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实时性迷思(5)——实战RTOS多任务性能分析
【说在前面的话】 在本系列前面的文章《实时性迷思(2)——“时间片轮转”的沙子》中，我们详细介绍了实时性的概念、澄清了一些常见的误解并介绍了一种评估实时性任务对CPU资源占用的方法，即： 当前实时性任务所消耗的 如果该任务具有实时性，则实时性窗口就是任务的重复周期——在这个例子中就是 20ms。 比如 Arm Compiler 6（armclang）中要把 Language C设置为 gnu99或者 gnu11： 在 Arm Compiler 5（armcc）中要选择 C99和GNU extensions 因此，即便它的值恒定小于实时性窗口，也只能说明任务本身执行时间“有潜力”满足实时性要求，但“根本不足以”证明一个任务的实时性得到了满足——因为“任务净周期”加上抢占或者轮转到其它任务执行所消耗的时间可能就超过实时性窗口要求了 【说在后面的话】 其实很多RTOS自己就提供了类似的功能，比如FreeRTOS和ThreadX就是这样，但也有一些RTOS并非如此，比如大家熟悉的 RT-Thread和RTX5。
2.4K20编辑于 2022-04-02 - 来自专栏全栈程序员必看
QCustomPlot系列(5)-实时动态曲线
这里只讲2个知识点：1、显示鼠标指向的点坐标，2、实时滚动 1、箭头指向要显示的坐标点，代码步骤： （1）添加新类，继承QCustomPlot 添加private成员变量： QCPItemText * { textLabel->setVisible(false);//隐藏数值方框和箭头 arrow->setVisible(false); } } 2、实时滚动的曲线 我们要做的就两点：1、向graph中添加新的点 this->graph(graphIdx)->addData(currentTime, y); 2、实时修改X轴的显示范围 在我这个例子中，X轴是实时时间 ，所以，要想使曲线实时滚动，只要把X轴的显示范围实时修改为：从<当前时间-当前X轴的显示宽度>到<当前时间>即可， 这样曲线就会滚动起来。 支持的时间值的ms值在小数位，所以/1000.0了） this->xAxis->setRange(curSeclf - xAxis->range().size(), curSeclf);//实时调整
8.3K51编辑于 2022-11-03 - 来自专栏IT技术精选文摘
CDN日志实时分析
以下是常见的处理方式： 定期下载CDN离线日志 将数据导入Hadoop 这样的数仓系统 跑各类job（或hive）对数据进行分析，将最终结果导入Mysql 对分析结果进行实时展示 对于报表场景 ，以上流程没有太大问题，可以处理海量CDN的日志，但是在实时问题定位，快速验证、试错等交互式分析强烈的场景下， 该方案的弊端就显露出来： 离线模式下，数据产出实时性无法保证，延时从半小时到几小时不等 需要维护多级Pipeline，需要有脚本或工具将其串联，有开发代价 环境维护，有运维代价，任意一个环节出问题，结果都不能产出 灵活性欠佳，无法快速响应实时交互查询需求 接下来，对于CDN数据各类分析需求 4xx、5xx错误百分比和分布 根据return_code的值，将错误分为4xx和5xx两类，从下面的错误百分比和分布图来看，主要的错误都是发生了403错误，说明被服务器拒绝请求，这个时候就需要检查是不是资源使用超过限制 then '4xx' else '5xx' end as code from (select m_time, return_code, ct, (sum(ct) over(partition by m_time
2.7K40发布于 2018-07-30 - 来自专栏Hadoop数据仓库
Greenplum 实时数据仓库实践（5）——实时数据同步
例如Flume的flume-ng-sql-source插件，缺省每5秒查询一次源表的主键以捕获新增数据，“利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到HDFS”展示了一个具体示例。 图5-10 maxwell + Kafka + bireme 架构 图中的maswell从MySQL复制的从库中级联获取binlog，这样做的原因将在5.5.4小节“实时CDC”中详细说明 图5-12 用内存阻塞队列解决多线程消费乱序问题 5.5.4 实时CDC 大多数情况下，数据同步被要求在不影响线上业务的情况下联机执行，而且还要求对线上库的影响越小越好。 with delimiter '|'; copy warehouse from '/data/tpcc_test_bak/warehouse.txt' with delimiter '|'; -- 分析表 由此也可以看出，Greenplum作为分布式数据库，专为分析型数据仓库场景所设计，单条DML的执行效率远没有MySQL这种主机型数据库高，并不适合高并发小事务的OLTP型应用。
4.8K30编辑于 2021-12-17 - 来自专栏大数据和云计算技术
