Apache Karaf Decanter 使用教程

Apache Karaf Decanter 使用教程

karaf-decanterMirror of Apache Karaf Decanter项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/karaf-decanter

项目介绍

Apache Karaf Decanter 是一个完整的监控解决方案,适用于任何 Karaf 容器版本。Decanter 不仅能够监控 Karaf 容器本身,还能监控生态系统中运行的任何中间件。Decanter 可以直接安装在任何运行的 Karaf 容器实例上。

项目快速启动

安装步骤

  1. 添加 Decanter 特性仓库

    karaf@root()> feature:repo-add decanter
    
  2. 安装必要的特性

    karaf@root()> feature:install decanter-appender-elasticsearch
    karaf@root()> feature:install decanter-collector-log
    karaf@root()> feature:install decanter-collector-jmx
    

配置示例

以下是一个配置文件示例,用于监控 OpenStack 服务:

# Decanter Openstack collector
openstack.identity=http://localhost/identity
openstack.project=2c7be0bac05c4144a328d4ab3dfac379
openstack.username=admin
openstack.password=secret
openstack.domain=default
openstack.compute.enabled=true
openstack.compute=http://localhost/compute/v2.1
openstack.block.storage.enabled=true
openstack.block.storage=http://localhost/volume/v3
openstack.image.enabled=true
openstack.image=http://localhost/image
openstack.metric.enabled=true
openstack.metric=http://localhost/metric
# Unmarshaller to use
unmarshaller.target=(dataFormat=json)

应用案例和最佳实践

应用案例

Apache Karaf Decanter 广泛应用于企业级监控场景,例如:

  • 中间件监控:监控 Kafka、JMS、JMX 等中间件的运行状态。
  • 日志收集:实时收集和分析系统日志,快速定位问题。
  • 性能监控:监控系统性能指标,如 CPU、内存使用率等。

最佳实践

  • 模块化部署:根据实际需求安装相应的特性,避免不必要的资源消耗。
  • 配置优化:合理配置监控项和报警阈值,确保监控的准确性和及时性。
  • 日志管理:使用 Decanter 的日志收集器,将日志集中存储和管理,便于分析和查询。

典型生态项目

Apache Karaf Decanter 与以下生态项目紧密结合,提供更全面的监控解决方案:

  • Elasticsearch:用于存储和分析监控数据。
  • Kibana:用于数据可视化和仪表板展示。
  • Apache Camel:用于数据处理和路由。
  • Prometheus:用于时间序列数据收集和报警。

通过这些生态项目的结合,可以构建一个强大的监控和报警系统,满足复杂的企业级监控需求。

karaf-decanterMirror of Apache Karaf Decanter项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/karaf-decanter

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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