metric

重发布 （又：重分布、重分发）：一台设备同时运行于两个协议或两个进程，默认从两端学习到的路由条目不共享；重发布技术就是人为的进行共享。 一 满足： 1、必须存在 ASBR --- 自治系统边界路由器 ---协议边界路由器 2、必须考虑种子度量 ---协议间共享路由时，度量是携带到新的路由协议中，需要在 ASBR 导入路由时添加起始度量； 二 规则： 1、将 A协议发布到 B协议时，在 ASBR上的 B协议中配置； 2、将 A协议发布到 B协议时，将 ASBR上所有通过 A协议学习，及 ASBR直连到 A协议中的所有路由全部共享到 B协议中； 三 种类： 1、单点单向重发布 2、单点双向重发布 3、多点单向（双向）重发布 四 如何 配置： A- ->B 将一种动态路由协议发布到另一种动态路由协议中 静态 --->B 将 ASBR上的静态路由发布到动态路由协议中 直连 --->B 将 ASBR上非 B协议内工作的直连路由发布到 B（动态路由协议）中 1 RIP： A- ->B r2(config)#router rip r2(config-router)#redistribute ospf 1 metric 2 r2(config-router)#redistribute eigrp 90 metric 2 注：必须配置种子度量，默认为无穷大； 静态 --->B r2(config)

OpenTSDB是基于Hbase的时序数据库[时间序列数据库]。不具备通用性，主要针对具有时间特性和需求的数据，如监控数据、温度变化数据等。 1、安装OpenTSDB 安装前一定要安装HBase，相关的安装方式在网上有很多了。 下载地址： https://github.com/OpenTSDB/opentsdb/releases 2、设置OpenTSDB 创建metric： 两种方式，选择其一即可。 在opentsdb中创建metric。如生成 bridge 如下： tsdb mkmetric bridge 修改opentsdb.conf设置： tsd.core.auto_create_metrics = true 3、C# 数据上传 Nuget Install-Package RestSharp -Version 106.6.10 public class DataPoint { public string metric { get; set; } public int timestamp { get; set; } public int value { get; set; } public Tags tags { get; set; } } public class Tags { public string host { get; set; } public string dc

节选自： Stackdriver tips and tricks: Understanding metrics and building charts Understanding the Google Stackdriver metrics model In order to build useful charts, it's important to have an understanding of how the Stackdriver metrics model works under the hood. This model helps you configure charts in Stackdriver Metrics Explorer and custom dashboards. All metrics are made up of two things: A metric descriptor that defines what the metric is and what resource it applies to; i.e., a "CPU usage" metric that applies to the "Compute Engine instance" resource type. The metric descriptor also defines a

当前环境是内网使用固定ip 用有线连接 外网自动获取使用wifi模块连接wifi cmd窗口下运行route print -4 打印路由信息 首先删除 所有0.0.0.0的路由,也就是默认设置 route delete 0.0.0.0 添加设置外网路由走无线 route -p add 0.0.0.0 mask 0.0.0.0 172.16.8.1 metric 2 if 14 #此网关为外网路由，可根据自己的外网网关进行调整 添加指定的ip段到内网 route -p add 172.16.0.0 mask 255.255.255.0 172.16.2.254 metric 1 if 19 -p 是为了设置为静态永久路由，防止重启时配置消失 因为上面我们添加的是静态路由，所以，重起后，tcp/ip设置里的默认网络会成为活动网关，这样也会造成路由冲突，所以，需要把内网的tcp/ip设置里的网关去掉 由于我这里需要访问的内网ip地址为172.16.0.99，因此我添加了172.16.0.0网段，使用内网路由 route -p add 172.16.0.0 mask 255.255.255.0 172.16.2.254 但是在此设置过程中发现不能访问172.16.0.55的内网ip地址了 *** win10 路由参数说明 Interface List: 网络卡列表 Active

Could someone please help me with the following: I need to change my xgboost training model with caret package to an undefault metric RMSLE. By default caret and xgboost train and measure in RMSE. Here are the lines of code: create custom summary function in caret format custom_summary = function(data, lev = NULL, model = NULL){ out = rmsle(data[, "obs"], data[, "pred"]) names(out) = c("rmsle") out } create control object control = trainControl(method = "cv", number = 2, summaryFunction = custom_summary) create grid of tuning parameters grid = expand.grid(nrounds = 100, max_depth = 6, eta = 0

点击蓝字 关注~~ flink任务本身提供了各种类型的指标监控，细化到了每一个Operator的流入/流出量、速率、Watermark值等，通常在实际应用中需要对接入数据做格式化例如转json，符合要求的数据会向下流动，不符合要求或者格式化异常称为脏数据会被过滤掉，现在目标实现一个通用化方式能够对正常数据与脏数据进行指标统计。 flink metric类型分为Counter、Gauge、Histogram、Meter，需要统计的是一个累加值因此选取Counter类型的metirc 由于是对任务的流入监控，因此需要在Source端进行处理，通常对接的数据源是kafka, 而flink本身已经提供了kakfa connector，并且开放了数据反序列化的接口DeserializationSchema与抽象类AbstractDeserializationSchema，实现该接口或者继承抽象类可以完成数据的反序列化与格式化，由于每一条数据都需要进过反序列化处理，那么可以在反序列化的同时进行指标统计 在flink中自定义Metric入口是RuntimeContext, 但是在反序列化抽象类中并没有提供访问RuntimeContext的接口，一般是在RichFunction中,与其相关只有FlinkKafkaConsumer

先上一个架构图 Flink App ： 通过report 将数据发出去metric信息 Pushgateway : Prometheus 生态中一个重要工具 Prometheus : 一套开源的系统监控报警框架 （ Prometheus 入门与实践 ） Grafana： 一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知（ 可视化工具Grafana：简介及安装 ） Node_exporter : 跟Pushgateway一样是Prometheus 的组件，采集到主机的运行指标如CPU, 内存，磁盘等信息 提要 本文主要介绍将flink任务运行的metric发送到Prometheus，通过grafana报表工具展示。 监控的意义 flink流式任务在实时性稳定性方面都有一定的要求，通过Prometheus 采集flink集群的metric，指定一些指标就可以对其进行监控告警。从而能够让开发人员快速反应，及时处理线上问题。 1.Prometheus 简介 Prometheus是一个开源的监控和报警系统。 https://prometheus.io/docs/introduction/overview/ 2.1特性 多维度的数据模型（通过指标名称和标签键值对标识） 灵活的查询语言 单机工作模式，不依赖于分布式存储 通过pull模式（HTTP

基本的需求 监控 job 的内存、网络、CPU 的使用情况 监控 job 的状态，running or dead 监控 job exception 总之，我的目的是不能让 job 因内存、网络、cpu 不足造成的程序崩溃 metric 的类型 了解什么是 Metric 看看下面这个 blog , 应该会有一个大概的了解： http://wuchong.me/blog/2015/08/01/getting-started-with-metrics/ metric 的类型 单值 counter：计数器，只能返回一个单个的 long 值 gauges: 比 counter 更加灵活，可以将类里面的成员变量的组合起来返回给 report 复合值 meter: 返回的是一个平均值，例如 tps 值。meter 提供给我们了一个 mark(long) 这样的一个函数，我们可以使用这个函数在接收或者发送数据的时候，调用 mark(record number) meter 就会自动计算出总体 tps、前 5 分钟 tps、前 15 分钟 tps。 Histograms: 将我们输入的数字集合的 最小值、最大值、中间值、中位数即算出了 scope 的概念 scope 是什么呢？简单的来说就 metric 所在的域。一共有两大类 User Scope：这个 Flink 提供给用户的 API