前段时间,在对系统进行改版后,经常会有用户投诉说页面响应较慢,我们看了看监控数据,发现从接口响应时间的平均值来看在500ms左右,也算符合要求,不至于像用户说的那么慢,岁很费解,后来观察其它的一些指标发现确实是有问题,这个指标就是P95,P99.9,我们发现虽然平均响应时间并不高,但P95和P99.9却达到了2s以上,说明我们的接口确实存在慢查询.于是捞取了一些慢查询的请求日志终于发现问题.那么P95.P99又代表什么意思呢? 通常,我们对服务响应时间的衡量指标有Min(最小响应时间).Max(

今天我们要说的是信息化时代下关于企业运营的两个热词:BI系统和KPI指标.一直到现在,企业运营的方方面面都在被数据化,成为庞大信息流的一部分,这一庞大的信息流,正以我们自己都尚未完全意识到的速度和规模,贯穿整个企业运营的命脉.然而,只有BI系统和KPI指标w完美结合,才是发展企业.提高企业的竞争力.让企业可以更快更好地发展的关键.        如果你对它们还处于陌生阶段,那我们先来脑补一下. BI系统         BI系统是所有IT系统中最适合于管理层和决策层使用的信息系统.ERP等各类信

阿里云Ingress除了提供外部可访问的 URL.负载均衡.SSL.基于名称的虚拟主机外,还支持将所有用户的HTTP请求日志记录到标准输出中.同时Ingress访问日志与阿里云日志服务打通,您可以使用日志服务快速创建日志分析和监控大盘. 前提条件 安装日志组件. 集群创建时,默认会安装日志组件,如未安装,请参考 使用日志服务进行Kubernetes日志采集进行手动安装. 升级Log Controller. 升级kube-system命名空间下的无状态应用(Deployment)alibaba-l

摘要: Ingress主要提供HTTP层(7层)路由功能,是目前K8s中HTTP/HTTPS服务的主流暴露方式.为简化广大用户对于Ingress日志分析与监控的门槛,阿里云容器服务和日志服务将Ingress日志打通,只需要应用一个yaml资源即可完成日志采集.分析.可视化等一整套Ingress日志方案的部署. 前言 目前Kubernetes(K8s)已经真正地占领了容器编排市场,是默认的云无关计算抽象,越来越多的企业开始将服务构建在K8s集群上.在K8s中,组件通过Service对外暴露服务,常

1.简要介绍▪ 计算方法▪ DIFF▪ DEA▪ MACD▪ 构造原理▪ 缺点2.实战技巧3.运用技巧▪ 应用原理▪ 经典用法▪ 实战战法▪ 捕捉卖点▪ 买卖策略▪ 短线实战4.组合指标运用5.一般研判标准 1.简要介绍MACD在应用上应先行计算出快速(一般选12日)移动平均值与慢速(一般选26日)移动平均值.以这两个数值作为测量两者(快速与慢速线)间的"差离值"依据.所谓"差离值"(DIF),即12日EMA数值减去26日EMA数值.因此,在持续的涨势中,12日EM

一.数据平台的软硬件环境 二.组织机构和权限体系 组织机构:平台中已集成一套组织机构,可以建立部门.人员.也可以与现有系统的组织机构集成,将组织机构导入到平台中. 功能权限:通过配置功能点URL的方式实现各个用户相应的BI访问权限.用户第一次访问受保护的资源(某个功能点)时,会发出访问请求,服务器接收到请求后会验证用户权限,如果没有通过验证则返回登录页面. 数据权限:很多系统的权限认证只是限制模块的使用,使得合法用户能够行使自己的权利.平台在满足这种整体权限认证的同时,权限的控制力度可以达到同一

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

1.概述 本课程的视频教程地址:<用户行为分析之分析与设计> 下面开始本教程的学习,本教程以用户行为分析案例为基础,带着大家对项目的各个指标做详细的分析,对项目的整体设计做合理的规划,让大家能通过本课程掌握Hadoop项目的分析与设计.该课程主要包含以下课时: 他们分别是:项目整体分析,项目指标与数据源分析以及项目整体设计.如下图所示: 首先我们来学习第一课时:<项目整体分析>. 2.内容 2.1 项目整体分析 本课时简述分析一个项目产生的背景,以及该项目能给企业带来那些良好的结果

0.在Linux下,如何分析一个程序达到性能瓶颈的原因,请分别从CPU.内存.IO.网络的角度判断是谁导致的瓶颈?注意现在的机器CPU是多核 1.用sar -n DEV 1 10 2.用iotop命令可以查看磁盘读写速度 3.用vmstat 1命令来查看各个指标,着重分析r,b,swpd,si,so,bi,bo,us,wa. 若r列或者us列数值偏高则说明cpu有瓶颈,若b列或者wa列数值偏高同时bi或bo的数字很大,则说明磁盘有压力,若swpd一直变化,并且si和so一直不为0,则说明内存不够

https://yq.aliyun.com/articles/465499 用 CPI 火焰图分析 Linux 性能问题   yangoliver 2018-02-11 16:05:53 浏览10762 评论0 linux 性能优化 函数 性能 c++ 阿里技术协会 C 内核 CPU 处理器 摘要: 作者:杨勇,吴一昊 ## 1. 什么是 CPI ?## 本小节讲述为什么使用 CPI 分析程序性能的意义.如果已经非常了解 CPI 对分析程序性能的意义,可以跳过本小节的阅读. ### 1.1 程序

http://www.taidous.com/article-667-1.html 前言 首先,这个系列文章做个大致的介绍,题目"浅谈Unity",因为公司和国内大部分3D手游开发还是以Unity3d为主,而Unity不开源的问题,也注定大部分用户是无法在架构和API的层面对它做改造和优化的,所以本文也不会涉太多底层的优化方法,为了争取能让更多制作相关的人员看懂,而是针对Unity的设计,把如何在设计和使用上来规避和利用的"浅显"方法用易懂的方式来描述."

