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  • 来自专栏后端技术

    串行化 数据库恢复 观测序列化

    串行化 冲突串行化是串行化的充分条件 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) 观测序列化 很好的参考文章

    92640发布于 2019-05-25
  • 构建可观测管控、溯源的AI Agent企业级安全治理体系

    量化实现Agent资产全生命周期安全管理 通过AI Agent安全中心,企业实现对内部AI资产的自动清点与实时排查,确保所有Agent"看得见、管得住、审得清"。

    7810编辑于 2026-05-28
  • 来自专栏EMQ 物联网

    易操作、可观测扩展,EMQX如何简化物联网应用开发

    本文将从可操作性、可观测性、扩展性三个方面,与大家分享 EMQX 5.0 在运维监测、问题排查以及功能扩展中的功能优化,共同探索如何更快的利用这些优化搭建运维监控体系,为物联网业务带来更多助力。 配置热更新根据是否可在运行时修改,EMQX 5.0 的配置可以分成热更新/不可热更新两种配置。 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。 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。

    1.2K00编辑于 2022-10-10
  • 来自专栏CV学习史

    Thinking in Java学习杂记(5-6章)

    一些固有代码的Java编译器生成单独的可执行文件。 Java解释器的工作程序如下:首先,它找到环境变量CLASSPATH。

    48330发布于 2020-04-02
  • 来自专栏腾讯云大数据

    大数据产品双月刊 | 5-6

    弹性 MapReduce 重大功能发布 功能1:Hive查询管理 新增Hive查询管理功能,快速查看Hive查询的运行状态。 查询列表展示了相关查询的执行信息、执行状态等信息,同时帮助用户快速关联查询得到执行作业。 功能3:配置管理 配置管理体验升级,支持配置筛选、配置分类和配置对比;并遵循最小维度优先原则,对集群、配置组、节点三个维度配置下发优先级进行优化;同时在扩容和自动伸缩环节,指定继承配置组,便于扩容节点配置管理 功能6:磁盘检查更新 新增磁盘更新功能,检查EMR控制台显示的磁盘信息与节点实际磁盘元数据信息是否一致,并进行更新,便于用户在EMR控制台统一管理磁盘的即时信息。

    71320编辑于 2022-07-12
  • 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。 很早以前,我就在 Linux 上使用 /proc/、top、sar 等工具来排查问题,却从未意识到,“观测”竟然是一门独立的学问。 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。 这从侧面也说明了,当我们通过观测来排查问题时,并不需要一上来就去了解整个系统的实现细节,从宏观视角就可以排查很多问题。 这一点很重要,前面铺垫了这么多,都是为了这个观点。

    9110编辑于 2026-03-25
  • 来自专栏大数据文摘

    用航拍和地面观测数据,DeepMind AI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。 ?

    64520发布于 2019-07-02
  • 2026年,MySQL到SelectDB同步为何更关注实时、可观测校验?

    校验”。 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。 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。校验,决定结果能不能被业务信任。 NineData 产品提供三类交付模式,适配从个人开发到企业核心业务的多类场景需求。

    10010编辑于 2026-03-31
  • 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

    55940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。 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,缓存预测的响应,实时批处理查询,还是开发更小的专用模型。

    24310编辑于 2025-06-08
  • 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?

    “可观测性”已从技术热词落地为企业IT运维的核心能力,但仍有不少企业混淆“监控”与“可观测”的边界——监控是“被动检测已知问题”,而可观测是“主动探索未知故障”,2025年,企业IT架构愈发复杂,混合云 选择一款适配自身架构的可观测平台,成为企业保障业务连续性、降低运维成本的关键。本文先厘清可观测的核心定义与价值,再通过3款可观测平台的深度对比,结合实战选型逻辑,助力企业精准落地可观测能力。 02.3款可观测平台对比1)嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心核心定位面向中大型企业的全栈智能可观测平台,以“指标、日志、调用链、拓扑”全链路数据融合为基础,“业务可观测”为核心,“AI智能闭环”为驱动,覆盖从底层硬件到上层业务的全链路观测 中小企业优先解决核心痛点: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。 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: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,

    33410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关联的观测数据 第一部分是在可观测出现之前,我称之为传统监控以及现在经常说的可观测。传统监控和可观测的区别,其实我总结下来可能就是两个不一样的地方,一个是被动,一个是主动。什么叫被动呢? 第三个是扩展性,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。 整个体系的各个组件均具备插拔性,整体以蓝鲸企业版的形式开源对外。 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。

    98910编辑于 2024-09-27
  • 来自专栏charlieroro

    Istio可观测

    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

    3.2K20发布于 2020-09-07
  • 来自专栏算法修养

    pta 习题集5-6 堆栈操作合法性

    假设以S和X分别表示入栈和出栈操作。如果根据一个仅由S和X构成的序列,对一个空堆栈进行操作,相应操作均可行(如没有出现删除时栈空)且最后状态也是栈空,则称该序列是合法的堆栈操作序列。请编写程序,输入S和X序列,判断该序列是否合法。 输入格式: 输入第一行给出两个正整数N和M,其中N是待测序列的个数,M(≤50≤50)是堆栈的最大容量。随后N行,每行中给出一个仅由S和X构成的序列。序列保证不为空,且长度不超过100。 输出格式: 对每个序列,在一行中输出YES如果该序列是合法的堆栈操作序列,或NO如

    1.9K120发布于 2018-04-27
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 5-6 最好的衡量线性回归算法的指标R squared

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍衡量线性回归算法最好的指标R squared。

    2.3K40发布于 2019-11-13
  • 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!". # .

    3.7K30发布于 2020-07-09
  • 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
  • smartproxyAPI 代理—控制平面 + 策略治理,构建一体化可观测回滚体系

    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。 核心能力概览· 控制平面集中式治理:路由、鉴权、限流、熔断、重试、可观测等策略集中下发,实现统一变更与一键回滚· 企业级稳定性保障:针对 AI 推理、数据采集与高并发场景深度优化,确保请求成功率 >99% IP 资源,覆盖 200+ 国家/地区,支持城市与运营商级别精准定位 [1]· 全协议栈支持:HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3、Socks5,原生支持长连接与零 RTT 加速· 端到端可观测性 、回滚 [2]。 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]。

    41910编辑于 2025-10-24
  • 来自专栏云原生技术呱呱

    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

    45530编辑于 2022-07-14
  • 来自专栏积累沉淀

    必须掌握的八种排序(5-6)--冒泡排序,快速排序

    5、冒泡排序 (1)基本思想:在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒。即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排

    918100发布于 2018-01-11
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