15、Docker日志与监控全解析

Docker日志与监控全解析

1. 更高级的日志记录

当默认的日志记录机制无法满足需求时(尤其是在大规模场景下),Docker支持可配置的日志后端。目前支持的插件不断增加,包括之前提到的 json-file ,还有 syslog fluentd journald gelf awslogs splunk etwlogs gcplogs logentries 等,这些插件可将日志发送到各种流行的日志框架和服务中。

在大规模运行Docker时,目前最简单的支持选项是直接从Docker将容器日志发送到 syslog 。你可以在Docker命令行中使用 --log-driver=syslog 选项来指定,也可以在 daemon.json 文件中为所有容器将其设置为默认值。

daemon.json 文件是 dockerd 服务器的配置文件,通常可以在服务器的 /etc/docker/ 目录中找到。对于Docker社区版,可以在UI的 Preferences → Daemon → Advanced 中编辑此文件。如果更改了该文件,则需要重启Docker社区版或

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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