原文: https://baike.baidu.com/item/BMI%E6%8C%87%E6%95%B0/4477882?fromtitle=%E4%BD%93%E9%87%8D%E6%8C%87%E6%95%B0&fromid=8261573&fr=aladdin BMI指数(即身体质量指数,简称体质指数又称体重,英文为Body Mass Index,简称BMI),是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字,是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准.主要用于统计用途,当

访问http://localhost:9100/metrics,可以看到当前node exporter获取到的当前主机的所有监控数据,如下所示: 每一个监控指标之前都会有一段类似于如下形式的信息: # HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode. # TYPE node_cpu counter node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625 # HELP node

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242   目录0.概念1.绘制单个正太分布2.比较多个正态分布2.1偏态和峰态3.应用4. z分数5.中心极限定理6.大数定理7.二项式

一.Prometheus中的基本概念 Prometheus将所有数据存储为时间序列,这里先来了解一下prometheus中的一些基本概念 指标名和标签每个时间序列都由指标名和一组键值对(也称为标签)唯一标识. metric的格式如下: <metric name>{<label name>=<label value>, ...} 例如: http_requests_total{host="192.10.0.1", method="POST&q

0x00 概述 Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案.在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等.最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构. 0x01 监控的目标 在<SRE:Google运维解密>一书中指出,监控系统需要能够有效的支持白盒监控和

Metrics类型 在上一小节中我们带领读者了解了Prometheus的底层数据模型,在Prometheus的存储实现上所有的监控样本都是以time-series的形式保存在Prometheus内存的TSDB(时序数据库)中,而time-series所对应的监控指标(metric)也是通过labelset进行唯一命名的. 从存储上来讲所有的监控指标metric都是相同的,但是在不同的场景下这些metric又有一些细微的差异. 例如,在Node Exporter返回的样本中指标node_load1

作业1 * 用条件语句写一个BMI(体重除以身高的平方)指数* 低于18.5:过轻* 18.5 - 25 正常* 25 - 28 过重* 28 - 32 肥胖* 高于32 严重肥胖 weight = input("请输入体重:") height = input("请输入身高:") BMI = float(float(weight)/(float(height)**2)) #计算bmi的公式 if BMI<= 18.5: print("弱不禁风&quo

Metric类型 在上一小节中我们带领读者了解了Prometheus的底层数据模型,在Prometheus的存储实现上所有的监控样本都是以time-series的形式保存在Prometheus内存的TSDB(时序数据库)中,而time-series所对应的监控指标(metric)也是通过labelset进行唯一命名的. 从存储上来讲所有的监控指标metric都是相同的,但是在不同的场景下这些metric又有一些细微的差异. 例如,在Node Exporter返回的样本中指标node_load1反

安装Prometheus Server Prometheus基于Golang编写,编译后的软件包,不依赖于任何的第三方依赖.用户只需要下载对应平台的二进制包,解压并且添加基本的配置即可正常启动Prometheus Server. 从二进制包安装 对于非Docker用户,可以从https://prometheus.io/download/找到最新版本的Prometheus Sevrer软件包: export VERSION=2.4.3 curl -LO https://github.com/pro

文献名:Lipidomics reveals similar changes in serum phospholipid signatures of overweight and obese paediatric subjects(用脂质组学方法揭示了超重和肥胖儿童血清磷脂水平的变化类似) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:2019年7月 DOI:10.1021/acs.jproteome.9b00249 IF: 3.95 单位: 1. 阿威罗大学 2.

Promethus简介 Prometheus受启发于Google的Brogmon监控系统(相似的Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来),从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud以开源软件的形式进行研发,并且于2015年早期对外发布早期版本.2016年5月继Kubernetes之后成为第二个正式加入CNCF基金会的项目,同年6月正式发布1.0版本.2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本,能更好地与容器平台.云平台配合. Prometheus作为新一代

