使用vicrab实现项目的错误自动化管理

Vicrab错误自动化管理
Vicrab是一款集成数据管理与错误跟踪的云端平台,支持快速迭代与团队协作,通过实时监控与修复BUG,改善用户体验。具备强大堆栈跟踪、上下文理解与错误重现能力。

                                         使用vicrab实现项目的错误自动化管理

   

    1. 产品描述

Vicrab是一套集成数据接入、数据管理、数据分析数据挖掘、并对应用中可能存在的BUG和问题进行提示告警的云端管理平台。通过Vicrab开源错误跟踪功能,可帮助开发人员识别和调试错误实时监控和修复BUG和故障。从而协助业务不断迭代提高效率、从而改善和提升用户体验。

日志系统是非常重要的系统模块,在我们的日常开发,测试,线上运营诊断都有着非常强大的做用。然而,传统的日志系统都是发生在系统出问题的时候,工程师们去后台一段一段的翻看日志,海量的日志具有一定的不可读性,给系统运维排查错误带来了大量的无用工作Vicrab实现了系统的错误自动收集自动归类,以报表的形式显示错误信息,并进行告警。

  1.  2产品优势

助力产品快速迭代

Vicrab能更好的支持越来越快的版本迭代,保障客户业务灵活、高效的运行,更专注在提升市场份额,为技术部门提供更全面的辅助,从而取得更多的商业价值。

提供更优的团队合作

业务发展中很难把握技术投入的平衡点,特别是缺少专业保障平台,及稳定的开发和运维人员,Vicrab可更好的支持团队流程化处理故障等问题。

更好更全面技术辅助

Vicrab团队精耕于研发技术多年,对各项问题有丰富的经验。通过提供专业的平台和技术支持,为企业提供互补和帮助。

立即了解异常情况

只需几行代码即可在几分钟内设置Vicrab。当错误发生或重新出现时,通过电子邮件,短信通知相关人员,甚至可作为工作流程的一部分,不断迭代、提高效率、改善用户体验。

快速查找与修复错误

以最高效率进行错误分类、重现并解决错误,直观的管理平台可查看汇总事件中的错误发生位置和频率。帮助开发人员构建更好的应用程序并更快地迭代,在用户受影响前解决问题。

开源、开放

Vicrab坚持开源开放原则,对系统的代码进行开源,并且提供便捷的云服务平台。消除用户在使用系统过程中的顾虑,保障平台的持续发展和客户数据安全。

用户在使用Vicrab后,即能具备:

  1. 快速查找及自动修复异常的能力;
  2. 立即发现系统运行时异常的能力
  3. 使用简单-基于公有云的全服务监测的服务
  4. 查看每个版本的影响,并自动构建错误跟踪的能力。
    1. 产品功能

  vicrab日志系统是一套基于日志监控发现代码层面问题的SAAS服务框架,平台包括:

  1. Vicrab admin:基于云的saas服务,用户只需要注册一个账号,通过简单的配置,便可以轻松管理使用自己的应用异常。
  2. Vicrab SDK  :vicrab的客户端程序。目前vicrab的开发团队已经上线了vicrab-sdk for java ,vicrab-sdk for android 的两种客户端方案,只需要在项目中简单引入,配置日志传输路径即可集成完毕。
  3. Vicrab document:vicrab 的介绍文档,在github 上和官网都可以下载使用。

Vicrab功能上具备:

(1)强大的堆栈跟踪

Vicrab 可以将错误与程序代码相关联,可以确切知道错误怎么发生的,源头在哪里。 同时也可以屏蔽和接收错误信息,在需要快速迭代时,暂时屏蔽错误信息,但是在后续版本规划中,可以重新开启监控,解决问题。

(2)上下文理解

Vicrab 知道每个错误来自哪个环境, 错误包含有关其环境的详细信息,因此能够了解错误发生的条件。

(3)重现错误而无需用户反馈

在上下文中查看可能导致错误的所有详细内容,能够在告警发生时,知道异常是通过哪些错误引起的,不需要苦苦等待用户的反馈。在运营过程中及时知道产品运行健康度,节约处理和调试异常的时间。

(4)辅助决策版本的优先级

通过对各个版本的排错记录,您可以了解哪些错误已被解决,哪些错误是首次引入的,哪些错误是暂时屏蔽不处理的。将不同问题标记到不同版本,来管理各个发布的优先级,还能够对版本的异常进行持续的跟踪。

 

  1. 入门指南
    1. 业务接入流程
    1. 下载vicrab

Vicrab通过在线仓库的形式进行便捷的集成

官网地址:https://www.vicrab.com 

在线文档:https://www.vicrab.com/config/index

    1. 选择合适的vicrab sdk

   根据你的系统日志的实现方式来选择相应的sdk client 进行集成。查看官网(https://www.vicrab.com/config/index)的帮助,目前提供了如下的5种SDK接入方式

  1. Android >> demo
  2. java.util.logging >> demo
  3. Log4j 1.x >> demo
  4. Log4j 2.x >> demo
  5. Logback >> demo

客户端目前支持Android SDK java服务端根据日志实现方式来选择,vicrab从java6开始提供支持分为原生util loglog4j1log4j2logback四种接入形式这几种形式只是引入的jar包不同,其他步骤都一样。

 

    1. 集成步骤

(1)访问官网创建https://www.vicrab.com账号

  

官网

注册的时候,需要配置你的项目,选择开发语言,比如java,输入项目名称,组织等信息。注册完成。

(2)引入sdk此步骤可以参考帮助文档介绍这里使用log4j2为例

Using Maven:

