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查询Tags标签： Metrics，共有 34条记录-
简单聊聊运维监控的其他用途
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…
2022/7/2 23:21:01 人评论 次浏览 -
RabbitMQ单机&可能遇到的问题
1.Deployments1 kind: Deployment2 apiVersion: apps/v13 metadata:4 name: rabbitmq-deployment5 spec:6 replicas: 17 selector:8 matchLabels:9 app: rabbitmq10 template: 11 metadata: 12 creationTimestamp: null 13 labels: 14 …
2022/6/17 23:20:25 人评论 次浏览 -
第八章 SpringBoot 指标监控
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.springfr…
2022/2/4 23:22:35 人评论 次浏览 -
K8S 安装top
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…
2022/1/12 6:04:37 人评论 次浏览 -
K8S 安装top
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…
2022/1/12 6:04:37 人评论 次浏览 -
统计学习：模型评估与选择--查准率与查全率（python代码）
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…
2021/12/20 14:20:53 人评论 次浏览 -
统计学习：模型评估与选择--查准率与查全率（python代码）
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…
2021/12/20 14:20:53 人评论 次浏览 -
unable to recognize "*.yaml": no matches for kind "RoleBinding" in version "
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+] └─$kubectl apply -f . clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader unchanged clusterrolebinding.rbac.a…
2021/12/13 6:18:41 人评论 次浏览 -
unable to recognize "*.yaml": no matches for kind "RoleBinding" in version "
问题的原因为资源文件的版本定义过期了。需要修改下 ┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/metrics/deploy/1.8+] └─$kubectl apply -f . clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader unchanged clusterrolebinding.rbac.a…
2021/12/13 6:18:41 人评论 次浏览 -
十三、Kubernetes之HPA
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 …
2021/10/28 23:12:16 人评论 次浏览 -
十三、Kubernetes之HPA
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 …
2021/10/28 23:12:16 人评论 次浏览 -
Renode使用：Metrics analyzer
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 Ena…
2021/10/28 20:42:13 人评论 次浏览 -
Renode使用：Metrics analyzer
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 Ena…
2021/10/28 20:42:13 人评论 次浏览 -
利用python进行AdaBoost模型预测
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…
2021/10/25 22:09:25 人评论 次浏览 -
利用python进行AdaBoost模型预测
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…
2021/10/25 22:09:25 人评论 次浏览
