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openshift11 启用hpa与监控指标
https://docs.openshift.com/container-platform/3.11/dev_guide/pod_autoscaling.html
60110发布于 2020-04-07 - 来自专栏qData数据中台
指标平台如何落地？qData 商业版原子指标计算方案拆解
指标失控，往往不是技术问题，而是缺乏统一的计算与治理机制。qData 数据中台商业版指标平台通过原子指标计算模型，将指标的定义、计算、验证和存储纳入统一体系。 本文将围绕该原子指标计算方案，介绍其在真实项目中的落地方式。本文将围绕 指标平台中原子指标的计算实现方案，从业务需求、技术选型、架构流程到核心实现细节进行系统性说明。 ，qData 指标平台中原子指标计算的核心目标是： 通过规则化配置 + 引擎化执行，实现指标的可配置、可验证、可复用与可扩展。 5️⃣ 适配主流数据库在多项目、多客户环境下，指标平台需要适配多种数据库：MySQLDM8Doris 三、整体技术架构与框架选型1️⃣ 计算与调度引擎：Flink指标平台统一采用 Flink SQL 作为指标计算与调度执行引擎 后续我们也将持续分享 qData 指标平台在 复杂指标编排、血缘分析、指标治理 等方向的实践方案。
29420编辑于 2025-12-16 - 来自专栏.NET企业级解决方案应用与咨询
.NET平台系列11 .NET 平台未来规划
此外，我们想清楚地表明.NET5是.NET平台的未来。我们也借此机会简化命名。我们认为，如果未来只有一个.NET，我们就不需要像“Core”这样的明确术语。 NET5已经于20201年11月正式发布。 ? 在.NET Framework 时代，每发布一个重大版本，需要经历1年，2年，甚至3年。发版周期比.NET Core 明显要长。 ?
87710发布于 2021-06-08 - 来自专栏ToB行业头条
聊聊指标平台的崛起
作者 / Joanna “ 我最开始听说的指标平台是来自国内很多大型互联网公司，比如滴滴，贝壳找房，有赞等，都有很不错的指标平台建设实践。这让我一直以为指标平台是一个国内特有的比较火热的概念。 而最近对北美市场进行调研后，我惊喜地发现原来指标平台的概念不止是国内才有，下面就和大家分享一下我了解的海外指标平台的建设情况。” 上图为引入指标平台之前的 Airbnb 数据平台：建立在核心数据之上的衍生表大量激增，带来了一系列问题 2. ，这样就更容易获得业务决策人的认可从而推动指标平台的搭建。 03.北美的那些指标平台们 原来指标平台不是中国特有的概念，来看看北美的那些指标平台们 我在调研过程中发现，原来 Metric Layer(也叫 Metric Platform / Headlesss
7K64编辑于 2021-12-13 【YashanDB监控运维平台（YCM）】监控指标
网页路径：【资源监控】>【监控指标库】功能介绍管理平台提供了丰富的监控指标库，覆盖了数据库、操作系统和服务器的绝大部分关键指标，可以帮助您实时了解目标对象的运行状态、性能、资源用量以及负载等。 默认监控指标系统提供了丰富的默认监控指标，默认监控指标不支持编辑和删除。 监控指标支持通过指标名称对监控指标进行搜索。创建指标网页路径：【创建指标】功能介绍除了系统提供的默认监控指标，还可以通过单击【创建指标】，输入指标名称、指标类型、单位和表达式，创建自定义监控指标。 自定义监控指标支持编辑和删除，但不允许删除已关联告警项的自定义监控指标。主要内容解释【指标名称】：监控指标的名称，必填参数，长度范围为[1,24]个字符，名称必须唯一。 【指标类型】：监控指标所属的资源对象的类型，分为数据库（YashanDB）和主机，必填参数。【表达式】：表达式语法为PromQL，指标可参考默认监控指标。
23510编辑于 2025-06-25数据工程视角：指标平台选型深度对比（BI 指标中心 vs 传统 vs Headless vs 自动化平台）
这共同催生了从静态管理到动态服务的指标平台技术演进。二、核心差异：四类指标平台的本质与定位解构面对市场上纷繁复杂的“指标平台”概念，关键在于理解其底层架构的本质差异。 三、维度对比：从六大关键能力看平台差异以下表格从六个关键维度，系统性地对比了四类方案的差异，揭示了为何自动化指标平台能破解传统困局。 复杂指标支持：自动化指标平台支持声明式定义跨表聚合、去重计数、比率、留存率及“指标转标签”等复杂业务逻辑，而无需编写底层 SQL。 Q3: 引入自动化指标平台，是否意味着要推翻现有的数仓和 BI 体系？不需要推翻，而是 演进与增强。自动化指标平台（如 Aloudata CAN）采用“存量挂载、增量原生、存量替旧”的三步走策略。 六、核心要点架构范式演进：指标平台正从“静态元数据目录”向“动态计算服务引擎”演进。自动化指标平台 代表了以 NoETL 语义编织为核心的下一代架构。
