20、Istio 可观测性:服务行为洞察与指标管理

Istio 可观测性:服务行为洞察与指标管理

在服务监控和管理中,了解服务的行为至关重要。通过对服务指标的收集、分析和展示,我们可以深入了解服务的运行状态,及时发现并解决潜在问题。本文将介绍如何利用 Prometheus 收集 Istio 的指标,并对 Istio 的标准指标进行定制。

1. 数据平面与控制平面指标详情

在监控服务时,我们可以获取特定上游集群的详细信息,包括其端点(如 10.1.0.71)、端点所在的区域、区域和子区域,以及该上游端点的任何活动请求或错误。此前的统计数据提供了集群整体的数据,而这组统计数据则展示了每个端点的详细信息。

代理在收集指标方面表现出色,但我们不希望手动从每个服务实例和代理中检索这些指标。Istio 服务代理可以被 Prometheus 或 Datadog 等指标收集系统抓取。在设置 Prometheus 之前,我们先来了解控制平面中可用的指标。

控制平面 istiod 保留了大量关于其性能的信息,例如与各个数据平面代理同步配置的次数、配置同步所需的时间,以及其他信息,如错误配置、证书颁发/轮换等。要查看控制平面指标,可以运行以下命令:

kubectl exec -it -n istio-system deploy/istiod -- curl localhost:15014/metrics

该命令会返回大量指标,以下是一些有趣的指标示例:
- 证书相关指标

citad
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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