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智能监控通常包括了俩个方面: 检测+告警。目前的智能监控一般在检测层都实现了智能化(统计分析算法、机器学习算法等方案),例如3-sigma,EWMA,决策树,xgboost,DNN等。 但目前告警则更多的聚焦在告警合并(或者叫告警收敛)上,?而对于告警分级,目前常用的方案仍然是运维人员预先设定分级的方案。
在时间序列异常检测场景中,“节假日效应”是一个让很多人头疼的问题。所谓节假日效应,就是指在节假日期间,甚至前后一俩天,它的时间序列的走势和平常的时间序列走势有着很明显的区别。 尽管曲线有着明显区别的走势,但是业务往往是正常的。
这篇文章中函数调用(Function Calls)中的函数指的是 Go 中的任意可执行代码块。在 《Go 1.1 Function Calls》中提到了,在 Go 中有这四类函数:
DHT11是一款有已校准数字信号输出的温湿度传感器。 其精度湿度±5%RH, 温度±2℃,量程湿度20-90%RH, 温度0~ 50℃。精度不高,但价格低廉。 DHT11使用单总线通信。供电电压3.3~5V。
因为没有 泛型 支持,所以才会出现多种类型的原子类支持。以下采用 float64 作为例子:
经过多年的积累,电脑里保存了很多电子书,保存在硬盘上非常不利于管理和查找。那么说到电子书管理工具,个人认为最好用的非calibre莫属。之前在电脑上已经安装了calibre客户端,但是换一台电脑使用还需要再次安装calibre,而且多设备之间书籍的同步也比较麻烦。因此为了提升阅读体验,准备搭建个人在线图书馆,把自己曾经下载的电子书进行集中管理。经过搜索,发现有calibre-web这样一个工具,可以提供calibre的在线服务,这真是再合适不过了。
上文提到 将K8S日志采集到日志服务,这次介绍将采集的日志投递到自建 Kafka 中,用于 Spark 计算。
使用k8s的过程中我们会经常访问集群的api接口,但是通常k8s的apiserver都是用https认证,当我们想直接访问api接口的时候都是需要进行认证的,这个在tke集群中同样也是如此,那么当我们需要在代码或者用curl请求去访问tke集群的api接口该怎么办呢?下面我们讲讲通过客户端证书或者集群token来访问tke集群的api接口。
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在集群中以 Daemonset 的方式运行 NodeLocal DNS Cache 组件,能够大幅提升集群内 DNS 解析性能,以及有效避免conntrack 冲突引发的 DNS 五秒延迟。
CLS 对接 Grafana的博文。个人就也想尝试一下。当然了我的grafana是 Prometheus-oprator方式搭建在kubernetes集群中的。详见:/developer/article/1807805。
我们大部分人的编程习惯都是线性编程,所谓线性编程就是一个请求涉及到A,B,C,D等n个有顺序关系的操作在编码处理层面都是顺序性的,这样会导致随着业务的发展,依赖A操作结果的业务越来越多,请求处理会出现A->B->C->D->E....等很多个操作和A操作耦合在一起,会直接导致接口的rt变高,另外业务层面边界变得模糊,各个业务线的逻辑相互穿插,相互强依赖.
当今,正处于互联网高速发展的时代,每个人的生活都离不开互联网,互联网已经影响了每个人生活的方方面面。我们使用淘宝、京东进行购物,使用微信进行沟通,使用美图秀秀进行拍照美化等等。而这些每一步的操作下面,都离不开一个技术概念HTTP(Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议)。
每一个用户需求的背后都是因为有场景存在,而这些差异化的场景也都是因为不同的用户类型产生的。
众所周知,Redis是一种内存级kv数据库,所有的操作都是在内存里面进行,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因此它是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过10万次读写操作。虽然是内存数据库,但是其数据可以持久化,而且支持丰富的数据类型。
大家知道,各种网站、应用的运行离不开数据的支撑,尤其对于企业来说,业务数据就是它的生命。
go的项目现在基本全是go module模式,快捷方便的包依赖和版本管理,但有时候碰到一些老项目需要维护,依然是go path模式,这种古老的模式对一些新学者可能一知半解就直接选择了go module,对老学者可能早已被遗忘,由此记录一下。
公司对于打卡时间有要求,而且要早中晚三次打卡,之前习惯了上班人脸打卡,刚开始不适应,老是会忘记,所以就萌生了使用快捷指令,定时唤起打卡界面,这样即使中午吃饭的时候忘记了,看手机时也会自动跳转,就能想起来要打卡。
“FFmpeg”这个项目单词中的“FF”指的是“Fast Forward(快速前进),而“mpeg”指的是“Moving picture expert group”。这个项目主要用于图片、声音处理,目前广泛 被用于视频软件和视频处理中。
问题一:原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中?
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