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SpringBoot2---指标监控
指标监控 1、SpringBoot Actuator 1、简介 2、1.x与2.x的不同 3、如何使用 2、Actuator Endpoint 1、最常使用的端点 最常用的Endpoint 2、Health 定制info信息---用于展示当前应用详细信息 方式一: 编写配置文件 方式二: 编写InfoContributor 3、定制Metrics信息 （运行时指标） 1、SpringBoot支持自动适配的 ---- 2、Actuator Endpoint 1、最常使用的端点 最常用的Endpoint Health：监控状况 Metrics：运行时指标 Loggers：日志记录 ---- 2、Health Endpoint 健康检查端点，我们一般用于在云平台，平台会定时的检查应用的健康状况，我们就需要Health Endpoint可以为平台返回当前应用的一系列组件健康状况的集合。 整个就是宕机状态) 很多的健康检查默认已经自动配置好了，比如：数据库、redis等 可以很容易的添加自定义的健康检查机制 ---- 3、Metrics Endpoint 提供详细的、层级的、空间指标信息
97330发布于 2021-11-15 - 来自专栏码匠的流水账
springboot2增加diskspace指标
序 本文主要研究下如何在springboot2新增一个diskspace指标 disk health indicator DiskSpaceHealthIndicatorProperties spring-boot-actuator-autoconfigure "statistic": "VALUE", "value": 96.99886102691765 } ], "availableTags": [] } 小结 springboot2默认把 这里通过自定义micrometer的metrics，新增diskspace相关指标，这样就可以统一通过metrcis进行监控报警。
1.9K10发布于 2018-09-17 - 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。 ，定义即开发，分钟级交付（效率提升 10 倍）AI 适配能力无弱，不同 BI 的 AI 助手口径可能冲突为 AI 提供了统一语义接口原生 AI-Ready，NL2MQL2SQL 架构根治幻觉总拥有成本隐性成本高 AI 适配的本质：自动化指标平台提供的 NL2MQL2SQL 架构，将大模型（LLM）擅长的自然语言理解与确定性极高的 语义引擎 解耦。 Q2: Headless BI 和自动化指标平台听起来很像，核心区别是什么？核心区别在于 对底层数据的依赖和计算模式。 AI 适配的核心：真正的 AI-Ready 不是简单的 NL2SQL，而是 NL2MQL2SQL 架构。它将大模型的创造力约束在已定义的、统一的业务语义层内，是根治幻觉、建立可信 AI 分析的基石。
26310编辑于 2026-02-02- 来自专栏TBDS & AI
Springboot2 + Micrometer监控指标详解
导读：springboot2 项目监控服务 ，采用Micormeter度量指标库，帮助我们监控应用程序的度量指标，并将其发送到Prometheus中。 JVM 常用监控指标图片2. 问题分析(出现的问题有)：1、内存分配的问题2、长期持有supersql big 对象消耗内存3、死锁问题4、poll长连接较多或者其他导致兵法线程增多具体问题分析参照下述监控指标图片3.3.3. Heap Memory指标可分为以下几个维度：heap.used：已使用的堆内存大小heap.committed：已提交的堆内存大小heap.max：最大可用的堆内存大小 2. 2. Memory Pool指标可分为以下几个维度：pool.used：已使用的堆内存大小。表示当前已经分配给Java堆内存空间的大小。pool.committed：已提交的堆内存大小。
