简介 paramon是一款性能检测工具. 数据发送:cnt 数据接收:svr Continue...

1.为什么需要监控服务   监控服务的所属服务器硬件(如cpu,内存,磁盘I/O等)指标.服务本身的(如gc频率.线程池大小.锁争用情况.请求.响应.自定义业务指标),对于以前的小型单体服务来说,确实没什么必要,但对于中大型项目,尤其那些群集部署显得尤为重要.尤其是现在的微服务架构,服务众多,而且很多服务都是群集部署,我们更是需要实时知道每一个服务所属的实例(pod,服务器)的运行.请求异常.自定义业务监控指标等情况. 2.监控方案   监控方案因公司而异,没有固定的套路,不一定复杂就好用,越复

python的select()方法直接调用操作系统的IO接口 它监控sockets,openfiile,pipes (所有带fileno()的方法的文件句柄) 什么时候变成 readable writeable 或者通信错误 select() 让监控多个连接变得简单 并且比写一个长循环来等待和监控多客户端要高效 因为select 直接通过操作系统提供的c的网络接口进行操作而不是通过Python解释器 select()方法并行监控3个通讯列表,第一个是输入data ,就是外部发过来的数据 第二个是

转自:http://blog.csdn.net/xuelin273/article/details/38646765 usb热插拔,即usb设备可以实现即插即用,像U盘一样,插到电脑里就可以用,不用时可以直接拔除,这个动作不会影响USB设备使用性能. 在linx 系统中,usb热插拔由两部分方面共同实现,即内核空间和用户空间,内核由一个守护进程实现,用户空间由udev 程序实现.在内核空间里,有一个专门用于监控usb hub的状态的守护进程,守护进程通过等待队列实现,等待队列平时处理休眠状态,当

一.自定义镜像 1,案例1 要求:请自定义一个 docker 镜像,基于 hub.c.163.com/library/centos,要求创建出来的镜像在生成容器的时候,可以直接使用 ifconfig 命令 自定义镜像,输入 vim Dockerfile: RUN rpm --import FROM hub.c.163.com/library/centos MAINTAINER suyunanyan RUN rpm --import/etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-Cent

随着Cloud2.0时代到来,5G技术开始应用普及,超算云服务需求不断升级,业务多样性.数据多样性不断延伸.2019年7月,华为召开鲲鹏计算产业发展峰会,依托在联接领域坚实的基础,华为未来将着力打造智能计算产业,推动实现"智能无所不及.计算无处不在".面向多样性计算时代,华为将携手产业合作伙伴一起构建鲲鹏计算产业生态,共同为各行各业提供基于鲲鹏处理器的领先IT基础设施及行业应用. 北京并行科技股份有限公司是中国超算云服务龙头企业,和华为云深度合作已久.目前,并行科技推出一站式超算平台-

Fork/Join 框架是为了解决可以使用 divide 和 conquer 技术,使用 fork() 和 join() 操作把任务分成小块的问题而设计的.主要实现这个行为的是 ForkJoinPool 类. 本篇介绍从ForkJoinPool类可以获取的信息和如何获取这些信息. 1.   创建一个类,名为 Task, 扩展 RecursiveAction 类. public class Task extends RecursiveAction { // 2. 声明一个私有 int array

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

转自:http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6261091.html 在mysql工作中接触最多的就是mysql replication mysql在复制方面还是会有一些常规问题: 比如主库宕机或者从库宕机有可能会导致复制中断,通常需要进行人为修复, 或者很多时候需要把一个从库提升为主库,但对从库和主库的数据一致性不能保证一样. 这种情况下就需要使用percona-toolkit工具的pt-table-checksum组件来检查主从数据的一致性:如果发现不一致的

