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7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
76520发布于 2019-11-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
【笔记】Operator课程(7-9)
Indexer缓存k8s资源对象，并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
40120编辑于 2023-04-12 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。
77330发布于 2019-11-08 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
43010编辑于 2024-03-01 - 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。
9210编辑于 2026-03-25 - 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
56140编辑于 2022-05-17 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
72810发布于 2019-11-07 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
1.4K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏深度学习与python
作业帮服务观测之基础观测能力
GoF 包含的 23 种 面向对象模式 塑造了一代开发者设计软件的方式。在 2010 年代，云计算引入了发布 - 订阅（pub-sub）、微服务、事件驱动工作流和无服务器模型等模式，现在大多数基于云的分布式系统都是以它们为基础的。
24710编辑于 2025-06-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
多个条件分支记录错误信息，可以封装进一个方法，在记录异常信息的地方抛出异常，并给出相应信息。在该方法外部捕获，记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。
58910编辑于 2022-06-28 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。 01.可观测是什么？核心价值在哪里？1）可观测的定义可观测性是通过采集IT系统全链路数据（指标、日志、调用链、拓扑），结合智能分析技术，实现从业务异常到根因定位的全流程可视、可分析、可追溯的能力。 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 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”。
33910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 好，我们先来讲一下可观测整个发展的历程。 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？ 第二部分就是我们蓝鲸观测平台已经做了好几年了，在这几年的过程中，我们基于整个观测场景搭建了那么一套观测体系，有常见的三大支柱，我们现在加了一根第四根支柱，就是事件那块，像指标、Logs、Trace 等等 如果这个模型不是一个时序的，只是一个实时的，现在这个时候就已经不存在所谓的观测的意义了。所有的观测，都是当下以及未来，甚至以前都是需要在观测整个体系里面去表现的。
99110编辑于 2024-09-27- 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
本题目要求读入1个正整数n，然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
1.5K10发布于 2021-09-16 - 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
3.2K20发布于 2020-09-07 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时，一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
42920发布于 2019-11-08 - 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
45530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!". # .
3.8K30发布于 2020-07-09 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员，要保证同一所学校的所有队员都不能相邻，分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
83510发布于 2020-06-23 - 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 - 来自专栏可观测系列
可观测系列——大模型在 IT 运维可观测性的应用
直达原文：【可观测系列】大模型技术在可观测领域的应用01.前言随着云计算、分布式、微服务等前沿技术的广泛应用，现代IT系统架构已经从传统的单体结构演进到分布式和云原生架构。 02.大模型在可观测领域的应用借助嘉为蓝鲸底座LLMOps开发平台，企业能够快速对接异构大模型，并利用其提供的智能体开发框架，结合私域知识和观测流数据，实现智能化运维场景的快速扩展。 03.场景说明小鲸观测助手，是基于嘉为蓝鲸LLMOps平台，结合嘉为蓝鲸全栈智能观测中心，自主研发的一款基于大模型的观测平台辅助分析工具。 1）脚本插件自动编写大模型可解析自然语言指令自动生成适配Prometheus格式的监控脚本、Exporter等插件，嘉为蓝鲸全栈智能观测中心无缝兼容Prometheus 插件生态，通过小鲸观测助手，可在服务器性能 实现效果如下图：04.前景展望通过上述可观测性与大模型结合的应用场景，已经充分展现了大模型在运维领域的巨大潜力。展望未来，大模型的作用将不再局限于作为观测的辅助工具，而是逐步迈向更高层次的智能化阶段。
93610编辑于 2025-04-09
腾讯云开发者
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