正如我们所知，Kubernetes协调一个高度可用的计算机集群，这些计算机集群作为一个单元连接工作。Kubernetes 包含许多抽象，允许将容器化应用程序部署到集群，而无需将它们附加到单个计算机。简而言之，Kubernetes 是：便携式：公共云、私有云、混合云、多云 可扩展：模块化、可插拔、可挂钩、可组
可观测性一词诞生于几十年前的控制理论。近年来，随着企业以微服务、⽆服务器和容器技术的形式迅速采⽤了AWS、阿里云等云原⽣基础设施服务。在这些分布式系统中追踪事件的起源需要在云上、本地或两者上运⾏的数千个进程。传统的监控技术和⼯具就很难跟踪这些分布式架构中的许多
Data format - Note: Training Test data in https://motchallenge.net/ is not the required(default) format of TrackEval MOT Challenge train/val/test det.txt 3,-1,1433,512,60,100,0,-1,-1,-1 3,-1,1048,437,49,124,0,-1,-1,-1 3,-1,1087,552,78,177,0,-1,-1,-1 3,
[BigDataHadoop：EbProject&电商实时数仓项目.V10] [Deployment.EbProject电商实时数仓项目][|EbProject：可视化&Flink配置.V5|]一、修改flink配置，开放flink被监控端口### --- 把prometheus的jar包复制到flink的lib目录下 ~~~ # 把prometheus的j
[CloudNative：KuberNetes&运维.V22] [Applications.KuberNetes][|DevOps|k8s|k8s运维|**3节点.V1**|PrometheusMetrics类型|Counter|Guage|Histogram|Summary|]一、Prom
一、前言 PerfMon是Jmeter用来监控系统资源的一款插件，可以用来监控系统的cpu、内存、I/O等性能指标。 因此我本机的jmeter版本比较高(5.0)，而该插件不支持高版本，所以就不实操了，参考https://blog.csdn.net/qq_45664055/article/details/105979481 二、PerfMon监控插件安装 1
Kubernetes Metrics Server： Kubernetes Metrics Server 是 Cluster 的核心监控数据的聚合器，kubeadm 默认是不部署的。 Metrics Server 供 Dashboard 等其他组件使用，是一个扩展的 APIServer，依赖于 API Aggregator。所以，在安装 Metrics Server 之前需要先在 kube-apiserver 中开
部署APIService apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1 kind: APIService metadata: name: v1beta1.metrics.k8s.io spec: service: name: metrics-server namespace: kube-system group: metrics.k8s.io version: v1beta1 insecureSkipTLSVerify: true
距离上一篇《张高兴的 .NET Core IoT 入门指南》系列博客的发布已经过去 2 年的时间了，2 年的时间 .NET 版本发生了巨大的变化，.NET Core 也已不复存在，因此本系列博客更名为 《张高兴的 .NET IoT 入门指南》，我也重新审阅了之前的内容进行了相应的更改以保证内容的时效性。 和单片机
1 SpringBoot Actuator 1.1 简介 未来每一个微服务在云上部署以后，我们都需要对其进行监控、追踪、审计、控制等。SpringBoot就抽取了Actuator场景，使得我们每个微服务快速引用即可获得生产级别的应用监控、审计等功能。 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</group
目录 前提配置下载需要的yaml文件 前提 在学习k8s的时候，用到kubectl top命令查看资源使用情况，出现命令不可用，使用kubectl top -h命令提示，This command requires Metrics Server to be correctly configured and working on the server.要求正确配置Metrics Server并在
https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics https://docs.victoriametrics.com/Single-server-VictoriaMetrics.html wget https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/releases/download/v1.71.0/victoria-metrics-amd64-v1.71.0.tar.gz 单机版 [root@local