Python GUI之tkinter窗口视窗教程大集合(看这篇就够了) 一.前言 由于本篇文章较长,所以下面给出内容目录方便跳转阅读,当然也可以用博客页面最右侧的文章目录导航栏进行跳转查阅. 一.前言 二.Tkinter 是什么 三.Tkinter 控件详细介绍 1. Tkinter 模块元素简要说明 2. 常用窗口部件及简要说明: 四.动手实践学习 1. 创建主窗口及Label部件(标签)创建使用 2. Button窗口部件 3. Entry窗口部件 4. Text窗口部件 5. Listbo

linux监控平台搭建-cpu 目前服务器的主流CPU是intel或者AMD.到底主频是什么.多核.多线程.并发.并行.超频.一级缓存.二级缓存.三级缓存.i386.x86 cpu:含有算术逻辑.控制.记忆等单元 频率:就是CPU每秒钟可以进行的工作次数.3.0GHz 这个CPU在一秒内进行3.0*10(9) 外频:CPU与外部组件进行数据传输.运算是的速度.最好与内存相匹配. 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X

Event Hub事件中心 本文的目的在于用最白的大白话,让你从“完全不懂”开始,理解什么是分布式大数据流平台Event Hub,并且理解它的关键概念,并且初步理解其收发数据API. 定义,Event Hub是什么.产生的目的 Event Hub是微软云服务Azure的一个产品,是分布式大数据流平台.属于PaaS.Event Hub: 支持大规模.实时的流数据 每秒能处理百万级的事件 简单易用,托管式服务 支持全球54个Azure地域 这里指的大规模.实时的流数据是指什么?Big Data St

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前言 在前三章中我们的案例大量使用到了Thread这个类,通过其原始API,对其进行创建.启动.中断.中断.终止.取消以及异常处理,这样的写法不仅不够优雅(对接下来这篇,我称其为.NET现代化并行编程体系中出现的API而言),并且大部分的接口都是极度复杂和危险的.很幸运,如今.NET已经提供,并且普及了一系列多线程API来帮助我们,优雅且安全的达到相同的目的. 其中,Parallel和Task被一起称为TPL(Task Parallel Library,任务并行库),而这对双子星也就是我们本章的

需求背景 目前node端的服务逐渐成熟,在不少公司内部也开始承担业务处理或者视图渲染工作.不同于个人开发的简单服务器,企业级的node服务要求更为苛刻: 高稳定性.高可靠性.鲁棒性以及直观的监控和报警 想象下一个存在安全隐患且没有监控预警系统的node服务在生产环境下运行的场景,当某个node实例挂掉的情况下,运维人员或者对应开发维护人员无法立即知晓,直到客户或者测试人员报告bugs才开始解决问题.在这段无人处理的时间内,损失的订单数和用户的忠诚度和信任度将是以后无法弥补的,因此对于node程序

文/赵杰 2015.11.04 1. 前言 服务端日志你有多重视? 我们没有日志 有日志,但基本不去控制需要输出的内容 经常微调日志,只输出我们想看和有用的 经常监控日志,一方面帮助日志微调,一方面及早发现程序的问题 只做到第1点的,你可以洗洗去睡了.很多公司都有做到第2点和第3点,这些公司的服务端程序基本已经跑了很长时间了,已比较稳定,确实无需花太多时间去关注.如果一个新产品,在上线初期,我觉得就有必要做到第4点. 日志怎么看? 都说了,我们没有日志 线上日志逐个tail+grep 编写脚本,

最近在做性能测试时,由于要挂载空间数据,开发人员直接将所有业务表都挂到了Oracle数据库中.最近做了几次测试发现响应时间和吞吐量都不是很理想,进行一番分析后怀疑可能在Oracle中出现问题,因此再网上找了一下相关的监控程序,最终发现Spotlight,但是没有详细的说明(也有可能是我没找到),下面将我之前如何连接Oracle并进行监测的一些经验分享一下,如有瑕疵请各位指教. 首先Spotlight的安装和部署我就不多说了,我相信大家都是很聪明的,安装一下so easy. 这里我要说的是一定要安