Next-Axiom 使用指南

Next-Axiom 使用指南

next-axiom The official Next.js library for Axiom. next-axiom 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/next-axiom

项目介绍

Next-Axiom 是一个专为 Next.js 应用设计的官方库,它允许开发者轻松地将 Web Vitals 数据及结构化日志发送到 Axiom 平台。Axiom 是一个观测性基础设施,旨在以任意规模实现数据摄入,并提供无限制的数据存储能力,支持从如 Kubernetes、AWS、Azure 等多个来源捕获日志,同时提供强大的查询功能和可视化界面,帮助进行持续的观测分析。

项目快速启动

安装与配置

首先,确保你有一个 Next.js 应用。在你的项目根目录下运行以下命令安装 Next-Axiom:

npm install --save next-axiom

接着,你需要设置两个环境变量以连接到 Axiom:

  • NEXT_PUBLIC_AXIOM_DATASET: 在 Axiom 创建的接收数据的数据集名称。
  • NEXT_PUBLIC_AXIOM_TOKEN: 具有读写权限的 Axiom API Token。

可以通过创建或修改 .env.local 文件来添加这些变量(确保它们不在版本控制系统中):

NEXT_PUBLIC_AXIOM_DATASET=myDatasetName
NEXT_PUBLIC_AXIOM_TOKEN=yourTokenHere

然后,在 next.config.js 中集成 Next-Axiom:

const { withAxiom } = require('next-axiom')

module.exports = withAxiom({
  // 你的其他配置项...
})

示例:发送 Web Vitals

pages/_app.jspages/_app.tsx 中引入 AxiomWebVitals 组件来自动发送生产环境中的 Web Vitals 数据:

import { AxiomWebVitals } from 'next-axiom'

function MyApp({ Component, pageProps }) {
  return (
    <>
      <AxiomWebVitals />
      <Component {...pageProps} />
    </>
  )
}

export default MyApp

发送日志示例

在你的应用中的任何地方使用日志记录功能:

// 服务端日志
import { Logger } from 'next-axiom'
export default async function ServerSideLogging() {
  const log = new Logger()
  log.info('Server-side action logged')
  await log.flush()
}

// 客户端日志
import { useLogger } from 'next-axiom'

export default function ClientSideLogging() {
  const log = useLogger()
  log.debug('Client-side action logged')
}

应用案例和最佳实践

最佳实践: 在每个中间件、路由处理程序和关键组件中使用日志记录,确保覆盖重要的业务逻辑和用户交互。通过设置不同的日志级别 (debug, info, warn, error),你可以精确控制发送到 Axiom 的日志详细程度。

应用案例: 监控性能指标,比如通过 AxiomWebVitals 自动收集用户访问时的页面加载时间,以及在关键业务流程中添加日志点,例如登录、支付确认等,以追踪异常并优化用户体验。

典型生态项目

虽然直接提到的“典型生态项目”信息没有在提供的材料中明确指出,但可以理解,Next-Axiom自身就是与Next.js生态系统紧密结合的产品。它可以与各种观测性工具和分析平台一起使用,特别是在使用Next.js构建的现代web应用程序中。对于那些已经采用或者计划采用Axiom作为其观测性解决方案的团队来说,Next-Axiom成了不可或缺的一部分,它简化了Next.js应用与Axiom的集成过程,促进了与Kubernetes、云提供商等基础设施的日志集成,以及与其他监控和分析工具(尽管具体哪些工具并未在给定资料内列出)的潜在协同工作能力。


以上内容提供了基于Next-Axiom的基本使用方法和一些概念上的指导。实践中,随着对Axiom平台更深入的探索,可能会发现更多结合特定工具和技术的最佳实践场景。

next-axiom The official Next.js library for Axiom. next-axiom 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/next-axiom

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
内容概要:本文全面介绍了虚幻引擎4(UE4)的功能、应用场景、学习准备、基础操作、蓝图系统、材质与纹理、灯光与渲染等方面的内容。UE4是一款由Epic Games开发的强大游戏引擎,支持跨平台开发,广泛应用于游戏、虚拟现实、增强现实、建筑设计等领域。文章详细阐述了学习UE4前的硬件和软件准备,包括最低和推荐配置,以及Epic Games账户创建、启动器安装等步骤。接着介绍了UE4的界面组成和基本操作,如视口、内容浏览器、细节面板等。蓝图系统作为UE4的可视化脚本工具,极大降低了编程门槛,通过实例演练展示了蓝图的应用。材质与纹理部分讲解了材质编辑器的使用和纹理导入设置,灯光与渲染部分介绍了不同类型的灯光及其应用,以及后期处理和高质量图片渲染的方法。最后推荐了一些学习资源,包括官方文档、教程网站、论坛社区和书籍。 适合人群:对游戏开发感兴趣、希望学习UE4的初学者和有一定编程基础的研发人员。 使用场景及目标:①掌握UE4的基本操作和界面认知,为后续深入学习打下基础;②通过蓝图系统快速创建游戏逻辑,降低编程门槛;③学会材质与纹理的创建和设置,提升游戏画面的真实感;④掌握灯光与渲染技术,营造逼真的游戏氛围;⑤利用推荐的学习资源,加速UE4的学习进程。 阅读建议:本文内容详尽,涵盖了UE4的各个方面,建议读者按照章节顺序逐步学习,先从基础操作入手,再深入到蓝图、材质、灯光等高级功能。在学习过程中,结合实际项目进行练习,遇到问题时参考官方文档或社区论坛,不断积累经验和技能。
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