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可串行化 数据库恢复 观测可序列化
可串行化 冲突可串行化是可串行化的充分条件 CLR Compensation Log Record 数据库恢复 分析阶段 graph TD A(把事务加入事务表)-->C(把已结束的事务剔除出事务表) 观测可序列化 很好的参考文章
90640发布于 2019-05-25 - 来自专栏EMQ 物联网
易操作、可观测、可扩展，EMQX如何简化物联网应用开发
配置热更新根据是否可在运行时修改，EMQX 5.0 的配置可以分成可热更新/不可热更新两种配置。 可热更新配置都可以通过 HTTP API 修改成功后立即生效，同时保证配置修改在集群间同步更新。 可观测性强大的日志功能日志为系统排错、优化性能提供可靠信息来源。EMQX 在日志数据过载或日志写入过慢时，默认启动过载保护机制，最大限度保证正常业务不被日志影响。 QoS 2 EMQX 收到客户端的 PUBCOMP 包。影响慢订阅的因素发布者到 EMQX 网络较慢（暂不能探测，功能规划中）。 如前文提到，可操作性与可观测性的提升将使 EMQX 集群的运维工作变得更加轻松与高效，扩展性的增强则为用户定制更加符合自身需求的 EMQX 提供了便利。
1.1K00编辑于 2022-10-10 - 来自专栏Rainbond开源「容器云平台」
eBPF Cilium实战(2) - 底层网络可观测性
在之前的平台中，对于组件之间的网络流向不具备直接的可观测性，用户组件间通信出现问题，只能通过传统命令行工具进行手动排查，而 cilium 的 Hubble 服务可以提供 UI 界面向用户展示实时的流量状态 ，同时可以将这些指标暴露给 Prometheus 进行聚合整理，让用户可以更直观的对底层网络状态进行观测监控。 开启 Hubble UI 服务 cilium 的网络可观测性由 Hubble 服务提供，在安装 cilium 时，默认不会安装 Hubble ，可以通过以下命令开启 Hubble 服务 helm upgrade
1.3K30编辑于 2022-04-11 - 来自专栏重归混沌
谈谈观测
随着这几年我对 eBPF、Prometheus 等工具的深入了解，我才逐渐意识到“可观测性”这个词背后蕴含的意义。 这也正是“可观测性”弥足珍贵的原因之一：当系统出问题时，我们可以通过系统本身提供的可观测能力，去追踪和理解到底发生了什么。 不得不佩服 Linux 的设计者们，/proc 文件系统的设计在多年以前就已体现出极强的可观测性理念。 我并不想讲怎么样实现可观测性，毕竟我不是专家。 但我想谈谈观测给了我们一个什么样的视角。 按默认 GC 策略，GC 会等到内存分配到 297.5 * 2 = 595MB 时才会启动下一轮 GC，这个计算远远高于我的观查到的数据。 但我并不这么认为——不管业务逻辑怎么写，在 GC 系统的视角下，它的行为是稳定的，它始终以内存分配量的 2 倍作为标记对象的阈值。
7810编辑于 2026-03-25 2026年，MySQL到SelectDB同步为何更关注实时、可观测与可校验？
、可校验”。 2. 三个核心要求实时实时并不是把同步频率调高一点，而是要求链路具备持续追增量的能力。NineData 数据复制基于数据库日志采集与监听能力，支持跨同构、异构数据源的变更数据实时复制。 可观测很多同步链路更需要关注的，不是任务失败本身，而是失败之前是否能被发现。 可校验同步过去，不等于结果就一定可信。 可观测，决定问题能不能及时被发现。可校验，决定结果能不能被业务信任。
6810编辑于 2026-03-31- 来自专栏大数据文摘
用航拍和地面观测数据，DeepMind AI可完成在陌生区域导航
接下来，他们着手进行一个转移学习任务，该任务通过观测航空视图目标区域获得数据并进行适应性训练，最后使用地面视图观察转移到目标区域。 ? 覆盖两侧2-5公里区域的全景图间隔约10米，AI导航每次可进行以下五种动作中的一种：向前移动，向左转22.5度，向右转22.5度，向左转67.5度，向右转67.5度。
60920发布于 2019-07-02 - 来自专栏初代庄主
观测 CPU
