集群监控:Prometheus 安装记录

集群监控:Prometheus 安装记录

随着系统复杂度的增加,监控的重要性不言而喻。在微服务和分布式架构盛行的今天,Prometheus 作为一款功能强大且开源的监控和报警系统,已成为 DevOps 工具箱中的必备利器。本文将详细记录 Prometheus 的安装过程,帮助你快速搭建一个稳定的监控系统。


为什么选择 Prometheus?

Prometheus 提供了以下几大亮点,让它在众多监控工具中脱颖而出:

  1. 强大的多维数据模型:支持通过时间序列数据标签进行细粒度的查询和分组。
  2. 高效的数据存储:Prometheus 自带时间序列数据库,性能表现优异。
  3. 强大的查询语言 (PromQL):可以轻松实现复杂的指标计算。
  4. 支持多种目标监控:Kubernetes 集群、服务节点、应用日志等皆可轻松接入。
  5. 生态丰富:与 Grafana 无缝集成,构建漂亮的可视化监控仪表盘。

环境准备

在开始安装之前,需要准备以下环境:

  • 操作系统:CentOS 7 或 Ubuntu 20.04(其他版本大致相同)
  • 硬件要求:建议至少 2 核 CPU、4GB 内存(根据监控规模可适当调整)
  • 网络要求:开放必要的端口(默认 9090)

安装前的注意事项

  1. 确保服务器时钟同步,可以通过 chronyntp 服务配置时间同步。
  2. 如果 Prometheus 需要通过反向代理访问(如 Nginx),请提前安装并配置代理服务。

安装 Prometheus

以下是从零开始安装 Prometheus 的具体步骤:

1. 下载 Prometheus 安装包

首先,访问

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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