Lambda未触发SNS - 腾讯云开发者社区

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YashanDB：统计信息未触发导致 SQL 性能下降

当前的变更量未达到触发阈值，因此系统未自动收集新的统计信息。虽然统计信息未被判定为“失效”，但执行计划因数据分布变化已发生了偏差，且当前版本数据库缺少执行计划历史查询视图，难以对变化过程做进一步确认。

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问题：未清空磁盘被添加到磁盘组触发坏块

本文分享一起客户近期碰到的未清空磁盘被添加到磁盘组触发坏块（Read datafile mirror）的案例，在此提醒大家注意。

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飞书接收CloudWatch监控告警

3.填写测试数据 sns接收cloudwatch告警事件转发给lambda函数的数据结构可参考: https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/lambda/latest/...三、创建SNS主题 1.创建主题 2.创建订阅协议选择aws lambda,然后终端节点选择刚刚创建的lambda函数。...四、创建监控指标和触发条件关联截止到前一步,sns订阅事件会推送给lambda函数执行python脚本,但是并没有事件源。...需要创建监控指标,并且设置触发规则,然后和sns关联起来。 1.EC2 选择创建警报,并配置产生警报时发送到sns主题,这里选择我们刚刚创建的主题。...3.redis 选择集群或者某个节点的cpu使用率指标,然后配置阈值,超过阈值后发送通知给指定sns,触发lambda调用告警通知到飞书机器人。

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案例解读：Oracle目录由于TFA触发bug导致jdb文件未自动清理引起空间不足

这个案例是客户的一个12c的集群环境，由于TFA的jdb文件无限积累造成大量空间被占用，导致数据库目录使用率比较高。

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分布式系统开发实战：实战，使用AWS平台实现Serverless架构

心跳频率可根据需求进行调整，当然，如果在频率不需要很高的情况下（≥1min），也可以利用CloudWatch来发起报警，并同时发起SNS通知Lambda函数以更新Game Server的状态。...在这里，我们采用CloudWatch->SNS->Lambda(cross region)的方式来实现GameServer的缩减，具体流程说明如下。...SNS通知，如图10-6所示。...:ap-northeast-1:111111111222: ScaleInTopic （3）订阅了SNS服务通知的中心站点的Lambda函数，用于终止服务器，如图10-7所示。...图10-7 Lambda函数订阅SNS服务通知用于终止服务器的Lambda函数如下。

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国外物联网平台（1）：亚马逊AWS IoT

应用程序可以随时跟踪所有设备并与其通信，即使这些设备未处于连接状态也不例外。...外部终端节点可以使用 AWS Lambda、Amazon Kinesis 和 Amazon Simple Notification Service (SNS) 进行连接。...例如：如果温度读数超出特定阈值，则它可以触发规则以便将数据传输到 AWS Lambda；如果此温度超出其他 5 台设备的平均值 15%，则应采取措施。...规则还会触发在 AWS Lambda 中执行 Java、Node.js 或 Python 代码，从而提供最高灵活度以及处理设备数据的能力。规则引擎集成其它云服务 ?...推送通知支持苹果APNS推送通知服务、谷歌GCM云消息服务、亚马逊ADM设备消息服务，微软WNS推送服务亚马逊SNS推送通知服务->HTTP协议终端（短信、邮件）通过亚马逊SNS推送通知服务，调用第三方

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Serverless 常见的应用设计模式

1、Lambda 函数成单体这种使用方式在用户中相当常见，talk is cheap, show me the code，写一个臃肿的 Lambda 函数，里面包含了各种事件触发所需的处理逻辑，从零开始的效率很高...在这种情况下，可以手动在 Lambda 控制台中使用“Throttle”按钮，将函数并发缩减为零以打破死循环。建议使用正向触发器，保留并发，利用 CloudWatch 监控和警报。...此模式涉及创建和使用完全不同的 SNS 主题、Kinesis Streams、SQS 队列、Lambda 函数，甚至第三方服务。...但如果需要同时调用两个、三个或更多 Lambda 函数怎么办？并行执行更多的 Lambda 函数，答案是使用 SNS 的扇出模式。...同时调用多个 Lambda 函数，此模式很适用。如果 SNS 主题无法传递消息或函数无法执行，将尝试并重试调用 Lambda 函数。此外，扇出模式不仅可以用于调用多个 Lambda 函数。

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构建AWS Lambda触发器：文件上传至S3后自动执行操作的完整指南

在本篇文章中，我们将学习如何设计一个架构，通过该架构我们可以将文件上传到AWS S3，并在文件成功上传后触发一个Lambda函数。该Lambda函数将下载文件并对其进行一些操作。...步骤2：然后，我们需要在src文件夹下添加实际的Lambda处理程序。在此Lambda中，事件对象将是S3CreateEvent，因为我们希望在将新文件上传到特定S3存储桶时触发此函数。...import { S3CreateEvent, Context } from 'aws-lambda';import path from 'path';import os from 'os';import...当将新文件上传到桶中时，将触发Lambda。请注意在Events属性中指定事件将是s3:ObjectCreated。我们还在这里链接了桶。一个允许Lambda读取s3桶内容的策略。...要从本地机器检查日志sam logs -n LambdaThatWillReactToFileUpload --stack-name sam-lambda-trigger-s3-file-upload

