metrics

I am trying to add metrics to a plain Java application using codahale metrics. I'd like to use the @Timed annotation, but it is unclear to me which MetricRegistry it uses, or how to tell it which MetricRegistry to use. The application is a plain Java 8 application, built with Maven 3, no Spring, no Hibernate. I can not find any documentation on how to implement @Timed in the dropwizard documentation: https://dropwizard.github.io/metrics/3.1.0/manual/ I've added these dependencies: <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> <version>3.1.0<

前提 很多同学搭建完 Prometheus Operator 后，并不知道 Prometheus 是如何发现 Kubernetes 提供的 Metrics 接口 Prometheus 配置方式有两种 命令行: 用来配置不可变命令参数，主要是Prometheus运行参数，比如数据存储位置、数据存储时长 (命令行这里就不讲了) 配置文件: 用来配置Prometheus应用参数，比如数据采集、报警对接 服务重载方式 对进程发送信号 SIGHUP HTTP POST 请求，需要开启 --web.enable-lifecycle 选项， curl -X POST http://localhost:9091/-/reload 配置文件 使用 yaml 格式，下面是文件中一级配置项。自动发现 K8s Metrics 接口是通过 scrape_configs: 配置 ＃全局配置 global : ＃规则配置主要是配置报警规则 rule_files : ＃抓取配置，主要配置抓取客户端相关 scrape_configs : ＃报警配置 alerting : ＃用于远程存储写配置 remote_write : ＃用于远程读配置 remote_read : 举例说明 下面是获取 Pod 中 metrics 接口例子，同理 Prometheus 可以用这种类似的方式获取 Kubernetes kube

对java工程实时监控方式很多，本文主要讲在springboot框架中的监控。 springboot框架，自带了actuator监控，在pom中引入jar包即可，如下 1.引入jar <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> 在2.0版本之后改动很大，我这里是用的2.0.2 2.启动项目后即可访问 http://localhost:8081/webproject/actuator/health http://localhost:8081/webproject/actuator/info 如果想让url个性化一点，在 application.propertie 配置文件中 加入 management.endpoints.web.base-path=/jiankong 那么就可以访问 http://localhost:8081/webproject/jiankong/health 3.actuator 提供了很多api（称为：节点） 默认只开放了 health、info两个节点 如果需要公开所有 则在配置文件中继续加入 management.endpoints.web

1. CPU Busy :收集所有 cpu 内核 busy 状态占比 type: Singlestat Unit: perent(0-100) (所有 cpu使用情况 - 5分钟内 cpu 空闲的平均值) / 所有 cpu使用情况 metrics: (((count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu))) - avg(sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode='idle',instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}[5m])))) * 100) / count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu)) 最大值： 100% 2. Used RAM Memory free -m type: Singlestat Unit: perent(0-100) 已使用的内存占比（包括Buffer缓存和Cached缓存） metrics: ((node_memory_MemTotal_bytes{instance=~\"$node:$port\",job=~\"

Grafana是什么？我们知道Node_export监控服务器状态，但是没有具体的展示，简单来说，Grafana的主要作用就是对监控的数据进行图形化展示。 docker部署 grafana我们这里采用docker方式部署，Docker安装，可参考 Centos7下实现docker + wordpress 安装 1.下载 [root@localhost opt]# docker pull grafana/grafana:latest 2.启动 [root@localhost opt]# docker run \ -d \ -p 3000:3000 \ --name=grafana \ -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \ grafana/grafana 3.浏览器访问 打开浏览器，访问http://192.168.229.139:3000,用户名密码：admin，如下图所示 4.为Grafana添加Prometheus数据源 URL输入服务端地址 5. 创建Dashboard 6.添加CPU使用率图形 Metrics输入 100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) 7.添加内存使用率图形 Metrics输入 (1 - (node

keras是基于tensorflow封装的的高级API，Keras的优点是可以快速的开发实验，它能够以 TensorFlow , CNTK , 或者 Theano 作为后端运行。 模型构建 最简单的模型是 Sequential 顺序模型 ，它由多个网络层线性堆叠。对于更复杂的结构，你应该使用 Keras 函数式 API ，它允许构建任意的神经网络图。 用Keras定义网络模型有两种方式， Sequential 顺序模型 Keras 函数式 API模型 1、Sequential 顺序模型 from keras.models import Sequential model = Sequential() 我们可以通过将网络层实例的 列表 传递给 Sequential 的构造器，来创建一个 Sequential模型，： from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, input_shape=(784,)), Activation('relu'), Dense(10), Activation('softmax'), ]) 也可以通过 .add()的方法将各层添加到网络中 from keras.layers import

IMDB数据集 from keras.datasets import imdb(train_data,train_labels),(test_data,test_labels)=imdb.load_data(num_words=10000)print(train_data[0])print(train_labels[0])print(max([max(sequence) for sequence in train_data]))word_index=imdb.get_word_index()reverse_word_index=dict( [(value,key) for (key,value) in word_index.items()])decoded_review=' '.join([reverse_word_index.get(i-3,'?') for i in train_data[0]])print(decoded_review)#将整数序列编码为二进制矩阵import numpy as npdef vectorize_sequences(sequences,dimension=10000): results=np.zeros((len(sequences),dimension)) for i,sequence in enumerate(sequences):

1.二进制包安装 mkdir -p /opt/exporter 下载地址: wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.14.0/node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gzwget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-arm64.tar.gz下载到/opt/exporter 1)用 tar 解压缩 node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz tar -xvzf node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz mv node_exporter-0.14.0.linux-amd64 node_exportercd /opt/exporter/node_exporter 修改权限 chmod 777 node_exporter启动：nohup /opt/exporter/node_exporter/node_exporter &访问：curl http://IP:9100/metrics 2.docker化安装

终极目标 OpenTelemetry的终态就是实现Metrics、Tracing、Logging的融合，作为CNCF可观察性的终极解决方案。 Tracing：提供了一个请求从接收到处理完毕整个生命周期的跟踪路径，通常请求都是在分布式的系统中处理，所以也叫做分布式链路追踪。 Metrics：提供量化的系统内/外部各个维度的指标，一般包括Counter、Gauge、Histogram等。 Logging：提供系统/进程最精细化的信息，例如某个关键变量、事件、访问记录等。 这三者在可观察性上缺一不可：基于Metrics的告警发现异常，通过Tracing定位问题（可疑）模块，根据模块具体的日志详情定位到错误根源，最后再基于这次问题调查经验调整Metrics（增加或者调整报警阈值等）以便下次可以更早发现/预防此类问题。 Metrics、Tracing、Logging融合的关键 实现Metrics、Tracing、Logging融合的关键是能够拿到这三者之间的关联关系.其中我们可以根据最基础的信息来聚焦，例如：时间、Hostname(IP)、APPName。这些最基础的信息只能定位到一个具体的时间和模块，但很难继续Digin，于是我们就把TraceID把打印到Log中，这样可以做到Tracing和Logging的关联。但这还是解决不了很多问题： 如何把Metrics和其他两者关联起来