26310编辑于 2026-02-02- 来自专栏yeedomliu
《Prometheus监控实战》第11章 推送指标和Pushgateway
第11章 推送指标和Pushgateway 在某些情况下，没有可以从中抓取指标的目标。造成这种情况的原因有很多 安全性或连接性问题，使你无法访问目标资源。 Pushgateway位于发送指标的应用程序和Prometheus服务器之间。Pushgateway接收指标，然后作为目标被抓取，以将指标提供给Prometheus服务器 ? 默认情况下，网关将所有指标存储在内存中。这意味着如果网关停止或重新启动，那么你将丢失内存中所有指标。 这是每个作业都有的指标，指示最后一次推送发生的时间 11.1.6 删除Pushgateway中的指标 指标保存在网关中（假设未设置持久性），走到网关重启或者指标被删除。 我们可以使用Pushgateway API删除指标，这里再次使用curl作为示例 代码清单：删除Pushgateway所有指标 ? 代码清单：选择删除Pushgateway指标 ?
5.2K30发布于 2019-12-19 - 来自专栏图灵人工智能
11个重要的机器学习模型评估指标
在这个行业中，大家会考虑用不同类型的指标来评估模型。指标的选择完全取决于模型的类型和执行模型的计划。 模型构建完成后，这11个指标将帮助评估模型的准确性。 例证 关于分类模型评估指标的讨论，笔者已在Kaggle平台上对BCI挑战做了预测。问题的解决方案超出了此处讨论的范围。但是，本文引用了训练集的最终预测。 2.如果预测值或实际值很大：RMSE> RMSLE 3.如果预测值和实际值都很大：RMSE> RMSLE（RMSLE几乎可以忽略不计） 11. 除了这11个指标之外，还有另一种检验模型性能。这7种方法在数据科学中具有统计学意义。但是，随着机器学习的到来，我们现在拥有更强大的模型选择方法。没错！现在来谈论一下交叉验证。 编译组：余书敏、孙梦琪 相关链接： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/08/11-important-model-evaluation-error-metrics
2.5K10编辑于 2022-09-01 终于有人把指标管理平台讲明白了！
这些年，越来越多的企业也意识到指标管理平台的重要性了。毫不夸张地说，一个好的指标平台，能直接提高你企业的运营效率和领导们决策的正确率。一、为什么要做指标平台？ 为什么要专门搞个平台呢？其实还不是那回事，我也是踩了很多坑才明白，做指标平台不是多此一举，而是帮我们省麻烦的。 二、指标平台的构成很多人一听“平台”就觉得复杂，其实拆开来看特别简单，可以借助专业化工具帮你快速搭建，省时又省力。 不管业务想怎么用，都能从平台里拿数据，不用再找技术要。三、如何开发指标平台？那像上述这种能规范数据使用、赋能业务决策的指标平台是如何开发的？ 很简单，按照我下面讲的步骤来做，就能快速实现指标管理平台的开发落地。
34510编辑于 2025-09-27- 来自专栏测试开发干货
数据工厂平台11：首页收尾
(所以我说大家学好js，这是万能的，一般测开工程师，很少有人研究前端研究到这个地步，不过这也做出的平台效果也会完爆那些千篇一律的内部平台了。) 具体怎么实现，下节课分享。
1K20编辑于 2022-05-19 - 来自专栏网络安全技术点滴分享
PRODAFT威胁情报平台：全面追踪网络威胁指标
PRODAFT威胁情报平台是一个专业的网络威胁指标库，汇集了来自多个重大网络安全调查的威胁情报数据。 该项目提供了详细的威胁行为者分析、攻击技术指标（IOC）以及防护建议，帮助安全团队及时发现和应对网络威胁。 全面的威胁行为者档案：包含Arcane Mantis、Cryptic Silverfish、Diabolic Ladybug等知名威胁组织的详细分析 多维度IOC数据：提供IP地址、域名、文件哈希等多种类型的威胁指标 实时威胁情报：基于最新的网络安全事件和恶意软件活动更新 技术战术分析：涵盖TTPs（战术、技术和程序）分析，帮助理解攻击手法 跨平台覆盖：包括Windows、Android等多个平台的威胁检测指标 安全团队可以通过以下方式使用： 直接访问GitHub仓库获取最新的IOC数据 将IOC数据导入到SIEM系统或威胁情报平台 使用提供的Python脚本进行DGA域名检测 依赖要求 对于DGA检测脚本，需要安装以下
