版本 导入Scanpy, 其版本为'1.9.1'，如果你看到的源码和下文有差异，其可能是由于版本差异。 import scanpy as sc sc.__version__ #'1.9.1' 功能 函数pp.calculate_qc_metrics其源代码在scanpy/preprocessing/_qc.py 其主要功能为计算一些质控指标。详细指标见下文的小标题 代码解
问题描述 在Storage Account的使用中，如果想获取Table中全部Entity的计数以及大小，如果是REST API方式，如何来获取呢？ 问题解答 在Azure中，所有服务的Metrics部分，都可以通过Azure Monitor 的REST API来获取。当需要查看Stroage Account的Metrcis时候，可以参考使用 List Metrics 接口：
目录一、概述二、安装 metrics-server1）HAP 前提条件2）开启 API Aggregator3）开始安装 metrics-server三、Horizontal Pod Autoscaler 工作原理1）原理架构图2）HPA扩缩容算法1、扩容2、缩容3、特殊处理3）HPA 对象定义四、示例演示1）编排yaml2）使用 ab 工具进行压测 一、概述 Horizontal Po
Prometheus 简介随着容器技术的迅速发展，Kubernetes 已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus 作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation（简称：CNCF）中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中Prometheus 是一套开源的系统监控
Prometheus 组成及架构Prometheus 生态圈中包含了多个组件，其中许多组件是可选的：Prometheus Server: ------服务端 ---处理，储存数据负责收集和存储时间Prometheus 组成及架构序列数据（time series data），并且提供查询接口。Jobs/Exporters: ------客户端 ---采集数据客户端，用于暴露已
Kubernetes没有提供功能全面的内置监控解决方案，但有许多开源解决方案可用，如Metrics-Server、Prometheus、Elastic Stack、DATADOG、dynatrace。 Heapster是Kubernetes启用监控和分析功能的原始项目之一，但现已弃用，并形成了一个精简版本，称为Metrics Server（In-Memory）。 Kubelet包含一
安装metrics server Metrics Server是Kubernetes内置的容器资源指标来源。 Metrics Server从node节点上的Kubelet收集资源指标,并通过Metrics API在 Kubernetes apiserver中公开指标数据,以供Horizontal Pod Autoscaler和Vertical Pod Autoscaler使用,
基础环境 kubectl version Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"20", GitVersion:"v1.20.7", GitCommit:"132a687512d7fb058d0f5890f07d4121b3f0a2e2", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2021-05-12T12:40:0
目录0. Background1. 设置Timescale pg_prometheus和postgresql适配器1. 1 安装 pg_prometheus1.2 创建Prometheus数据库1.3 安装 prometheus-postgresql-adapter1.4 导入数据1.5 理解Prometheus的监控数据模型具体例子Metric NamesLabelsBase units2. 设置 Grafana2.1 安装 Grafa
目录1. 为什么要将TimescaleDB与Prometheus结合使用2. 如何在Prometheus中使用TimescaleDB3. 搭建环境3.1 安装 pg_prometheus3.2 创建Prometheus数据库3.3 安装 prometheus-postgresql-adapter3.4 配置Prometheus，添加后端读写接口3.5 导入数据 Prometheus是一个开源且社区驱动的
目录Prometheus生态系统下载Prometheus配置Prometheus启动Prometheus使用浏览器browser使用Graph界面 Welcome to Prometheus! Prometheus is a monitoring platform that collects metrics from monitored targets by scraping metrics HTTP endpoints on these targets. This g
ES聚合查询主要又三种模式,分别是分桶聚合(Bucket aggregations)、指标聚合(Metrics aggregations)、管道聚合(Pipeline aggregations),三种模式处理的业务场景不同,下面开始简要分析下. 1、分桶聚合(Bucket aggregations) 分桶聚合类似与关系型数据库的Group By查询,按照指定的条
2022 年 7 月 4 日，【可观测，才可靠——云上自动化运维 CloudOps 系列沙龙_第一弹】正式推出。实现和保障系统的高可靠性和高稳定性，是上云后大家最关注的两项重要指标。如何通过云上的自动化 CloudOps 产品体系持续地提高可靠性和稳定性，是研发和运维需要共同努力的重要方向；持续提升
一、环境准备 关闭防火墙、SELinux和交换分区 systemctl disable --now firewalld sed -i '/^SELINUX=/s/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config swapoff -a 配置软件包仓库 # Docker 软件仓库 cat > /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo << EOF [docker-ce-stable] name=Do
目录一、概述1）metrics-server简介2）Prometheus简介3）Prometheus Operator4）metrics-server&Promehteus对比&特性5）Prometheus Operator VS kube-prometheus二、安装kube-prometheus1）安装git2）下载kube-prometheus2）修改镜像源3）修改类型为NodePort1、修改prometheus的service2、修改grafa
简单聊聊运维监控的其他用途 说到监控，一般都会聊到这三个基本维度：metrics、log和tracing，以及这几种常用的工具：Prometheus+grafana+alertmanager、ELK、jaeger。 监控通常来展示应用或集群的运行状态，配合告警来达到维护系统稳定性的目的。但除此之外，还可以将监控数据用于其他用途。
5-6 评估指标metrics 损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。 这就是评估指标。通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE, MSE, CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。 但评估指标不一定可以
Metrics Server 部署 先拉取yaml文件 wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.7/components.yaml 修改yaml文件 containers: - name: metrics-server image: yanxinjiang/metrics-server:v0.3.7 #修改成国内镜像 imagePullPolicy:
1.Deployments 1 kind: Deployment 2 apiVersion: apps/v1 3 metadata: 4 name: rabbitmq-deployment 5 spec: 6 replicas: 1 7 selector: 8 matchLabels: 9 app: rabbitmq10 template: 11 metadata: 12 creationTimestamp: null 1
Basic CPU / Mem / Disk Info Basic CPU / Mem / Disk Gauge Basic CPU / Mem Graph Basic Net / Disk Info CPU Memory Net Disk Memory Detail Meminfo /proc/meminfo Memory Detail Vmstat Memory Detail Vmstat Counters System Detail Disk Datail /proc/diskstats Fi
Android 调整屏幕分辩率 Android 可设置为随着窗口大小调整缩放比例及设定fixed的窗口大小。对于surface的控制在SurfaceHolder类中进行而Android 屏幕分辩率中已经有一个类DisplayMetics提供Andorid.util 包下的DisplayMetrics 类提供了一种关于显示的通用信息，如显示大小
现象： 解决办法： 搜索镜像，选择合适的镜像下载。 [root@master kube-state-metrics]# docker search kube-state-metrics-amd64[root@master kube-state-metrics]# docker pull zsmlinux/kube-state-metrics-amd64 重命名 [root@master kube-state-me
背景 公司的一个项目，需要记录某个接口的访问pv、uv，并且不能丢失明细数据，需要记录【用户，调用接口，调用详情，调用时间，调用次数】 之前使用MySQL记录，每来一条记录一条，例如: insert into log (id, user_id, resource_id, stat_date, view_count) values (default, user_id, view_id, '2
Metrics 简介 metrics作为一款监控指标的度量类库，提供了许多工具帮助开发者来完成各项数据的监控。 metrics提供5中基本的度量类型：meters、gauges、conters、histgrams、timers Meter（测量）是一种只能自增的计数器，通常用来度量一系列事件发生的概率。它提供了平均速率，以及指数
这里总体的看一个MNIST的例子用来看看flax是如何工作的 导包 import jax import jax.numpy as jnp # JAX NumPy from flax import linen as nn # The Linen API from flax.training import train_state # Useful dataclass to keep train state impor
