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【技术种草】今年的11.11活动要把腾讯云“搞垮”了!!!

一年一度的双十一又要到了,岁岁有今朝,年年有今日,但是不同的是每年的活动都不一样,这不腾讯云今年的双十一活动又开始了,而且购买腾讯云产品的回馈力度非常的大,有人要问,这样的优惠必须11.11...图片 2.png 购买之后无需购买者再做操作,待活动结束之后,账号会自动收到无门槛、全产品通用券。(详情请戳) 二、 这一次,让“光棍节“变成”双节棍“,准备好了吗?...加码礼一:即买即送千元代金券 在双十一活动期间购买活动任意一台轻量服务器或者云服务器,就送千元代金券,无任何附加条件和操作,绝对百分百的真诚赠送代金券!...撸腾讯鹅毛大招:先领取个人劵,领完之后去把账号认证为企业,这样就可以撸到1.1万元券了,不要谢我,请叫我活雷锋!...最后还听说一个大彩蛋,腾讯云首单优惠、新用户资格是根据账号判定的,一个身份证可以用QQ、微信、邮箱等方式注册3个账号,也就是说上述的所有福利,每个账号都可以独享,这是要把腾讯的“鹅”毛撸光的节奏啊!

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人群异常聚集检测告警算法

人群异常聚集检测告警算法基于yolov5图像识别和数据分析技术,人群异常聚集检测告警算法通过在关键区域布设监控摄像头,实时监测人员的密集程度和行为动态,分析和判断人群密集程度是否超过预设阈值,一旦发现异常聚集...人群异常聚集检测告警算法之所以选择YOLO系列框架模型,是因为YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,人群异常聚集检测告警算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...人群异常聚集检测告警算法中在YOLOv5训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法,该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。...这种增强方法可以将几张图片组合成一张,这样不仅可以丰富人群异常聚集检测告警算法数据集的同时极大的提升网络的训练速度,而且可以降低模型的内存需求。

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Grafana异常告警配置很简单(1)

Grafana提供的告警功能使之从一个数据可视化工具成为一个真正的监控利器。Grafana通过Alerting的配置把数据中的异常信息进行告警。报警规则直接基于现有的数据图表进行配置。...Grafana的Dashboard同时也会把出现异常的图表进行通知性展示。使之能够一目了然的发现问题。...Email告警 Email告警是最为常见的告警,通过Grafana进行Email告警需要在Grafana的宿主机上开启25端口,并且修改Grafana的配置文件。...钉钉告警也可以对接很多的内容,比如 Jenkins自动部署,gitlab提交等。 钉钉群告警需要首先开启告警机器人。 ? 完成后复制WebHock链接即可。...WebHock设置Url即可,保证网络连通的情况下点击 Send Test 告警规则设置 配置完成告警的通知方式后现在就可以在表中设置告警的规则。

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写一个简单的异常告警

二、实现方案 通过拦截器或者切面,拦截服务接口 如果接口抛出异常,则拦截器或者切面捕获异常,并组装告警消息 拦截器或者切面调用办公协同平台的api发送告警消息,办公协同平台将告警消息推送到对应的告警群...Alarm { /** * 抛出该异常集合里面的异常时,进行告警 */ Class<?...false; /** * 告警信息方法参数字符长度 */ int pContentLen() default 600; } 该注解定义告警异常类型、告警内容等相关信息...组件功能结构大致如下: 四、业务引用告警 业务服务使用告警能力,需要将依赖引进来,然后在接口上使用自定义注解,或者在业务中捕获异常后手动发送告警。...HttpRequestException e) { log.error("send custom alarm occur error;param={}",paramMap,e); } } 这样我们就可以在捕获异常的地方手动发送告警信息了

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指标异常监控与告警根因分析

本文总结了之前在指标异常监控和指标告警分析的一些经验,主要包括三个部分: 第一部分是总结指标监控时遇到的问题,常用的指标展示平台对告警的支持情况,如何合理的设置告警阈值; 第二部分是总结指标异常分析时遇到的问题...指标异常监控 01 Grafana 对告警的支持 Grafana 的多种图表都支持设置告警。设置告警的字段是 Thresholds。支持设置上限和下限阈值。阈值只支持输入数字,不支持用页面的变量。...告警根因分析 01 告警根因分析的难点 告警只是第一步,更重要的是告警后的分析处理。事实上,业务指标受很多因素影响,当告警发生时,常常把所有相关人员拉到一起分析,定位根因的过程非常耗费人力和时间。...总结 异常监控: 指标异常监控告警阈值目前用的是 3σ- 准则。事实上还有很多其他的异常检测的方法,比如基于聚类的异常检测,箱型图等等,这些以后可以尝试。...根因分析:目前根因分析已经有一些思路,主要还是告警发生后人工分析。未来计划把人工分析转化为自动分析,当告警发生的时候,直接给出一些分析结论,比如和客户端是否有关,指标的哪个维度是异常的主要原因等等。