概率分布简介 简单地介绍下常用概率分布的理论知识. 基础概念 1.概率 概率直观上是指一个事件发生可能性大小的数量指标 概率的统计定义:在不变的条件下,重复进行$n$次试验,事件$A$发生的频率稳定在某一个常数$p$附近摆动,且一般来说,$n$越大,摆动幅度越小,则称常数$p$为事件$A $的概率,记作$P(A)=p$. 2.古典概型 当试验结果为有限$n$个样本点,且每个样本点的发生具有相等的可能性,如果事件A由$n_{A}$个样本点组成,则事件$A$的概率 $P(A)=\frac{n_{A}

文章首发于[陈树义]公众号,点击跳转到原文:https://mp.weixin.qq.com/s/ZXlBPHGcWeYh2hjBzacc3A Prometheus 是任何一个高级工程师必须要掌握的技能.那么如何从零部署一套 Prometheus 监控系统呢?本篇文章将从 Prometheus 的原理讲起,手把手带你用一个最简单的例子部署一套 Prometheus 监控系统. 基本原理 Prometheus的基本架构如下图所示: 从上图可以看到,整个 Prometheus 可以分为四大部分,分别

前言 最近有个新项目需要搞一套完整的监控告警系统,我们使用了开源监控告警系统Prometheus:其功能强大,可以很方便对其进行扩展,并且可以安装和使用简单:本文首先介绍Prometheus的整个监控流程:然后介绍如何收集监控数据,如何展示监控数据,如何触发告警:最后展示一个业务系统监控的demo. 监控架构 Prometheus的整个架构流程可以参考如下图片: 整个流程大致分为收集数据,存储数据,展示监控数据,监控告警:核心组件包括:Exporters,Prometheus Server,Al

目录 一.Prometheus安装部署 1. 简介 监控的目的 Prometheus的优势 2. Prometheus工作流程: 2.1 服务端 2.2 客户端 2.3 metrics主要数据类型 3. 安装部署Prometheus Server 4. 配置(more) 4.1 配置文件(mroe) 4.2 prometheus.yml的样例 二.使用Node Exporter采集主机运行数据 1. 部署 2. 熟悉Node Exporter监控指标 3. 从Node Exporter收集监控数

prometheus服务发现 1.基于endpoints的service注释服务自动发现. 2.基于pod注释的服务自动发现 3.基于consul注册的服务自动发现 4.手动配置服务发现 5.pushgetway手动上传服务发现 Prometheus对kubernetes的监控 对于Kubernetes而言,我们可以把当中所有的资源分为几类: 基础设施层(Node):集群节点,为整个集群和应用提供运行时资源 容器基础设施(Container):为应用提供运行时环境 用户应用(Pod):Pod中会

一.介绍 Prometheus是主要基于Go编写,最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包,它启发于 Google 的 borgmon 监控系统,由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建,作为社区开源项目进行开发,并于2015年正式发布,Prom

Prometheus 通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(label)唯一定义一条时间序列.指标名称反映了监控样本的基本标识,而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度.用户可以基于这些特征维度过滤.聚合.统计从而产生新的计算后的一条时间序列. PromQL 是 Prometheus 内置的数据查询语言,其提供对时间序列数据丰富的查询,聚合以及逻辑运算能力的支持.并且被广泛应用在 Prometheus 的日常应用当中,包括对数据查询.可视化.告警处

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

第五章 方差分析 试验指标是什么? 就是统计的测量值,eg:身高体重 试验单位( experimental unit )是什么? 实验载体,比如一只小白鼠 均方是什么? 就是方差 随机模型的τ有何特点? 标准正态分布 固定模型与随机模型的比较 最大的不同是固定模型研究均值:随机模型研究τ 方差分析结果中需要注意的是? 要比较0.01和0.05,看是不是极显著或者显著 字母标记法的判定原则? 在各平均数间,凡有一个相同标记字母的即为差异不显著,凡具不同标记字母的即为差异显著.只要有相同字母存在就认

题目:Associations of the Fecal Microbial Proteome Composition and Proneness to Diet-induced Obesity 期刊:Mol Cell Proteomics IF:5.236 发表日期:2019年9月 单位:乔治亚州立大学生物医学科学研究所,加州大学圣地亚哥分校等 物种:小鼠 技术:16S rRNA,TMT 10-plex宏蛋白质组 一. 研究背景 高脂肪低纤维饮食促进肥胖的发展,尽管遗传因素在决定对这种致肥胖饮