背景 通常在分析性能问题时，我们会用 `top , sar , perf` 来观测 CPU 的使用情况；多数据情况下是观测别人的程序。 如果从熟悉工具的角度来看，观测自己的程序，根据观测到的结果再结合程序源代码，对于我们掌握性能分析工具会更有帮助。 for(;;) { // 不断的查询父进程的 pid ，这个会占用 sys 空间 getppid(); } } ---- sar 看 cpu 的使用率 要观测所有 0.00 99.40 平均时间: 1 0.20 0.00 0.00 0.00 0.00 99.80 平均时间: 2 /testing-cpps/build/hello001 root 22861 22837 0 17:06 pts/1 00:00:00 grep --color=auto hell 2、
53040编辑于 2022-05-17 - 来自专栏深度学习与python
作业帮服务观测之基础观测能力
同样重要的是，你可以创建可重用的提示，将它们跨模型、任务和领域泛化。 让我们看下以下四种具体的提示模式。 Explain Photosynthesis to your students in 1-2 sentences. (dream control, social media origin, AI-driven future). 2. 图 2：检索增强生成 在构建 AI 系统时，在以下情况下，你应该考虑使用 RAG： 模型需要超出模型训练截止日期的最新信息。 系统依赖于特定领域中专有的或经常更新的数据。 同样，你必须做出明智的系统优化选择，无论是将流量从不必要的强大模型重定向，缓存可预测的响应，实时批处理查询，还是开发更小的专用模型。
21610编辑于 2025-06-08 - 来自专栏新技术
可观测性之Log4j2优雅日志打印
架构说明定位Log4j 2 旨在用作审计日志记录，被设计为可靠、快速和可扩展，易于理解和使用的框架。简单的来说Log4j2就是一个日志框架，用来管理日志的。 无侵入性： 通过扩展机制自动加载，无需与代码完全耦合，代码中可以使用SLF4J门面插件架构： 插件化配置， 自动识别插件并在配置引用它们，极高的可扩展性属性配置支持： 可以在配置中引用属性，Log4j 可以看到Log4j2 核心的机制中考虑到了高性能，可扩展，可配置等需求，有效的解决着我们使用日志的痛点，那接下来就来从整体来了解下Log4j2。 --可滚动归档文件的日志追加器，这里配置的是Error级别的日志可以打印到error.log文件中 同时根据日期（天）和大小（最大250MB)进行文件归档--> <RollingFile 在日志打印格式中设置获取链路追踪id的获取方式%X{TraceId} ，然后在Java代码中将链路追踪Id放入日志诊断上下文MDC中即可如代码： MDC.put("TraceId", "123456");总结日志也是我们最常用的观测系统健康状况的方式
2.1K30编辑于 2023-01-06 2025企业可观测产品选型实战指南：可观测是什么？可观测平台怎么选？
2）腾讯云可观测平台（TCOP）核心定位腾讯云原生一体化可观测平台，深度绑定腾讯云生态，聚焦云原生全链路观测场景，主打“云资源联动+轻量化部署”。 2）按核心需求优先级选型业务可观测+智能闭环：嘉为蓝鲸（业务关联深、AI能力全）；云原生全链路观测：腾讯云TCOP（开源生态兼容、轻量化部署）；网络性能精准监控：SolarWindsNPM（多厂商设备适配 中小企业可优先解决核心痛点：若为腾讯云用户，可选腾讯云TCOP（SaaS模式，按用量付费）；若需基础全栈观测，可先用开源工具搭建基础能力，再逐步升级至嘉为蓝鲸等企业级平台。 Q2：嘉为蓝鲸相比腾讯云TCOP，核心优势在哪些场景体现？ A：嘉为蓝鲸的核心优势集中在“复杂架构适配+业务深度关联+国产化合规”：混合架构场景：可同时兼容国产软硬件与多云环境，腾讯云TCOP聚焦腾讯云生态；业务可观测场景：嘉为蓝鲸可直接关联业务交易与IT故障，
25910编辑于 2025-11-19蓝鲸观测平台：统一观测数据关联模型探索
前 言本文为蓝鲸观测平台数据模块负责人 在 蓝鲸智云 和 DeepFlow 社区 合办的第六场 eBPF 零侵扰可观测性 Meetup 上的演讲，原来题为根因定位关键：统一观测数据关联模型探索概 述根因分析高度依赖可关联的观测数据 第三个是可扩展性，也是我刚刚一直在提到的一个点，拿 IPv6 来举例，就是一个主机之前是 IPv4，要扩展它 IPv6，这是一个很大的工作量。 现在这个场景就是一次简单的变更，一个 Pod 的变更，可以注意到这里是一个 Query API Service 的重启，它的 Pod 就已经不再是原先那个 Pod，它原来叫 Pod1，现在因为重启之后变成了 Pod2， 整个体系的各个组件均具备可插拔性，整体以蓝鲸企业版的形式开源对外。 可扩展性：资源模型能够适应未来的变化和扩展需求。时间序列关联资源和其关联关系是随时间变化的。为了准确地进行历史回溯和故障分析，需要将时间序列引入关联模型，构建一个具备时序性的图模型。
