使用节点选择器移动监控组件 2.7. 为监控组件分配容忍（TOLERATIONS） 2.8. 配置专用服务监控器 2.9. 配置持久性存储 2.10. 配置远程写入存储 2.11. 控制用户定义的项目中未绑定指标属性的影响 第 第 3 章 章 配置外部 配置外部 ALERTMANAGER 实 实例 例 3.1. 在时间序列和警报中附加额外标签 3.2. 为监控组件设置日志级别 3.3. 为 PROMETHEUS 启用 用监 监控 控 5.1. 为用户定义的项目启用监控 5.2. 授予用户权限来监控用户定义的项目 5.3. 授予用户权限来为用户定义的项目配置监控 5.4. 从集群外部访问自定义应用程序的指标 5.5. 将用户定义的项目从监控中排除 5.6. 为用户定义的项目禁用监控 5.7. 后续步骤 第 第 6 章 章 为 为用 用户 户定 定义 义的 的项 项目 目启 启用警 用警报 报路由 路由 为用户定义的项目启用警报路由 6.3. 授予用户权限来为用户定义的项目配置警报路由 6.4. 为用户定义的项目禁用警报路由 6.5. 后续步骤 第 第 7 章 章 管理指 管理指标 标 7.1. 了解指标 7.2. 为用户定义的项目设置指标集合 7.3. 查询指标 7.4. 后续步骤 4 4 4 8 10 10 11 11 11 12 14 16 17 20 23 24 35 38 43 45 48

请求合并 请求缓存 实践过程中遇到的问题 • 业务改造成本⾼高，代码耦合，维护成本增⾼高 • 固化策略略，需线下修改代码，测试，发布，线上应急策略略响应不不 友好 • ⽆无法⽀支撑多系统的复合指标计算，业务降级⽀支持不不友好 • ⼤大量量应⽤用各⾃自实现降级熔断，代码散落在各应⽤用，没有统⼀一的管 理理和治理理。久⽽而久之，⽆无⼈人知道系统内有多少降级点，降级是如 何实现的 • 缺乏 策略略管理理 流控管理理 预案管理理 指标管理理 监控告警 数据⼤大盘 脚本开发 ETCD管理理 故障演练 业务保障管理理后台 应⽤用JVM进程 故障动态注⼊入 Attach 故障注⼊入 指标聚合查询 熔断降级计算（Flink） ⽇日志中⼼心 KAFKA 数据采集、计算、存储 指标（HBase） 指标明细（ES） 降级⽇日志（ES） ETL 指标计算（Flink） 脚本引擎 查 查 询 服 务 ⽇日志数据 指标（Redis） 业务异常数据快照（ES） 熔断降级通知 降级服务管理理 故障代码注⼊入 降级服务注册设计 serviceA serviceB serviceC etcd register service metadata degrade strategy center mysql sharding watch admin • 使⽤用ETCD实现注册中⼼心

ClickHouse 到 Apache Doris，腾讯音乐内容库数据平台架构演进实践 2023/02/20SelectDB 用户案例 导读：腾讯音乐内容库数据平台旨在为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈 选等内容分析服务，高效为业务赋能。目前，内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 演进到 了 4.0 ，经历了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache Doris 的替换、经历了数据架构语义层 在业务运营过程中我们需要对包括歌曲、词曲、专辑、艺人在内的内容对象进行全方位分析， 高效为业务赋能，内容库数据平台旨在集成各数据源的数据，整合形成内容数据资产（以指 标和标签体系为载体），为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈选等内容分 析服务。 数据架构演进 TDW 是腾讯最大的离线数据处理平台，公司内大多数业务的产品报表、运营分析、数据挖 掘等的存储和计算都是在 TDW 中进行，内容库数据平台的数据加工链路同样是在腾讯数据 三层将数据整合为不同主题的标签和指标体系， DWM 集市层围绕内容对象构建大宽表，从不同主题域 DWS 表中抽取字段。  加速层：在数仓中构建的大宽表导入到加速层中，Clickhouse 作为分析引擎， Elasticsearch 作为搜索/圈选引擎。  应用层：根据场景创建 DataSet，作为逻辑视图从大宽表选取所需的标签与指标，同 时可以二次定义衍生的标签与指标。 存在的问题：

