上一节介绍了pushgateway的作用.优劣以及部署使用,本机通过几个实例来重温一下自定义监控指标是如何使用的. 一.监控容器启动时间(shell) 使用prometheus已经两个月了,但从未找到容器运行时间的指标(有一个类似的指标是容器创建时间).学会自定义监控指标后,第一个实例就应该来搞定它. 前提条件是,部署好pushagateway! 在被监控机器上(linux),创建以下脚本 #!/bin/bash allname=`docker ps --format "{{.Names}}&q

自定义python库的好处: robot framework填表式,将python的灵活性弄没了,但是不要担心,RF早就想到了解决办法,就是扩充自己的库. 1.在python应用程序包目录下创建一个新包:D:\Python27\Lib\site-packages\NewLibrary        这里注意文件夹NewLibrary就是你包的名称,这里顺便说一下包的概念,python区分包和普通文件夹就在于文件夹里是否有一个__init__.py的文件 回到正题 NewLibrary这个包就是之

常用的自定义Python函数 1.时间戳转为日期字串,精确到ms.单位s def timestamp2datems(timestamp): ''' 时间戳转为日期字串,精确到ms.单位s :param timestamp:时间戳 :return:日期字串 ''' local_time = time.localtime(timestamp) # data_head = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", local_time) data_head = t

注意:包含Python层的网络只支持单个GPU训练!!!!! Caffe 使得我们有了使用Python自定义层的能力,而不是通常的C++/CUDA.这是一个非常有用的特性,但它的文档记录不足,难以正确实现本演练将向您展示如何使用DIGHT来学习实现Python层. 注意:这个特性(自定义python层)在你是使用Cmake编译Caffe或者使用Deb 包来安装Caffe的时候自动被包含.如果你使用Make,你将需要将你的Makefile.config中的"WITH_PYTHON_LAYER :=

Prometheus自定义监控内容 一.io.micrometer的使用 1.1 Counter 1.2 Gauge 1.3 Timer 1.4 Summary 二.扩展 相关内容原文地址: 博客园:Throwable:基于Prometheus搭建SpringCloud全方位立体监控体系 一.io.micrometer的使用 在SpringBoot2.X中,spring-boot-starter-actuator引入了io.micrometer,对1.X中的metrics进行了重构,主要特点是支

0.此框架只能用于爬虫,由框架来调度url请求,必须按照此方式开发,没有做到类似celery的通用分布式功能,也不方便测试.可以使用另外一个,基于函数式编程的,调度一切函数的分布式框架,做到了兼容任何新老代码,满足任何需要分布式的场景. 一个分布式爬虫框架.比scrapy简单很多,不需要各种item pipeline middwares spider settings run文件之间来回切换写代码,这只需要一个文件,开发时候可以节约很多时间,形式非常松,需要重写一个方发,自己想怎么解析入库都可以

目标:自定义一个C\C++矩阵类,有几个用于演示的矩阵运算函数或者操作,将其通过 PyTypeOject newType的方式注册到python中成为一种新的类型,并且要可继承. 预备知识 建议先运行python源码剖析第6章smallpython的代码,有个直观认识,再从书的第一章看起. 知乎相关type和oject的回答链接放这. 熟悉python和C\C++的混合编程. C: https://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/09/04/26

-- Bootstrap http://www.bootcss.com/ -- Font Awesome http://fontawesome.io/ -- bxslider http://bxslider.com/ -- jQuery EasyUI http://www.jeasyui.com/download/index.php -- jQuery UI http://jqueryui.com/ -- parsleyjs http://parsleyjs.org/ -- jQuery Val

在使用Hadoop的过程中,遇到了自带python版本比较老的问题. 下面以python3.7为例,演示如何在hadoop上使用自定义的python版本以及第三方库. 1.在https://www.python.org下载Python-3.7.2.gz包 2.在linux环境下: tar -xvf Pthon-3.7.2 #解压文件 cd Python-3.7.2 ./configure -- prefix=~/python37 #这里是你刚刚解压的路径 make -j make install

grafana结合prometheus提供了大量的模板,虽然这些模板几乎监控到了常见的监控指标,但是有些特殊的指标还是没能提供(也可能是我没找到指标名称).受zabbix的影响,自然而然想到了自定义监控项,promethues同样也支持. 一.简介 Pushgateway是prometheus的一个重要组件,利用该组件可以实现自动以监控指标,从字面意思来看,该部件不是将数据push到prometheus,而是作为一个中间组件收集外部push来的数据指标,prometheus会定时从pushgat

