部署好了 kube-prometheus 与 k8s-prometheus-adapter (详见之前的博文 k8s 安装 prometheus 过程记录),使用下面的配置文件部署 HPA(Horizontal Pod Autoscaling) 却失败. apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: blog-web spec: scaleTargetRef: apiVersion: a

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

在上一篇文章中,给大家介绍和剖析了 HPA 的实现原理以及演进的思路与历程.本文我们将会为大家讲解如何使用 HPA 以及一些需要注意的细节. autoscaling/v1 实践 v1 的模板可能是大家平时见到最多的也是最简单的,v1 版本的 HPA 只支持一种指标 ——  CPU.传统意义上,弹性伸缩最少也会支持 CPU 与 Memory 两种指标,为什么在 Kubernetes 中只放开了 CPU 呢?其实最早的 HPA 是计划同时支持这两种指标的,但是实际的开发测试中发现:内存不是一个非常好

前言 这里要说一下Prometheus的检控指标从哪里来,它有3个渠道: 主机监控,也就是部署了Node Exporter组件的主机,它以DaemonSet或者系统进程的形式运行,Prometheus会从这里获取关于宿主机相关的资源指标 从Kubernetes自身组件,比如API Server或者Kubelet的/metrics,可以获取工作队列长度.请求QPS以及kubelet暴露出来的关于POD和容器的相关指标,其中容器的是通过Kubelet内置的cAdvisor服务暴露的,它是监控容器内部

PromQL(Prometheus Query Language)是 Prometheus 自己开发的表达式语言,语言表现力很丰富,内置函数也很多.使用它可以对时序数据进行筛选和聚合. 1- PromQL 语法 1.1- 数据类型 PromQL 表达式计算出来的值有以下几种类型: 瞬时向量 (Instant vector): 一组时序,每个时序只有一个采样值 区间向量 (Range vector): 一组时序,每个时序包含一段时间内的多个采样值 标量数据 (Scalar): 一个浮点数 字符串

PromQL(Prometheus Query Language)是 Prometheus 自己开发的表达式语言,语言表现力很丰富,内置函数也很多.使用它可以对时序数据进行筛选和聚合. 一.PromQL 官方文档:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/basics/#examples 一)数据类型 promQL表达式计算出来的值有以下几种类型 瞬时向量 (Instant vector): 一组时序,每个时序只有一个采样值 区间

简介 Prometheus是SoundCloud公司开发的一站式监控告警平台,依赖少,功能齐全.于2016年加入CNCF,广泛用于 Kubernetes集群的监控系统中,2018.8月成为继K8S之后第二个毕业的项目.Prometheus作为CNCF生态圈中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes. 关键功能包括: 多维数据模型:metric,labels 灵活的查询语言:PromQL, 在同一个查询语句,可以对多个 metrics 进行乘法.加法.连接.取分数位等操作. 可独立部署,拆

目录 资源指标: Metrics-Server 资源指标: Metric-Server介绍 Metric-Server部署 下载yaml文件 因为有墙, 所以提前下载image镜像, 当然也可以手动修改yaml相关文件 修改文件, 不然报错 创建Metric-Server 自定义资源指标: Prometheus k8s-prometheus-adapter 项目 Prometheus 在k8s集群中部署Prometheus github地址 需要部署的服务清单 安装部署所有服务及插件 部署kub

本文来自Rancher Labs 在过去的文章中,我们花了相当大的篇幅来聊关于监控的话题.这是因为当你正在管理Kubernetes集群时,一切都会以极快的速度发生变化.因此有一个工具来监控集群的健康状态和资源指标极为重要. 在Rancher 2.5中,我们引入了基于Prometheus Operator的新版监控,它可以提供Prometheus以及相关监控组件的原生Kubernetes部署和管理.Prometheus Operator可以让你监控集群节点.Kubernetes组件和应用程序工作负

凤鸾宝帐景非常,尽是泥金巧样妆. 曲曲远山飞翠色:翩翩舞袖映霞裳. 梨花带雨争娇艳:芍药笼烟骋媚妆. 但得妖娆能举动,取回长乐侍君王. [摘自<封神演义>纣王在女娲宫上香时题的诗] 一首定场诗完毕,咱们书接上回.上回咱们说到使用基于MA长短周期均线上下穿越的方式对行情进行跟踪.同时也提出该方法的问题,即:当前K线在短时间内出现了类似正弦曲线的波动时,短周期均线和长周期均线会频繁的相互交差.这种情况的问题就是会导致系统进行频繁的交易,如果看官们有过手动交易的经验值,就不难发现,交易的越频繁,可能