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【安全告警分析之道:三】异常处理篇

二、异常的构成 2.1统计数据 在企业内部网络中,业务复杂、用户行为复杂,这些复杂的网络活动造成大量所谓的“异常”事件,其实何为“异常”在安全领域往往很难界定,异常事件的定义往往随场景、业务甚至人的理解而发生变化...,在此,我们不对“异常”的定义做深究,仅以最直观的方式来理解异常:偏离正常活动的事件为异常事件。...告警异常、攻击三者之间的关系如图1所示,在安全设备的海量告警数据当中,大量误报混杂其中,去除这些误报,还有小比例的异常告警,而极小比例攻击就混在这些异常告警当中。...图2、红蓝对抗数据告警标签分布 对应以上数据和之前我们对异常的理解(偏离正常活动的事件为异常事件),标签1以外的告警均为异常告警,如果去除标签0这些无法分类的告警异常告警的总数占总告警数量为8%左右,...这类告警通常更加异常,表现为:发生时间异常,访问的目的IP异常(有时候会伴随着扫描行为),源IP异常(不常见设备的登录、探测行为等),告警类型异常(攻击者触发的告警往往在长尾分布的末端,详见系列文章数据透视篇介绍

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2022年腾讯云「11.11」CDN短信视频云通信产品优惠活动价格汇总

2022年「11.11」大促热卖中,腾讯云CDN/短信/视频云/通信产品的优惠力度真香!活动面向新老客户都提供了诚意优惠,1分钱起超值入门体验!...戳链接前往活动:https://mc.tencent.com/OxsprN5o图片整体介绍CDN&音视频通信会场本次「11.11活动一共有4个售卖区:首购特惠专区、限时组合购专区、企业专区和特惠专区,...面向不同认证类型/新客户老客户做了优惠分区,下面整理了各个区的活动特点,并附上各产品优惠便于大家按需快速选购;首购特惠专区:各产品新客户可以购买,分为企业专享和个人企业同享两部分,综合来看企业专享价格要更优惠些

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Linked In微服务异常告警关联中的尖峰检测

这是因为客户端请求的关键路径中的每个服务都可能有多个活动警报。缺乏从这些不连贯的警报中获取有意义信息的适当机制通常会导致错误升级,从而导致问题解决时间增加。...警报关联高级体系结构 Alert Correlation 服务会定期轮询我们的警报数据库,称为“Autoalerts”(Autoalerts 是 LinkedIn 用于用户定义警报的警报系统),以检查我们基础设施中的活动警报...连同调用图和警报数据,我们构建了一个不健康服务及其依赖关系的图表,包括为图表中的单个服务触发的活动警报(指标超过设定阈值)。将度量数据点与上游和下游依赖项进行比较,以得出置信度分数和严重性分数。...服务图中的峰值 上述尖峰来自受导致尖峰的异常影响的指标;在生产场景中,对于受此类导致峰值的异常影响的服务,我们有多个指标。...,我们通过活动警报获取指标。

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基于SkyWalking的分布式跟踪系统 - 异常告警

告警配置 告警流程 skywalking发送告警的基本原理是每隔一段时间轮询skywalking-collector收集到的链路追踪的数据,再根据所配置的告警规则(如服务响应时间、服务响应时间百分比)等...,如果达到阈值则发送响应的告警信息。...发送告警信息是以线程池异步的方式调用webhook接口完成,(具体的webhook接口可以使用者自行定义),从而开发者可以在指定的webhook接口中自行编写各种告警方式,钉钉告警、邮件告警等等。...规则配置 告警的核心由一组规则驱动,这些规则定义在 config/alarm-settings.yml,打开之后如下所示: ? 告警规则的定义分为两部分。 告警规则。...告警规则主要有以下几点 Rule name。 在告警信息中显示的唯一名称。必须以_rule结尾。 Metrics name。 也是oal脚本中的度量名。 Include names。

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使用Prometheus+Alertmanager告警JVM异常情况

本文介绍如何使用Prometheus+Alertmanager来对JVM的某些情况作出告警。 本文所提到的脚本可以在这里下载。...Prometheus,负责抓取/存储指标信息,并提供查询功能,本文重点使用它的告警功能。 Grafana,负责数据可视化(本文重点不在于此,只是为了让读者能够直观地看到异常指标)。...Alertmanager,负责将告警通知给相关人员。 JMX exporter,提供JMX中和JVM相关的metrics。 Tomcat,用来模拟一个Java应用。...配置Alertmanager的告警通知规则 告警的大致过程如下: Prometheus根据告警触发规则查看是否触发告警,如果是,就将告警信息发送给Alertmanager。...Alertmanager收到告警信息后,决定是否发送通知,如果是,则决定发送给谁。 第一步:启动几个Java应用 1) 新建一个目录,名字叫做prom-jvm-demo。

