30、云原生监控中的指标选择与分析

云原生监控中的指标选择与分析

在云原生环境中,监控指标对于了解系统的运行状况、性能表现以及做出明智的决策至关重要。本文将介绍云原生监控中常见的指标类型、选择方法以及如何对这些指标进行分析。

1. 指标基础

1.1 时间序列指标

云原生监控中我们关注的大多数指标都以时间序列的形式表示,并且都是数值型的。与日志数据不同,指标可以进行数学和统计运算。

1.2 计数器和仪表盘

指标值主要有两种类型:计数器(Counters)和仪表盘(Gauges)。
- 计数器 :只能递增(或重置为零),适用于测量如服务请求数、错误接收数等。
- 仪表盘 :可以上下波动,用于表示连续变化的量,如内存使用情况,或其他量的比率。

例如,对于某个端点的 HTTP 检查指标 http.can_connect ,当端点响应时其值为 1,否则为 0。

1.3 指标的作用

指标可以告诉我们系统何时出现问题,例如错误率突然上升或支持页面的请求突然激增可能表示存在问题。我们可以根据阈值为某些指标自动生成警报。此外,指标还能反映系统的运行状况,如应用程序当前支持的并发用户数,这些数据的长期趋势有助于运营决策和商业智能分析。

2. 选择合适的指标

2.1 避免过度监控

虽然指标很有用,但并非越多越好。例如 Google Cloud 的 Operations 套件会捕获数百个关于云资源的内置指标,但我们无法同时处理和分析所有这

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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