1.  自定义指标 为了注册自定义指标,请将MeterRegistry注入到组件中,例如: public class Dictionary { private final List<String> words = new CopyOnWriteArrayList<>(); Dictionary(MeterRegistry registry) { registry.gaugeCollectionSize("dictionary.size", Tags.empty(

prometheus 编写告警规则 将自定义的告警规则写到独立的文件中,prometheus.yml中引用如下: rule_files: - "rules/*.yml" [root@localhost prome]# mkdir /usr/local/prome/rules 编辑一个新的名为node-server.yml文件 vim node-server.yml groups: # 告警分组 - name: Node-server.rules # 组名称 rules: #告警规则 -

之前零零碎碎写了一些zabbix 线路监控的脚本,工作中agnet较多,每条线路监控需求不一致,比较杂乱,现在整理成一个py模块,集合之前的所有功能 环境 python3.6以上版本,pip3(pip 9.0.1以上版本),mysql,pymysql库 使用zabbix自定义脚本获取线路时延丢包率不做介绍,参考上一篇zabbix文章 如果系统当前python版本是python3.5,升级3.6时有两个注意事项 1 先升级python至3.6再升级pip3否则会导致pip3无法正常使用 2 pyt

结构如下: appsdk\ appsdk.py(这里面有多个类,包括appsdk,appsdksync等类) __init__.py ... ① 有个appsdk的文件夹(符合python包的定义) ② 将这个appsdk的文件夹copy到/usr/lib/python2.7/site-packages目录下 ③ 进入这个appsdk文件夹,vim __init__.py,然后输入如下内容(这是一种参考模式,因为之前我试过很多方式,发现RF加载不了包里面的py里面的多个类): from apps

import sys from _winreg import * # tweak as necessary version = sys.version[:3] installpath = sys.prefix regpath = "SOFTWARE\Python\Pythoncore\%s\\" % (version) installkey = "InstallPath" pythonkey = "PythonPath" pythonpath =

续前文[日常]Beyond的歌里最多是"唏嘘"吗? - Python分词+词频最后的想法, 发现VS Code支持用户自定义代码片段: Creating your own snippets in Visual Studio Code 尝试如下, 片段使用中文命名, 但前缀好像不能用中文(如果前缀设置为"文件", 在源码编辑时输入"文件"后没有自动补全弹窗), 应该与自动补全机制有关. 片段定义: { "读文件": { &quo

当Prometheus的node_exporter中没有我们需要的一些监控项时,就可以如zabbix一样定制一些key,让其支持我们所需要的监控项. 例如,我要根据 逻辑cpu核数 来确定load的告警值,现在就要添加一个统计 逻辑cpu核数的 key 添加统计脚本 mkdir /usr/local/node_exporter-0.16/key vim /usr/local/node_exporter-0.16/key/Logical_CPU_core_number cat /proc/cpui

先上网卡数据采集脚本,这个基本上是最大的坑,因为一些数据的类型不正确会导致no datapoint的错误,真是令人抓狂,注意其中几个key的值必须是int或者float类型,如果你不慎写成了string,那就麻烦了,其他的tag是string类型. 另外数据采集时间间隔一般就是10秒,这是潜规则,大家都懂. 官方参考地址: 官参 有图有真相 #! /usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import os import arrow import tim

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 #set( $SITE = "http://blog.csdn.net/morgana" ) """ @version: v1.0 @author: morgana @license: Apache Licence @contact: 872912440@qq.com @site: ${SITE} @software: ${PRODUCT_NAME} @file: ${NAME

参考文档:https://code.visualstudio.com/docs/python/environments 1.创建虚拟环境,cd到当前目录 py -3 -m venv env 2.Ctrl+Shift+P,选择Python:Select Interpreter,选中刚才新建的env环境,即可自动定位.然后Ctrl+`来创建一个新的Terminal窗口,发现自动进入了虚拟环境,不用运行activated脚本来运行虚拟环境了. 3.如果有错误的话,可以手动指定,在.vscode文件夹中