9.3K103编辑于 2023-03-23 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？ 2、指标管理中心数据理清楚了，就得把指标管好，避免再出现“同名不同义”的情况。这一层的重点就是做好这4件事：明确指标/维度定义：每个指标都要写清楚定义和计算逻辑。 2、主题域划分明确主题域定义、按定义划分业务领域、与关键相关人达成一致、按优先级确定后续开发的先后。 2）指标定义：定义清晰、简洁，避免模糊不清的描述。 2、模型构建已经有了规范的事实表、维度表结果后，只需要在BI数据中心里建设表间关系（关联字段、关联关系、分析方向），即可完成维度建模，为之后的指标、维度管理提供单一来源的数据。
34510编辑于 2025-09-27- 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。 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 = j*2&mask j3 = j2* ((year&mask)^j2)&mask j4 = j3* ((month&mask)^j3)&mask j5 = j4* (0^j4) = j*2&mask j3 = j2* ((year&mask)^j2)&mask j4 = j3* ((month&mask)^j3)&mask j5 = j4* (0^j4)
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 - 来自专栏一只程序原
SpringBoot2核心技术-指标监控
| | metrics | 显示当前应用程序的“指标”信息。 prometheus 以Prometheus服务器可以抓取的格式公开指标。需要依赖micrometer-registry-prometheus。 最常用的Endpoint Health：监控状况 Metrics：运行时指标 Loggers：日志记录 2、Health Endpoint 健康检查端点，我们一般用于在云平台，平台会定时的检查应用的健康状况 ，我们就需要Health Endpoint可以为平台返回当前应用的一系列组件健康状况的集合。 应该是一系列健康检查后的一个汇总报告 很多的健康检查默认已经自动配置好了，比如：数据库、redis等 可以很容易的添加自定义的健康检查机制 3、Metrics Endpoint 提供详细的、层级的、空间指标信息
75810编辑于 2022-08-22 - 来自专栏人力资源数据分析
KPI关键指标的量化设计（2）
（2）Measurable可以衡量的：绩效指标是数量化或者行为化的，验证这些绩效指标的数据或者信息是可以获得的。 （3）Attainable可以达到的：绩效指标在付出努力的情况下可以实现，避免设立过高或过低的目标。 （4）Relevant相关性：绩效指标是与上级目标具明确的关联性，最终与公司目标相结合。 2、KPI量化指标的3大设计维度 在对KPI的设计中，我们根据数据的类型，我们一般会对KPI的数据有三种形式的量化指标设计 ? ? 比如我们看到的这些指标，简历下载量就是一个绝对值，是一个单一的数据，新员工的转正率就是一个比值，但是不管绝对值还是差值，比值，我们都需要对KPI的指标进行3个层级的设定。 1、KPI的标准指标，这个指标的数值是指在月度我们达标的数据 2、KPI保底数据，这个数据指标是我们每月必须一定要完成的数据指标， 3、KPI期望数据，这个数据是我们超出达标数据，跳一跳可以够得到的数据
2.1K30发布于 2020-11-03 - 来自专栏wujunmin
Power BI异常指标闪烁提示（2）
《Power BI 异常指标闪烁提示》介绍了使用CSS动画将任意图标设置成闪烁模式，以提示指标异常。本文继续这个话题，介绍几种SMIL动画的闪烁效果。 把以下度量值中的增长率替换为你的指标使用，本文图标均来源于 https://github.com/n3r4zzurr0/svg-spinners 闪烁1 = VAR icon = "<circle cx http://www.w3.org/2000/svg' viewBox='0 0 24 24'>" & IF ([增长率]<0,icon) &" </svg>" 对应动画度量值： 闪烁2 ='12 12;0 0' keySplines='.52,.6,.25,.99'/><animateTransform begin='0;spinner_<em>2</em>BXs.end' attributeName= ='sum' type='scale' dur='1.2s' values='0;1' keySplines='.52,.6,.25,.99'/><animate begin='spinner_dYH<em>2</em>.
