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Prometheus TSDB分析

Prometheus 2.0版本引入了全新的V3存储引擎，提供了更高的写入和查询性能。本文主要分析该存储引擎设计思路。...删除timeseries时，删除条目会记录在独立的tombstone文件中，而不是立即从chunk文件删除。...Prometheus本地存储的局限性，所以它提供了API接口用于和long-term存储集成，将数据保存到远程TSDB上。...该API接口使用自定义的protocol buffer over HTTP并且并不稳定，后续考虑切换为gRPC。...简而言之，我可以查看所有标签为app=“nginx”的数据，而不必遍历每一个timeseries，并检查是否包含该标签。

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如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

在此前发布的TensorFlow 1.3版本中，引入了一个TensorFlow Time Series模块（源码地址为：tensorflow/tensorflow - https://github.com...TFTS专门设计了一套针对时间序列预测问题的API，目前提供AR、Anomaly Mixture AR、LSTM三种预测模型。...文中涉及的所有代码已经保存在Github上了，地址是：hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples(https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples...给出两个用LSTM预测时间序列模型的例子，分别是train_lstm.py https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples/blob/master...为了使用LSTM模型，我们需要先使用TFTS库对其进行定义，定义模型的代码来源于TFTS的示例源码 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master

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如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

TFTS专门设计了一套针对时间序列预测问题的API，目前提供AR、Anomaly Mixture AR、LSTM三种预测模型。...文中涉及的所有代码已经保存在Github上了，地址是：https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples，以下提到的所有代码和文件都是相对于这个项目的根目录来说的...变量data中的键值tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.TIMES实际就是一个字符串“times”，而tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.VALUES...https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples/blob/master/test_input_array.py 从CSV文件中读入时间序列数据...项目中提供了一个https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples/blob/master/test_input_csv.py代码，示例如何将文件

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干货 | Elasticsearch 可搜索快照深入详解

异步搜索推荐： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/async-search.html 3、可搜索快照的特点...通常 ILM 会自动执行此操作，手动创建可搜索快照需要自己调用挂载快照 API（这点很重要，后面还会强调一次）。...这点，官方文档也有强调：“Usually ILM will do this automatically, but you can also call the mount snapshot API yourself...手动实现的场景的确不多，自己控制就可以，也可以参考ILM 的实现，设置 renamed_index 的名称。 6.2 除了挂载，还有哪些靠谱API？...8、参考 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/searchable-snapshots-apis.html https

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使用时间序列语言模型转换预测分析

在评估循环中，模型使用 output = model(timeseries, input_mask) 行进行预测。...while cur_epoch < max_epoch: losses = [] for timeseries, forecast, input_mask in tqdm(train_loader..., total=len(train_loader)): # Move the data to the GPU timeseries = timeseries.float(...您可以利用 InfluxDB v3 Python 客户端库与 InfluxDB 存储和查询您的时间序列数据，并应用时间序列 LLM 进行预测和异常检测。...对AI未来的三大预测与LLM API合作：开发人员分享构建AI机器人的经验禁止开源的呼吁是错误和危险的告别人工提示，用DSPy编程

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开发 | 如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

TFTS专门设计了一套针对时间序列预测问题的API，目前提供AR、Anomaly Mixture AR、LSTM三种预测模型。...TFTS读入x和y的方式非常简单，请看下面的代码： data={ tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.TIMES:x, tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.VALUES...变量data中的键值tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.TIMES实际就是一个字符串“times”，而tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.VALUES...https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples/blob/master/test_input_array.py 从CSV文件中读入时间序列数据...我们当然可以将其先读入为Numpy数组，再使用之前的方法处理。更方便的做法是使用tf.contrib.timeseries.CSVReader读入。

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时间序列模型（ARIMA和ARMA）完整步骤详述「建议收藏」

as sns #热力图 import itertools import datetime import matplotlib.pyplot as plt #画图 import statsmodels.api...ARMA #ARMA模型 from statsmodels.stats.stattools import durbin_watson #DW检验 from statsmodels.graphics.api...#### Step 3 差分转平稳 def stationarity(timeseries): #平稳性处理（timeseries 时间序列） ## 差分法,保存成新的列 diff1...#### Step 4 平稳性检验 def ADF_test(timeseries): ## 用于检测序列是否平稳 x = np.array(timeseries['values'])...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142302.html原文链接：https://javaforall.cn

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如何用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

TFTS专门设计了一套针对时间序列预测问题的API，目前提供AR、Anomaly Mixture AR、LSTM三种预测模型。...TFTS读入x和y的方式非常简单，请看下面的代码： data = { tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.TIMES: x, tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.VALUES...变量data中的键值tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.TIMES实际就是一个字符串“times”，而tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.VALUES...https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples/blob/master/test_input_array.py。...更方便的做法是使用tf.contrib.timeseries.CSVReader读入。项目中提供了一个test_input_csv.py代码，示例如何将文件.

