人群异常聚集检测告警算法基于yolov5图像识别和数据分析技术，人群异常聚集检测告警算法通过在关键区域布设监控摄像头，实时监测人员的密集程度和行为动态,分析和判断人群密集程度是否超过预设阈值，一旦发现异常聚集...人群异常聚集检测告警算法之所以选择YOLO系列框架模型，是因为YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，人群异常聚集检测告警算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...人群异常聚集检测告警算法中在YOLOv5训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。...这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富人群异常聚集检测告警算法数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
Grafana提供的告警功能使之从一个数据可视化工具成为一个真正的监控利器。Grafana通过Alerting的配置把数据中的异常信息进行告警。报警规则直接基于现有的数据图表进行配置。...Grafana的Dashboard同时也会把出现异常的图表进行通知性展示。使之能够一目了然的发现问题。...Email告警 Email告警是最为常见的告警,通过Grafana进行Email告警需要在Grafana的宿主机上开启25端口，并且修改Grafana的配置文件。...钉钉告警也可以对接很多的内容，比如 Jenkins自动部署，gitlab提交等。 钉钉群告警需要首先开启告警机器人。 ? 完成后复制WebHock链接即可。...WebHock设置Url即可，保证网络连通的情况下点击 Send Test 告警规则设置 配置完成告警的通知方式后现在就可以在表中设置告警的规则。
本篇文章是基于"ELK 部署可视化网络日志分析监控平台"进行升级, 实现网络异常日志联动ZABBIX告警，网络日志分析监控平台部署请参考前期文章。...简介 由于ELK 开源版本不提供告警模块,网络异常日志只能通过ELK 过滤查看,无法实现告警实时推送,存在告警遗漏等问题！...本着能用机器做的事情就不要人去介入的懒惰原则实现网络设备异常日志自动化监控告警。...实现思路 使用logstash-output-zabbix插件,将logstash收集到的数据过滤出异常日志输出到ZABBIX实现告警推送。...ZABBIX 告警 ?
围绕小程序 / 公众号 H5 / 视频号/企业微信等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。...微信云开发营销大促一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销大促一站式解决方案，结合腾讯云微搭低代码、云函数、云开发、云托管等多种产品能力，并搭载微信安全网关、风控、私有链路等安全服务，从低码开发到测试上线
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二、实现方案 通过拦截器或者切面,拦截服务接口 如果接口抛出异常,则拦截器或者切面捕获异常,并组装告警消息 拦截器或者切面调用办公协同平台的api发送告警消息,办公协同平台将告警消息推送到对应的告警群...Alarm { /** * 抛出该异常集合里面的异常时，进行告警 */ Class<?...false; /** * 告警信息方法参数字符长度 */ int pContentLen() default 600; } 该注解定义告警的异常类型、告警内容等相关信息...组件功能结构大致如下: 四、业务引用告警 业务服务使用告警能力,需要将依赖引进来,然后在接口上使用自定义注解,或者在业务中捕获异常后手动发送告警。...HttpRequestException e) { log.error("send custom alarm occur error;param={}",paramMap,e); } } 这样我们就可以在捕获异常的地方手动发送告警信息了
本文总结了之前在指标异常监控和指标告警分析的一些经验，主要包括三个部分： 第一部分是总结指标监控时遇到的问题，常用的指标展示平台对告警的支持情况，如何合理的设置告警阈值； 第二部分是总结指标异常分析时遇到的问题...指标异常监控 01 Grafana 对告警的支持 Grafana 的多种图表都支持设置告警。设置告警的字段是 Thresholds。支持设置上限和下限阈值。阈值只支持输入数字，不支持用页面的变量。...指标的波动还有周期性特点，比如有的指标周末偏高或偏低，大部分指标在大的节假日和平时表现也不太一样。...总结 异常监控： 指标异常监控告警阈值目前用的是 3σ- 准则。事实上还有很多其他的异常检测的方法，比如基于聚类的异常检测，箱型图等等，这些以后可以尝试。...根因分析：目前根因分析已经有一些思路，主要还是告警发生后人工分析。未来计划把人工分析转化为自动分析，当告警发生的时候，直接给出一些分析结论，比如和客户端是否有关，指标的哪个维度是异常的主要原因等等。
告警、异常、攻击三者之间的关系如图1所示，在安全设备的海量告警数据当中，大量误报混杂其中，去除这些误报，还有小比例的异常告警，而极小比例攻击就混在这些异常告警当中。...图2、红蓝对抗数据告警标签分布 对应以上数据和之前我们对异常的理解（偏离正常活动的事件为异常事件），标签1以外的告警均为异常告警，如果去除标签0这些无法分类的告警，异常告警的总数占总告警数量为8%左右，...这类告警通常更加异常，表现为：发生时间异常，访问的目的IP异常（有时候会伴随着扫描行为），源IP异常（不常见设备的登录、探测行为等），告警类型异常（攻击者触发的告警往往在长尾分布的末端，详见系列文章数据透视篇介绍...）等等，虽然异常特性更多，但是混在大量异常告警中，依然难以分辨。...四、总结 本文以安全告警数据为例，分析了异常告警的分布情况和组成类型，并且通过分享一篇顶会论文，探索对于海量异常但无害告警的处理方法，从方法论看，传统异常检测的方法不能直接作用于安全运营，可结合告警之间的结构信息对告警进行进一步筛选
云监控以监控中台（数据处理加工）、业务告警（告警配置）和 Dashboard（业务大屏）为一体，让客户只需腾讯云账号，即可完成全面的监控需求。...； 异常通知：客户通过云监控告警策略可自助订阅关心的云产品事件信息以及核心指标的异常信息； 角色参与：腾讯云支持子账号方式管理账号权限，因此，可对不同账号用户给予不同的云监控使用权限； 云监控在使用场景允许情况下支持自助数据消费...护航现场大屏 接入云监控的基础数据和业务自定义数据不仅可做大屏，相同数据源还可用于配置不同场景需求的告警策略，及时发现线上服务中发生的各种性能或业务异常问题。 ? 告警规则列表 ?...合理的使用云监控完成了七人普的监控护航，通过异常告警的接收，及时发现并处理了活动中的问题。...当前云监控能支持的场景有： 腾讯云产品基础监控；业务突发活动监控护航（如活动大促、广交会和疫情保障等）、业务自定义监控（如七人普监控专项）等。
来源：魔镜市场情报 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看） 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷...
