metrics、log、trace

2024-11-02

OneAPM大讲堂 | Metrics, Tracing 和 Logging 的关系

[编者按]这是在 OpenTracing 和分布式追踪领域内广受欢迎的一片博客文章.在构建监控系统时,大家往往在这几个名词和方式之间纠结. 通过这篇文章,作者很好的阐述了分布式追踪.统计指标与日志之间的区别和关系. Peter Bourgon 原作: Metrics, tracing, and logging 译者:吴晟正文今天,我很荣幸的参加了 2017 分布式追踪峰会(2017 Distributed Tracing Summit), 并和来自 AWS/X-Ray, OpenZipkin

图像增强算法（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）

一.图像增强算法原理图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

【Git】（2）---checkout、branch、log、diff、.gitignore

常用命令一.命令 1.checkout 切换分支 git checkout 分支名 #切换分支 #如果在当前分支上对文件进行修改之后,没有commit就切换到另外一个分支b, 这个时候会报错,因为没有commit的文件在切换分支之后会不覆盖.所以Git 报错提示. git checkout -f 分支名 #强制切换到分支 #如果在当前分支上对文件进行修改之后强制切换另一个分支,那么当前分支修改东西直接丢弃,所以-f 参数一定一定要非常非常小心使用,一般情况下不建议使用,除非真的要强制去执行 g

appium-基本操作的再次封装（加上文件路径、log、截图、异常处理）

一:日志二:文件路径三:截图四:异常处理(对基本操作,例如:等待元素出现.点击.按键灯进行封装.加上截图和日志记录)

OpenCV图像增强算法实现（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma）

http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739 1. 基于直方图均衡化的图像增强直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的.对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节. 彩色图像的直方图均衡化实现: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/

Oracle的学习三：java连接Oracle、事务、内置函数、日期函数、转换函数、系统函数

1.java程序操作Oracle java连接Oracle JDBC_ODBC桥连接 1.加载驱动: Class.forName("sun.jdbc.odbc.JdbcodbcDriver"); 2.得到连接:(和SQL Server一样) 首先,引用数据包: import java.sql.*; 连接: Connection ct=DriverManager.getConnection("jdbc:odbc:testds","用户名",&quo

学习笔记TF048:TensorFlow 系统架构、设计理念、编程模型、API、作用域、批标准化、神经元函数优化

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

mongodb 权限设置--用户名、密码、端口

转自:http://www.cnblogs.com/valor-xh/p/6369432.html 一.关于权限的默认配置在默认情况下,mongod是监听在0.0.0.0之上的,任何客户端都可以直接连接27017,且没有认证.这样做的好处是,用户可以即时上手,不用担心被一堆配置弄的心烦意乱.然而坏处也是显而易见,如果直接在公网服务器上如此搭建MongoDB,那么所有人都可以直接访问并修改数据库数据了. 默认情况下,mongod也是没有管理员账户的.因此除非你在admin数据库中使用db.add

MongoDB的使用学习之（四）权限设置--用户名、密码、端口==

本文参照:http://hi.baidu.com/tianhuimin/item/590d96cfd7ac1509c610b26a 本人也是按照此文章操作的,但是有些不妥,红色文字就是我实践后,需要改正的地方一.关于权限的默认配置在默认情况下,mongod是监听在0.0.0.0之上的,任何客户端都可以直接连接27017,且没有认证.这样做的好处是,用户可以即时上手,不用担心被一堆配置弄的心烦意乱.然而坏处也是显而易见,如果直接在公网服务器上如此搭建MongoDB,那么所有人都可以直接访问并修

JS里try...catch...finally详解，以及console日志调试(console.log、console.info等)

<!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>测试页面</title> <script type="text/javas

log 的 debug()、 error()、 info（）方法

log4j定义了8个级别的log(除去OFF和ALL,可以说分为6个级别),优先级从高到低依次为:OFF.FATAL.ERROR.WARN.INFO.DEBUG.TRACE. ALL. 简单的说,就是配合log的等级过滤输出比如,你在开发的时候,要验证一个方法有没有被调用到,为了方便调试,通常会在这个方法开始的时候加一些system.out.但是项目真正发布的时候这些代码通常是要移除掉的,所以通常更建议用logger来记录所以你可能会加logger.debug. 为什么是debug而不是info

8个日志级别（OFF、FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG、TRACE、 ALL）

log4j定义了8个级别的log(除去OFF和ALL,可以说分为6个级别),优先级从高到低依次为:OFF.FATAL.ERROR.WARN.INFO.DEBUG.TRACE. ALL. ALL 最低等级的,用于打开所有日志记录. TRACE designates finer-grained informational events than the DEBUG.Since:1.2.12,很低的日志级别,一般不会使用. DEBUG 指出细粒度信息事件对调试应用程序是非常有帮助的,主要用于开发过程中

