夜莺监控设计思考(二)边缘机房架构思考

这将是一个系列,讲解 夜莺监控 的设计思考,可以理解为原理+最佳实践+产品设计时的折中取舍。

本系列其他文章:

  • 夜莺监控设计思考(一)项目定位、组件思考、单进程多进程选择、高可用设计

下面开始第2篇。

上一篇我们遗留了一个话题,就是如果贵司有多个数据中心,而且数据中心之间网络链路较差,此时应该怎么办?

夜莺边缘架构模式

举个例子,假设有北京、上海、美东三个数据中心,北京和上海之间有良好的专线打通,而美东和国内网络链路较差。

北京、上海、美东三地均部署了服务,指标和日志都选择落在本地,而非传输到中心。假设指标使用 VictoriaMetrics 存储,日志使用 ElasticSearch 存储,整体示例如下:

image

北京、上海机房既然网络链路很好,姑且可以看做是同一个机房,用一套夜莺统一处理,比如就把夜莺部署在北京机房,让夜莺读取北京、上海的数据源,做告警判定。那美东呢?让北京机房的夜莺读取美东的数据源做告警是不行的,因为网络链路不好,经常超时。

告警判定是周期性的,比如15秒一次,很频繁,我们需要确保查询时网络链路是好的,最佳实践就是把告警引擎直接部署到美东,这样本机房查询,就没问题了。

所以,夜莺引入了边缘机房部署架构。可以把告警引擎抽离出来作为一个单独的模块,部署到美东。这个模块可以从中心端夜莺同步告警规则,把告警规则存在内存里,然后查询本地数据源的数据,做告警判定。

架构示意图:

image

夜莺中心端的进程叫 /* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/htmloutjs.html */ n9e,n9e 是 nightingale 的缩写,边缘机房(这里是指美东机房)单独部署了一个 /* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/htmloutjs.html */ n9e-edge 进程。

n9e-edge 进程要连中心端的 n9e,所以你在 n9e-edge 的配置文件里,需要指定 n9e 的 HTTP 地址和认证信息(如需)。

如果美东和北京的网络临时中断了,影响也不大,美东的 n9e-edge 没法从北京的 n9e 同步告警规则了,不算太大的问题。另外 n9e-edge 产生的告警事件没法写到中心数据库了,所以你在页面上没法看到相关的告警事件,但只要美东的外网出口没问题,n9e-edge 产生的告警事件还是可以推送出去的,因为告警媒介都是走的外网,比如钉钉、企微、Slack,都是外网 SaaS 服务。

预告

本篇先到这里。下一篇预告:夜莺没有自研时序存储,却又提供了 agent,有点拧巴,到底是为啥?

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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