科来 做流量分析,同时也做了一些安全分析(偏APT)——参考其官网:http://www.colasoft.com.cn/cases-and-application/network-security-analysis.php 安全防御的能力取决于安全感知能力 随着互联网的飞速发展,IT基础架构.移动互联网等技术的发展和变化,外部网络安全状况日趋严峻,传统安全防御技术手段和思路面临着诸多挑战.攻击数量越来越多,攻击方式越来越复杂,安全防御容易被绕过:具有针对性的高级攻击(如0-Day攻击.APT攻

App Store Connect 提供如下分析和报告,以衡量您 App 的表现并查看向您支付的最终付款. App 分析 通过 App Store 展示次数.产品页面查看次数.销售额.App 使用次数等指标,“App 分析”提供有关您 iOS 和 Apple TVOS App 的用户参与度.营销活动和 App Store 数据.请谨记,“App 分析”显示来自运行 macOS 10.14.1.iOS 8.Apple TVOS 9 或更高版本设备的数据,并且只有当数据达到一定量时,才能显示数据.

随着请求数增加,吞吐量没有增大,服务器仍然可以处理,那就是带宽问题 Web资源图是从服务器的角度进行统计分析的,和事务图是两个纬度. 1,每秒点击数 每秒点击数( Hits per Second)统计的是运行场景过程中,虚拟用户每秒向Web服务器提交的HTTP请求数.该指标经常与其他指标结合进行分析 [例1]与平均事务响应时间图比较,可以反映点击次数对事务性能产生的影响.如,图4-19所示,在2 ~Smin之间出现了两个诡异的现象,一个是请求数减少了,平均事务响应时间反而变大了;另一个是请求数增

大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 图数据库文章总目录: 整理所有图相关文章,请移步(超链):图数据库系列-文章总目录 源码分析相关可查看github(码文不易,求个star~): https://github.com/YYDreamer/janusgraph 转载文章请保留以下声明: 作者:洋仔聊编程.微信公众号:匠心Java.原文地址:https://liyangyang.blog.csdn.net/ 正文 JanusGraph框架提供了一些可监控的指标,用于我们

系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For React 完整接入详解 Sentry For Vue 完整接入详解 Sentry-CLI 使用详解 Sentry Web 性能监控 - Web Vitals Sentry Web 性能监控 - Metrics Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 -

大家好,我是来自阿里云的李煌东,今天由我为大家分享 Kubernetes 监控公开课的第二节内容:如何发现 Kubernetes 中服务和工作负载的异常. 本次分享由三个部分组成: 一.Kubernetes 异常定位存在痛点: 二.针对这些痛点,Kubernetes 监控如何更快.更准.更全的发现异常: 三.网络性能监控.中间件监控等典型案例解析. Kubernetes 异常定位存在痛点 当下的互联网架构中,越来越多的公司采用微服务 + Kubernetes 这样的架构,这样的架构有如下特点:

扩展 Metric 监控信息 官方文档 Source and Scope extension for new metrics 案例:JVM Thread 增加 Metrics 修改 Thread 的定义 在 apm-protocol/apm-network/src/main/proto/language-agent/JVMMetric.proto 协议文件中覆盖 message Thread 的定义 message Thread { int64 liveCount = 1; int64 daem

在没认清现状前,企业当然不能一言不合就上BI. BI不同于一般的企业管理软件,不能简单归类为类似用于提高管理的ERP和WMS,或用于提高企业效率的OA.BPM.BI的本质应该是通过展现数据,用于加强企业各环节的管控,帮助快速制定科学的决策. 在选型BI之前,是否认清了眼下的问题? 多数选型BI的公司通常是出于以下几种需求. 1.领导厌倦了看常规报表或进入各业务系统看数据,希望给到直观明了的指标数据: 2.业务错综复杂,难以理清规律,对数据分析和数据挖掘的需求越来越明显: 3.以IT部门来驱动的数

前言 很多时候数据库的TempDB.日志等文件的暴增可能导致磁盘空间被占满,如果日常配置不到位,往往会导致数据库故障,业务被迫中断. 这种文件暴增很难排查,经验不足的一些运维人员可能更是无法排查具体原因,导致问题不能彻底解决. 场景描述 客户系统比较稳定,用了5台机器做了AlwaysOn高可用组,完全实现了读写分离.磁盘也做了规划,主库日常操作TempDB需求在20G以下,所以TempDB所在的磁盘只配置了100个G的空间. 本案例是客户突然接到监控报警,显示TempDB磁盘空间不足,可用空间不