基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02....GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求，从大的方向上看，XView 需要做到 快：快速搭建 准：精准投放 稳：高效触达 因此，接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节，再来看看如何细化弹窗需要具备的能力
Graylog服务状态异常监测与告警的shell脚本 需求场景 1、当graylog-server服务状态异常时发送异常告警 2、当graylog-server服务状态从异常状态恢复时发送恢复告警...access_token=b672dc14ee9a965d75a1fe9XXXXXXXXXX09586594572abf8f41cf" # 记录异常状态的文件路径 STATUS_FILE="/tmp/...= "$previous_status" ]]; then # 发送异常告警到钉钉机器人 echo "--------------------------------" >> ${LOCK_FILE...} 2>&1 echo `date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S"` >> ${LOCK_FILE} 2>&1 echo "服务状态异常，发送dingding告警" >>...${LOCK_FILE} 2>&1 alert_message="【告警通知】：graylog-server 状态异常告警！
怎样注册谷歌账号？最近一段时间，有许多朋友反应到他们的谷歌账户登录出现了问题。尽管他们很清楚自己的账号和密码，却仍然无法正常登录，这严重影响了他们的工作进度，让他们感到非常焦虑。...谷歌账号登录异常怎么解决？解决谷歌账户登录问题，有以下几种方法：1、可能您更换了手机号码、登录位置发生改变或者登陆次数过多，导致谷歌为了保护您的安全锁定了您的账号。...怎样注册谷歌账号？在使用谷歌账户的过程中，我希望各位注意以下几点：首先，建议开启账户的两步验证。...●如果账户出现异常活动，有四次验证的机会。如果超过四次，将需要等待24小时后再验证。●为了更顺利通过验证，建议使用人数较少的IP地址登录，并在登录前清除浏览器的缓存。...总结：怎样注册谷歌账号？如果谷歌浏览器无法登录账号，不要紧张，冷静分析！我给出的建议是可以行得通的，关键在于要注意每一步的细节。只需按照步骤进行，耐心操作，你就能解决谷歌浏览器登录问题了！
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。...确定了目标、特征和模型后，接下来就需要收集用到的数据，比如日志、数据库等；同事需要对收集到的数据做好清洗，例如异常值、缺失值处理，数值类型转化、不同量纲数据的标准化等。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。...3、告警阈值 这里的告警阈值，指的是运维同事对各个服务状态及相关资源指标进行监控时，设定的提醒和告警阈值。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏...今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。
现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。...预案应包括：备用物理资源有哪些，常见需要DBA参与的业务数据更新需求有哪些，用于修复故障可能用到的操作命令，变更及异常处理的审批流程，虚拟IP漂移的操作命令。...6.记录大促过程中出现的主要异常。 三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图，完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...诉求1 在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
服务图中的峰值 上述尖峰来自受导致尖峰的异常影响的指标；在生产场景中，对于受此类导致峰值的异常影响的服务，我们有多个指标。...因此，我们需要一种方法来进行异常检测，该方法需要实时、计算成本低且足够稳定，以检测尖峰并确保将误报降至最低。 我们提出了中值估计作为检测异常值的理想解决方案。...中值作为一种强大的估计工具，因为它在存在大的异常值的情况下不会出现偏差。 我们使用称为中值绝对偏差 (MAD) 的中值估计来计算过去 30 分钟警报数据的中值。...然后，我们最终根据阈值和连续的异常值数据等特定条件，对来自每个服务指标（保存异常值详细信息）的分类数据进行清理、隔离和分组，以确定它是真正的警报还是峰值。...为真正的警报提供峰值检测的建议 由尖峰检测算法识别的真正警报 尖峰或异常基本上是数据集中的异常值，而真正的警报与模式（即警报指标数据集）没有区别。
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