展开

关键词

OEMCC13.2 添加监控目标

2.添加数据库目标2.1 部署agent需要先在数据库主机上部署agent。 2.1.1 直接安装方式 对于x86-64的linux主机,OEMCC自带,可以直接推送安装agent。 从Setup -> Add Target -> Add Targets Manually进入,选择Install Agent on Host,示例如下: 提示:如果没有dns服务解析,安装agent的机器需要在 2.1.2 线安装方式对于其他平台,不自带,需要先线下载安装,本次以AIX平台为例演示如何线安装。 设置为offline: ? 选择check updates,下载提示的文件,并导入: ??? 选择AIX 平台对应agent版本13.2,并按提示进行下载和导入: ??? 此后就可以按照步骤2.1.1中的方法推送安装AIX平台的agent,如下图所示: ??? .Successfully Promoted agent and its related targets to Management Agent --4.查看agent状态:XDSYDB:apporacleagentagent

46130

zabbix-agent 一键部署自动上线

背景 业务环境需要频繁新增Centos78 虚拟机,新增主机需要手动安装zabbix-agent,重复的劳动力等于无用功,通过shell脚本实现zabbix-agent 一键安装并在zabbix 平台上线 _64.rpmwget -P opt http:192.168.99.107softwarezabbix-agent-4.0.12-1.el$OSVERSION.x86_64.rpmrpm -ivh optzabbix-agent -4.0.12-1.el$OSVERSION.x86_64.rpmrm -rf optzabbix-agent-4.0.12-1.el$OSVERSION.x86_64.rpm echo 修改zabbix-agent start zabbix-agent && systemctl enable zabbix-agent zabbixagentpid=`ps -ef |grep zabbix_agentd|grep agent 安装失败!!!

34520
  • 广告
    关闭

    2021云+社区年度盘点发布

    动动手指转发活动或推荐好文,即可参与虎年公仔等百份好礼抽奖!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    再谈游戏服务器架构

    服务器划分可以基于以下原则:分游戏中占用系统资源(cpu,内存,IO等)较多的功能,独立成服务器。以多线程或多进程的编程方式适应多核处理器。 (3)云风似乎是使用lua coroutine来实现agent的相互隔和协同工作的,这样可以减少单一agent失败对其他agent的影响(动态语言的好处)。 Lua State 已经提供了良好的沙盒,隔不同执行环境。而多线程模式,可以使得状态共享、数据交换更加高效。 而多线程模型的诸多弊端,比如复杂的线程锁、线程调度问题等,都可以通过减小底层的规模,精简设计,最终把危害限制在很小的范围内。 四、gate 满足服务器划分原则里的第一点:分游戏中占用系统资源(cpu,内存,IO等)较多的功能,独立成服务器。

    2.6K131

    利用Mesos构建多任务调度系统

    背景公司内部的云平台为各个业务线提供了大量的实体机和虚拟机来运行业务的服务,经过统计发现,这些分配给业务的机器cpu, memory等资源利用并不充分;如果能够充分利用这些机器上的空闲资源同时又能保证业务服务的正常运行 agent在业务机器上需要非侵入式地部署,不能污染所部署的机器的环境;实时监控和调整Mesos Agent所能使用的计算资源; Task的快速部署和资源隔;集群整体运行情况的监控;多任务调度系统总体架构架构设计图 可以使用的计算资源;本想着到这里这个问题就结束了,测试时发现Agent并不能在线实时调整这个动态资源保留,需要在配置文件时更新好当前能够使用的动态资源,然后重启Agent;重启Agent是我们不能忍受的 ,因此我们修改了源码,通过http接口在线调整动态资源保留, 这部分其实不难,mesos http接口定义十分清晰,依葫芦画瓢就好了.解决问题 3:Task的快速部署和资源隔 task的部署目前我们采用 信息也很容易从etcd上获得;直接操作etcd, 删除某台agent上的attribute, 那依赖于这种attribute部署的任务会自动别调度走,不再在这台agent上运行;task隔问题,针对cpu

    90750

    Unity自动寻路入门指南

    Agent Radius:Agent的中心可以障碍物有多近。Agent Height:Agent可以通过的最矮高度。Max Slope:Agent可以爬上的最高坡度。 NavMesh Agent设置和脚本编写? 很简单,Agent Size设置可以在Scene面板中实时看到。Speed:Agent所能达到的最大速度。 Angular Speed:最大的转向速度,不是人物的转向,是Agent需要拐弯的时候的最大的转向速度,如果这个过低,将会产生螺旋线路效果。 Stopping Distance:距目的地多少远的距停下。Auto Braking:在终点是否自动停下,如果不勾选这个,Agent将会在终点绕终点做谐振。 设置完以上步骤后,只需以下代码,Agent就会移动到指定位置。