<dependency>

    <groupId>com.vicrab</groupId>

    <artifactId>vicrab-log4j2</artifactId>

    <version>1.1</version>

</dependency>

假如你的项目使用springboot ,那么在多引入一个增强jar
<dependency>

  <groupId>com.vicrab</groupId>

  <artifactId>vicrab-spring-boot-starter</artifactId>

  <version>1.2</version>

</dependency>

 

(3)配置使用

配置DSN和日志文件(DSN的地址可以在vicrab的控制台设置里面提供,每个用户一个,各自独立),日志配置支持properties,xml 两种格式,具体参考在线手册。

(4)集成案例

在这一步我们将准备一个基础的Spring Boot 的项目,结构如下

vicrab log4j2

编写ExampleLog4j类,我们实现一个异常来进行测试。

package com.log.vicrab;

 

import java.util.Date;

 

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.boot.*;

import org.springframework.boot.autoconfigure.*;

import org.springframework.web.bind.annotation.*;

 

@EnableAutoConfiguration

@RestController

@SpringBootApplication

public class ExampleLog4j {

 

private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ExampleLog4j.class);

 

public static void main(String[] args) throws Exception {

 

SpringApplication.run(ExampleLog4j.class, args);

}

 

@RequestMapping("/hello")

String vicrabhomne() {

String dateStr = "";

try {

dateStr = new Date().toString();

Integer[] i = new Integer[2];

int a = i[3];

logger.error("this is a error test ");//the sample error message not be sent to the server

} catch (Exception e) {

logger.error("this is a error test ",e);//must be with param 'e'

}

return "Hello World! now time is :" + dateStr;

 

}

}

 pom.xm 添加依赖

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"

xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

<modelVersion>4.0.0</modelVersion>

 

<name>vicrab</name>

<url>http://maven.apache.org</url>

 

<parent>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>

<version>2.1.0.RELEASE</version>

<relativePath /> <!-- lookup parent from repository -->

</parent>

 

<groupId>com.vicrab.log</groupId>

<artifactId>vicrab</artifactId>

<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>

<packaging>jar</packaging>

 

<!-- Add typical dependencies for a web application -->

<dependencies>

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>

</dependency>

 

<dependency>

<groupId>junit</groupId>

<artifactId>junit</artifactId>

<version>3.8.1</version>

<scope>test</scope>

</dependency>

 

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>

<exclusions>

<exclusion>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>

</exclusion>

</exclusions>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>

</dependency>

 

<dependency>

<groupId>com.vicrab</groupId>

<artifactId>vicrab-spring-boot-starter</artifactId>

<version>1.2</version>

</dependency>

 

 

<dependency>

<groupId>com.vicrab</groupId>

<artifactId>vicrab-log4j2</artifactId>

<version>1.1</version>

</dependency>

</dependencies>

 

<!-- Package as an executable jar -->

<build>

<plugins>

<plugin>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>

</plugin>

</plugins>

</build>

 

<properties>

<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>

</properties>

 

</project>

 

配置DSN和log4j

dan

log4j

 

测试运行

启动springboot,访问

http://localhost:8081/demo/hello

控制台查看错误

log

 

接下来,登陆vicrab控制台查看错误归集:

console

 

本文介绍了Vicrab的背景和用途,以及和log4j1的项目的集成方式,通过本篇我们已经对Vicrab有了一个大致的认识。后续版本会持续改进平台,并会推出更多功能助力企业和用户,如代码定位AI代码修复等。

 

反馈及联系方式

在线文档:https://www.vicrab.com/config/index

线上反馈:https://vicrab.com/about?message=#

售前&商务咨询:support@vicrab.com

售后&服务咨询:feedback@vicrab.com

 

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
Foodpanda 的全面记录,包含 6000 条精心整理的记录,涵盖了从客户人口统计信息到订单、支付、评价和配送细节的各个方面。它为数据分析师和研究人员提供了一个丰富的资源,可用于深入分析和洞察 Foodpanda 的业务运营和客户行为。 数据集内容客户人口统计信息:数据集详细记录了客户的年龄、性别、收入水平、地理位置等基本信息。这些信息有助于了解不同客户群体的特征,为精准营销和客户细分提供数据支持。 订单信息:每条记录都包含了订单的日期、时间、金额以及购买的商品或服务。通过分析这些数据,可以发现客户的购买习惯和偏好,例如哪些时间段是订单高峰期,哪些菜品最受欢迎。 支付信息:数据集中还包含了支付方式、支付状态和支付金额等信息。这些数据可以帮助分析不同支付方式的使用频率,以及支付成功率等关键指标。 评价信息:客户对订单、服务或产品的评分和评论也被记录在数据集中。这些评价数据对于情感分析和客户满意度研究至关重要,能够帮助 Foodpanda 了解客户的真实反馈,从而改进服务质量。 配送细节:数据集还详细记录了配送时间、配送地址和配送状态等信息。通过分析这些数据,可以优化配送路线和时间,提高客户满意度。 数据集的应用场景:客户行为分析:通过分析客户的购买习惯、偏好和评价,可以更好地了解客户需求,从而提供更个性化的服务。 客户流失预测:利用数据集中的客户行为和评价数据,可以构建模型预测哪些客户可能会流失,以便提前采取措施挽留。 客户细分:根据客户的人口统计信息和购买行为,可以将客户划分为不同的群体,为每个群体提供定制化的服务和营销策略。 销售趋势分析:通过分析订单数据,可以发现销售的增长或下降趋势,为业务决策提供依据。 情感洞察:通过分析客户的评价和评论,可以了解客户对产品或服务的情感倾向,及时发现潜在问题并加以改进。
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