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AR(I)MA时间序列建模过程——步骤和python代码

（1）异常值 3 ways to remove outliers from your data https://ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog...https://www.zhihu.com/question/22012482 （2）差分。一般来说，非纯随机的时间序列经一阶差分或者二阶差分之后就会变得平稳。那差分几阶合理呢？...，运用于ARMA时该模型就被称为ARMIA，在代码层面改写为model = ARIMA(timeseries, order=(p,d,q))，但是实际上，用差分过的序列直接进行ARMA建模更方便，之后添加一步还原的操作即可...)**2) .sum()/timeseries.size) 9.预测未来的值用statsmodel这个包来进行预测，很奇怪的是我从来没成功过，只能进行下一步（之后一天）的预测，多天的就无法做到了...《数据可视化（三）- Seaborn简易入门》简要介绍了seaborn，它是“在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装”。

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如何优雅地用 TensorFlow 预测时间序列：TFTS 库详细教程 | 雷锋网

TFTS 专门设计了一套针对时间序列预测问题的 API，目前提供 AR、Anomaly Mixture AR、LSTM 三种预测模型。...TFTS 读入 x 和 y 的方式非常简单，请看下面的代码： data={ tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.TIMES:x, tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.VALUES...变量 data 中的键值 tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.TIMES 实际就是一个字符串 “times”，而 tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.VALUES...https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples/blob/master/test_input_array.py 从 CSV 文件中读入时间序列数据...我们当然可以将其先读入为 Numpy 数组，再使用之前的方法处理。更方便的做法是使用 tf.contrib.timeseries.CSVReader 读入。

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0629-6.2-如何使用CM API接口获取集群所有节点内存和磁盘使用情况

Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1 文档编写目的大家也知道Cloudera Manager提供了丰富的监控指标...，部分客户也有自己统一的监控平台，需要将CM上的监控指标集成到统一的监控平台上，因此可以通过提供的API接口获取监控指标，本篇文章Fayson主要介绍如何通过CM API接口获取集群所有节点内存和磁盘使用情况...2 接口查找及说明在Cloudera Manager的API列表中未找到一个比较合适的接口来直接获取指定节点内存和磁盘使用情况，最终在API列表中找到了获取时序数据的接口，该接口可以通过传入tsQuery...语句查找到关于磁盘和内存使用情况的时序数据，具体接口如下： http://${cm_host}:7180/api/v32/timeseries 接口参数说明： contentType : application...:7180/api/v32/timeseries?

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如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

TFTS专门设计了一套针对时间序列预测问题的API，目前提供AR、Anomaly Mixture AR、LSTM三种预测模型。...TFTS模块源码地址： https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/timeseries 由于是刚刚发布的库...变量data中的键值tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.TIMES实际就是一个字符串“times”，而tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.VALUES...我们当然可以将其先读入为Numpy数组，再使用之前的方法处理。更方便的做法是使用tf.contrib.timeseries.CSVReader读入。...TFTS的示例源码地址： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/timeseries/examples

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干货 | Elasticsearch 索引生命周期管理 ILM 实战指南

4.2 rollover 滚动索引实际Elasticsearch 5.X 之后的版本已经推出：Rollover API。Rollover API解决的是以日期作为索引名称的索引大小不均衡的问题。...Rollover API对于日志类的数据非常有用，一般我们按天来对索引进行分割（数据量更大还能进一步拆分），没有Rollover之前，需要在程序里设置一个自动生成索引的模板。...PUT _index_template/timeseries_template { "index_patterns": ["timeseries-*"], "...参考 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/example-using-index-lifecycle-policy.html...https://ptran32.github.io/2020-08-08-hot-warm-cold-elasticsearch/ https://www.elastic.co/cn/blog/implementing-hot-warm-cold-in-elasticsearch-with-index-lifecycle-management

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基于趋势和季节性的时间序列预测

timedelta import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api...as sm from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, kpss from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing...= pd.Series(timeseries).rolling(window=30).mean() rolstd = pd.Series(timeseries).rolling(window...def KPSS_test(timeseries): print("Results of KPSS Test:") kpsstest = kpss(timeseries.dropna()...本文数据和代码： https://github.com/javiferfer/medium/blob/master/time_series_forecast/modeling_synthetic_dataset.ipynb