实时分析系统（HiveHbaseImpala）浅析
什么是实时分析（在线查询）系统？ 大数据领域里面，实时分析（在线查询）系统是最常见的一种场景，通常用于客户投诉处理，实时数据分析，在线查询等等过。因为是查询应用，通常有以下特点： a. 支持SQL（这个业界基本上达成共识了，原因是很难找到一个又会数据分析，还能写JAVA代码的分析工程师）。 传统上，常常使用数据仓库来承担这一任务，数据仓库通过创建索引来应对多维度复杂查询。 目前来完美解决实时分析的系统还在探索中，下面来讲讲hadoop领域几种常见的解决方案 2. Hive ? Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎 5. 结语 目前来看，业界还没有一个完美的解决方案，通常的思路有： a. 提前根据查询结果来组织数据。每种业务都是不同的，要想查询得快，就要提前分析场景，在数据入库时，就提前根据查询结果来组织数据。
4.3K50发布于 2018-03-07 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【译文】Spark高速实时分析
然而,越来越多的数据需要更快速的处理，这些需求来自于流技术、物联网和实时分析等领域的快速发展 。 的应用场景包括：大型技术公司通过机器学习洞察用户;金融系统在几个小时内处理数以百万计的股票交易数据,而在此之前使用Hadoop MapReduce需要近一个星期才能完成;基因组学术 研究;视频系统中流处理和数据分析 另外,为了充分利用Spark实时分析或预测分析的优势,整个数据供应链的优化是非常重要的。 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章
74750发布于 2018-04-20 - 来自专栏YP小站
实时Web日志分析器
GoAccess 是一个开源的实时Web日志分析器和交互式查看器，可在*nix系统上的终端或通过浏览器运行。它为系统管理员提供了实时而有价值的HTTP统计信息。 GoAccess 被设计为一种基于终端的快速日志分析器。 它的核心思想是无需使用浏览器就可以快速实时地实时分析和查看Web服务器统计信息（如果您想通过SSH快速分析访问日志，或者只是喜欢在终端中工作，那将是一个很好的选择）。 例如，要从goaccess启动以来通过监视日志来快速诊断问题： $ tail -f access.log | goaccess - 更妙的是，进行筛选，同时保持打开的管道保持实时分析，我们可以利用的 只--real-time-html需要使其实时即可。
1.8K30发布于 2020-06-04 - 来自专栏小工匠聊架构
大厂案例 - 实时分析引擎
基于大数据平台，通过流式实时分析技术可以对全局网络空间进行实时的分析和异常检测，解决单点很难发现和处理的安全问题。 相比与互联网公司常见的大数据实时分析场景，面向企业用户的网络安全分析场景存在很多特殊需求和挑战，本次分享将介绍网络安全领域对实时分析系统的需求，并从这些需求出发，讲解如何设计适合网络安全领域的实时分析引擎 ---- 内容 网络安全领域对实时监测系统的需求 如何选择一个适合网络安全场景的实时计算框架 如何设计网络安全领域的实时分析引擎 ---- 收获 了解如何基于 Flink 构造网络安全领域的实时分析引擎 了解实时网络安全分析引擎的架构和设计 了解构建实时网络安全分析引擎遇到的问题和解决方案 ---- 思路 ---- 建议 不要马上进行架构设计和编码
27620编辑于 2023-07-25 - 来自专栏大数据生态
Greenplum实时查询分析最佳实践
pg_stat_activity能为我们做什么 pg_stat_activity是一张系统统计视图，可以用于任务分析诊断。这是非常有用且功能强大的视图，其价值很难衡量。 实时查询分析 场景一：查看当前正在执行的请求 state - active：请求正在执行中 waiting - f：当前请求没有在等待 postgres=> SELECT datid, | 8c710196-fc73-4878-a7b0-54b9d0adfc89 | 1 192.168.100.114 | Gil | boy | 19 | 74348395-c0b5- 任务分析进阶——诊断原因并修复 在上面的场景二中，我们发现了有正在等待的请求，下面我们来学习如何找出发生等待事件的根本原因。 总而言之，pg_stat_activity很强大，实属GP的分析管理利器，是GP使用者们最好的帮手。
5.4K4016编辑于 2022-01-21 - 来自专栏流媒体技术
H5实时解码音频并播放
今天要展示的是从直播流中获取到的音频编码数据进行解码并使用H5的音频API进行播放的过程。 这些格式分别是 1. speex 2. aac 3. mp3 这些格式都有开源的解码库，不过都是c库，在H5中需要通过emscripten编译成js执行。 这些函数对单声道和双声道进行了处理 var resampled = samplerate < 22050; 对于频率小于22khz的数据，我们需要复制一份，模拟成22khz，因为H5只支持大于22khz
