k8s-prometheus监控指标 1. k8s-prometheus监控指标 Kubernetes本身监控 Node资源利用率 Node数量 每个Node运行Pod数量 资源对象状态 Pod监控 Pod总数量及每个控制器预期数量 Pod状态 容器资源利用率：CPU、内存、网络 监控实现思路 监控指标 具体实现 举例 Pod性
前言 前面我们已经使用kubernetes_sd_config对K8s集群进行一系列的监控了。包括使用node发现模式监控node节点资源，监控kubelet，schedule，controlle-manager，pod等。但是由于这些都是k8s内置的指标数据，不是挺好完整的，而且其他的资源对象也需要监控的，例如Deployment，Daemonset，Confi
部署一个应用 metrics-app.yml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: metrics-app name: metrics-app spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: metrics-app template: metadata: labels: app: metrics
一、JVM监控 基于docker安装node_exporter+prometheus+grafana 下载镜像包： docker pull prom/node_exporter docker pull prom/prometheus docker pull grafana/grafana docker pull timonwong/prometheus-webhook-dingtalk 1、启动node-exporter docker run -d --name nod
k8s-metrics官网地址： https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/ 下载yaml文件 https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml [root@k82 metrics-server]# cat components.yaml apiVersion: v1 kind: ServiceAcc
192.168.1.204 93m 2% 1455Mi 10% 192.168.1.205 125m 3% 1925Mi 13% 192.168.1.206 96m 2% 1689Mi 11% 否则手动执行以下命令： kubectl create -f integration/metrics-server []( )6. 部署 custom-metrics-api 组件。 为了基于自定义指标进行扩展，你需要拥有两个组件： 第一
1、Pod 水平自动扩缩 Pod 水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler） 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 中的 Pod 数量。 除了 CPU 利用率，也可以基于其他应程序提供的 自定义度量指标 来执行自动扩缩。 Pod 自动扩缩不适用
Renode可以在仿真过程中收集执行数据，并对收集到的执行数据进行分析，还可以借助辅助工具将分析结果绘制成图形进行可视化展示。目前可以分析的数据包括：指令执行情况、内存读写情况、外设访问情况、以及例外情况。 通过以下语句可在Renode中打开数据dump： machine EnableProfiler "p
以信用卡违约数据为例，该数据集来源于UCI网站，一共包30 000条记录和25个变量，其中自变量包含客户的性别、受教育水平、年龄、婚姻状况、信用额度、6个月的历史还款状态、账单金额以及还款金额，因变量y表示用户在下个月的信用卡还款中是否存在违约的情况（1表示违约，0表示不违约）。 Pytho
需求 设置某个编辑框，当文本长度比显示宽度要长时， 依据需求要将文本后面显示为省略号。 我在设计时 QFontMetrics metrics(m_contentFont); QString showText = metrics.elidedText(content, Qt::ElideRight, m_pixResolution.width() - 20); ui.label->setText(showText);
除了使用estimator的score函数简单粗略地评估模型的质量之外，在sklearn.metrics模块针对不同的问题类型提供了各种评估指标并且可以创建用户自定义的评估指标 metrics评估指标概述 sklearn.metrics中的评估指标有两类：以_score结尾的为某种得分，越大越好，以_error或_loss结尾的为某种
发表时间：2019（IEEE Access） 文章要点：这篇文章想说之前那些衡量RL算法的指标（rawreward, avgreward,maximum rawreward等等）不好，只看得出来一个得分，反映不出来RL在训练过程中的问题。然后作者自己设计了几个指标来检测RL在训练中可能出现的问题（detect anomalies during the training pr
08、指标监控 1、SpringBoot Actuator 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> <gro
来源：简书（FesonX） 简介 首先必须明确，分类和聚类是两个不同的东西。 分类的目的是确认数据属于哪个类别。分类必须有明确的边界，或者说分类是有标准答案的。通过对已知分类数据进行训练和学习，找出已知分类特征，再对未知分类的数据进行分类。因此分类通常是有监督学习。聚类的目的是找
题目出自阿里天池赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction 1.简介： 比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，二手汽车的交易价格。来自 Ebay Kleinanzeigen 报废的二手车，数量超过 370,000，包含 20 列变量信息，为了保证 比赛的公平性，将会从
Sklearn各类型算法导包与特征处理大合集 分类算法导包合集 # 算法 # 分类算法 1.KNN from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 2.朴素贝叶斯 from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB # 特征值是二分类 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from
# 分类算法 1.KNN from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 2.朴素贝叶斯 from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB # 特征值是二分类 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 3.逻辑回归【二分类】 fr
前言 工友们, .NET 6 Preview 7 已经在8月10号发布了, 除了众多的功能更新和性能改进之外, 在 preview 7 版本中, 也新增了全新的指标API, System.Diagnostics.Metrics, 为了让应用能有更好的可观测性, 在之前的发布的.NET 5中, 也把 Activity 增强为 ActivitySource, 主要原因还
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/95293440 1. 背景 Accuracy（准确率）是机器学习中最简单的一种评价模型好坏的指标，每一个从事机器学习工作的人一定都使用过这个指标。没从事过机器学习的人大都也知道这个指标，比如你去向别人推销一款自己做出来的字符识别软件，人家一定会问你准
目前，您只能监控Docker本身。您目前无法使用Docker目标监控应用程序。 将Docker守护程序配置为Prometheus目标 { "metrics-addr" : "127.0.0.1:9323", "experimental" : true } 配置Prometheus # my global config global: scrape_interval: 15s # Set the scrape int
# -*- coding:utf-8 -*- from sklearn import metrics def recall_precision(true_y, pred_y): recall = metrics.recall_score(true_y, pred_y) precision = metrics.precision_score(true_y, pred_y) return recall, precision def auc_score(true_y, pred
参考：https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus https://github.com/prometheus-operator/prometheus-operator https://www.bilibili.com/video/BV1Eh411y7jW 架构图 安装步骤 拉取源码 git clone git@github.com:prometheus-operator/kube-prometheus.git 代码
prometheus-net.DotNetRuntime 获取 CLR 指标原理解析 .Net Core服务监控报警指标上报Prometheus+Grafana https://www.cnblogs.com/linhuiy/p/13157250.html public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env) { app.UseMetricServer();
参考：https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline/ 资源使用指标，例如容器 CPU 和内存使用率，可通过 Metrics API 在 Kubernetes 中获得。 这些指标可以直接被用户访问，比如使用 kubectl top 命令行，或者被集群中的控制器 （例如 Horizo
指标监控 1、SpringBoot Actuator1、简介 2、1.x与2.x的不同3、如何使用2、Actuator Endpoint1、最常使用的端点最常用的Endpoint 2、Health Endpoint3、Metrics Endpoint4、管理Endpoints1、开启与禁用Endpoints 2、暴露Endpoints (监控端点)定制 Endpoint1、定制一个组