89310编辑于 2024-09-27- 来自专栏charlieroro
Istio可观测性
Istio可观测性 Istio的可观测性包括metrics，日志，分布式链路跟踪以及可视化展示。 目录 Istio可观测性 Prometheus 配置说明 Option 1:合并metrics Option 2:自定义抓取metrics配置 TLS设置 总结 Jaeger 概述 跟踪上下文的传递 使用 Option 2:自定义抓取metrics配置 内置的demo profile会安装Prometheus，并包含了所有必要的scraping配置。 将reviews-v1设置为30%，reviews-v2设置为0%，将reviews-v3设置为70%。 ? 点击Create创建该路由。 name: v2 - labels: version: v3 name: v3 点击左边导航栏的Graph按钮返回到bookinfo图表 向bookinfo应用发送请求
3.2K20发布于 2020-09-07 - 来自专栏云原生技术呱呱
可观测建设总结
一 可观测架构1 可观测数据处理架构设计流水日志日志index以及检索（es）监控指标（组件模调+业务指标）告警指标（参考监控指标，分别划分不同场景的阈值+告警级别+处置方法=sla）处理架构选型推荐开源 2 系统可观测白盒：描绘出系统架构，以及系统的数据流链路，在数据链路上关键处打点上报日志+指标3 用户可观测黑盒：决定以什么方式告知用户异常（push？ 二 可观测前置条件1 服务状态感知 （client视角，结构化日志、模调指标）2 服务状态采集（数据server视角，es，普米）3 展示平台（grafana，es）4 告警=事件告警（无状态）+指标告警 （有状态）三 观测维度1 业务观测流量时延错误饱和度（特定状态）2 资源监控系统自身第三方依赖、中间件3 性能监控（业务定义的关注性能）4 租户状态跟踪（大客户监控面板）5 全景监控大盘
44330编辑于 2022-07-14 - 来自专栏charlieroro
BCC(可观测性)
BCC(可观测性) 目录 BCC(可观测性) 简介 动机 安装 安装依赖 安装和编译LLVM 安装和编译BCC windows源码查看 BCC的基本使用 工具讲解 execsnoop opensnoop btrfs, xfs, zfs*) biolatency biosnoop cachestat tcpconnect+tcpaccept+tcpretrans runqlat profile BCC的开发 可观测性 p 185 # trace PID 185 only profile 推荐使用strace和perf trace命令 BCC的开发 本节介绍使用Python接口进行BCC的开发，包括两部分：可观测性和网络 可观测性 Lesson 1. Hello World 执行examples/hello_world.py，并在另一个会话中执行一些命令(如ls)，此时会打印"Hello,World!". # . bpf_log2l(): 对提供的值进行log-2计算，作为直方图的索引，构造二次幂直方图。
3.7K30发布于 2020-07-09 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_2MonthlyHistory数据集的观测数据
2020-01-01T00:00:00 Dataset Provider EC JRC / Google Collection Snippet ee.ImageCollection("JRC/GSW1_2/ Water detection for the month. water Bitmask Bits 0-1: Water detection 0: No data1: Not water2: Water Bits 0-1: Water detection 0: No data 1: Not water 2: Water Name Type Description month (doi:10.1038/nature20584) 代码： var dataset = ee.ImageCollection('JRC/GSW1_2/MonthlyHistory'); var visualization
24200编辑于 2024-05-24 - 来自专栏Elastic Stack专栏
Elastic可观测解决方案8.9：发布可观测AI助手