26910编辑于 2025-11-13 - 来自专栏Debian中国
Grafana 6.4.4 发布，系统指标监控与分析平台
Grafana 6.4.4 发布了，Grafana 是一个功能丰富的指标标准仪表板和图形编辑器，用于分析和监控 Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus 和
62930发布于 2020-01-21 - 来自专栏云云众生s
DORA指标测量平台工程的局限性
在这篇文章中，我们将深入探讨使用 DORA 指标来评估平台工程。 为了清楚讨论 DORA 指标在评估团队健康方面的作用，我们必须面对一个最棘手的问题: DORA 指标是否是评估平台工程团队的有效工具。 我的结论是，你不能根据 DORA 指标来评估你的平台工程团队。 虽然这些指标可能帮助平台团队识别他们需要做多少工作和进展了多远，但根据代码部署频率来惩罚或奖励团队是没有意义的。 平台工程不仅是软件交付 技术债务在DORA指标中是不可见的。 最后，平台工程需要考虑采用他们的平台的难易程度;这种以用户为中心的指标在DORA指标的测量中不存在。 生成文化和心理安全感 谷歌以推广高绩效团队中“心理安全感”的必要性而闻名。 DORA指标是故事的一部分 人的因素是平台工程成功的最重要标准。当我们知道平台工程团队与所有工程部门良好互动时，我们就可以很好地理解事情进展顺利。充其量，DORA指标对这一评估提供了一个检查值。
23410编辑于 2024-03-28 - 来自专栏应兆康的专栏
11. 什么时候更改开发测试集和评估指标
11. 什么时候更改开发/测试集和评估指标 当开始一个新项目的时候，我会试图快速的选择开发/测试集，因为这样可以给团队一个很明确的目标。 评估指标衡量的并不是项目优化所需要的东西 假设对于你的猫咪APP，你的评估指标是分类准确率。在该指标下，分类器A优于分类器B。但是假设你尝试了这两种算法，发现分类器A偶尔会允许敏感图片通过。 这里，该评估指标不能辨别出对产品而言算法B比算法A好这一事实。所以，这时候你就不能相信这个指标可以帮你选择出最好的分类器，你需要重新选择评估指标。 例如，你可以改变评估指标，当对敏感图片分类错误时对算法进行严厉“惩罚”。我强烈建议你选择一个新的评估指标，并用新的标准来为团队明确定义一个新的指标。而不是在一个不可信的指标下处理太长的时间。 在项目中改变开发/测试集或者评估指标是很常见的。拥有一个初始的开发/测试集和评估指标能帮你快速迭代你的idea。如果你发现你的开发/测试集或评估指标没有正确的引导你的团队前进，你可以随时更改它们。
75670发布于 2018-05-09 - 来自专栏应兆康的专栏
11. 什么时候更改开发测试集和评估指标
11. 什么时候更改开发/测试集和评估指标 当开始一个新项目的时候，我会试图快速的选择开发/测试集，因为这样可以给团队一个很明确的目标。 评估指标衡量的并不是项目优化所需要的东西 假设对于你的猫咪APP，你的评估指标是分类准确率。在该指标下，分类器A优于分类器B。但是假设你尝试了这两种算法，发现分类器A偶尔会允许敏感图片通过。 这里，该评估指标不能辨别出对产品而言算法B比算法A好这一事实。所以，这时候你就不能相信这个指标可以帮你选择出最好的分类器，你需要重新选择评估指标。 例如，你可以改变评估指标，当对敏感图片分类错误时对算法进行严厉“惩罚”。我强烈建议你选择一个新的评估指标，并用新的标准来为团队明确定义一个新的指标。而不是在一个不可信的指标下处理太长的时间。 在项目中改变开发/测试集或者评估指标是很常见的。拥有一个初始的开发/测试集和评估指标能帮你快速迭代你的idea。如果你发现你的开发/测试集或评估指标没有正确的引导你的团队前进，你可以随时更改它们。
47610发布于 2018-05-30 指标平台选型关键与无宽表计算方案
通过对比传统静态宽表计算与 Aloudata CAN NoETL 指标平台的动态语义编织架构，从指标定义能力、分析灵活性、AI适配性等维度，为数据架构师和决策者提供一套清晰的选型决策框架，旨在帮助企业破解数据分析的性能 “在指标平台等分析场景下，数据量往往达到亿级甚至更高。查询缓慢、响应延迟成为常态，严重影响了业务人员获取数据的时效性。” 建议：强烈建议评估 Aloudata CAN 这类 NoETL 指标平台。其动态语义编织和智能物化加速能力，能在保障秒级响应的同时，提供极大的分析灵活性，从根本上破解性能与灵活性的矛盾。 面向未来的 AI-Ready 底座：构建企业级数据智能，必须选择具备 NL2MQL2SQL 能力的指标平台，为 AI 提供确定性的语义接口，从源头根治数据幻觉，并确保查询的合规与安全。 对于数据量达亿级且需求多变的企业，评估 NoETL 指标平台是提升数据敏捷性和释放工程生产力的关键一步。
