阿里云  >  教程中心   >  mysql教程  >  分布式监控(一)–采集器Telegraf安装部署

Grafana数据库为MySQL 一、Grafana是一款流行的开源监控和数据可视化平台,它默认使用SQLite作为数据库引擎。然而,对于大型项目或者需要更高性能的场景,我们通常会选择使用MySQL作为Grafana的数据库。在本文中,我将向你介绍如何将Grafana的数据库从SQLite迁移到MySQL,让你能够更好地管理和扩展你的Grafana实例。 步骤1:安装和配置MySQL数据库 首先,你需要安装并配置MySQL数据库。你可以根据自己的操作系统和喜好选择相应的安装方式。安装完成后,记下MySQL的连接参数,我们将在后续步骤中使用 阅读详情
  • 阿里云  >  教程中心   >  mysql教程  >  分布式监控(一)–采集器Telegraf安装部署  
  • 分布式监控(一)–采集器Telegraf安装部署
  • 发布时间:2018-04-16 来源:网络 上传者:用户

    关键字: 采集器 分布式 部署 Telegraf 监控 安装

    发表文章
  • 摘要:Telegraf是一个用Go编写的代理程序,可收集系统和服务的统计数据,并写入到多种数据库。官方文档简介地址:https://docs.influxdata.com/telegraf/v0.11/Telegraf具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。目前已有的插件包括:System(memory,CPU,network,etc.)—-裸机,虚拟机监控Docker—容器监控指标MySQL—-软件监控指标tomcat,Apache–应用软件指标R
  • Telegraf 是一个用 Go 编写的代理程序,可收集系统和服务的统计数据,并写入到多种数据库。

     

    官方文档简介地址:https://docs.influxdata.com/telegraf/v0.11/

     

    Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。

     

    目前已有的插件包括:

     

    System (memory, CPU, network, etc.)—-裸机,虚拟机监控

     

    Docker—容器监控指标

     

    MySQL—-软件监控指标

     

    tomcat,Apache–应用软件指标

     

    Redis,kafka,ELK–中间件指标

     

    Http-json—http自定义监控指标

     

    等等其他软件监控内指标。

     

    [注:本文中的配置仅为生产示范配置,并不一定是生产环节最终标准配置]

    1.安装部署

    a.手动安装步骤:

     

    linux操作系统:

     

    #wget https://dl.influxdata.com/telegraf/releases/telegraf-1.1.1.x86_64.rpm (官网下载较慢,不建议使用)

    #yum localinstall -y telegraf-1.1.1.x86_64.rpm

     

    #service telegraf restart(或者systemctl start telegraf)

     

    #chkconfig(查看是否已加入自启动)

    windows操作系统:

     

    1.下载采集器安装文件上传安装文件到被监控服务器并且解压;

     

    2.创建目录C:/ProgramFiles/Telegraf 3.将解压后的两个文件放在Telegraf文件夹中; 4.powershell以管理员执行:C:/”ProgramFiles”/Telegraf/telegraf.exe–serviceinstall 5.运行采集器:netstarttelegraf

     

    6.按照流程修改采集器配置文件中的全局tag配置,修改为自己所属的项目名称和机房名称;

     

    b.自动化一键安装:

     

    linux脚本:

     

    (注意:使用自动化脚本安装需要修改脚本当中的全局标签“rack”“department”“company”,以便自动安装后可以自动分类展示)

     

    #wget http://xx.x.x.x/cobbler/pub/soft/monitor/telegraf.sh#唯一机房自动安装脚本

     

    #sh telegraf.sh

    Windows脚本:

    自动安装脚本已经完成了从下载软件包到配置项的所有工作,因此只需要直接执行即可,但是需要确定对应的自动安装脚本,

     

    因为每个机房或者部分项目的自动安装的数据库是不一样的数据库,使用的采集器配置因项目或者子公司名称不同而不同,

     

    因此这一点需要业务运维人员注意,生产环境安装之前确认;

    c.采集器软件目录列表

     

    配置文件:/etc/telegraf/telegraf.conf (全局配置文件)以及/etc/telegraf/telegraf.d/(自定义配置文件)

     

    pid:/var/run/telegraf.pid

     

    日志:/var/logs/telegraf/或者/var/logs/messags

     

    程序:/usr/bin/telegraf

    2.配置文件

     

