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Opentelemetry Metrics API

注意区分Measurements和instrument的区别,前者指的是度量数据,后者是一个工具 概览 OpenTelemetry Metrics API用于捕获计算机程序运行期间的产生的度量数据。 Metrics API是专门为处理原始度量数据而设计的,旨在(高效,同步)持续地生成这些度量数据的摘要。下面"API"特指OpenTelemetry Metrics API。 在没有安装SDK情况下的API行为 在没有安装Metrics SDK的情况下,Metrics API仅包含无操作(no-ops)的功能函数,即所有对API的调用都不会产生任何影响。 Meter provider 通过初始化和配置OpenTelemetry Metrics SDK,可以获得具体的MeterProvider实现。 并行 对于支持并行执行的语言,Metrics API提供了特定的保证和安全性。

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MOT:Metrics HOTA

Multi-object Tracking是IJCV 2020的paper,在此之前以MOTChallenge为主的多目标跟踪benchmark一直采用以MOTA为排名的评价标准,虽然MOTChallenge的metrics

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    tf.metrics

    二、重要函数 1、tf.metrics.accuracy 计算预测与标签匹配的频率。 tf.metrics.accuracy( labels, predictions, weights=None, metrics_collections=None, metrics_collections:应该添加精确度的可选集合列表。 updates_collections:一个可选的集合列表,update_op应该添加到其中。 mismatched shapes, or if weights is not None and its shape doesn't match predictions, or if either metrics_collections

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    评估指标metrics

    tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses) 评估指标(tf.keras.metrics 也可以对tf.keras.metrics.Metric进行子类化,重写初始化方法, update_state方法, result方法实现评估指标的计算逻辑,从而得到评估指标的类的实现形式。

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    Metrics Server 部署

    Metrics Server 简介 从Kubernetes 1.8开始,资源使用指标(如容器 CPU 和内存使用率)通过Metrics API在 Kubernetes 中获取, Metrics Server Metrics Server 实现了Resource Metrics API,Metrics Server 是集群范围资源使用数据的聚合器。 Metrics Server 从每个节点上的 Kubelet 公开的Summary API中采集指标信息 环境 k8s 二进制安装 Metrics Server v0.3.2版本 k8s证书存放在/opt /kubernetes/ssl目录下 创建 Metrics Server 证书 注意: "CN": "system:metrics-server" 一定是这个,因为后面授权时用到这个名称,否则会报禁止匿名访问 $ cat > metrics-server-csr.json <<EOF { "CN": "system:metrics-server", "hosts": [], "key": {

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    安装 Metrics server

    Metrics Server 从 Kubelets 收集资源指标,并通过Metrics API在 Kubernetes apiserver 中公开它们,以供 Horizontal Pod Autoscaler 查看镜像地址grep -rn image components.yaml 140: image: k8s.gcr.io/metrics-server/metrics-server:v0.6.1141 /system:aggregated-metrics-reader createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server /v1beta1.metrics.k8s.io created高可用版本高可用版本wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases /system:aggregated-metrics-reader createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server

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    MOT:Metrics MOTA

    MOTChallenge中的评价标准进行介绍,当然MOTChallenge也主要参考《Evaluating Multiple Object Tracking Performance: The CLEAR MOT Metrics 》 评价指标: 总结 CLEAR MOT Metrics认为一个好的多目标跟踪器应该有如下三点特性: 1.所有出现的目标都要能够及时找到(检测的性能) 2.找到目标位置要尽可能可真实目标位置一致(检测的性能

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    Opentelemetry Metrics SDK

    SDK 术语 Metrics SDK提供了一种Metrics API的实现,包含如下术语(本文后续将直接采用如下术语,不作翻译): Meter:支持OpenTelemetry Metric API的接口 Metrics API规范定义了如下术语: Metric Instrument:开发者用于操作工具的API对象 Synchronous Instrument:用户通过应用程序上下文调用的metric Instrument 数据流图表 从外部看, Metrics SDK 实现了Meter 和MeterProvider接口,从内部看, Metrics SDK为每个metric数据封装了一个export pipeline,包含四个重要组件