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kaggle实战-基于机器学习的中风病人预测

(df[cont]) plt.show() 年龄age：整体分布比较均衡，不同年龄段的人数差异小血糖水平：主要集中在100以下 bmi指标：呈现一定的正态分布中风和未中风上面我们查看了连续型变量的分布情况...下面我们对比中风和未中风的情况： conts = ['age','avg_glucose_level','bmi'] for cont in conts: plt.figure(1, figsize...gender中为Other的情况 In [34]: str_only = df[df['stroke'] == 1] # 中风 no_str_only = df[df['stroke'] == 0] # 未中风...= 'Other')] 下面的代码是比较在不同的属性下中风和未中风的情况： fig = plt.figure(figsize=(22,15)) gs = fig.add_gridspec(3, 3) gs.update...grid(color='gray', linestyle=':', axis='y', zorder=0, dashes=(1,5)) # 中风和未中风

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从aws lambda谈serverless

基于aws自带的CloudWatch对资源基础指标的覆盖上报以及CloudWatchAgent自定义指标监控上报能力,将事件发送到sns,然后编写lambda脚本函数病订阅sns主题,lambda收到sns...开发者可以直接将服务业务逻辑代码部署，运行在第三方提供的无状态计算容器中，开发者只需要编写业务代码即可，无需关注服务器，并且代码的执行它是由事件触发的。...从使用aws lambda的案例来说,其实我们就按照规则编写了一段Faas,在aws强大的云服务平台提供的资源以及背后丰富的Baas能力支撑下,基于事件触发机制就形成了一个小范围的产品能力。...对于使用lambda函数监控资源使用情况并做告警推送,我们用到了CloudWatch监控能力,sns订阅推送能力,以及lambda函数运行所依赖的容器资源环境等,并且我们要对所有用到的能力按量或者使用时长付费...不仅支持的请求是有上限的，包括函数的个数，触发器的个数等等都是有上限的。

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FaaS 会给开发方式带来什么改变？

Lambda，这段代码由某个事件来触发运行假设我们的应用提供了一个图片上传的功能，处理逻辑是把上传的图片保存到云存储，然后把图片缩放到不同的尺寸，用于在网站、手机等不同设备上显示，这些小图也要保存到云存储...这是官方示例图，其中 S3 是云存储服务，SNS 是通知服务，DynamoDB 是云数据库服务图片被提交到云存储后，会产生一个事件，由通知服务触发图片缩放处理、信息入库的代码，这些代码执行自己的处理逻辑...，操作其他云服务与通常的做法相比，使用了 Lambda 之后，这个业务逻辑的处理可以不用自己的服务器了 ?...Lambda 就是一个代码的运行环境，通过事件机制与外界沟通，它就像一个粘合剂，可以与各种资源进行连接处理例如 Amazon 还有 API gateway 服务、search 服务，可以通过 Lambda...连接他们，假设用户发起一个查询请求，客户端发送请求到 API gateway，然后触发 Lambda 代码执行业务逻辑，连接 search 和 database 服务，这样就完成了用户的查询请求，这个过程同样不需要自己的服务器

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超越IaC：解决云计算关注点分离问题

这可能是环境变量中的拼写错误，也可能是阻止订阅触发订阅者的不正确的 IAM 策略。这些问题非常常见，尤其令人沮丧。如果它们深入到您的应用程序中，它们可能只有在您的用户开始遇到问题时才会显现出来。...更新应用程序代码由于代码使用 AWS SNS 和 Lambda 库，我们需要更新引用和实现以使用 EventBridge 来代替发送和接收消息。...接下来，更新测试由于代码依赖于 SNS 和 Lambda 库，因此这些服务被模拟用于单元测试。随着更改，我们的测试需要更新以模拟新的服务和事件类型。.../modules/sns-pubsub" topic_name = "iac-topic" lambda_subscribers = { subfunc = module.subscriber.function_arn.../modules/eventbridge-pubsub" bus_name = "iac-bus" source_id = local.bus_source_id lambda_subscribers

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因子评估——双重排序

这两种排序的区别在于，如果使用独立排序，未考虑X、Y之间的相关性，如果X、Y之间的相关性很高，分层出来的结果差不多，得到的投资组合会集中在对角线上，会导致非对角线的组合包含的股票数目非常少。...import numpy as np import pandas as pd import datetime import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns...x:x[0]) yret[f2] = yret.groups.apply(lambda x:x[2]) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(yret.pivot...x:x[0]) yret[f2] = yret.groups.apply(lambda x:x[2]) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(yret.pivot...x:x[0]) yret[f2] = yret.groups.apply(lambda x:x[2]) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(yret.pivot

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泊松过程的模拟

求所需时间非齐时泊松过程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns...from scipy import stats from tqdm import tqdm, trange sns.set() sns.set_context('talk') sns.set_style...() plt.title(f'A path of possion process with rate $\lambda={rate}$', fontdict={'fontsize':15})...非齐时泊松过程考虑强度函数的非齐时泊松过程 rate = lambda x: 2 * x m = lambda x: x ** 2 time = 10 # the total time...(x)=2x$', fontdict={'fontsize':15}) sns.despine();plt.show() ?