    配置文件总共分为3个部分:

    a.全局设置:

     

    全局配置文件默认为:/etc/telegraf/telegraf.conf

     

    主要配置telegraf采集器的全局标签,采集频率,机器上报机制,日志格式等全局性设置;

    [global_tags] #全局tags设置

     

    rack = “aliyun” #设置属于哪个机房

     

    company = “xxx” #设置属于哪个公司

     

    department = “sql” #设置属于哪个项目或者部门

    # Configuration for telegraf agent

     

    [agent]#采集器采集配置

     

    interval = “60s” #采集器采集频率,默认为10,根据自己的项目可以修改为任意数值

     

    round_interval = true #采集器是否轮询上述间隔

     

    metric_batch_size = 1000 #采集器每次发生指标个数限制

     

    metric_buffer_limit = 10000 #采集器缓存指标个数总限制

     

    collection_jitter = “0s” #采集器频率抖动时间差,可用来做随机采集

     

    flush_interval = “61s”#刷新数据写入到output时间间隔

     

    flush_jitter = “0s”#刷新数据写入随机抖动时间

     

    precision = “” #采集器最小时间单位,默认为ns

     

    debug = false #是否运行debug,默认不允许

     

    quiet = false #是否安静模式运行,不输出日志等

     

    hostname = “” #采集器主机名称,不指定则为主机名

     

    omit_hostname = false

     

    b.output设置:

     

    主要设置采集器需要发送到数据库的数据源类型

     

    例如后端数据库为influxDB,则配置数据输出到influx:

     

    #Configuration for influxdb server to send metrics to

     

    [[outputs.influxdb]]

     

    urls = [“http://1x.x.x.x:8086”] #influxdb地址

     

    database = “telegraf_ali” # required #influxdb数据库

     

    retention_policy = “”#数据保留策略

     

    write_consistency = “any” #数据写入策略,仅适用于集群模式

     

    timeout = “5s” #写入超时策略

     

    username = “telegraf_ali” #数据库用户名

     

    password = “gPHhbeh” #数据库密码

     

    #user_agent = “telegraf” #采集器代理名称

    例如后端数据库为elasticsearch数据库,因telegraf不能直接写入到es中,则写入到kafka集群中

     

    [[outputs.kafka]]

     

    brokers = [“10.23.32.22:9092”] #kafka集群地址,多个实例以逗号隔开

     

    topic = “telegraf-prd”#kafka的topic设置

     

    routing_tag = “host” #是否路由tags,同一host写入到同一分片中

     

    compression_codec = 1#数据传输是否压缩

     

    required_acks = 1 #数据同步是否确认,0为否,1为leader确认,-1为全部同步确认

     

    max_retry = 3#数据写入尝试次数

     

    data_format = “json”#数据发送格式

     

    c.input设置:

     

    主要设置采集器的各项插件采集配置

     

    服务器基础监控采用标准的telegraf.conf统一标准,软件项目的配置,新建conf文件放在/etc/telegraf/telegraf.d/文件夹中,重启生效;

     

    3.自定义INPUT插件示例

     

    自定义配置文件路径:/etc/telegraf/telegraf.d/

     

    INUPT总共分为3种类型,分别为容器级别采集,服务器级别采集,软件级别采集,每种采集级别所需要的配置均可以在配置文件里面找到配置选项。

     

    a.容器级别采集标准示例

     

    (注:可以通过直接上传对应的标准配置文件进行覆盖默认的配置文件,后面统一使用配置文件模板替代)

     

    修改配置文件/etc/telegraf/telegraf.conf添加docker监控项

     

    因为容器采集通过本机docker API接口调用,需要修改telegraf启动用户才能正确采集,修改文件

     

    /usr/lib/systemd/system/telegraf.service

     

    其中一行User=telegraf 改为User=root

     

    修改完毕后重载入配置和重启服务生效

     

    #systemctl daemon-reload

     

    #systemctl restart telegraf

     

    #ps -ef|grep telegraf

     

    手动测试获取容器接口是否输出数据:

     

    #telegraf -config /etc/telegraf/telegraf.conf -input-filter docker -test

     

    如能正确输出数据代表采集器安装配置无错误。

     

    b.服务器级别采集标准示例

     

    打开配置文件/etc/telegraf/telegraf.conf

     