参考：https://stackoverflow.com/questions/57363051/exception-in-thread-main-java-lang-noclassdeffounderror-com-codahale-metrics zookeeper 源码地址：https://github.com/apache/zookeeper.git clone 到本地后 通过 zkServer.cmd 的 call %JAVA% "-Dzookeeper.log.dir=
Metrics是一个提供服务性能检测工具的Java类库，它提供了功能强大的性能指标工具库用于度量生产环境中的各关键组件性能。 度量类型 Metrics提供了以下几种基本的度量类型： Gauge：用于提供自定义度量。 Counter：计数器，本质是一个java.util.concurrent.atomic.LongAdder。 Histogram：
在K8S中安装top具体步骤 1.使用helm组件手动安装 1.1 什么是Helm? helm提供了在 Kubernetes 内部创建、安装和管理应用程序时需要协作的工具，有点类似于 Ubuntu 中的 APT 或 CentOS 中的 YUM。 1.2 Helm好处： 查找要安装和使用的预打包软件（Chart） 轻松创建和托管自己的软件包 将
1、概述 从Kubernetes v1.8 开始，资源使用情况的监控可以通过 Metrics API的形式获取，例如容器CPU和内存使用率。这些度量可以由用户直接访问（例如，通过使用kubectl top命令），或者由集群中的控制器（例如，Horizontal Pod Autoscaler）使用来进行决策，具体的组件为Metrics Server，用来替换之前的
debezium系列之：debezium消费延迟检测debezium_metrics_MilliSecondsBehindSource Debezium系列之：mysql JMX metrics指标详细解读参考下面这篇博客： Debezium系列之：mysql JMX metrics指标详细解读 导出debezium的jmx指标参考下面这篇博客： 安装jmx导出器监控debezium指标 de
IOC和AOP初衷是解耦和扩展 1. IOC是一种设计思想，使用Spring来实现IOC，是将你设计好的对象交给Spring容器控制，而不是在对象内部控制。 2. 使用IOC方便、可以实现解耦，并带来更多的可能性。 3. 如果以容器为依托管理所有的框架、业务对象，不仅可以无侵入地调整对象的关系，还可以无侵入
Metrics是一个提供服务性能检测工具的Java类库，它提供了功能强大的性能指标工具库用于度量生产环境中的各关键组件性能。 度量类型 Metrics提供了以下几种基本的度量类型： Gauge：用于提供自定义度量。 Counter：计数器，本质是一个java.util.concurrent.atomic.LongAdder。 Histogram：
前一篇提到了，vm-storage的备份数据，无法被victoria-metrics-prod(单机版)读取。 继续翻文档发现vmctl可以实现这个效果： 1.启动vm-restore恢复数据 vmrestore-prod \ -configFilePath="/etc/cos/config.ini" \ -credsFilePath="/etc/cos/creds.ini" \ -customS3Endpoint="http
对于模型的性能度量存在多种方式，评价分类器性能的指标一般是分类准确率，其定义是：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 对于二分类问题常用的评价指标是精确率(precision)与召回率（recall),通常以关注的类为正类，其余类为负类。分类器在测试数据集上的预
问题的原因为资源文件的版本定义过期了。需要修改下 ┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/metrics/deploy/1.8+] └─$kubectl apply -f . clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader unchanged clusterrolebinding.rbac.authoriza
minikube metrics-server pod 错误 启动 minikube addons enable metrics-server 之后查看 metrics-server pod 会有如下错误 Failed to pull image "k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.5.2": rpc error: code = Unknown desc = Error response from daemon: Get https://k8s.gc
什么是 Metrics 在 flink 任务运行的过程中，用户通常想知道任务运行的一些基本指标，比如吞吐量、内存和 cpu 使用情况、checkpoint 稳定性等等。而通过 flink metrics 这些指标都可以轻而易举地获取到，避免任务的运行处于黑盒状态，通过分析这些指标，可以更好的调整任务的资源、定
一、新建项目：AppMetricsDemo <PackageReference Include="App.Metrics.Extensions.Middleware" Version="1.2.1" /> <PackageReference Include="App.Metrics.Extensions.Reporting.InfluxDB" Version="1.2.0" /> Startup.cs