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    Notes: Spark metrics

    to integrate the metrics lib. Spark has a configurable metrics system based on the Coda Hale Metrics Library (link1, link2). /metrics.properties” doesn’t work, didn’t try -Dspark.metrics.conf=/tmp/metrics.properties an alternative is –files=/path/to/metrics.properties –conf spark.metrics.conf=metrics.properties, have’t try that in code: .set(“spark.metrics.conf”, “/tmp/metrics.properties”), this works Metrics config file example:

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    Metrics.NET 项目

    Metrics.NET(https://github.com/etishor/Metrics.NET)是一个给CLR 提供度量工具的包,它是移植自Java的metrics,在c#代码中嵌入Metrics In addition to the rate information that meters provide, timers also provide the same metrics as histograms HBase Metrics机制分析与架构总结 JAVA Metrics度量工具 - Metrics Core 翻译 Metrics-Java版的指标度量工具之一 Metrics-Java版的指标度量工具之二

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    图解Metrics, tracing, and logging

    Logging,Metrics 和 Tracing 最近在看Gophercon大会PPT的时候无意中看到了关于Metrics,Tracing和Logging相关的一篇文章,凑巧这些我基本都接触过,也是去年后半年到现在一直在做和研究的东西 从去年的关于Metrics的goappmonitor,到今年在排查问题时脑洞的基于log全链路(Tracing)追踪系统的设计,正好是对这三个话题的实践。 这不禁让我对它们的关系进行思考:Metrics和Looging的区别是什么?Tracing还需要Logging吗?我们什么时候需要Metrics?它们之间有什么关联? 我们可以任务Metrics是对可观测性指标的一种度量,例如请求数,函数调用次数等,但是对于Metrcis来说,它有着自己独特的属性——聚合。 可聚合性即是Metrics的特征,它们是一段时间内某个度量(计数器或者直方图)的原子或者是元数据。

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    Java Metrics工具介绍

    通过使用Metrics这个包,我们可以很方便的定义一些度量值,抓取一些关键时点和变量的信息,还能按照自定义的周期进行总体的统计,来分析应用的性能。 快速入门 Maven配置 <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</ 更多用法 通过metrics-healthchecks和metrics-servlets模块,还能支持健康检查和微服务的数据输出,有兴趣的朋友可以继续探索。 参考资料 性能分析之Java Metrics度量包 Java Code Examples for com.yammer.metrics.core.Gauge Metrics Getting Started [Metrics扫盲]---(1)如何在java应用中使用Metrics Intro to Dropwizard Metrics

    2.4K00

    Spark metrics实现KafkaSink

    通过Spark的Metrics系统,我们可以把Spark Metrics的收集到的信息发送到各种各样的Sink,比如HTTP、JMX以及CSV文件。 目前支持的Sink包括: ConsoleSink CSVSink JmxSink MetricsServlet GraphiteSink GangliaSink 有时我们需要实时获取metrics数据通过 spark分析展示等需求,这个时候若有个KafkaSink将metrics指标数据实时往kafka发送那就太方便了,故有了这篇博文。 如何使用 可在配置文件或者程序中设定需要注册的sink,并带上对应的参数即可: spark.metrics.conf.*.sink.kafka.class=org.apache.spark.metrics.sink.KafkaSink spark.metrics.conf.*.sink.kafka.kafka-brokers=XXX:9092 我的GitHub

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    浅谈 Kubernetes Metrics Server

    1、Metrics Servrer 原理介绍 1.1、Metrics Server 概念和功能 概念 Metrics Server 是 Kubernetes 集群核心监控数据的聚合器,Metrics Server 设计 Metrics Server 是 Kubernetes 监控组件中的重要一部分,Metrics Server 主要分为 API 和 Server 两大部分。 现在通过 Metrics Server 采集到了数据,也暴露了 API 那么通过 kube-aggregator 统一把 API Server(/apis/metrics) 数据转发给 Metrics Server,最后通过 metrics api 统一暴露出去。 /metrics-server/releases/download/v0.3.6/components.yaml 检查 Metrics Server是否正常运行,发现命名空间多出 metrics-server-c85fdf79

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    AWS EKS metrics not working issue