    在以上配置行可以按照项目或者子公司监控修改采集器数据过滤和采集频率等选项,如无特例可以使用默认标准配置文件;

     

    附演示配置代码:

    [[inputs.cpu]]#指标名称

     

    percpu = true #指标详细项目

     

    totalcpu = true

     

    fielddrop = [“usage_guest*”] #指标key值过滤

    [[inputs.disk]]

     

    # mount_points = [“/”]

     

    ignore_fs = [“tmpfs”, “devtmpfs”]

    [[inputs.diskio]]

     

    # no configuration

    [[inputs.kernel]]

     

    # no configuration

    [[inputs.mem]]

     

    # no configuration

    [[inputs.processes]]

     

    # no configuration

     

    fielddrop = [“wait”,”idle”,”unknown”]

    [[inputs.swap]]

     

    fieldpass = [“used_percent”] #指标key值仅允许

    [[inputs.system]]

     

    # no configuration

    [[inputs.net]]

     

    ## interfaces = [“eth0”]

     

    fieldpass = [“packets_*”,”bytes_*”,”drop_*”,”err_*”]

    [[inputs.netstat]]

     

    fielddrop = [“tcp_none”,”tcp_closing”,”tcp_close*”]

    c.软件配置标准示例

     

    例如需要添加zk监控,修改配置文件/etc/telegraf/telegraf.d/zk.conf

     

    [[inputs.zookeeper]]

     

    servers = [“172.16.7.12:2181”]

     

    测试zk监控是否成功,使用以下命令

     

    #telegraf -config /etc/telegraf/telegraf.conf -input-filter zookeeper -test

  • 以上是分布式监控(一)–采集器Telegraf安装部署的内容,更多 采集器 分布式 部署 Telegraf 监控 安装 的内容,请您使用右上方搜索功能获取相关信息。
Mysql性能监控及优化,基于Prometheus+grafana 本篇不详写prometheus、grafana的搭建,需要可以翻阅linux监控篇Prometheus对Mysql进行数据采集需要在被监控机器上安装mysql-exporter 注意修改命令中数据库连接信息 2、配置Prometheus.yml 3、重启Prometheus,查看mysql是否成功监控 4、grafana 7362 tps =并发/时间(链路时间) 阅读详情

相关推荐

第八阶段【DBA企业级实战项目】20:部署慢查询展示系统

部署慢查询展示系统

weixin_40612128的博客 175

Telegraf+RabbitMQ收集服务器信息

写在前面 telegraf收集服务器信息默认是写入influxdb中的,但是项目监控需要监控服务器集群的情况,涉及到多台服务器信息都要放到一个influxdb中,通信问题成了主要麻烦。但是telegraf支持amqp协议通讯,最好的实现就是rabbitmq。简单来说就是telegraf收集服务器信息将信息写入MQ,在influxdb的那台服务器中telegraf从MQ中读取服务器的信息写入inf...

qq_35703608的博客 2662

射频工程师笔记---射频通信基础

回顾一下移动通信技术的发展,其实是互联网和通信技术的融合过程。在这个过程中,很多应用都在不断加入其中。比如计算机跟通信的融合产生了互联网、互联网跟手机的融合带来了移动互联网。手机可以看杂志、看视频、听音乐,于是又出现了内容服务产业;再后来,电视音箱等设备也能联网,于是网络跟家电又产生了融合。所以应用的出现总是在融合其他产业。在1995年,比尔·盖茨在《未来之路》一书中首次提出:在未来...

多年硬件从业经历,热爱学习,记录生活! 2万+

telegraf输出MySQL_Windows服务器使用Telegraf采集服务器监控指标输出到influxdb

操作系统:Windows Server 2008 R2IP:192.168.10.135官方文档地址 :https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.10/2、安装包下载(windows)wget https://dl.influxdata.com/telegraf/releases/telegraf-1.10.3_windows_amd64.zipunzip t...

weixin_39825259的博客 242

保姆级教程:用U盘给浪潮服务器装系统(含RAID驱动加载技巧)

