https://labs.meanpug.com/custom-application-metrics-with-django-prometheus-and-kubernetes/ 编者按 本文强调了应用程序定制指标的重要性...，用代码实例演示了如何设计指标并整合Prometheus到Django项目中，为使用Django构建应用的开发者提供了参考。...Prometheus文档很好地解释了每种指标类型的用途，简言之，我们使用计数器来表示严格随时间增长的指标，使用直方图来追踪包含值分布的指标。下面开始验证应用的代码。...使用Helm部署应用 我只会列出和追踪、导出指标相关的配置内容，完整的Helm chart部署和服务配置可以在 demo应用中找到。...你可能希望在反向代理之后部署gunicorn ，但这样做可以获得保护指标的额外好处。 我们使用多线程的gunicorn而不是多个worker。
原文 从刚才的 docker commit 的学习中，我们可以了解到，镜像的定制实际上就是定制每一层所添加的配置、文件。...还以之前定制 nginx 镜像为例，这次我们使用 Dockerfile 来定制。...FROM 指定基础镜像 所谓定制镜像，那一定是以一个镜像为基础，在其上进行定制。就像我们之前运行了一个 nginx 镜像的容器，再进行修改一样，基础镜像是必须指定的。...可以在其中寻找一个最符合我们最终目标的镜像为基础镜像进行定制。...因此，这里没有使用很多个 RUN 对一一对应不同的命令，而是仅仅使用一个 RUN 指令，并使用 && 将各个所需命令串联起来。将之前的 7 层，简化为了 1 层。
但是今天，人们如果还使用现行指标，就会造成在一些国家阻止了政策的创新而非促进创新。 现在推出一套新的更好地满足目前需要的统计数据是必须的。...人们不需要更好的现行指标，需要的是定制指标并且要有提供这些定制指标的技术。在“大数据”时代，因为有了强大的计算工具，这一需求成为可能，这在几十年前是无法想象的。...“定制”指标正日益成为必需 寻找正确的数据应从一个问题开始：为了达到需要的目的，人们需要知道什么？美、欧及中国的G D P数字对如通用电气、谷歌这样的公司比在特定市场动态中运营的公司受到的影响小很多。...至于政府正在使用的这些指标仍然停留在仅有的几个机构，这些机构有充分的理由继续使用这些指标。主要宏观统计仍然可以有效地衡量经济体系，而且经济学家应继续修正这些统计来赶上其系统中的变化。...这些过时的指标影响着所有的人，从而构成现在发展中的主要障碍。 当今，政府、企业及个人必须拥有设计自己定制指标的权利。这些问题需要具体化，而且答案必须考虑任何数据的限制。
Helm 使用的是模板，一个 Helm Chart 包中包含了很多模板和值文件，当被渲染时模板中的变量会使用值文件中对应的值替换。...这个时候我们可以使用 Kustomize 来定制现有的 Helm Chart，而不需要执行 fork 操作。...用单个清单文件定制 另一种使用 Kustomize 定制 Chart 的方法是使用 helm template 命令来生成一个单一的资源清单，这种方式可以对 Chart 进行更多的控制，但它需要更多的工作来出来处理更新该生成文件的版本控制...使用 Post Rendering 定制 Post Rendering[4] 是 Helm 3 带来的一个新功能，在前面的2种方法中，Kustomize 是用来处理生成图表清单的主要工具，但在这里，Kustomize...下面我们来看下如何使用这种方法来进行定制： # 创建 Kustomize 文件并添加一个 label 标签 $ kustomize init $ kustomize edit add label env
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一、前言 对使用 Docker 搭建 Java Web 运行环境（利用 commit 理解镜像构成 来源：黄勇 ）的博文的归纳： 1、启动容器: docker run ...如果使用 docker commit 制作镜像，以及后期修改的话，每一次修改都会让镜像更加臃肿一次，所删除的上一层的东西并不会丢失，会一直如影随形的跟着这个镜像，即使根本无法访问到。...二、使用 Dockerfile 定制Java Web镜像 Ⅰ、Dockerfile回顾 《Docker学习——创建镜像（四）》 《Docker学习——Dockerfile 指令详解（五）》 ①Dockerfile...COPY 指令，仅在需要自动解压缩的场合使用 ADD #容器启动命令 CMD 容器就是进程。...一般推荐使用 exec 格式，这类格式在解析时会被解析为 JSON 数组，因此一定要使用双引号 " ，而不要使用单引号 CMD echo $HOME 在实际执行中，会将其变更为： CMD [ "sh"
