1.下载软件 git clone https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server 2.修改deployment文件 vim metrics-server/deploy/kubernetes/metrics-server-deployment.yaml apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: metrics-server namespace: kube-s
四、Kubernetes系列之Kubernetes部署metrics-server#一、metrics-server简介自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 替代了heapster。Metrics Server 实现了Resource Metrics API，Metrics Server 是集群范
总体设计思想 总体设计架构图Kubernetes monitoring architecture 设计介绍 监控分成两个部分 核心指标流程 包括的组件有 kubelet、resource estimator、metrics-server、API server。这些指标被kubernetes的核心组件使用：kubectl、sheduler、HPA。指标数据流转如上图中黑色部
一、介绍 1、曾经 原先版本是用heapster来收集资源指标才能看，但是现在heapster废弃了。从k8s v1.8开始后，引入了新的功能，即把资源指标引入api； 在使用heapster时，获取资源指标是由heapster自已获取的，heapster有自已的获取路径，没有通过apiserver，后来k8s引入了资源指标API(Metrics API)
概念Metrics是一个给JAVA服务的各项指标提供度量工具的包，在JAVA代码中嵌入Metrics代码，可以方便的对业务代码的各个指标进行监控 目前最为流行的 metrics 库是来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics，该库被广泛地应用于各个知名的开源项目中。例如 Hadoop，Kafka，Spark，JStorm 中。 有
聚合 类似于 DSL 查询表达式，聚合也有 可组合 的语法：独立单元的功能可以被混合起来提供你需要的自定义行为。这意味着只需要学习很少的基本概念，就可以得到几乎无尽的组合。 要掌握聚合，你只需要明白两个主要的概念： 桶（Buckets）满足特定条件的文档的集合指标（Metrics）对桶内的文档进行统
目录 0x0 pre 0x1 autoscaling 目的 节点和服务 垂直伸缩与水平伸缩 弹性伸缩的级别 0x2 autoscaling in kubernetes service autoscaling node autoscaling 数据监控 0x3 其他 转载请注明出处，文章转自FingerLiu 0x0 pre 弹性伸缩这种功能，不是很多系统都已经实现了，我们直
监控信息 （作为存储引擎，主要关注I/O，和使用内存） 从tmaster、tserver两个metrics接口获取： IP:8051/metrics?include_schema=1&metrics=serverIP:8050/metrics?include_schema=1&metrics=server 0、接口说明 接口有几个重要参数：• /metrics?metrics=<substring1>,<substring2>,…
grep image /root/kubernetes-metrics-server/kubernetes-metrics-server/metrics-server-deployment.yaml # mount in tmp so we can safely use from-scratch images and/or read-only containers image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.1 ima
git clone https://github.com/kodekloudhub/kubernetes-metrics-server.git kubectl create -f kubernetes-metrics-server/ 这样，所有服务和组件均已正确安装，您可以运行： kubectl top nodes 要么 kubectl top pods
目录：实践1:基于autoscaling cpu指标的扩容与缩容实践2:基于prometheus自定义指标QPS的扩容与缩容 Pod自动扩容/缩容（HPA） Horizontal Pod Autoscaler（HPA，Pod水平自动伸缩），根据资源利用率或者自定义指标自动调整replication controller, deployment 或 repli
HPA原理 K8S弹性伸缩，指在大业务量情况下，当前容器资源如cpu，内存，自定义指标等，已超出正常设定的范围时进行的自动扩容操作，将业务负载到扩容后的容器上，降低容器压力，直到达到HPA设定的容器数量上限，当业务量降低后，实现自动缩容操作。Kubernetes 中的 Metrics Server 持续采
自己写代码来定义一个metrics，然后让prmetheus收走，在grafana里面定义一个panel并展示出来。prometheus的四种metrics指标。虽然所有的metrics都是数字，但是数字和数字之间还不一样。counter：比如说请求的总量，cpu的使用时间Gauge：统计的数，是可增加也可以减少的，比如说当前业务使用的内存
前面的章节都是围绕这微服务的安全在讲一些东西，包括微服务本身api的安全、网关的安全、怎么去做安全中心，包括认证服务器，权限的服务。权限的设计，怎么来实现SSO。然后sentinel来实现统一的熔断，限流，这些都是和安全相关的知识点。前面讲的这些东西都是保证你的服务不出问题的。但是一
Prometheus Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合。对我来说，它跟 zabbix 最大的区别就是它没有模板，所有的告警规则都得自己写。。。 它有一套查询命令（promQL）可以进行很多的运算。 组成及架构 介绍以下几个常用的组件： Prometheus Server: 用于收集和存储时间序列
是否有任何应用程序以某种吸引人的形式而不是JSON来包装弹簧执行器指标？我想对现有的所有bean都有一个很好的了解,以了解spring的实际工作原理.解决方法:看一下spring-boot-admin： https://github.com/codecentric/spring-boot-admin
之前一直记不熟各种指标的具体计算，本文准备彻底搞定这个问题，涵盖目前遇到过的所有评价指标。 TP，TN，FP，FN 首先是true-false和positive-negative这两对词。以二分类为例： positive和negative指的是预测的分类是正样本还是负样本，true和false指的是预测结果是对的还是错的。 因此： 实
[root@hadoop02 ~]# kubectl logs metrics-server-v0.3.4-76db4dd54b-s4t2d -c metrics-server -n kube-systemGet http://172.16.2.220:10255/stats/summary?only_cpu_and_memory=true: dial tcp 172.16.2.220:10255: connect: connection refused, unable to fully scrape m
我们正在编写一个Python网络应用程序,我们想在此了解用户在做什么的通用图形. 例如,我们有一堆用于设置使用区域设置的传统模式.网址参数,使用不同格式的不同Cookie,即Accpet-Language-headers& c.我们真的很想以某种方式来衡量这一点(但是记录它只是太多的数据). 我曾尝试寻找Metr
转载： https://www.cnblogs.com/shushen/p/5311828.html在计算机图形应用中，为了尽可能真实呈现虚拟物体，往往需要高精度的三维模型。然而，模型的复杂性直接关系到它的计算成本，因此高精度的模型在几何运算时并不是必须的，取而代之的是一个相对简化的三维模型，那么如何自动计算生成这些
1.部署k8s-state-metric kubectl apply -f kube-state-metrics-rbac.yaml kubectl apply -f kube-state-metrics-deployment.yaml kubectl apply -f kube-state-metrics-service.yaml2.导入模板
heapster 此模块，在1.8版本以后由metricserver替代 wget https://github.com/kubernetes/heapster/archive/v1.5.4.tar.gz tar -zxf v1.5.4.tar.gz cd heapster-1.5.4/ kubectl create -f deploy/kube-config/rbac/heapster-rbac.yaml ##授权 kubectl create -f deploy/kube-config
我在String Boot rest控制器上使用@Timed批注,并且工作正常.控制器中的方法调用服务中的方法,该方法也用@Timed注释. 但是,此后续Service Bean中方法的注释不起作用(我在/ metrics中看不到结果).为什么会这样呢？可以解决吗？解决方法:对于Support for @Timed in any Spring-managed be
1 accuracy_score：分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。常常误导初学者：呵呵。 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_we
目录 目标函数 1.mean_squared_error 2. mean_absolute_error 3.mean_absolute_percentage_error 4. mean_squared_logarithmic_error 5.squared_hinge 6.hinge 7.binary_crossentropy 8.categorical_crossentropy 参考： 目标函数 目标函数，或称损失函数，是网络中的性能函数，