14610编辑于 2026-02-10- 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
低代码平台定义 11 要素 ( Gartner )
也就是说，这11项关键能力是衡量一个平台是否能够称之为低代码平台的关键因素。 这是标识低代码开发平台生产力的关键指标。 2、Application User Experience：所开发出来的应用的用户体验。 这个指标就是通常所讲的“模型驱动”，相比于表单驱动，模型驱动能够提供满足数据库设计范式的数据模型设计和管理能力。开发的应用复杂度越高，系统集成的要求越高，这个能力就越关键。 现代软件开发中的敏捷开发、代码库管理，版本权限，发布管理等，在低代码平台中，都要能够支持。 11、Security and Compliance：安全与合规。 以上就是Gartner对低代码平台定义的11个要素，相信许多技术人员已经对低代码有个大致认识了。但是，想要识别和判定一个低代码平台的话，直接使用以上11个要素，就有点太繁琐了。
1.6K40编辑于 2022-06-02 - 来自专栏数据猿
大模型+指标平台，Kyligence帮助企业重塑决策智能体系
正值这样一个关键时刻，跬智信息（Kyligence）于2023年11月21日召开了线上数智论坛暨产品发布会。 Kyligence Copilot，一次将大模型引入指标平台的全新探索 讲完大模型，我们再来看看基于大模型所改造的指标平台。 Kyligence Zen作为一站式指标平台，为管理者和业务人员提供高效、准确、全面的智能决策支持。 这一平台的优势在于它的一体化设计，以统一可信的指标为基础，能够将复杂的数据处理和企业管理流程简化，使得用户能够更加直观和快速地获取洞察。 大模型不仅仅是一个新增功能，改变的将是整个人机交互逻辑 需要指出的是，大模型与指标平台的融合发展之路，才刚刚开始，我们还有很长的路要走。
55110编辑于 2023-11-24 - 来自专栏云云众生s
平台工程团队的四个北极星指标
DX核心4开发者生产力框架结合了DORA、SPACE和DevEx指标，在平台工程和业务之间建立了一种共同语言。 除了成为不断增长的成本中心外，平台工程师在大多数组织中也是一个新兴群体，这就是为什么平台工程经常成为裁员目标的原因。 Noda告诉The New Stack：“任何平台工程领导者都应该拥有这样的东西。 他继续说，DORA指标在团队层面意义不大，但开发人员满意度——平台工程成功的关键衡量指标——对首席财务官来说并不重要。 为了提高有效性，核心四个指标也遵循Spotify的例子，通过衡量到第10个拉取请求的时间来衡量，因为这是有效加入平台的重要信号。 组织可以在DX平台内或自行使用DX核心四个指标。
30810编辑于 2024-12-13 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
你知道这11个重要的机器学习模型评估指标吗?
不同的评估指标用于不同类型的问题 介绍 建立机器学习模型的想法是基于一个建设性的反馈原则。你构建一个模型，从指标中获得反馈，进行改进，直到达到理想的精度为止。评估指标解释了模型的性能。 在我们的行业中，我们考虑不同种类的指标来评估我们的模型。指标的选择完全取决于模型的类型和模型的实现计划。 在你构建完模型之后，这11个指标将帮助你评估模型的准确性。 到目前为止所涵盖的指标主要用于分类问题。我们了解了混淆矩阵，提升和增益图以及kolmogorov-smirnov图。让我们继续学习一些更重要的指标。 5. 如果预测或是实际值很大：RMSE> RMSLE 如果预测值和实际值都很大：RMSE> RMSLE(RMSLE几乎可以忽略不计) 11. 除了这11个指标之外，还有另一种检查模型性能的方法。这7种方法在数据科学中具有统计学意义。但是，随着机器学习的到来，我们现在拥有更强大的模型选择方法。没错!就是交叉验证。
4.2K40发布于 2019-08-23
腾讯云开发者
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