本文提供了一份详细的浪潮服务器U盘安装系统指南,重点介绍了RAID驱动加载技巧与实战步骤。从准备工作到系统安装全流程,涵盖RAID配置、驱动加载方法及常见问题排查,帮助用户高效完成服务器系统部署。特别强调RAID驱动与服务器型号的匹配性,确保安装过程顺利。

uuu88的博客 738

海康视觉脚本开发全流程解析

本文详细解析了海康机器视觉平台(VM)中脚本模块的开发全流程。从创建第一个脚本模块入手,深入讲解了输入参数、输出参数与内部变量的定义与区别,并提供了C#脚本编写、公用函数调用、代码结构组织以及编译调试的实用指南。旨在帮助开发者掌握海康视觉脚本开发的核心技巧,高效实现复杂的自定义视觉逻辑处理。

beer8的博客 603

Prometheus 笔记(02)— 监控系统典型架构、采集器(Telegraf_Exporters)、时序数据库(OpenTSDB_InfluxDB_TDEngine)告警引擎、展示 Grafana

数据触发式,是指服务端接收到监控数据之后,除了存储到时序库,还会转发一份数据给告警引擎,告警引擎每收到一条监控数据,就要判断是否关联了告警规则,做告警判断。周期轮询式,架构简单,通常是一个规则一个协程,按照用户配置的执行频率,周期性查询判断即可,因为是主动查询的,做指标关联计算就会很容易。

wohu1104的专栏 4251

基于STM32F427的模拟SSI协议绝对式编码器位置反馈通信

基于STM32F427的模拟SSI协议绝对式编码器位置反馈通信

xeke997的博客 6065

telegraf采集MySQL_数据采集工具Telegraf:简介及安装

接着上一篇博客:InfluxDB简介及安装,这篇博客介绍下Linux环境下Telegraf安装以及其功能特点。。。环境:CentOS7.4 64位Telegraf版本:0.11.1-1一、Telegraf介绍1、基本介绍Telegraf 是一个用 Go 编写的代理程序,可收集系统和服务的统计数据,并写入到 InfluxDB 数据库。内存占用小,通过插件系统可轻松添加支持其他服务的扩展。Influx...

weixin_39868592的博客 1097

单细胞转录组分析(scRNA-seq)

单细胞转录组测序(Single-cell RNA sequencing,scRNA-seq)是一种高通量测序技术,可以在单细胞水平解析基因表达情况,揭示细胞异质性,探索稀有细胞类型,并研究细胞状态转换及动态调控机制。与传统的。

大甘的博客 6149

核心组件大换血:Backbone与Neck魔改篇:YOLO26魔改Neck:引入BiFPN(双向特征金字塔),多尺度融合能力飙升

本文深入解析了YOLO26目标检测模型中Neck部分的优化策略,重点探讨了BiFPN(双向特征金字塔网络)的原理与实现。文章首先指出YOLO26原生FPN+PAN结构在多尺度特征融合上的局限性,特别是在小目标检测和边缘部署场景中的性能瓶颈。随后系统梳理了Neck网络的演进历程,从FPN、PANet到BiFPN和ASFF,详细对比了各架构的特点。核心部分展示了如何将BiFPN引入YOLO26,包括可学习权重融合、双向跨尺度连接等关键技术实现,并提供了PyTorch代码示例。本文为需要提升小目标检测性能或优化边

ZDQ58818的博客 247

telegraf监控mysql数据库_部署Telegraf+Influxdb+Grafana 架构来监控 MySQL

前段时间小编写了一篇:使用Nginx+Telegraf+Influxb+Grafana构建高逼格Nginx集群监控系统!文章,详细了介绍了 采集器telegraf, 时序数据库influxdb , 数据展现Grafana的部署以及系统主机侧的监控添加,图表的展现。mysql本文就接着介绍使用 Telegraf+Influxdb+Grafana架构来快速监控MySQL。sql首先 ,咱们先看下效果...

weixin_29672981的博客 714

[明道云] -基础教学5- 明道云 40 种控件详解与场景解析

明道云工作表提供40种业务控件,涵盖文本、数值、关联、公式等类型,支持各类业务场景。文本类支持多行输入、正则校验;数值/金额类提供进度条、百分比显示等功能;关联类实现多表数据引用;公式/函数类支持复杂逻辑运算;自动化类包括打印模板、API调用等控件。合理使用这些控件可提升数据收集质量和自动化效率,同时需注意控件联动的性能影响和权限配置。关键控件包括关联记录、级联选择、公式计算等,适用于订单管理、客户信息关联等业务场景。