基于.net core微服务（Consul、Ocelot、Docker、App.Metrics+InfluxDB+Grafana、Exceptionless、数据一致性、Jenkins）

1.微服务简介一种架构模式,提倡将单一应用程序划分成一组小的服务,服务之间互相协调.互相配合,为用户提供最终价值.每个服务运行在其独立的进程中,服务与服务间采用轻量级的通信机制互相沟通(RESTful API).每个服务都围绕着具体的业务进行构建,并且能够被独立地部署到生产环境.类生产环境等.应尽量避免统一的.集中式的服管理机制,对具体的一个服务而言,应根据业务上下文,选择合适的语言.工具对其进行构建. ——马丁•福勒 1.1..net core下的微服务构件服务治理:Consul API

Metrics、Tracing、Logging的融合

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

HDU 4865 Peter's Hobby（概率、dp、log）

给出2个影响矩阵,一个是当天天气对湿度的影响,一个是前一天天气对当天天气的影响. 即在晴天(阴天.雨天)发生Dry(Dryish.Damp.Soggy)的概率,以及前一天晴天(阴天.雨天)而今天发生晴天(阴天.雨天)的概率. 其中第一天的晴天阴天雨天概率为0.63,0.17,0.20 输入n天的湿度情况,输出最有可能的n天的天气. 用dp[i][j]表示第i天为j天气的概率,用pre[i][j]表示它的前驱. 注意由于概率相乘次数过多,要用log放大..不然会接近0.精度不够.误差大 dp[i]

Linux System Log Collection、Log Integration、Log Analysis System Building Learning

目录 . 为什么要构建日志系统 . 通用日志系统的总体架构 . 日志系统的元数据来源:data source . 日志系统的子安全域日志收集系统:client Agent . 日志系统的中心日志整合系统:log server . 日志系统的后端存储系统:log DB . 日志系统搭建学习 1. 为什么要构建日志系统 log是管理员每日需要查看的文件记录.里面记载了大量系统正常和不正常的运行信息,这些信息对管理员分析系统的状况.监视系统的活动.发现系统入侵行为是一个相当重要的部分对于安全研究员来说

如何禁止DELETE、PUT、OPTIONS、TRACE、HEAD等协议访问应用程序 .

原文:http://linder.iteye.com/blog/735435 简介 WebDAV (Web-based Distributed Authoring and Versioning)是基于 HTTP 1.1 的一个通信协议.它为 HTTP 1.1 添加了一些扩展(就是在 GET.POST.HEAD 等几个 HTTP 标准方法以外添加了一些新的方法),使得应用程序可以直接将文件写到 Web Server 上,并且在写文件时候可以对文件加锁,写完后对文件解锁,还可以支持对文件所做的版

log 的 debug()、 error()、 info（）方法的区别

软件中总免不了要使用诸如 Log4net, Log4j, Tracer 等东东来写日志,不管用什么,这些东东大多是大同小异的,一般都提供了这样5个日志级别: × Debug × Info × Warn × Error × Fatal 一个等级比一个高,但是在具体开发中,关于应该如何选择适应的等级,却没有找到好的文章进行说明.记录一下自己的一些看法,以便日后使用吧. === Debug === 这个级别最低的东东,一般的来说,在系统实际运行

大数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink--容错机制（ACK，RDD，基于log和状态快照），消息处理at least once，exactly once两个是关键

分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理.聚合和分析.它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别.这类系统一般采用有向无环图(DAG). DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑.如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks.单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况. 关注点当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的: 运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种

【译】SQLskills SQL101：Trace Flags、ERRORLOG、Update Statistics

最近阅读SQLskills SQL101,将Erin Stellato部分稍作整理.仅提取自己感兴趣的知识点,详细内容请阅读原文. 一.Trace Flags推荐开启三个跟踪标记1118.3023.3226跟踪标记1118(适用2016之前版本),避开对SGAM页的使用,在统一区分配新建对象的空间.跟踪标记3023(适用2014之前版本),在默认情况下对实例上进行的所有备份启用CHECKSUM选项.跟踪标记3226,成功备份信息不再写入SQL Server ERRORLOG 启动参数添加:-T3

禁止tomcat生成catalina.out、localhost_access_log、host-manager.log、localhost.log、manager.log这些文件

1.找到tomcat目录conf,logging.properties把这个文件重命名(推荐:也可以根据自己的需要更改里面的配置文件) 其实删掉也可以但是不建义这样就不会生成host-manager.log.localhost.log.manager.log.catalina.log这些文件注:把 conf/loging.properties 中的等级全都等于OFF 也不行,测试过 2. 只要将 CATALINA_OUT="$CATALINA_BASE"/logs/catalina

metrics、log、trace

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