53720编辑于 2023-09-05 - 来自专栏nginx遇上redis
自定义指标扩缩容（2）
v1beta1", "metadata": { "selfLink": "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/%2A
42920编辑于 2023-09-01 - 来自专栏机器人课程与技术
2023年ROS1&2数据指标
https://discourse.ros.org/t/2023-ros-metrics-report/35837 ROS社区年度指标报告简报 一、引言 近期，ROS（机器人操作系统）社区发布了其年度指标报告 answers.ros.org迁移：2023年8月，answers.ros.org移至Robotics Stack Exchange，这为社区提供了一个更强大的平台来交流和解决问题。 三、关键指标与亮点 下载数据： 2023年共下载了550,365,601个ROS包，同比增长9.78%。 ROS 2的下载量已超过ROS 1，占所有下载的近58%。 五、总结与展望 ROS社区正在健康成长和持续发展，ROS 2的过渡也取得了显著进展。尽管在软件包下载量方面出现了一些波动，但其他指标均显示出积极的增长趋势。 数据显示，ROS 2的文档用户增加了34.29%，而ROS Index的用户增加了38.35%。这些数据反映了用户对于ROS 2的文档和信息的需求不断增长。
58700编辑于 2024-05-25 - 来自专栏GIS与遥感开发平台
分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（2）
评估指标 01 总体分类精度 指针对每一个随机样本，所分类的结果与检验数据类型相一致的概率，也就是被正确分类的像元总和除以总像元数。放到混淆矩阵中就是对角线上的像元数总和除以总像元数目。 2 ---结果 kappa系数的计算结果处于（-1，1）之间，但一般情况下其结果处于（0，1）之间，且可分为五个级别来表示一致性： （0，0.2】表现为极低一致性； （0.2，0.4】表现为一般一致性； 除总体分类精度和kappa系数外，其他指标以A类为例： 1 ---总体分类精度 overall accuracy=（20+15+18）/100=53% 2 ---生产者精度 producer accuracy =20/(20+5+2)≈74% 3 ---用户精度 user accuracy=20/（10+10+20）=50% 4 ---错分误差 commission error =（10+10）/40 =1 100*100 =（1080+2190）/10000 =0.327 k=（0.53-0.327）/（1-0.327） =0.203/0.673 ≈30.2% 以上就是遥感影像分类评估的概念、意义及各项指标
3.5K30编辑于 2022-04-29 - 来自专栏机器学习炼丹术
生成专题2 | 图像生成评价指标FID
下面是使用Numpy实现FID的计算过程： 2.2 代码实现 # calculate frechet inception distance def calculate_fid(act1, act2): sigma2 = act2.mean(axis=0), cov(act2, rowvar=False) # calculate sum squared difference between means .dot(sigma2)) # check and correct imaginary numbers from sqrt if iscomplexobj(covmean): covmean = random(10*2048) act2 = act2.reshape((10,2048)) # fid between act1 and act1 fid = calculate_fid(act1, act1) print('FID (same): %.3f' % fid) # fid between act1 and act2 fid = calculate_fid(act1, act2) print
3.6K20编辑于 2022-03-15 指标平台选型关键与无宽表计算方案
“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。” Aloudata CAN：原生 AI-Ready，其核心是 NL2MQL2SQL 架构：NL2MQL：LLM 负责理解用户自然语言问题，并生成标准的指标查询语言（MQL），这是一个收敛了搜索空间的“选择题 Q2: Aloudata CAN 能处理哪些传统宽表难以定义的复杂指标？ 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- 来自专栏码匠的流水账
springboot2自定义statsd指标前缀
序 本文主要研究下springboot2自定义statsd指标前缀 背景 springboot2引入了micrometer，1.x版本的spring.metrics.export.statsd.prefix 在2版本中已经被标记为废弃，但是2版本没有给出对应的配置项。 id.getBaseUnit()); } } } 可以看到count、gauge、histogram、timing方法内部都调用了line方法，而line方法调用metricName来构造指标名称 hierarchicalNameMapper() { return HierarchicalNameMapper.DEFAULT; } 自定义 通过自定义个HierarchicalNameMapper，就可以自定义statsd指标的 小结 springboot2目前虽然没有通过配置文件直接支持指定statsd的prefix，但是可以通过少许代码自定义HierarchicalNameMapper来实现。
93820发布于 2018-09-17
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