1.6K20编辑于 2022-07-28 - 来自专栏用户8644135的专栏
Nginx日志实时分析利器（Ngxtop）
Ngxtop实时解析nginx访问日志，并且将处理结果输出到终端，功能类似于系统命令top，所以这个软件起名ngxtop。 有了ngxtop，你可以实时了解到当前nginx的访问状况，再也不需要tail日志看屏幕刷新。 debug模式，输出每行及记录 -h或 --help 显示帮助详细 --version 显示版本信息 高级参数 -c <file>或 --config <file> 指定nginx配置文件，自动分析日志格式 另外一些变量可以在分析时用到，名字含义同日志格式里的设置：remote_addr、remote_user、time_local、request、request_path、status、body_bytes_sent 二、Ngxtop使用实例 实时监控日志 [root@localhost ~]# ngxtop -l /usr/local/nginx/logs/access.log 日志分析 [root@localhost
2.7K40发布于 2021-07-07 - 来自专栏云云众生s
实时时间序列分析：持续聚合
持续聚合是高性能的PostgreSQL物化视图，它可以提升性能，并为PostgreSQL中的时间序列数据启用实时分析。 这是一个强大的功能，当处理非常大或快速增长的数据集时，它可以帮助您大幅提高性能，使PostgreSQL能够轻松处理实时分析工作负载。让我们更详细地介绍一下。 连续聚合到底是什么？ 仍然可以在此粒度较低的数据上执行历史分析或审计，同时为新记录腾出空间。 注意：每个连续聚合都可以有其自己的保留策略，以自动删除指定时间段后的一部分数据来自动实现此效果。 的数据库的数据 处理需要聚合的数百万（或更多）条现有记录 使用连续聚合 假设您需要在仪表板上显示传感器数据以分析结果。 需要实时结果？这也是可能的——您可以启用实时聚合以在结果中显示最新的原始数据。（查看有关使用实时聚合的更多信息此处。您还可以查看性能测试.)的结果。
87610编辑于 2024-12-11 - 来自专栏全栈程序员必看
游戏数据实时监控和分析
概述 为了更好的了解到游戏运行时的状态，对相关的功能和数据进行分析是很重要的，设计了本系统。 现有的游戏数据大部分采用的是文本输出，备份，然后离线数据分析的方式,不能实时的监控的游戏的状态. 相关技术: 1:产生日志服务器采用c++ 实现 2:日志监控服务器采用Java 实现 3: 采用hadloop分布式架构.为应付大规模数据和实时的要求，尽快对数据进行分析 4: 存储日志采用mongodb 架构图: 实现的难点： 1：日志直接入mongodb数据库，安全性和性能直接的权衡，以及那些日志入库和是不是要采用缓冲 2：不同用户的需求，日志分析服务器map,reduce实现的通用和性能权衡。 但对于实时的需求，可能没法采用固定的map,reduce算法了，可以考虑采用hadoop的streaming,用python来实现 实现先从日志入mongodb开始吧 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
1.2K30编辑于 2022-08-27 - 来自专栏铭毅天下
干货 | ELK 日志实时分析实战
1、日志实时分析是 Elasticsearch 三大核心业务场景之一 ? 日志实时分析场景。 商业智能 BI 场景。 2、少啰嗦，先看东西 2.1 日志数据准备 以 Python 日志作为数据源，开搞。 在 Python 中，日志记录可以分为 5 种不同级别： Info — 指定信息性消息，在粗粒度级别突出显示应用程序的进度。 Debug — 指定对调试应用程序最有用的细粒度信息事件。 Kibana 可视化分析就是基于日期维度的数据源做分析。 4、小结 日志实时分析是 ELK 组件的核心业务场景之一，而核心中的核心是 Logstash 中间处理 filter 环节。 掌握了 filter 环节，就掌握了 ELK 实时日志分析的精髓。
2.1K30发布于 2021-07-22 - 来自专栏VoiceVista语音智能
呼叫中心的实时语音分析
数字通信平台（Digital Communication Platform）Twilio(www.twilio.com)于本月6日，首次发布其实时呼叫分析服务 - Media Streams。 CUSTOMER VOICE ANALYSIS AND AI 客户语音分析和人工智能 Media Stream创造了一种相对简单的方法，使其客户可以在其呼叫中心集成实时的自然语音处理和其他人工智能能力。 AI可以实时的分析用户呼入语言及其情绪，从而可以提供更多的客户服务选项。Amazon和Google均提供对话式文字转录( Conversational transcription)和分析API。 Gridspace的Sift解决方案，类似的可以实时检查对话并自动的按照对话内容和情绪匹配不同的反馈。Twilio Media Stream可以为更广泛的商业领域带来AI价值。 自然语言处理，情绪分析和其他人工智能技术，已经为商业改善其实时客户服务，创造了巨大的机会。不同的商业需要更多的了解与其用户的对话。