1.混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵,其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有: 正确率(Precision),它等于 TP/(TP+FP) ,给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例. 召回率(Recall),他等于 TP/(TP+FN),给出的是预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例. 2.ROC曲线 图中的横轴是伪正例的比例(假阳率=FP/(FP+TN)),而纵轴是真正例的比例(真阳率=TP/(TP+FN)).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情

考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative).对一个二分问题来说,会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive).相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative). TP:正确肯定的数目: FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目: FP:误报,给出的匹

1.通常DIF上穿0轴线的当天是中长线难得第一次买入的好时机,会引起场外资金的关注,如果上穿后MACD没有调头的迹象,则股价回调到5日均线附近为买入的好时机,必要时参考其他指标追涨.在0轴线以上形成2次金叉一般说明当前行情已经有段时间的上涨,股价不是太低,此时出现金叉要注意卖出因为金叉后上涨维持时间不会太长,很短时间内可能被死叉替补了. 2.在低位0轴线以下形成2次金叉一般是股价上涨的开始.普通金叉一次只能带来短期反弹行情,这是因为低位第一次金叉后由于空头反扑,会出现在此死叉,只有第二次三次金叉

Buffer cache hit ratio官方是这么解释的:“指示在缓冲区高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比.” Buffer cache hit ratio被很多人当做判断内存的性能指标之一(我没说仅仅只看这个计数器的值,实际上我现在都不看这个值了), 也有不少给给出了具体的参数,诸如(OLTP)要大于95%,或者是大于98%之类的,我不知道给出具体参考值的人是不是真是地区测试过这个参数的值,是作为经验总结还是复制粘贴? 当我去服务器上观察这个值的时候,似乎发现一个规律, 不管服

首先看一个图: 注:右图在我们工作中经常用到 我们专注的web性能指标有那些? 1.页面加载时间 从页面开始加载到页面onload事件触发的时间.一般来说onload触发代表着直接通过HTML引用的CSS,JS,图片资源已经完全加载完毕. 2.全部页面加载时间 全部页面载入时间指从最初启动浏览开始,直到所有元素都被加载完成后,在2秒后仍然没有网络活动的时间. 0-2秒:用户体验最好,打分1002-8秒:用户可以容忍,从第2秒开始,每超过1秒减5分8-15秒:用户不能忍受,从第2秒开始,每超过1秒

最近做了指标监控系统的后台,包括需求调研.代码coding.调试调优测试等,穿插其他杂事等前后花了一个月左右. 指标监控指的是用户通过接口上传某些指标信息,并且通过配置阈值公式和告警规则等信息监测自己上传指标的准确性.程序方面,接口和前台采用go + redis + mysql,后台python + mysql. 这个系统的难度主要在于数据量较大,需要在1分钟处理5w+个指标,对接口和后台程序处理并发的性能要求较高.前台则是展示问题,包括核心指标.我的订阅.指标列表.异常列表等. 系统设计: 1

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

本项目分析apache服务器产生的日志,分析pv.独立ip数和跳出率等指标.其实这些指标在第三方系统中都可以检测到,在生产环境中通常用来分析用户交易等核心数据,此处只是用于演示说明日志数据的分析流程. 一.需求分析 我们可以编写执行的shell脚本,将apache每天产生的日志上传到HDFS中,然后经过数据清洗,hive分析,最后将数据从HDFS导入到mysql中,然后设定计划任务每天定期自动执行分析工作. 1.指标说明  ▶ PV(Page View):页面浏览量,用户每1次对网站中的每个网页

指标把当前交易品种价格简单的放大显示在图表上.   //+------------------------------------------------------------------+//|                                       Magnified_Market_Price.mq5 |//|                        Copyright 2016, MetaQuotes Software Corp. |//|           

在介绍磁盘 I/O 监控命令前,我们需要了解磁盘 I/O 性能监控的指标,以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能. 磁盘 I/O 性能监控的指标主要包括: 指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps) 对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义. 指标 2:吞吐量(Throughput) 指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps

这17个指标根据需要设置吧,指标设置的越多,对服务器真实值影响越大,所以要秉承按需而设的原则.   1.Average load:Average number of processes simultaneously in Ready state during the last minute.    上一分钟同时处于"就绪"状态的平均进程数2.Collision rate:Collisions per second detected on the Ethernet.    每秒钟在以太网