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新冠疫情地市级时间序列数据采集_python数据处理

目前能找到的大部分数据源是省级粒度的时间序列数据或地市级的实时截面数据，起初找到了这个项目 2019新型冠状病毒疫情实时爬虫https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19...本项目地址：https://github.com/KKCHANNEL-kk/COVID-19_timeseriesData_Area 腾讯新闻疫情实时追踪页面：https://news.qq.com/zt2020...保证getAreaData.py和covid19_area_timeseries_data.py在同一路径下，运行covid19_area_timeseries_data.py即可 3....截图 api需要的参数是省份province和城市（直辖市的区）city，api的制作使用了一个睿智办法肉身编码。...肉身编码小朋友不要学，牺牲我一个就好 api请求和json解析使用的基本都是封装好的方法，略。 3.2. 数据清洗先观察一下原数据。

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时序数据库选型指南：以Apache IoTDB为例看国产时序数据库的优势与实践

生态集成与易用性决定了系统的落地难度。时序数据库应具备完善的客户端支持，包括多种编程语言SDK、REST API等。...以下是Linux系统下的安装步骤： # 下载最新版IoTDB（当前版本为1.0） wget https://dlcdn.apache.org/iotdb/1.0.0/apache-iotdb-1.0.0...start-cli.sh -h 127.0.0.1 -p 6667 -u root -pw root # 基本数据库操作 CREATE DATABASE root.ln; USE root.ln; CREATE TIMESERIES...root.ln.wf01.wt01.status WITH DATATYPE=BOOLEAN, ENCODING=PLAIN; CREATE TIMESERIES root.ln.wf01.wt01....temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY(1s, 1638187427000, 1638187429000); # 更新数据（IoTDB 1.0语法） ALTER timeseries

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(译) 理解 Prometheus 的范围向量 (Range Vector)

由时间戳到记录数据的映射（map）序列（series）被称之为时间序列（timeseries）。在 Prometheus 的术语中，关于时间序列的集合（即一组时序数据）被称之为 vector。...例: // the set of timeseries representing the number of requests with a `200` HTTP response code. // HTTP...状态码为 200 的请求数的一组时间序列 http_requests_total{code="200"} // the set of timeseries representing the number...of requests served by the `/api/v1/query` handler. // 表示' /api/v1/query '处理程序处理的请求数的一组时间序列 http_requests_total...原文：https://satyanash.net/software/2021/01/04/understanding-prometheus-range-vectors.html 作者：Satyajeet

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Apache IoTDB v0.13 发布！

，并增加了新的语法支持；提升了查询功能，增加了对连续查询、嵌套表达式等的支持；优化了数据写入的过程，提升了系统文件合并的性能；拓展了与外部系统的兼容，新增 Grafana 插件、REST API 等。...欢迎在我们的网站下载最新版本: https://iotdb.apache.org/Download/ 完整的 Release Notes 可参考此处: https://raw.githubusercontent.com...API 可在此处查找: https://pypi.org/project/apache-iotdb/ Release Notes ## 新功能 [IOTDB-924] 支持一条 SQL 插入多行时间戳的数据...*sg* [IOTDB-1859] 新增 REST API 的支持 [IOTDB-1860] 新增 Grafana 插件 [IOTDB-1886] 在 Select 子句中增加了对 Constant...-2011] 优化了 show latest timeseries query 中的缓存管理 [IOTDB-2022] 为 SessionDataSet 实现对 AutoCloseable 接口的支持

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深度学习笔记（一） tf.keras 构建lstm神经网络进行时间序列预测

参考链接：　　官方案例（具体代码可从官方下载）：https://keras.io/api/preprocessing/timeseries/#timeseries_dataset_from_array-function...　　深度学习-理解keras中的loss和val_loss：https://blog.csdn.net/JaysonRen/article/details/103273519 　　机器学习之优化器keras.optimizers.Adam...import tensorflow as tf from tensorflow import keras from zipfile import ZipFile import os uri = "https...函数timeseries_dataset_from_array中的sampling_rate参数可以达到此目的，可以快速的以一个滑动窗口获取数据。....,721]] 的x数据集，[[721],[722]...]的y数据集 # 类型于滑动窗口取数一样 dataset_train = keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array

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Facebook开源时序王器-Kats

直接pip install；如果是Windows系统，请百度解决各种依赖问题： pip install --upgrade pip pip install kats GitHub学习地址：https:/.../github.com/facebookresearch/Kats API地址：https://facebookresearch.github.io/Kats/api/ 导入库 In [1]: #...：切片取数slicing 数学计算内置的plot()方法绘图一些常用的内置函数使用切片取数数学运算当两个TimeSeries对象进行相加的时候，time列的取值必须相同： In [16]:...False 转成DataFrame对象 In [25]: air_to_df = air_ts.to_dataframe() air_to_df.head() 扩充extend(重点) 对两个不同的TimeSeries...： 1、模型框架：Prophet + Kats + ARIMA 2、推荐一门Intel的时序分析课程： https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/developer

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