预置条件 安装kafka、prometheus 使用JMX exporter暴露指标 下载jmx exporter以及配置文件。...Jmx exporter中包含了kafka各个组件的指标，如server metrics、producer metrics、consumer metrics等，但这些指标并不是prometheus格式的..." topic: "$4" attr_name: "$5" help: "Kafka client JMX metric $1 $2-metrics" type: GAUGE 使用如下方式启动...，producer的指标采集与consumer类似。...注：由于不同的配置Jmx exporter生成的kafka指标名称是不一样的，因此并没有统一的kafka grafana dashboard，最好还是自己绘制。
前提 首先请安装好prometheus、pushgateway以及grafana，如果还没安装请参考： Prometheus与pushGateway安装与使用 Grafana安装指南 对hudi相关指标进行监控...基本环境介绍 本文使用的prometheus、pushgateway以及grafana的地址和端口分别为： promotheus：hadoop1:9090 pushgateway：hadoop1:9091...grafana：windows安装的程序，直接接入prometheus数据 本文使用的示例与Flink SQL Client实战CDC数据入湖文章所述基本一致，只是在创建hudi目标表有所不同，并且原来的表名为..._相关指标，具体指标含义可参考：hudi监控指标介绍 相关指标查看 从上述步骤中，我们可以看到其数据写入模式为insert，那么我们打开pushgateway，可以看到如下指标： prometheus...中可以看到： 而grafana通过接入prometheus中的数据，可进行展示： 而当数据停止写入到hudi中时，下述指标中的红线后部分，我们可以发现其趋于稳定： 注意事项 某些指标在刚开始数据写入的时候并没有上报
本文将介绍如何编写和使用 Dockerfile，以及常用的指令和技巧，帮助大家快速掌握 Docker 镜像的构建和定制过程。...设置工作目录: 使用 WORKDIR 指令设置工作目录，后续的操作都将在这个目录下执行。安装依赖: 使用 COPY 将应用程序代码和依赖文件复制到镜像中，然后使用 RUN 安装应用程序所需的依赖包。...暴露端口: 使用 EXPOSE 指令声明容器运行时需要暴露的端口。定义启动命令: 使用 CMD 或 ENTRYPOINT 定义容器启动时执行的默认命令，启动应用程序。...表示使用当前目录下的 Dockerfile。...总结本文介绍了如何编写和使用 Dockerfile 构建和定制 Docker 镜像。通过掌握 Dockerfile 的基本指令和结构，可以根据应用程序的需求和环境，灵活定制和构建适合的镜像。
正因为有这些问题，所以我实现了使用Geotrellis来实现该功能，下面我就为大家分析实现方法。 之前讲了很多数据处理方式，其中。...2.数据导入 要想处理大数据或者处理多块栅格数据就不能直接处理栅格数据，可以先将栅格数据导入到Accumulo中，当然导入之后是一块块的瓦片，这部分在geotrellis使用（三）geotrellis...四、总结 以上就是使用Geotrellis实现导出定制的GeoTiff的方法，由于时间紧，可能还有很多没有注意的细节，会在后续中进一步研究，并更新该文或者另设新篇。
至于wordpress服务器可以使用coding免费提供的动态pages服务,这样连服务器费用都不需要出了. 地址: http://read.mrdear.cn/ 预览: ?
