在使用 Prometheus 进行监控的时候,通过 AlertManager 来进行告警,但是有很多人对报警的相关配置比较迷糊,不太清楚具体什么时候会进行告警。下面我们来简单介绍下 AlertManager 中的几个容易混淆的参数。
Prometheus+Grafana是监控告警解决方案里的后起之秀,比如大家熟悉的PMM,就是使用了这个方案;前不久罗老师在3306pi公众号上就写过完整的使用教程《构建狂拽炫酷屌的MySQL 监控平台》,所以我们在这里就不再赘述具体如何搭建使用。
解释: expr 相当于表示,表示磁盘使用率是多少的值(5%) ,for 持续时间为1分钟就会报警.(上面规则只要重启动aletemanger 就会报警)
prometheus报警配置需要用到alertmanager组件,这个组件可以到prometheus官网上进行下载。
Alertmanager是一个独立的告警模块,接收Prometheus等客户端发来的警报,之后通过分组、删除重复等处理,并将它们通过路由发送给正确的接收器;告警方式可以按照不同的规则发送给不同的模块负责人,Alertmanager支持Email, Slack,等告警方式, 也可以通过webhook接入钉钉等国内IM工具。
GitHub:https://github.com/prometheus/alertmanager 首先在GitHub alertmanager Releases上下载对应系统版本的alertmanager,这里以alertmanager-0.21.0.linux-amd64.tar.gz为示例进行部署
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
filter()函数用于筛选出一个观测子集,第一个参数是数据库框的名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
警报是监控系统中必不可少的一块, 当然了, 也是最难搞的一块. 我们乍一想, 警报似乎很简单一件事:
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
监控是整个产品周期中最重要的一环,及时预警减少故障影响免扩大,而且能根据历史数据追溯问题。
描述如何收集样本中的观测值,以及此数据收集方法对推断范围(可概括性/因果关系)的影响。http://www.cdc.gov/brfss/,以及下面的“有关数据的更多信息”部分。
云豆贴心提醒,本文阅读时间6分钟,文末有秘密! ORM介绍 ORM(Object-Relational Mapping) 架构,采用元数据来描述对象-关系映射细节。业务实体在内存中表现为对象,在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系。我们平常使用的数据库都为关系型。所以ORM系统一般是以中间层的方式存在,用来关联对象和数据库数据的映射。 由于现在流行的关系型数据库有很多,假设代码在部署的使用的底层数据库使用的MySQL,并已经正常稳定运行,但是现在需要将MySQL换成oracle,
之前我们学习 Prometheus 的时候就了解到 Prometheus 包含一个报警模块,就是我们的 AlertManager,Alertmanager 主要用于接收 Prometheus 发送的告警信息,它支持丰富的告警通知渠道,而且很容易做到告警信息进行去重,降噪,分组等,是一款前卫的告警通知系统。
Prometheus自身不具备告警能力,需要结合AlertManager实现监控指标告警。由Prometheus配置告警规则,当告警规则触发后,会把告警信息推送给Altermanager,AlertManager收到告警之后在根据配置的路由,根据报警级别不同分别发送给不同的receive(收件人),AlertManager可以实现email、企业微信、钉钉等报警。Prometheus作为客户端,Alertmanager负责处理来自客户端的告警通知。对告警通知进行分组、去重后,根据路由规则将其路由到不同的receiver。
关于dplyr的基本操作我已经写过很多笔记了,不再赘述,这篇文章重点介绍 dplyr 的一个函数 do() 的用法。
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
通过 gather ,并设定key(原先的列),与value(原先的数据),并通过 - (原先的行),对数据框进行转换。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作,而对行操作则显得更麻烦。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
Prometheus本身不支持告警功能,主要通过插件alertmanage来实现告警。AlertManager用于接收Prometheus发送的告警并对于告警进行一系列的处理后发送给指定的用户。
这个问题是数据分析的一个基本问题:成本函数。作为分析人员,我们之所以对航班延误感兴趣,是因为对乘客来说代价高昂。在许多情况下,到达延迟更重要。在大多数情况下,迟到对乘客来说成本更高,因为这可能会打乱其下一阶段的旅行,例如转机或预定的会议。如果出发在不影响到达时间的情况下延迟,则此延迟不会影响计划,也不会影响旅行总时间。如果在飞机上狭窄的范围内花费更少的时间,如果这种延迟时间仍然花在跑道上的狭窄范围内,那么这种延迟可能是有益的。
Prometheus是一个开源监控系统,可从您的服务中收集指标并将其存储在时间序列数据库中。Alertmanager是一种处理警报的工具,可以对相应的接收器进行重复数据删除,分组,发送警报。它可以处理客户端应用程序(如Prometheus)的警报,并支持许多接收器,包括电子邮件,PagerDuty,OpsGenie和Slack。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
当前k8s的主流监控软件主要是prometheus,为了能够更好的监控腾讯云上的tke集群,腾讯云也推出了prometheus的服务,叫做云原生监控,云原生监控可以一键监控我们的tke集群,当然也支持配置告警,云原生监控的告警也是采用的alertmanager,这里是支持自建的和默认配置的,如果你没有自己部署alertmanager,云原生监控会在后台部署一个alertmanager来进行告警配置和发生,但是默认部署的alertmanager为了适配腾讯云,告警渠道暂时只有腾讯云的消息发生渠道和webhook。
豆花寄语:学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例:
为了一劳永逸地完成镜像配置,我们需要在将镜像链接设置在R的初始配置文件.Rprofile里。
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容,但这仅仅是第一步,我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作,以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集(变量)。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
上述一串代码意思是新增一列列名为“new”、数值是Sepal.Length * Sepal.Width的列
在 JMeter 中,Thread Group 是一个非常重要的元素,它代表了用户负载的模拟。我们可以通过 Thread Group 配置自己的测试计划中的用户数量、启动方式、迭代次数等。
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包,它提供了许多功能强大且易于使用的函数,包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。
Vue.js中的transition确实很棒。 毫无疑问,它们可以非常轻松地让应用程序栩栩如生,但是通常必须在每个项目中从头开始编写它们,甚至还需要引入animate.css之类的CSS库来使它们功能更强大。
对开发人员来说,Django的ORM 确实非常实用,但是将数据库的访问抽象出来本身是有成本的,那些愿意在数据库中探索的开发人员,经常会发现修改 ORM 的默认行为可以带来性能的提升。在本文中,我将分享在 Django 中使用数据库的 9 个技巧。
dplyr最常用的5个函数: • 按值筛选观测(filter())。 • 对行进行重新排序(arrange())。 • 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法: (1) 第一个参数是一个数据框。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。
arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
最近有人在公众号后台留言问到这个问题,今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法 完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2) library(dplyr) library(see) df<-read.csv("penguins.csv") head(df) df %>% na.omit() %>% group_by(species,sex) %>% summarise(mean_value=mean(bill_le
这个并不是书籍里的章节,因为书籍中的 pandas 节奏太快了,基本都是涉及很多中高级的操作,好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程,然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门,书籍作为进阶。
要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示,需要计算出每个变量组合中的观测数量。常用的两种方法有:
虽然与summarize()函数结合起来使用是最有效的,但分组也可以与mutate()和filter()函数结合,以完成非常便捷的操作。示例如下:
dplyr 是 tidyverse 包的一部分,提供了许多操作数据框的工具,常用的有:
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一个新数据框,其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键:
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