废话不多说,先上git地址 https://github.com/binking338/Metrics.Reporters.ZabbixReporter 实现了Metrics.NET到Zabbix的报表插件,能够在非常有限的代码配置下自动将所有的Metrics度量数据全部report到zabbix服务器上,支持自动创建zabbix的template.item. 接口 /// <summary> /// 数据导出至Zabbix服务器 /// Zabbix服务配置读取至ZabbixApi的配置文件…

概述 Metrics.NET提供的是度量工具,他是移植自Java的metrics.Metrics将度量抽象成Gauges,Counters,Histograms,Meters,Timers五种.基于这五种度量类型,我们能够向系统中添加计数代码来统计监视应用程序的即时或准即时运行性能. 通过Metrics的Report机制,我们可以比较方便地将这些度量值输送到其他的监控系统解决方案中.这样可以很方便地集成成熟的数据可视化,系统异常报警解决方案. 启动入口 Metric静态类提供了Metrics.N…

笔者最近的工作涉及到使用 Zabbix 监控 Jenkins.在谷歌上搜索到的文章非常少,能操作的就更少了.所以决定写一篇文章介绍如何使用 Zabbix 监控 Jenkins. 下图为整体架构图: 整体并不复杂,大体步骤如下: 在 Jenkins 上安装 Metrics 插件,使 Jenkins 暴露 metrics api. 配置 Zabbix server 及 agent 以实现监控及告警 为方便读者实验,笔者将自己做实验的代码上传到了 GitHub,链接在文章末尾.使用的是 Docker…

混淆矩阵是一个矩阵,类别个数可以有多个,a[i][j]表示将类别i的样本误判为类别j的个数. classification_report用来分析不同类别的准确率,召回率,F1值等,从而便于按照类别查看准确率.召回率. 总体的正确率跟classification_report中的正确率是不一样. import numpy as np import sklearn.metrics as metrics def report(mine, real): if len(mine) != len(real)…

Risk and Performance Metrics 风险和性能指标 The risk and performance metrics are summarizing values calculated by Zipline when running a simulation. These metrics can be about the performance of an algorithm, like returns or cash flow, or the riskiness of a…

原文地址:https://dzone.com/articles/7-java-performance-metrics-to-watch-after-a-major-1 The Java performance metrics you need to follow for understanding how your application behaves in production. Unlike the days when software used to be shipped in boxe…

Apache Kafka is an attractive service because it's conceptually simple and powerful. It's easy to understand writing messages to a log in one place, then reading messages from that log in another place. This simplicity not only allows for a nice sepa…

此文旨在对spark storage模块进行分析,整理自己所看所得,等以后再整理. ok,首先看看SparkContext中sparkEnv相关代码: private[spark] def createSparkEnv( conf: SparkConf, isLocal: Boolean, listenerBus: LiveListenerBus): SparkEnv = { SparkEnv.createDriverEnv(conf, isLocal, listenerBus) } priva…

本章内容: 1.功能概述 SparkEnv是Spark的执行环境对象,其中包括与众多Executor执行相关的对象.Spark 对任务的计算都依托于 Executor 的能力,所有的 Executor 都有自己的 Spark 的执行环境 SparkEnv.有了 SparkEnv,就可以将数据存储在存储体系中:就能利用计算引擎对计算任务进行处理,就可以在节点间进行通信等.在local模式下Driver会创建Executor,local-cluster部署模式或者Standalone部署模式下Wor…

SparkDriver 用于提交用户的应用程序, 一.SparkConf 负责SparkContext的配置参数加载, 主要通过ConcurrentHashMap来维护各种`spark.*`的配置属性 class SparkConf(loadDefaults: Boolean) extends Cloneable with Logging with Serializable { import SparkConf._ /** Create a SparkConf that loads defaul…