进行重新 测评的指标。以上速度指标均在 T4 TRT7.2 环境下测试。 14 > 2022年美团技术年货 表 1 YOLOv6 各尺寸模型与其他 YOLO 系列的性能对比结果 注：YOLOv6 系列模型均在训练 300epoch 且不使用预训练模型或额外检测数据集 下获得，“‡”表示采用了自蒸馏算法，“＊”表示从官方代码库对发布模型进行重新 测评的指标。以上速度指标均在 T4 TRT7 869 FPS （batch size=32）。 16 > 2022年美团技术年货 表 2 YOLOv6-S 量化方案与 PaddleSlim 应用于 YOLO 系列模型的量化效果对比 注：以上速度指标均在 T4 TRT8.4 环境下测试。对比方法为 PaddleSlim [30] 。 不同之处是 PaddleSlim 使用 YOLOv6-S 1.0 版本，我们的量化方案应用于 2.0 版 本 敏感度分析结果。但由于 mAP 方法需要频繁地计算验证集精度，耗 时太久且容易过拟合验证集，因此在实际项目中为了追求效率，我们建议使用 MSE 方法。 24 > 2022年美团技术年货 表 3 使用不同量化敏感指标得到的 Top-6 敏感层及部分量化精度对比 2.3 基于通道蒸馏的量化感知训练 至此，我们优化后的 PTQ 的精度达到了 42.0%，进一步提高模型精度需要引入量 化感知训练（ QAT）。量化感知训练（Quantization

电源 源监 监控 控 4.1. KEPLER 配置 4.2. 监控 KEPLER 状态 第 第 5 章 章 视觉 视觉化 化电 电源 源监 监控指 控指标 标 5.1. 电源监控仪表板概述 5.2. 访问电源监控仪表板 5.3. 电源监控指标概述 5.4. 其他资源 第 第 6 章 章 卸 卸载电 载电源 源监 监控 控 6.1. 删除 KEPLER 6.2. 卸载 POWER 监控 OPERATOR 用户提早试用新的功能，并有机会在开发阶段提供反馈意见。 有关红帽技术预览功能支持范围的更多信息，请参阅技术预览功能支持范围。 通过对 Red Hat OpenShift 的电源监控，您可以监控工作负载的功耗，并使用关键功耗指标（如 CPU 或 DRAM）在 OpenShift Container Platform 集群中运行的重要的电源命名空间，如 CPU 或 DRAM。 本发行注记介绍了 OpenShift Container OpenShift 引进了电源监控的技术预览版本。以下公告可用于电源监控 0.1： RHEA-2024:0078 1.1.1. 功能 部署和删除 Kepler 基于 Intel 的裸机部署的电源使用指标 用于绘制电源使用情况的仪表板 第 第 1 章 章 RED HAT OPENSHIFT 发 发行注 行注记 记 3 第 2 章 电源监控概述 重要 重要 电源监控只是一个技术预览功能。技

•要么使用注册中心来自动发现，要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行，要监控的服务数量大幅增长，是之前的指标数量十倍都不止 •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设，更愿意埋点 •各种采集器层出不穷，都是本着可采尽采的原则，一个中间件实例动辄采集几千个指标 指标数量大幅增长 •老一代监控系统更多的是关注机器、交换机、中间件的监控，每个监控对象一个标识即可，没有维度的设计 有维度的设计 •新一代监控系统更加关注应用侧的监控，没有维度标签玩不转，每个指标动辄几个、十几个标签 指标维度更为丰富 •Kubernetes体系庞大，组件众多，涉及underlay、overlay两层网络，容器内容器外两个namespace，搞懂需要花些时间 •Kubernetes的监控，缺少体系化的文档指导，关键指标是哪些？最佳实践是什么？不是随便搜索几个yaml文件能搞定的 平台侧自身复杂度变高， https://github.com/flashcatcloud/categraf/blo b/main/k8s/daemonset.yaml Kubernetes Node - 容器负载监控 关键指标 CPU使用率，分子是每秒内容器用了多少CPU 时间，分母是每秒内被限制使用多少CPU时间 sum( irate(container_cpu_usage_seconds_total[3m]) ) by

 !=：完全不匹配，比如 app!="clickhouse"  =~：正则匹配，比如 app=~"n9e-.*"  !~：正则不匹配，比如 app!~"n9e-.*" 指标名称，通常放到大括号之外，但实际上，指标名称也是一个标签，其标签Key是 __name__，所以之前查询的例子，可以这么写： {__name__="mem_available_percent", app="clickhouse"} 用，比如之前的例子，对于内存可用率的指标 mem_available_percent 这个指标是采集器直接计算好的，如果采集器没有计算，而是上报了 原始指标 mem_available 和 mem_total，我们仍然可以使用 promql 计算出可用率指标： 逻辑上，是先根据 mem_available{app="clickhouse"} 找到相关指标数据，会找到5条，再根 据 mem 的结果，这个最终结果其实就是 mem_available_percent。 如果分子和分母对应的selector查到的数据标签不同，就没法做除法运算了，比如 net_bytes_recv 比内存相关的指标多了一个interface的标签（标明网卡），二者是没法做运算 的，结果为空： net_bytes_recv{app="clickhouse"}/mem_total{app="clickhouse"}