5.1K10发布于 2019-08-14 - 来自专栏个人分享
实时交互平台流程与技术分析
一、数据准备 1、首先，我们需要用户的所有数据，使用MapReduce进行数据处理，生成业务宽表导入hbase与Redis，用于后续实时处理直接从Redis中获取相应数据，减少读写磁盘IO的消耗。
59410发布于 2018-09-06 - 来自专栏小徐学爬虫
实时市场数据监控与分析方案
想要实时监控市场数据来进行行业市场调研。首先，需要明确他们的具体需求。他们可能是在金融行业，或者市场分析部门，需要及时获取数据以做出决策。然后，我得考虑使用哪些工具和技术。 另外，数据存储也是一个问题，客户是否需要将数据保存下来，还是只是实时分析？如果保存的话，可能需要数据库，比如MySQL或者MongoDB。 然后是数据处理，可能需要用Pandas进行实时分析，计算指标，比如移动平均线或者RSI。客户还可能想要警报功能，当数据达到某个阈值时触发通知，比如发送邮件或者短信。 实时监控市场数据并进行行业调研通常需要以下步骤：数据源对接、实时处理、分析存储和可视化展示。 ：# 添加更多分析指标def calculate_metrics(data): # 添加移动平均 data['MA5'] = data['close'].rolling(5).mean()
77610编辑于 2025-05-07 - 来自专栏工程监测
水库大坝实时安全监测特点分析
河北稳控科技水库大坝实时安全监测特点分析一、水库大坝实时监测系统简介水库大坝实时监测的主要任务是实时监测各个监测点水库水位、水压、渗流、流量、扬压力等，用无线传感网络完成数据传输，在计算机上用数据模式或图形模式反映出来 ，实时掌控整个水库大坝各项变化情况，特殊数据实行声光报警。 大坝远程监测系统可以完整记录监测点数据变化过程，并借助无线传感网络实时传输到数据路由器，再通过4G/5G、北斗等技术送入数据中心服务器，数据中心服务器通过Internet网络传输到覆盖范围内的任何需要这些数据的部门 水库在线监测具有自动采集、分析和报告水库水位、降雨、图像、渗流等运行数据的功能，自组织网络和数据终端具有采集和通信各要素的功能，水库安全监测预警系统的云平台具有监测数据的智能分析和预警功能，实现了水库运行状态的感知和监测 5、水力学监测水库大坝作为水利工程枢纽的重要组成部分，对其进行水力学监测就显得尤为重要。水力学监测项目主要包括动水压力监测、水流流态监测、水面线监测、流速监测、泄流量监测、空蚀及消能监测等。
1.5K30编辑于 2022-08-11 - 来自专栏暴走大数据
Druid实时大数据分析原理
Druid Druid是一个分布式支持实时分析的数据存储系统，为分析而生，在处理数据的规模和数据处理实时性方面比传统OLAP系统有显著的性能改进。与阿里的druid无关。 数据可以存储在本地磁盘，HDFS或云服务中；如果节点故障可借助ZK重新构造数据；Druid内置了容易并行化的集合操作，在直方图方面和去重查询方面采用近似算法保证性能，如HyperLoglog，DataSketches等 实时分析 ：Kafka 批量摄入：HDFS、CSV等 数据查询 原生Json查询，Http接口 类SQL查询，支持大部分SQL语法（本书出版时还未支持） ---- 数据分析软件分类 商业软件 HP Vertica Oracle Exadata Teradata 时序数据库 OpenTSDB InfluxDB 开源分布式计算平台 Hadoop Spark 开源分析数据库 Pinot Kylin Google Dremel Apache Drill Elasticsearch(ES) SQL on Hadoop/Spark Hive Impala Presto 数据分析云服务 Redshift 阿里云 Druid架构
4.6K30发布于 2020-06-03 - 来自专栏音视频技术
Open WebRTC Toolkit实时视频分析系统
随着物联网技术的发展，实时视频分析技术已应用于智能物联网的各个领域。英特尔基于与GStreamer以及OpenVINO构建了整套实时视频分析方案，为用户提供更加灵活、便捷的实时视频分析服务。 随着物联网技术的发展，实时视频分析技术已应用于智能物联网的各个领域，例如：智能零售、智能工厂、智能监控等，如果把视频比作物联网的眼睛，那么实时视频分析技术就是物联网的大脑。 此外，当系统需要应对更多的流分析任务时，如何进行方便快速地扩展。这些都是实时分析系统会碰到的问题。 整体方案中分析部分是基于深度学习的方式与OWT相结合，OWT使用GStreamer pipeline简化实时视频分析过程，开发者可以方便地通过组合GStreamer plugin来实现不同的实时分析任务 再加上OWT提供的HA机制，可以保证实时视频分析系统的稳健运行。
3.4K20发布于 2020-07-10
腾讯云开发者
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