基于Prometheus+Grafana打造企业级Flink监控系统 大数据技术与架构 大数据技术与架构 在进入本文之前，我先问大家一个问题，你们公司或者业务系统上是如何对生产集群上的数据同步任务、实时计算任务或者是调度任务本身的执行情况和日志进行监控的呢？可能你会回答是自研或者ELK系统或者
作者 | 悟鹏来源 | 阿里巴巴云原生公众号 OpenTelemetry 是 CNCF 的一个可观测性项目，旨在提供可观测性领域的标准化方案，解决观测数据的数据模型、采集、处理、导出等的标准化问题，提供与三方 vendor 无关的服务。 2021.02.10，OpenTelemetry 的 tracing spec 达到 1.0 版本 (link)，基
一、kube-apiserver apiserver自身也提供了/metrics 的api来提供监控数据
Grafana + Prometheus + Exporter （一） 原文地址：https://www.lucien.ink/archives/449/ 1. 摘要 本文主要介绍如何使用 node_exporter 采集 Linux 系统的信息，借助 Prometheus 最终以仪表盘的形式显示在 Grafana 中。 2. 效果展示 3. 介绍 Grafana、Prometheus、Expor
k8s资源监控 Metrics-server部署Dashboard部署 Metrics-Server是集群核心监控数据的聚合器，用来替换之前的heapster。 容器相关的 Metrics 主要来自于 kubelet 内置的 cAdvisor 服务，有了Metrics-Server之后，用户就可以通过标准的 Kubernetes API 来访问到这些监控数据。 M
虽然Actuator提供了很多运行中Spring Boot应用程序的内部工作细节，但难免和你的需求有所偏差。也许你并不需要它提供的所有功能，想要关闭一些也说不定。或者，你需要对Actuator 稍作扩展，增加一些自定义的度量信息，以满足你对应用程序的需求。 实际上，Actuator有多种定制方式，包括以
Metrics Server kubernetes 集群资源监控之前可以通过 heapster 来获取数据，在 1.11 开始开始逐渐废弃 heapster 了，采用 metrics-server 来代替，metrics-server 是集群的核心监控数据的聚合器，它从 kubelet 公开的 Summary API 中采集指标信息，metrics-server 是扩展的 APIServer，依赖于
转自：https://blog.csdn.net/qq_36588760/article/details/105689736 Keras.metrics中总共给出了6种accuracy accuracy 该accuracy就是大家熟知的最朴素的accuracy。比如我们有6个样本，其真实标签y_true为[0, 1, 3, 3, 4, 2]，但被一个模型预测为了[0, 1, 3, 4, 4, 4]，即y_pred=[
k8s结合Metrics-Server实现自动伸 Metrics-Server概念介绍: Metrics-Server是集群核心监控数据的聚合器，在k8s早期版本中，对资源的监控使用的是heapster的资源监控工具。但是从 Kubernetes 1.8 开始，Kubernetes 通过 Metrics API 获取资源使用指标，例如容器 CPU 和内存使用情况。
中间件推荐 1.1.1. 列表 谷歌翻译欢迎查看原文 https://github.com/gin-gonic/contrib/blob/master/README.md RestGate - REST API端点的安全身份验证 staticbin - 用于从二进制数据提供静态文件的中间件/处理程序 gin-cors - CORS杜松子酒的官方中间件 gin-csrf - CSRF保
一.Metrics-Server部署 1.Metrics-Server是集群核心监控数据的聚合器，用来替换之前的heapster。 2.容器相关的 Metrics 主要来自于 kubelet 内置的 cAdvisor 服务，有了Metrics-Server之后，用户就可以通过标准的 Kubernetes API 来访问到这些监控数据。 Metrics API 只可以查询当
Prometheus监控Kubernetes 集群节点及应用 对于Kubernetes的集群监控一般我们需要考虑一下几方面 Kubernetes节点的监控；比如节点的cpu、load、fdisk、memory等指标内部系统组件的状态；比如kube-scheduler、kube-controller-manager、kubedns/coredns等组件的运行状态编排级的m
Prometheus 介绍 Prometheus（普罗米修斯）是一个最初在SoundCloud上构建的监控系统。自2012年成为社区开源项目，拥有非常活跃的开发人员和用户社区。为强调开源及独立维护，Prometheus于2016年加入云原生云计算基金会（CNCF），成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。 官方网站：https://p