    60620

    CDH快速入门系列(2) | CM集群安装

    CM安装部署 CM下载地址:http:archive.cloudera.comcm5cm5 线库下载地址:http:archive.cloudera.comcdh5parcels 注:以下所有操作均使用 2.3 配置CM Agent 修改文件optcm-5.12.1etccloudera-scm-agent config.ini# vim cm-5.12.1etccloudera-scm-agentconfig.iniserver_host 工作节点:hadoop005hadoop006hadoop007# .cm-5.12.1etcinit.dcloudera-scm-agent start# .cm-5.12.1etcinit.dcloudera-scm-agent 工作节点:hadoop005hadoop006hadoop007# optcm-5.12.1etcinit.dcloudera-scm-agent stopStopping cloudera-scm-agent 5.群集安装(选择线下载好的版本) ? 6.等待分发 ? 7.分发完成 ? 8. 集群设置 ? 9.自定义角色分配 ?? 10 数据库设置 ? 当测试成功后 ? 11.

    20510

    serverless在微店node领域的探索应用

    这样,产品和运营人员可基于此种方式搭建的接口配合常用的cms系统实现简单查询需求如活动大促的自主“研发”上线,代码的可靠性、稳定性由中台研发侧提供的“某种serverless平台”保障,有效支撑了多个业务快速上线 在super-agent架构中,端口是区分服务的唯一标识,端口对客户端而言是透明的,这层端口资源的隔由super-agent来做掉,因此多个服务可避免在libuv层的互相竞争,提供水平扩容的可能性。 在线调试super-agent提供消息机制,由搭建平台中组件开发人员使用提供的serverless-toolkit工具debug相关逻辑,最终可在super-agent的协调者后台查看实时debug结果 总结super-agent是符合常规的基于业务进程隔的解决方案,它有效的支撑了微店的几个活动及产品,虽然峰值QPS不高(100左右),但它也论证了super-agent的稳定性及可靠性(线上无事故,服务无重启 进度目前,super-agent方案已承载了10+个线上应用或活动,稳定运行4个月,资源使用率符合预期;kubeless方案还未正式接入流量,等待进一步做相关异常测试。

    23620

    基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划!

    1.数据爬取首先是需要获得武汉各个地铁的地铁站信息,通过爬虫爬取武汉各个地铁站点的信息,并存储到xlsx文件中武汉地铁线路图,2021最新武汉地铁线路图,武汉地铁地图-武汉本地宝wh.bendibao.com Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit534.50 (KHTML, like Gecko) Version5.1 Safari534.50 headers = {User-Agent ((纬度,经度), (纬度,经度)).m) #计算两个坐标直线 当然高德地图api也同样提供了计算距的接口我们来配置计算距的函数输入经度和纬度就可以计算距def compute_distance OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit534.50 (KHTML, like Gecko) Version5.1 Safari534.50 headers = {User-Agent 不得了,一模一样~8.可以继续完善的点这个项目我们只做了地铁的相关信息,没有引入公交的信息加入道路线规划中,因此后续可以爬取武汉的公交线路进行地铁、公交混合线路规划同时给出的规划信息只有文字描述,没有显示在地图上不够直观

    32420

    【Unity3D】自动寻路并且动态显示路线

    也可以随便设置一个值,然后就会显示路线,而且还会自动寻路 Steering->Stopping Distance 这个的话就是寻路到目标点之后,距目标点还有多少的距,也就是停止距 如果目标点有碰撞体的话最后把这个值调大一点 private NavMeshAgent agent; public Transform target; private LineRenderer lineRenderer; Use this for initialization void Start() { agent = GetComponent(); lineRenderer = gameObject.GetComponent(); } Update lineRenderer.SetPosition(i, path); } } } 需要现在场景中烘培出来路径,然后在对象上加上NavMeshAgent组件和LineRenderer组件 Agent 碰撞几何体相对于实际几何体垂直的偏移 Speed 移动的速度,这个数值越大移动的速度越快 Angular Speed 转角的移动速度 Acceleration 加速度 Stopping Distance 停止的间隔,在目标点多远的距停下来的意思

    1.2K30

    Caelus—全场景在线混部解决方案

    具体的隔工作是通过混部agent实现,其主要功能是在节点级别隔线线资源,确保线作业不能影响在线作业。为实现该功能,agent需要集成如下模块: ? 图4 节点Agent模块 混部agent采集各种数据指标,包括在线资源、机器资源等。 Agent利用底层OS的隔能力,隔线资源,确保和在线不相互干扰。 为了确保在线作业不受影响,除了隔之外,agent还要从正面分析在线作业和机器的一些时延和资源数据,若发现异常,降低线资源,甚至进一步驱逐线作业。 我们将预测、线资源计算等功能集中到节点agent,这样带来的好处是agent不需要跟master过多交互,尤其大规模集群会带来性能问题,另外可以对在线作业资源徒增做出快速反应,还可以解决机器本地差异性问题

    3.7K71

    基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划!