命令帮助 $ docker-compose up # 创建并启动 docker 编排服务 $ docker-compose down # 停止并移除 docker 编排服务 (更改配置文件时建议使用...项目部署 数据库信息，暴露端口等信息都在 docker-compose.yml 中配置，一切调试完成后可在启动命令后添加 -d 参数，让其后台启动，此时如果想实时查看启动日志可以使用 docker-compose
： Customizing Picasso with Picasso.Builder 原文作者： Future Studio 译文出自： 小鄧子的简书 译者： 小鄧子 状态： 完成 使用...Picasso.Builder定制Picasso 可以通过Picasso.Builder 直接修改Picasso实例。...我们将使用Picasso.Builder来创建自定义的Picasso实例。新的Picasso实例可能替换了多个组件。...为了方便你的决定，我们将向您展示一个可以定制的Picasso行为：替换网络组件. 影响Picasso行为：替换下载组件 Picasso将默认使用最佳化的缓存和下载组件。...我们通过一个实际例子，来描述如下真实存在的场景：服务请求使用HTTPS，但同时还存在一个自签名的证书验证。
可以使用HTTPS。...注释)not supportedsupportednot supportedsupported指定模式规范supportedsupportedsupportedsupported禁用实体解析或以其他方式定制实体解析...在其他情况下，指定所使用方法的参数。...如果需要阻止处理DTD，请使用此标志。要使用此标志，必须将值$$$SAXVALIDATIONPROHIBITDTDS显式添加到传递给%XML.SAX.Parser的各种分析方法的分析标志。...如果要禁用实体解析，请使用此类。具体地说，在读取XML文档时，请使用%XML.SAX.NullEntityResolver的实例作为实体解析器。
那实际在ionic3里是怎么使用的？...因为该插件是项目默认安装的，所以我们直接使用即可，打开app.component.ts，找到下面代码 this.platform.ready().then(() => { // Okay,
本文探讨了如何在 Kubernetes 上使用 Thanos 构建一个健壮、可扩展且有弹性的指标系统，涵盖从设置到最佳实践的方方面面。 Thanos 和 Kubernetes 指标系统到底是什么？...使用 Thanos 和 Kubernetes 构建的指标系统就像将您的 Prometheus 监控提升到一个新的水平。...使用 Thanos，您不仅仅是收集指标；您正在构建一个弹性系统，它允许您在分布式环境中存储和访问指标，而无需像以前那样独立管理多个 Prometheus 实例。...目标是使用 Prometheus 作为核心指标收集器，并使用 Thanos 作为扩展 Prometheus 功能的层，为 Kubernetes 集群建立一个可扩展的长期指标系统。...这些不仅会提高性能，还会降低开销并使长期指标保留更易于管理。 使用降采样减少查询负载 随着指标数量的增长，查询数据可能会变得缓慢且资源密集。这就是 降采样 发挥作用的地方。
ingress: enabled: true ingressClassName: nginx hosts: - grafana.k8s.local 注意这里我们没有定制任何...例如，cpu 抓取器用于收集 CPU 使用率指标，disk 抓取器用于收集磁盘使用率指标，memory 抓取器用于收集内存使用率指标,load 抓取器用于收集 CPU 负载指标。...在这个配置文件中，我们只启用了 filesystem 抓取器，用于收集文件系统使用率指标。 filesystem 抓取器的配置中，指定了要排除某些文件系统类型和挂载点的指标收集。...通常用于收集与 Kubernetes 工作负载相关的指标，例如 CPU 使用率、内存使用率和网络流量。这些指标可用于监视 Kubernetes 集群和工作负载的健康状况和性能。...如果要在 prometheus 配置中使用 字符，则必须使用 比如我们可以通过下面的配置来让收集器接收 Prometheus 的指标数据，使用方法和 Prometheus 一样，只需要在 scrape_configs
：理论分析 有了上面的基础，接下来自己试着写一个实用的表达式看看，先写一个常见的概念：CPU使用率 先把基础知识准备好，来看一个CPU使用率的截图，也就是top命令的效果 那么如何计算CPU使用率呢...在prometheus计算CPU使用率，要用到的原始指标是node_cpu_seconds_total，它代表CPU每种模式下花费的时间，是counter型的，会随着时间一直增长 前文咱们为应用服务器配置了...node_memory_MemTotal_bytes，有了这四个参数，计算内存使用率也就很简单了，参考CPU使用率的做法，这里就不赘述了 磁盘使用率 先用df命令看一下应用服务器磁盘空间情况，如下所示，...a63fc1b19c2ced0053ed406ae065f7f5db5ccc82801967d3ed89a17a22886120/merged tmpfs 3.2G 0 3.2G 0% /run/user/0 计算磁盘使用率要用到两个指标...node_filesystem_avail_bytes：磁盘可用空间 node_filesystem_size_bytes：磁盘总空间 基于上述指标以及过滤标签device，得到磁盘空间使用率 (1
特性 vmagent 相比于 Prometheus 抓取指标来说具有更多的灵活性，比如除了拉取（pull）指标还可以推送（push）指标，此外还有很多其他特性： 可以替换 prometheus 的 scraping...可以从多个文件中加载 scrape 配置 部署 接下来我们以抓取 Kubernetes 集群指标为例说明如何使用 vmagent，我们这里使用自动发现的方式来进行配置。...所以如果你抓取的监控目标非常大，那么我们建议使用 vmagent 集群模式，那么可以使用 StatefulSet 方式进行部署 # vmagent-sts.yaml apiVersion: v1 kind...，同样我们也可以通过 http://vmselect/select/0/vmui/ 来访问 vmui，比如现在我们来查询 pod 的内存使用率，可以使用如下的查询语句： sum(container_memory_working_set_bytes...可使用的内存大小，我们把一些重要的指标收集起来，通过 Grafana 进行展示，能够更好的帮助我们分析 vmagent 的状态。
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