文章目录 1.13.0、创建metrics-server证书和私钥1.13.1、生成metrics-server证书和私钥1.13.2、开启kube-apiserver聚合配置1.13.3、分发配置文件和秘钥到其他节点1.13.4、重启所有的kube-apiserver组件1.13.5、下载yaml文件1.13.6、配置yaml文件1.13.7、验证metrics-serve
Oracle OCP 19c 认证1Z0-083考试题库（第1题）-由CUUG整理 1.Which three are true about thresholds, metrics, and server-generated alerts? (Choose three.) A. All metrics are instance related. B. Cleared stateful alerts are displayed by querying DBA_ALERT_HISTORY. C. A
Apache Flink 进阶（八）：详解 Metrics 原理与实战 刘彪 Flink 中文社区 本文由 Apache Flink Contributor 刘彪分享，对什么是 Metrics、如何使用 Metrics 两大问题进行了详细的介绍，并对 Metrics 监控实战进行解释说明。 什么是 Metrics？ Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一
Kubernetes基本概念：HPA、StatefulSet 一、水平扩展：HPA 二、StatefulSet 1）有状态服务的理解 2）StatefulSet的特性 一、水平扩展：HPA HPA全程为Horizontal Pod Autoscaling，即Pod的水平自动扩展，可以根据当前系统的负载来自动水平扩容，系统负载超过预定值，就开始增加Pod的
二进制方式搭建Kubernetes 1.19.3高可用集群(五)——部署dashboard 本文将介绍在二进制部署的k8s集群中部署dashboar 2.0.4，并解决部署过程中metrics-server无法启动的问题 部署dashboard 首先，根据官方文档来，下载配置文件(官方文档地址：https://github.com/kubernetes/dashboard)
最近公司要搭建一套k8s集群，之前没有接触过，通过各种查资料以及网上各种大神的经验教程，发现没有一个比较全面的部署过程，整合了一下各位大神的资料，实际部署了一套k8s以及DashBoard，把全过程整理记录了一遍，供像我这样的小白参考，少走些弯路，里边要是有不对的地方大家多多指正~ 一
之前有写过对接 kafka 的教程，kinesis 作为 aws 的 MQ 中间件，在国外公司以及使用 aws 体系的公司有非常重要的地位。 因为对比 kafka 使用 aws 提供的 kinesis 不仅可以大幅节约成本，而且可以非常方便的通过调整 shards 去平衡处理能力和费用。(shards 的概念有点类似 kafka 里面的
对于二分类问题，precision，recall，auc，f1_score的计算原理都比较熟悉，但是多分类问题的计算还是有一点小小的区别，在使用sklearn.metrics的时候需要注意一下； 对于sklearn.metrics下的roc_auc_score, precision_score, recall_score, f1_score的几个参数需要设置： sklearn.metrics.preci
Metrics统计指标解释 在这个页面有导出数据格式的选择 interval-based TSV file格式是指里面的时间片段数据导出，我们自定义的一个时间片段就是一个interval 1.interval metrics 导出的指标是开始的时间和结束的时间点 2.Event metrics 这个事件导出的指标是事件的数量以
grafana agent 是grafana 为了grafana cloud 开发的轻量的工具，但是也是直接可以使用的（依赖开放的，以及开源标准） 以下是grafana agent与vmagent 的一些比较 各自的功能 vmagent 参考架构图 vmagent 主要是进行metrcis 处理的，支持了多种metrics的处理，influxdb,opentsdb,no
说明介绍 HPA是k8s 里面的一个资源对象，是基于监控指标对pod 数量做横向的弹性伸缩管理的资源对象。HPA 已经支持了 autoscaling/v1、autoscaling/v2beta1和autoscaling/v2beta2 三个大版本，autoscaling/v1，这个版本只支持CPU一个指标的弹性伸缩。而autoscaling/v2beta1增加了支
导语：升级k8s版本之后 使用kubectl命令返回很慢 使用命令time kubectl get pods -n test -o wide 查看耗时 需要15秒多 查看apiserver的日志 发现报连不上metrics-server 查看pod的状态 是running的 看着没问题 # 查看日志 kubectl logs -f metrics-server-65fd9bb4b6-nhf6