Elastic可观测解决方案团队非常高兴地宣布，在8.9版本中发布Elastic可观测AI助手的初始（技术预览版）版本。 Elastic可观测AI助手将生成式AI融入以下用户工作流程中：针对日志信息的Elastic AI助手：提供使用生成式AI查找日志消息详细信息的含义并帮助您查找相关消息的能力视频内容针对APM错误的Elastic
1.6K51编辑于 2023-07-29 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_2GlobalSurfaceWater数据集的观测数据
:00:00 - 2020-01-01T00:00:00 Dataset Provider EC JRC / Google Collection Snippet ee.Image("JRC/GSW1_2/ (epoch1-epoch2)/(epoch1+epoch2) * 100 -100 100 % seasonality Number of months water is present. 0 12 Class Table: transition Value Color Color Value Description 0 #ffffff No change 1 #0000ff Permanent 2 (doi:10.1038/nature20584) 代码： var dataset = ee.Image('JRC/GSW1_2/GlobalSurfaceWater'); var visualization
29610编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_2Metadata数据集的观测数据
该产品包含计算全球地表水数据集的观测数据的元数据。从未检测到水的区域被掩盖了。 :00:00 - 2020-01-01T00:00:00 Dataset Provider EC JRC / Google Collection Snippet ee.Image("JRC/GSW1_2/ (doi:10.1038/nature20584) 代码： var dataset = ee.Image('JRC/GSW1_2/Metadata'); var visualization = {
27810编辑于 2024-02-02 - 来自专栏一个有趣的灵魂W
好文：来自OCO-3的以城市为中心的卫星CO2观测：洛杉矶特大城市的初步观测
Los Angeles megacity 来自轨道碳观测站3的以城市为中心的卫星CO2观测：洛杉矶特大城市的初步观察 From：加州理工学院 摘要：NASA的轨道碳观测站3（OCO-3）旨在支持对人为二氧化碳排放量的量化和监测 OCO-3的密集观测揭示了城市中XCO2的城市内部变化，这是以前从未从太空中观察到的。 此外，OCO-3的多段测量可捕获到的城市排放量是单段立交桥的三倍。OCO-3对目标和SAM模式的频繁观察将为在更细的副城市规模上限制城市排放铺平道路。 TCCON是高分辨率的地面傅里叶变换光谱仪的全球网络，可记录近红外区域的太阳光谱。它可以测量CO2以及其他大气气体（例如CH4和CO）的列平均丰度。 OCO-3目标和SAM观测值捕获到的XCO2值可与在AFRC TCCON站点上测得的背景XCO2值相媲美。这表明，OCO-3的多段测量方法可以在一个立交桥上同时合理地捕获城市增强和背景值。
1.5K30发布于 2021-04-29 smartproxyAPI 代理—控制平面 + 策略治理，构建一体化可观测与可回滚体系
面向中大型技术团队与企业技术决策者，以”控制平面+策略治理”为核心架构，提供统一接入、统一治理、统一可观测的 API 代理能力。 2、HTTP/3、Socks5，原生支持长连接与零 RTT 加速· 端到端可观测性：原生集成 Prometheus 指标、OpenTelemetry Traces/Logs/Metrics，支持智能告警与基线对比 、可回滚 [2]。 ：TLS 1.2/1.3· 认证方式：API Key、用户名/密码、OAuth2、mTLS可观测性与工具链· 监控体系：Prometheus、OpenTelemetry Traces/Logs/Metrics 秉承可靠、透明、创新与客户成功的核心价值,我们致力于提供可扩展、高性能的 IP 解决方案,帮助您充分释放数据价值,驱动业务增长 [1][2]。
34810编辑于 2025-10-24
腾讯云开发者
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