    武汉地铁线路图,2021最新武汉地铁线路图,武汉地铁地图-武汉本地宝:wh.bendibao.com? Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit534.50 (KHTML, like Gecko) Version5.1 Safari534.50 headers = {User-Agent from geopy.distance import geodesicprint(geodesic((纬度,经度), (纬度,经度)).m) #计算两个坐标直线当然高德地图api也同样提供了计算距的接口 我们来配置计算距的函数。输入经度和纬度就可以计算距。 不得了,一模一样~ 08 可以继续完善的点这个项目我们只做了地铁的相关信息,没有引入公交的信息加入道路线规划中,因此后续可以爬取武汉的公交线路进行地铁、公交混合线路规划。

    20220

    基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计

    美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。 收集业务日志数据,供线和在线的分析系统使用,正是日志收集系统的要做的事情。高可用性,高可靠性和可扩展性是日志收集系统所具有的基本特征。目前常用的开源日志收集系统有Flume, Scribe等。 network, file(hdfs, text)等代码结构系统框架好,模块分明,易于开发代码简单3 美团日志收集系统架构美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供线数据和 分别提供线的数据到Hdfs,和提供实时的日志流到Kafka和Bypass。 另一方面,如果机器比较多,可能受限于后端Collector提供的服务,但Agent到Collector是有Load Balance机制,使得Collector可以线性扩展提高能力。

    97460

    Ambari安装指南 顶

    Ambari 自身也是一个分布式架构的软件,主要由两部分组成:Ambari Server 和 Ambari Agent.简单来说,用户通过 Ambari Server 通知 Ambari Agent 安装对应的软件 YUM在线安装: ambari-serveryum install ambari-server实验证明,网速巨慢,耐心...,等待安装完成! YUM线本地安装: ambari-server先找一个网络好的环境,配置etcyum.conf文件,修改keepcache为1,来保留安装包;再通过yum install ambari-server安装成功后后 ;把相关的rpm文件复制到需要线安装的环境上;例如:ambari-server-2.1.2-377.x86_64.rpmambari-agent-2.1.2-377.x86_64.rpmpostgresql .el6_6.x86_64.rpm .postgresql-devel-8.4.20-3.el6_6.x86_64.rpm .ambari-server-2.1.2-377.x86_64.rpm来进行线安装

    78530

    线存储

    什么是线缓存线缓存,就是将指定的网页文件(例如css、js)保存到本地,当用户没有网络时,依旧可以通过浏览器使用这些文件。 为何要用线缓存从网站所有者的角度来说,增加线缓存功能,能够让用户更好的使用网站。线缓存的设置步骤1 配置manifest文件2 通过JS进行缓存的控制manifest文件的配置1. 添加manifest属性将需要线缓存的文件罗列下来,存储于后缀名为manifest的文件当中, 在HTML文件中引入manifest文件。 cssreset.css..csstest.css# 需要注意的是:manifest文件中书写的路径,是以该文件的路径为基础,而非以html所在文件夹为基础NETWORK:..imageslogo.jpgFALLBACK线缓存工作流程图 0代表未缓存,通常是这些页面没有运用线缓存技术,就是这个状态。1代表空闲,当缓存是最新的时候为1,不需要做什么操作。2代表检查中,即浏览器在检查manifest文件是否为最新。

    54660

    VAIN:Attentional Multi-agent Predictive Modeling

    .pdf简介:这篇文章来自多agent领域,主要讲述在其它agent的影响下,当前agent的状态如何进行更新。 之后,CommNet提出了一种线性的方法,去掉了计算两两交互特征,取而代之的是为每个agent计算一个服务于其它agent的特征,这个特征是独立计算的,不依赖与其它agent。 因此,CommNet的复杂度降为线性。模型:总结IN和CommNet两种算法,一种充分利用了agent之间的交互信息但复杂度较高,一种降低复杂度的同时弱化了agent之间的交互。 在保持线性复杂度的同时,对agent之间的交互更好地建模。?模型框架如上图。在输入层,F_i代表agent i的原始特征,如类型、位置等信息。 2) Attention的计算方式不同,本文的attention score计算方式区别于传统计算方法,相当于衡量两个agent的attention vector之间的欧式距