每日出拳老爷子的博客 8542

telegraf监控mysql数据库_Grafana+influxdb+telegraf初探-快速监控主机与mysql

1.1、配置influxdb yum源[[emailprotected] ~]# cat /etc/yum.repos.d/influxdb.repo[influxdb]name = InfluxDB Repository - RHEL \$releaseverbaseurl = https://repos.influxdata.com/rhel/\$releasever/\$basearch/...

weixin_31176789的博客 742

大唐杯历届省赛押题训练(6)

考试-TD-LTE无线网络设备介绍-TD-LTE网络架构一、单选题1TD-LTE的接入网E-UTRAN由下列哪些网元组成( )。0分/1分A、RNCB、BTSC、eNode BD、Node B提交答案:B正确答案:C考点TD-LTE网络架构解析暂无试题解析二、多选题1关于LTE网络整体结构,哪些说法是正确的( )0分/2分A、E-UTRAN用E-NodeB替代原有的RNC-NodeB结构B、E-NodeB间的接口为S1接口C、各网络节点之间的接口使用IP传输。

nimo观察者 640

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

部署Telegraf+Influxdb+Grafana 架构来监控 MySQL

点击上方“民工哥技术之路”,选择“设为星标”回复“1024”获取独家整理的学习资料!前段时间小编写了一篇:使用Nginx+Telegraf+Influxb+Grafana构建高逼格Ngi...

民工哥的博客 1321

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

Grafana安装使用以及配置mysql数据源的应用

Grafana是一个开源的监控数据分析和可视化套件。最常用于对基础设施、应用数据采集的时序数据进行可视化分析,Grafana支持多种数据源配置,提供查询、可视化、告警功能。

ok_shuai的博客 7218

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

Grafana+Mysql实战

Grafana实战

DaLiShuiJiao的博客 3281

Prometheus+Grafana监控MySQL

【3.2】通过浏览器访问http://被监控端IP:9100/metrics就可以查看到node_exporter在被监控端收集的监控信息。【6.1】我们把prometheus服务器收集的数据做为一个数据源添加到grafana,让grafana可以得到prometheus的数据。【5.3】回到web管理界面点Status-->Targets-->就可以看到监控的MySQL服务器了。【5.2】回到prometheus服务器的配置文件里添加被监控的mariadb的配置段。【2.4】监控本机数据展示。

qq_60275529的博客 2680

学习笔记—Grafana监控docker--mysql/redis/rabbitMQ

mysql、redis、rabbitMQ的性能测试学习

qq_37405087的博客 4133

InfluxDB 生态工具:Telegraf 数据采集全指南(二)

Telegraf 安装与配置,输入插件(CPU、内存、网络等)选择与参数设置,输出插件(InfluxDB)配置,数据过滤与转换处理器使用,服务启停与日志分析。

2179

grafana配置mysql_grafana配置与简单使用

一篇关于grafana使用与原理的调研文档,点击下载。正文以下内容由word文档直接导入,虽然排版差劲一点,但是可以方便大家可以在线查阅。Grafana配置与简单使用下面简单记录一下grafana的使用流程。安装选择对应的平台,走wget下载二进制即可,别着急启动。配置文件解压后,conf目录下defaults.ini是默认配置文件,sample.ini是自定义配置,grafana启动时候需要-c...

weixin_39821189的博客 4048

安装并配置grafana并安装mysql的mysqld_exporter

安装出图工具grafana,安装mysqld_exporter

weixin_64826078的博客 1711

MySQL【进阶篇】04:MySQL巡检并使用Grafana进行展示

MySQL巡检并使用Grafana进行展示

weixin_40612128的博客 1062

详细教程:使用Grafana监控Mysql

Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展 示,并及时通知。

杜小帅的博客 1595

Grafana使用mysql作为数据源图文详解

Grafana使用mysql作为数据源图文详解 #grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用,主要用于大规模指标数据的可视化展现,是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具,目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。官网英文链接:https://grafana.com/docs/grafana/latest/。从官网和网上对mysql作为数据源的中文详细说明很少,笔者结合最近的项目,详细介绍mysql作为数据源的详细配置和技巧。 一,连接数据源 参数说明: host:主机名或IP地址及端口号

weixin_47803056的博客 5458
上一篇: CentOS7系统操作httpd服务 - 开机启动/重启/查看状态
下一篇: telegraf 安装部署 测试
王树民
博客等级 码龄10年 912粉丝 560原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值