放内容进 行监控，其主要监控两个指标：运营位数及每个运营位的配置总数。这样做可以带来以下几个好处： 1. 对接入的业务数及机器数进行统计。 2. 通过SDK的配置总数监控，防止数量超过最大限制。 同时，对于非SDK的其他性能指标，我们采用统一的监控平台– CAT  进行监控，其中包括：APPKIT中 心服务的调用QPS，机器的性能，网络流量等通用指标。 五、底层模型–灵活性设计 五、底层模型–灵活性设计 群智能调度等领域提供业界领先的、统一的解决方案，CAT 目前在美团点评的产品定位是应用层的统一 监控组件，在中间件（RPC、数据库、缓存、MQ 等）框架中得到广泛应用，为各业务线提供系统的性能 指标、健康状况、实时告警等服务。 本文会对 CAT 的客户端、性能等做详细深入的介绍，前不久我们也发过一篇 CAT 相关的文章，里面详 细介绍了 CAT 客户端和服务端的设计思路，欲知更多细节，欢迎阅读 CAT》  产品价值 产品价值 减少故障发现时间。 降低故障定位成本。 辅助应用程序优化。 技术优势 技术优势 实时处理：信息的价值会随时间锐减，尤其是在事故处理过程中。 全量数据：全量采集指标数据，便于深度分析故障案例。 高可用：故障的还原与问题定位，需要高可用监控来支撑。 故障容忍：故障不影响业务正常运转、对业务透明。 高吞吐：海量监控数据的收集，需要高吞吐能力做保证。 CAT

5. HAProxy Reloads 的优化 第 第 9 章 章 扩 扩展集群指 展集群指标 标 9.1. 概述 9.2. 针对 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 的建议 9.3. 集群指标的容量规划 9.4. 扩展 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 指标 POD 9.4.1. 先决条件 9.4.2. 扩展 Cassandra 组件 第 第 有用，并可执行不监管的请求数量。当 API 服务器处理大量并发请求时，对请求的响应时间，特别是大型 和/或高密度的集群。建议您监控 Prometheus 中的 apiserver_request_count 速率指标，并相应地调整 maxRequestsInFlight 和 QPS。 更改默认值时，需要有一个很好的平衡，因为 API 服务器的 CPU 和内存消耗，etcd IOPS 会在并行处理 更多请求时增加。另请注意，大量非watch 11 扩 扩展和性能指南 展和性能指南 16 为了有效地生成镜像，您可以将任何必要的容器镜像拉取到所有节点主机。这意味着，镜像不需要初始拉 取，这会降低连接速度和性能，特别是用于镜像（如 S2I、指标和日志记录）的时间和性能，这可能会非 常大。 对于无法访问 registry 以进行安全目的的计算机也很有用。 另外，您可以使用本地镜像而不是指定 registry 的默认镜像。要做到这一点：

3%，同时期预估其他贡献率强劲的国家数据分别是印 度（7.9%）、巴西（3%）、尼日利亚（1.5%）。  Github2025年开源贡献者比例预估（按国别分） 从国内角度看中国开源现状  Gitee2022年平台上开源指标的变化 平台仓库 2500万 新增用户 200万 新仓库 480万 总用户 1000万  CSDN2023年调研：使用开源软件的开发者比例 64% 32% 2% 2% 经常使用 赠并运营项目；2）开源技术论坛通常会提供更广阔的开发者交流平台，提升开发者 能力水平；3）开源社区评估机构可对开源社区进行评分，辅助开发者选择要参与的开源项目；4）开源产业联盟往往会对行业贡献 技术指标、开源规范等，引导行业专业化发展。 来源：根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开源产业链 运营： 发起者为运营者 开源技术论坛\开源社区评估机构\开源产业联盟 提供参 向上对接高校及研究机构， 加紧基础技术共建；向下对 应发行版ISV厂商，将软件向 更多行业及场景渗透 规划开源软件迭代方向，包 括但不限于软件特性增加、 现有功能增强、Bug修补， 并提出相应的合格指标 一方面积极对社区开发者的回 复给予反馈，另一方面发掘优 秀的灵感，增强创新能力 对开发者提交的代码进行评 审，确保代码的可读性和可 维护性，及时做出缺陷反馈 提出企业开源项目，确定是 否开源、开源时间、企业内