:8080/actuator/prometheus了解指标数据打开上面的endpoint后,会发现一些metrics数据,格式如下jvm_memory_used_bytes 然后只需要添加一个属性,即 Prometheus URL http://localhost:9090点击“保存并测试”,现在,让我们创建我们的第一个仪表板创建 Grafana 仪表板单击左侧的“+”图标

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    迈向新纪元编辑器

    接着就让我们感受下Atom的骚气与强大吧。 ? ? Atom的优势 如何评价 Github 发布的文本编辑器 Atom? 看看各个大神是如何评论Atom的。 为什么选择Atom 来看看官方怎么说吧. MIT协议,代码托管在github上面; 多平台支持–支持MAC/WIN/LINUX; 丰富的插件库和主题库; 类sublime–风格和sublime text极其相似,不管是风格还是操作上,快捷键上一些是通用的 好用的插件 Atom自带apm包管理工具(类似npm)。 安装包 1.打开命令行工具 2.搜索包用的是 apm search <关键词> 3.找到想要的包以后,再用 apm install <包的名字> activate-power-mode 装逼必备,效果相当赞 可以把CSS按照一定的顺序重排,看起来会更友好。

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    WPF 和 ASP.NET Core 通过 elastic APM 上报信息

    Core 为例子,本文不包含任何 elastic 服务器搭建 只需要安装一个 NuGet 库加上10行代码就能完成 通过 NuGet 安装 Elastic.Apm.NetCoreAll 库 打开 appsettings.json 文件,添加以下配置 { "Logging": { "LogLevel": { "Default": "Information", "Microsoft 请根据自己的需求填写,可以选的值是 Critical, Error, Warning, Info, Debug, Trace第二个是 “ServiceName”: “lindexishidoubi”, 请替换为的应用名 接下来打开 Startup.cs 代码文件,添加命名空间 using Elastic.Apm.NetCoreAll; 然后在 Configure 添加下面代码 public void Configure ) { transaction.CaptureException(e); throw; } finally { transaction.End(); } 在 WPF 使用需要先安装

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    使用Atom编辑文本文件

    重要的是,他是跨平台的开源软件,虽然我基本上在mac上用,估计windows平台还是有很多人用editplus crack,建议考虑atom替代,不会后悔。 编辑文件 与普通文本编辑器一样,无他。 查找文本 文件内查找,使用快捷键: Command + F 项目内查找,使用快捷就爱你: Command + Shift +F 添加Shell支持 点击菜单Atom - 安装 Shell 命令,可以将atom 命令添加到PATH中,那么可以如下打开一个文件或项目目录。 安装后使用快捷键ctrl+shift+v就可以将复制到系统剪切板的图片粘贴到 markdown 。默认保存到当前文件夹,也可以设置将图片上传至服务器,需要设置一下,目前支持sm.ms和qiniu。 升级所有插件 apm update 删除插件 apm delete markdown-img-paste 别名:remove/rm/uninstall/deinstall/earse 外链插件 如果插件没有安装在默认的目录中

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    快速学习-skywalking入门

    任何的数据、元数据信息都被绑定 到系统中的单个事务上。 例如:一次调用远程服务的RPC执行过程;一次实际的SQL查询语句; 一次HTTP请求的业务性ID。 整体架构包含如下三个组成部分: 探针(agent)负责进行数据的收集,包含了Tracing和Metrics的数据,agent会被安装服务所在的 服务器上,以方便数据的获取。 Skywalking,分为两个步骤: 安装Backend后端服务 安装UI 首先切回到root用户,切换到目录下,解压Skywalking压缩包。 启动OAP程序: bin/oapService.sh 这样安装Backend后端服务就已经完毕了,接下来我们安装UI。 末尾添加 & 后台运行模式启动Spring Boot项目。

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    如何使用Bacula备份CentOS 7服务

    先决条件 本教程假定您有一台运行Bacula Server组件的服务器,没有服务器的同学可以在这里购买,不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验,学会安装后在购买服务器。 让我们从对Bacula服务器配置进行一些快速更改开始。 组织Bacula Director配置(服务器) 在Bacula Server上,执行此部分一次。 安装和配置Bacula客户端 在要添加到Bacula设置的任何客户端主机上执行此部分。 如果有任何错误提示,那就表明有一些错误发生,他们应该给你一个关于工作为什么没有运行的提示。 查看作业状态的另一种方法是检查Director的状态。 如果有任何错误提示,那就表明有一些错误发生,他们应该给你一个关于工作为什么没有运行的提示。

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    如何使用 HttpReports 监控 .NET Core 应用程序