    AWS EKS metrics by default not installed and after installation, we can't get the metrics. The problem is caused by internal IP, so fixing the deployment.yaml by adding command: - /metrics-server image.png Reference: https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/issues/165#issuecomment-435272021

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    go-metrics源码分析

    是一个go语言的metrics库。 metrics, and profile runtime performance in a flexible manner. 三、StatsdSink github.com/armon/go-metrics/statsd.go ? github.com/armon/go-metrics/inmem_endpoint.go 以下是AggregateSample ? 还有一个全局的Metrics ? github.com/armon/go-metrics/metrics.go 那么也看一个接口函数 ? 看以上的逻辑流程,最后就是落入到了sink中的接口。

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    OpenTelemetry Metrics路线图

    为了加速指标的工作,我们有三个并行运行的工作流: Metrics API/SDK——该小组将通过与 Prometheus 团队和 Metrics 数据模型和协议团队(见下文)密切合作,首先专注于 Metrics 如果你有兴趣参与或提供需求/建议,请联系并在 CNCF Slack 上的otel-metrics 频道[3](点击这里[4]首次加入 CNCF 工作区)说 hi。 2021 年 9 月 30 日: Metrics API/SDK 规范达到“特性冻结”。这意味着从 2021 年 10 月 1 日开始,我们将专注于 bug 修复或编辑更改。 2021 年 11 月 30 日: Metrics API/SDK 规范达到“稳定”。与规范的稳定版本一起,我们应该期待来自多种语言客户端的候选版本,这与我们所拥有的追踪类似。 open-telemetry/wg-prometheus/projects/1 [2] 原型: https://github.com/open-telemetry/oteps/pull/146 [3] otel-metrics

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    Flink Metrics监控与 RestApi

    一、Flink metrics简介 Flink 的 metrics 是 Flink 公开的一个度量系统,metrics 也可以暴露给外部系统,通过在 Flink 配置文件 conf/flink-conf.yaml metrics.reporter.influxdb.host: localhost metrics.reporter.influxdb.port: 8086 metrics.reporter.influxdb.db : 60000 metrics.reporter.influxdb.interval: 30 SECONDS flink1.10之前 metrics.reporters: influxdb metrics.reporter.influxdb.class : org.apache.flink.metrics.influxdb.InfluxdbReporter metrics.reporter.influxdb.host: localhost metrics.reporter.influxdb.port : 8086 metrics.reporter.influxdb.db: flink_monitor metrics.reporter.influxdb.username: flink-metrics

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    kubernetes部署metrics-server

    关于metrics-server 原有的kubernetes容器监控服务heapster,从kubernetes 1.11版本开始逐渐退休,如下图所示,红框中显示新的监控服务即metrics-server metrics-server的github地址:https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server 实战环境信息 本次实战环境由三台CensOS7服务器组成 /metrics-server/archive/v0.3.6.tar.gz 解压下载的文件: tar -zxvf v0.3.6.tar.gz 得到名为metrics-server-0.3.6的文件夹,下载工作完成 IP地址; 验证客户端证书的问题,需要改为不验证; 上述问题通过以下步骤解决: 进入目录metrics-server-0.3.6/deploy/1.8+/: cd metrics-server 部署metrics-server 还是在目录metrics-server-0.3.6/deploy/1.8+/,执行命令kubectl apply -f ./ 控制台提示多种资源被创建,如下图: ?

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    go监控方案(2) -- metrics

    metrics 介绍 Metrics本来是一个Java库, 捕获JVM和应用程序级指标。也就是说可以获得代码级别的数据指标,比如方法调用了多少次之类。 goalng 在github上使用的包是 https://github.com/rcrowley/go-metrics.git go-metrics 这个库官方采纳的influxdb 方案只提供了TCP MetricRegistry Metrics中MetricRegistry是中心容器,它是程序中所有度量的容器,所有新的度量工具都要注册到一个MetricRegistry实例中才可以使用,尽量在一个应用中保持让这个 示例: r := metrics.NewRegistry() // 整个系统全局唯一 c := metrics.NewCounter() // 注册一个计数器 r.Register(“counter” , c) // 这个注册名全局唯一 度量 Metrics提供5种基本的度量类型:Gauges, Counters, Histograms, Meters和 Timers Gauge Gauge是最简单的度量类型

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