    70670

    通过Jenkins Pipeline实现自动化部署

    阅读本文大约需要2.3分钟前言在之前讲解自动化测试的文章中我多次提及agent这个工具,具体它主要提供哪些服务以及是如何部署的,今天来跟大家聊一聊。 )的连接状态和使用状态(在线线、忙碌),然后服务端通过获取到的这些状态用一种负载均衡算法来调度自动化任务的执行。 注意:将流水线脚本命名为:Jenkinsfile 。在 Stage 块内进行作业Pipeline 内的任何非安装作业都应该在某一个 Stage 块内执行。 ) { agent { label master } steps { sh bash -x -s < build_agent.sh } } stage(Deploy on bernard) { agent htmlcp -fr _buildhtml* Userstestftpagent.doc推荐阅读:自动化测试之进程管理自动化质量评估维度终端自动化测试探索之路 想要明白些道理,遇见些有趣的事 ——

    18830

    关于增强学习你应该了解的五件事儿

    ):将Agent的状态映射到动作的方法价值(Value):Agent在特定状态下采取行动所得到的报酬可以通过游戏很好地解释强化学习问题,以PacMan游戏为例,Agent的目标是在网络中吃掉食物,同时也要躲避幽灵 虽然Q-learning是一种线(off-policy)学习方法,其中Agent根据从另一个策略得到的行动a*学习价值,但SARSA是一个在线(on-policy)学习方法,它从目前的策略中获得当前行动的价值 但是DQN只能处理散、低维动作空间,因此对于高维、连续动作空间,科研人员发明了一种名为Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)的算法,该算法是一个model-free 、线演员评判家算法(Actor-critic algorithm)。? 此外,对于医疗保健和在线股票交易而言,基于增强学习的性能也是最佳的。5.如何开始学习增强学习?

    43920

    强化学习推荐系统的模型结构与特点总结

    另外,对值函数V(s)的估计与动作无关,动态性很小,因此可以直接线使用历史数据监督的训练:? 线训练的操作在DeepPage算法中也有,但是DeepPage又有所不同:DeepPage认为RLRS上线前需要进行线下的训练和评估,训练和评估主要基于用户的历史行为数据,但是这部分数据对于整个动作空间来说 简单的理解外延误差,就是说在线情况下我根据历史数据预测target值函数时,所用的(state,action)分布,与真实线上的策略所能探索到的(statce,action)分布,之间是在偏差的,这会使得线算法的性能急剧下降 相关研究已经很多了,解决办法就是遇到没见过的策略时,给其较低的奖励,也就是保守一些,DeepPage这里的线值估计,也是采用了这个思想。线强化学习外延误差的问题,可以看这篇文章。 大更新是隔一段时间(如几个小时)进行一次,利用这段时间收集到的用户行为日志,进行线的更新,同时大更新还会考虑用户的活跃度,用户活跃度可以看作是对长期收益的建模。

    27920

    论文阅读6-----基于强化学习的推荐系统

    image.png In particular, we introduce an online user-agent interacting environment simulator, which can 贡献一,用户-agent模拟环境,可以用于预训练模型和评估模型在其用到线上推荐时。 , we validate the importance of list-wise recommendations during the interactions between users and agent 验证了list-wise recommendations 在用户和agent之间推荐的重要性,提出来新方法用于list-wise recommendation.The experimental results image.png Online Environment Simulator在基于强化学习的推荐系统中,offline training方法主要是通过线数据来训练,把线数据变成leave-one-out

    26750

    Jenkins_流水线语法_001

    对于在实际示例中如何使用流水线语法的更多信息, 请参阅本章在流水线插件的2.5版本中的 使用 Jenkinsfile部分, 流水线支持两种散的语法,具体如下对于每种的优缺点, 参见语法比较。 代理agent 部分指定了整个流水线或特定的部分, 将会在Jenkins环境中执行的位置,这取决于 agent 区域的位置。 例如: agent any none 当在 pipeline 块的顶部没有全局代理, 该参数将会被分配到整个流水线的运行中并且每个 stage 部分都需要包含他自己的 agent 部分。 比如: agent none label 在提供了标签的 Jenkins 环境中可用的代理上执行流水线或阶段。 建议 stages 至少包含一个 stage 指令用于连续交付过程的每个散部分,比如构建, 测试, 和部署。

    32250

    相关产品

    • 云数据迁移

      云数据迁移

      云数据迁移(Cloud Data Migration)是腾讯云提供的 TB ~ PB 级别的数据迁移上云服务。本服务提供了安全可靠的离线迁移专用设备,满足本地数据中心进行大规模数据迁移上云的需求,解决本地数据中心通过网络传输时间长、成本高、安全性低的问题。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券