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数据可视化(3)-Seaborn系列 | 折线图lineplot()

data[:80] #由于diabetes中的数据均已归一化处理过，sex列中的值也归一化，现将其划分一下，大于0的设置为1，小于等于0的设置为0 df['sex']=df['sex'].apply(lambda...data[:80] #由于diabetes中的数据均已归一化处理过，sex列中的值也归一化，现将其划分一下，大于0的设置为1，小于等于0的设置为0 df['sex']=df['sex'].apply(lambda...data[:80] #由于diabetes中的数据均已归一化处理过，sex列中的值也归一化，现将其划分一下，大于0的设置为1，小于等于0的设置为0 df['sex']=df['sex'].apply(lambda...data[:80] #由于diabetes中的数据均已归一化处理过，sex列中的值也归一化，现将其划分一下，大于0的设置为1，小于等于0的设置为0 df['sex']=df['sex'].apply(lambda...data[:80] #由于diabetes中的数据均已归一化处理过，sex列中的值也归一化，现将其划分一下，大于0的设置为1，小于等于0的设置为0 df['sex']=df['sex'].apply(lambda

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链家网爬虫+数据分析实战案例

# 做一部分预处理 house_df['houseTotalMoney'] = house_df['houseTotalMoney'].apply(lambda x: float(x.replace('...万', ''))) house_df['houseSinglePrice'] = house_df['houseSinglePrice'].apply(lambda x: float(x.replace...('万', ''))) house_df['houseBuildingArea'] = house_df['houseBuildingArea'].apply(lambda x: float(x.replace...('㎡', ''))) house_df['totalFloor'] = house_df['houseFloor'].apply(lambda x:re.search('\d+', x).group(...# houseLocation字段表示区域，我们取前两个字，然后方便分区统计 house_df['Region'] = house_df['houseLocation'].apply(lambda x:

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kaggle泰坦尼克号幸存预测问题（入全球前10%）

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn import model_selection excl = lambda..._subplots.AxesSubplot at 0x1a23a577f0> train['Sex'] = train['Sex'].apply(lambda x: 1 if x == 'male'...': return 4 return 5 X_train['Name_Title'] = X_train['Name'].apply(lambda x: x.split(',')...[1]).apply(lambda x: x.split()[0]) X_test['Name_Title'] = X_test['Name'].apply(lambda x: x.split(',')....apply(lambda x: x.split()[0]) test['Name_Title'] = test['Name'].apply(lambda x: x.split(',')[1]).apply

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Serverless｜Framework——图文玩转 AWS Lambda

在上图红色框线的位置就可以配置出发 Lambda 的触发器了，点击 Add trigger ?...Balancer CloudFront DynamoDB S3 SNS - Simple Notification Service SQS - Simple Queue Service 上面只是 AWS...checkout 方法 events: # trigger 触发器是 API Gateway 的方式，当接收到 /order 的 POST 请求时触发该 lambda function...上图的 endpoints 就是我们一会要访问的 API gateway 触发 lambda 的入口，在调用之前，我们先到 AWS console 看一下我们定义的服务 lambda functions...另外很多第三方合作伙伴也在加入 Lambda 的 trigger 大部队，给 Lambda 更多触发可能，同时，借助 CI/CD，可以快速实现功能闭环开通 AWS free tier，足够你玩转 Lambda

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过关斩将打进 Kaggle 竞赛 Top 0.3%，我是这样做的

SalePrice：目标值的特性探究 In[5]： sns.set_style("white")sns.set_color_codes(palette='deep')f, ax = plt.subplots...Input[27]： # Find skewed numerical featuresskew_features = all_features[numeric].apply(lambda x: skew...x: np.exp(6) if x lambda x:...np.exp(6.5) if x lambda x...['Fireplaces'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0 特征转换通过对特征取对数或者平方，可以创造更多的特征，这些操作有利于发掘潜在的有用特征。

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特征工程-数据归一化和标准化

In [22]: df1["height"] = df1["height"].apply(lambda x: (x - mean_h) / std_h) df1.head() 2、对收入salary进行同样的操作...mean_s = df1["salary"].mean() std_s = np.std(df1["salary"]) In [24]: df1["salary"] = df1["salary"].apply(lambda...max_h = max(df2["height"]) min_h = min(df2["height"]) In [28]: df2["height"] = df2["height"].apply(lambda...max(abs(df3["height"])) # 选择绝对值大者 minmax_h Out[33]: 194 In [34]: df3["height"] = df3["height"].apply(lambda...162570 In [35]: minmax_s = max(abs(df3["salary"])) # 选择绝对值大者 df3["salary"] = df3["salary"].apply(lambda

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YashanDB：统计信息未触发导致 SQL 性能下降

问题：未清空磁盘被添加到磁盘组触发坏块

飞书接收CloudWatch监控告警

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泊松过程的模拟

数据可视化(3)-Seaborn系列 | 折线图lineplot()

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