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数据浅谈微博评论异常流量和水军账号

近年来,微博评论区的异常评论流量现象甚嚣尘上,背后是大量的营销账号的扰乱视听以及作为他们的傀儡的水军账号的推波助澜,本篇利用微博评论爬虫采集的公开数据,简单分析了这些现象的一些表征和原因。...迫于本篇推送选题的压力,我马上想到了可能是水军账号这个时候营业了,但是我分析了这个时间段发布评论的用户,肉眼可见几乎没有水军账号。...分析结果显示,一天之内,一个账号最多针对该微博发布了 26 条评论,发布 10 条评论以上的账号多达 30 余人,这些账号具有一定的营销号或水军嫌疑,目前只能手动点开微博主页浏览去确定,长期地,我想输出一个模型...,根据 uid 判断账号是否是营销号或者水军账号,目前的想法就是根据它的发博连续性,关注粉丝之比,账号新旧程序等维度考量,大家有好想法欢迎留言。...参考附录 1、研究报告 | 微博评论中的水军异常流量分析:https://zhuanlan.zhihu.com/p/436967668 2、微博历史热搜数据:https://www.weibotop.cn

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AIOps异常检测(二):基于告警事件的实时故障预测

内容简介 AIOps领域关于指标、日志和trace数据的异常检测与定位的研究工作很多,这些工作中的异常更多是时序指标上的表现异常,与真实的故障相距甚远,真实的故障是极其稀疏的,与运维工作人员每天接受到的异常检测算法识别出来的告警量不在一个数量级...本文主要介绍一种实时故障预测的文章《Real-Time Incident Prediction for Online Service Systems》,使用告警数据来预测未来一段时间是否会发生真实故障。...; 2)通过多实例学习(multi-instance learning)来区分有用告警和噪音告警; 3)基于特征工程提取出的特征,使用XGBoost进行异常识别; 4)将故障预测结果反馈给用户,并采用LIME...特征提取 文本特征:采用LDA(Latent Dirichlet Allocation)来提取文本特征; 统计特征:告警量【总告警量、不同严重程度的告警量、不同类型(应用、数据库、内存、中间件、网络、硬件等...)的告警量】、窗口时间【hour of the day、工作日or周末、day of the week、是否business hour等等】、告警的平均间隔时间【窗口内的告警是否频繁】 多实例学习过滤噪音告警

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智慧上云 | 腾讯云大数据人工智能产品48元起

微信图片_20191127175053.png 腾讯云11.11智慧上云活动(点击前往) 仅剩6天 你有可能错过的福利是: ① 人脸识别、文字识别OCR、语音识别等产品,开通即送免费送次数!...以人脸识别100万次的资源包为例,原价31元/万次,活动期间仅需15.5元/万次,打五折!打五折!省下来的钱四舍五入一个亿!! 人脸核身更是低至48元!...一顿下午茶的钱就够了,超实惠有木有~ 本次活动中,只要开发者开通接入,就送人脸识别10000次、文字识别OCR1000次免费调用次数 !...Service(ES)是基于开源搜索引擎 Elasticsearch 打造的高可用、可伸缩的云端全托管的 Elasticsearch 服务,包含 Kibana 及常用插件,并集成了安全、SQL、机器学习、告警...使用腾讯云 ES,您可以快速部署、轻松管理、按需扩展您的集群,简化复杂运维操作,快速构建日志分析、异常监控、网站搜索、企业搜索、BI 分析等各类业务。

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监控告警系统的多指标异常检测方案探索

当某些KPI发生异常时,能够及时发出告警,通知相关人员。 一、监控告警系统的数据检测现状 现有的监控告警系统大部分采用人工设定规则或阈值的方式来实现。...面对这样的场景,若继续采用人工设定规则或阈值的方法进行检测,不仅会消耗大量的时间成本,而且容易导致告警的误报和漏报。 在引入具体检测方案之前,让我们先来了解指标异常检测。...二、单指标检测和多指标检测 在运维领域,指标异常检测根据不同场景和应用需求,可以分为单指标异常检测和多指标异常检测。 1. 单指标异常检测 ● 检测原理:关注的是某个KPI的值是否异常。...多指标异常检测 ● 检测原理:关注的是某个实体的状态是否异常。如:服务器、设备等。 ● 异常场景:多指标异常检测场景主要有两种情况。...在运维领域中,异常检测是其他AIOps场景建设的基础,异常检测的结果将为后续的告警压缩、故障定位、故障自愈等场景提供重要输入。

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抵御“内鬼”! 腾讯安全中心集成UEBA能力解决内部安全威胁

而在传统的防御体系下,由于缺乏对内网异常行为的感知,导致攻击者进入内网之后就防御失效,全程无感知,从而有可能为企业带来不可估计的损失。UEBA旨在解决内部设备或账号被控之后,对风险的检测和监控问题。...02 六大产品优势,打造内部威胁告警利器 UEBA用户实体行为分析,集中关注账号异常、设备异常、横向移动和数据安全四个安全场景,自建规则分析引擎、画像检测引擎、机器学习检测引擎对全网海量安全告警数据进行快速分析...从而高效处理海量告警,消除误报影响,让效率和安全得到兼顾。 3、智能时间线运营方式,打造鼠标滚动式的安全运营 腾讯安全UEBA以“活动”+“异常”的双线形式,提供“智能时间线”运营方式。...“活动”指没有安全意义的事件,“异常”是针对“活动”单个维度的异常说明。...二者结合将用户、账号、资产和应用上发生的各类异常活动,以发生时间的先后关系串联成一条时间线,做持续的用户与实体异常行为检测。 ?

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