    用户访问了我们的三个程序,每个程序都安装了HttpReports,它负责采集一些程序的数据和指标,然后通过Http的方式发送到Collector,简单处理后,会录入到不同的数据库中,同时,HttpReports.UI 快速开始 接下来,我会构建监控的 Dashboard,然后在我们的.NET Core 程序中安装HttpReports来收集数据,最后展示到UI上,让我们看看这有多简单! 现在我们有了 Dashboard,但是没有数据, 我们还需要在我们的.NET Core 应用中安装HttpReports,它负责采集和发送数据。 到目前为止,我们已经在.NET Core 的程序中简单的使用了HttpReports,还有一些其他的功能,可以在官方文档中更详细的介绍。 另外 HttpReports 也有一些其他的问题,比如,难以应对海量数据,没有完全按照 OpenTrace 规范,这些和项目早期的设计有很大的关系。

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    Elasticsearch增加x-pack安全认证步骤

    没有这个我们的数据可以被任何的人进行访问,串改,删除。Elastic Stack 的安全是由 x-pack 所提供的。 在 Elastic Stack 7.0 版本之前,这个是商用的版本,需要进行安装,并购买。从Elastic Stack 7.0之后,x-pack 都已经在发布版中,所以不需要进行安装。 对于一些用户喜欢一个随机的密码,那么可以使用如下的方式来创建自己密码: ./bin/elasticsearch-setup-passwords auto 这样它可以帮我生成一些随机的密码。 返回 Management / Security / Users 页面并选择的用户。 添加 kibana_user 角色并保存更改。 这个对我们做一些测试是非常有帮助的。 image.png

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    Gartner中APM模型的优先级

    前一段时间对APM的知识点做了一些梳理,对APM的基本概念也做了梳理,对于这个由Gartner提出的东西,在具体的应用落地场景上还是不免有很多不理解的地方。 不过随着对这部分东西不断的进行梳理才发现,这个概念涵盖的面太广了,而且早期这个定义也非常模糊,并没有那么清晰,导致目前市面上所谓的APM产品大多数还是停留在监控层面,较少深入到具体的应用中去做定义,分析和深度数据收集和综合分析 对任何给定的应用也许有200到300个不同的页面定义;我们会把他们分成8-12个高级业务事务分类中。这对描述清楚对服务服务水平质量,并且在大多数用户感知到服务性能下降之前就能提前预测告警出来。 深入组件监控(次要) 这需要安装一个代理,一般是针对web,应用陈旭和消息服务的中间件的。它可以给你J2EE和.NET栈的运行时视图,和用户定义的业务事务联系起来。 结论 总的来说,APM策略和多个ITIL相关的流程相关联。我把APM和持续服务改进模型看作一个硬币的2个面。

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    Elastic APM 和 OpenTelemetry 集成 (使用otel collector)

    收集器 contrib 存储库并添加了 Elastic APM 导出器。 扩展 OpenTelemetry 收集器意味着无需对已埋点的服务进行任何更改即可开始使用 Elastic APM。 image.png 部署导出器并将数据发送到 Elastic 后,您可以在 APM 应用程序中可视化这些数据,就像您对 Elastic APM 代理捕获的任何其他跟踪一样。 只需按照入门指南将 Elastic APM 作为导出器添加到示例中即可。 入门指南 本指南假定您已经使用 OpenTelemetry API 和/或 SDK 检测了您的服务。 如果您还没有,请参阅 Elastic APM安装和运行指南以开始使用 Elastic APM 代理。

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    如何使用 Ansible 管理你的工作站配置

    可能会在开头附近看到一些警告,抱怨缺少库存清单文件。这很好,因为我们没有使用库存清单文件(我们也不需要这样做)。在输出结束时,它将概述它做的内容。 让我们继续为我们的剧本添加更多的包。 它可以很好地工作,但(说实话)它看起来有点混乱。让我们尝试在一个动作中安装所有三个包。 如果我们想要添加其他包,我们只需添加另一个带有连字符和包名称的行。可以把 with_items 看做类似于 for 循环。我们列出的每个包都将安装。 ;它所做的就是安装一些软件包。

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    skywalking搭建

    skywalking是分布式微服务请求链路跟踪的框架,可以实现无侵入的链路跟踪、统计、拓扑架构绘制等,本文介绍如何快速搭建 下载&安装 https://skywalking.apache.org/ downloads/ 可以选择下载: https://archive.apache.org/dist/skywalking/8.7.0/apache-skywalking-apm-8.7.0.tar.gz Spring Boot接入 对代码没有任何侵入,连jar包都不需要引入,只需要修改启动命令就可以了 -javaagent:apache-skywalking-apm-bin-es7/agent/skywalking-agent.jar Dskywalking.collector.backend_service=localhost:8080 查看接入效果 http://localhost:8080/ image.png 代码中获取traceId 添加依赖 scope>provided</scope> </dependency> 获取traceId String traceId = TraceContext.traceId(); 日志中输出traceId 添加依赖

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