监控算法
社区干货
DataLeap的全链路智能监控报警实践(三): 系统实现
上下游任务之间监控埋点的各时间节点方法如上图所示,满足:上游任务的承诺(预警)时间 = 下游任务的承诺(预警)最晚开始时间。上图示例只是理想情况,但实际上任务链路会非常复杂,如跨层依赖、循环依赖非常常见。此外,任务链路也是有可能动态变化的,上游依赖新增或者减少也是个普遍现象。因此,基线实例生成时,需要针对上述情况进行处理,以保证基线监控的有效性和合理性。下面,我们针对每种场景介绍基线监控算法的解决办法。1. #...
基于 Prometheus 的边缘计算监控实践
> 监控作为边缘计算基础设施的重要组成部分,是边缘稳定性的基本保障。本文主要介绍火山引擎边缘计算的监控实践,分享火山引擎如何进行监控技术选型以及构建监控服务体系。主要内容如下:>> 1. 边缘计算监控初衷> 1. 基于 Prometheus 的监控系统> 1. 落地实践> 1. 总结## **01 边缘计算监控初衷**监控作为[边缘计算基础设施](https://link.segmentfault.com/?enc=0SW0jO2YGrcShdjt4Rw7gA%3D%3D.61IH0Gj%2FzvGO4wl6et4%...
火山引擎 DataLeap 推出全链路智能监控报警平台
**监控埋点校验**:系统维护一个延迟队列,火山引擎 DataLeap 会根据校验时间点(预警最晚开始时间,承诺最晚开始时间以及破线加剧时间校验点),同时火山引擎 DataLeap 会定时触发监控埋点校验任务实例运行状态,如果在时间点实例未运行成功,产生基线预警/破线报警事件,发送报警。 未来,火山引擎 DataLeap 的研发人员将继续针对基线监控进行优化,如基线关键路径分析、基线实例生成效率优化等,不断提高基线监控算法性能,完善基线...
揭秘|基线监控:基于依赖关系的全链路智能监控报警
上下游任务之间监控埋点的各时间节点方法如上图所示,满足:上游任务的承诺(预警)时间 = 下游任务的承诺(预警)最晚开始时间。**上图示例只是理想情况,但实际上任务链路会非常复杂,如跨层依赖、循环依赖非常常见。此外,任务链路也是有可能动态变化的,上游依赖新增或者减少也是个普遍现象。**因此,基线实例生成时,需要针对上述情况进行处理,以保证基线监控的有效性和合理性。下面,我们针对每种场景介绍基线监控算法的解决办...
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火山引擎 DataLeap 推出全链路智能监控报警平台
**监控埋点校验**:系统维护一个延迟队列,火山引擎 DataLeap 会根据校验时间点(预警最晚开始时间,承诺最晚开始时间以及破线加剧时间校验点),同时火山引擎 DataLeap 会定时触发监控埋点校验任务实例运行状态,如果在时间点实例未运行成功,产生基线预警/破线报警事件,发送报警。 未来,火山引擎 DataLeap 的研发人员将继续针对基线监控进行优化,如基线关键路径分析、基线实例生成效率优化等,不断提高基线监控算法性能,完善基线...
高性能计算GPU型实例监控新增RDMA指标
在使用高性能计算GPU型实例进行多机训练时,用户希望能对RDMA性能进行实时监控,并根据相关指标判断网络状态。 本次高性能计算GPU型实例监控新增RDMA相关6个指标,您可以直接通过云监控服务实时监控RDMA网络接收/发送包数量、RDMA网络入/出方向暂停包数量和RDMA网络入/出方向流量暂停时间,如果发现业务运行速度变慢可参考此指标分析是否存在网络拥塞。 说明:此指标和模型算法、网络配置等多种因素有关,建议仅作为观测指标辅助业务分...
揭秘|基线监控:基于依赖关系的全链路智能监控报警
上下游任务之间监控埋点的各时间节点方法如上图所示,满足:上游任务的承诺(预警)时间 = 下游任务的承诺(预警)最晚开始时间。**上图示例只是理想情况,但实际上任务链路会非常复杂,如跨层依赖、循环依赖非常常见。此外,任务链路也是有可能动态变化的,上游依赖新增或者减少也是个普遍现象。**因此,基线实例生成时,需要针对上述情况进行处理,以保证基线监控的有效性和合理性。下面,我们针对每种场景介绍基线监控算法的解决办...
TensorFlow白屏监控应用实战
# 背景这里先简单介绍一下白屏监控实现方式,在进入webview后,由客户端对webview进行截屏随后上传图片到 OSS,并进行埋点。在flink层消费埋点数据,获取图片,对图片判定结果(白屏,非白屏)进行落库。最开始的判断... Adadelta 是另一种更加改进的优化算法,这里的 delta 指的是当前权重和新更新的权重之间的差异。Adadelta 完全取消了学习率参数的使用,取而代之的是平方增量的指数移动平均值。RMSprop 它是由 Geoffrey Hinton 开...
适用于线上内存监控框架KOOM源码分析 | 社区征文
这个主要是因为内存碎片过多(标记清除算法),导致即便内存够用,也会造成OOM;\(3)**打开过多的文件**;如果有碰到这个异常OOM:open to many file的伙伴,应该就知道了;\(4)**虚拟内存空间不足**;\(5)**开启过多的线程**;一般情况下,开启一个线程大概会分配500k的内存,如果开启线程过多同样会导致OOM所以看到这个数组中每个Tracker的名字,就应该明白,KOOM就是从这几个方面入手,随时监控可能发生OOM的风险,并发出告警信息。```k...
干货|字节跳动基于Flink SQL的流式数据质量监控(上)技术调研及选型
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/cb3c911f406c41e9af89d23b719195b5~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049251&x-signature=Aspt467SI6G5HPApmpAYN6RdAn0%3D)目前,字节跳动数据质量平台对于批处理数据的质量管理能力已经十分丰富,提供了包括表行数、空值、异常值、重复值、异常指标等多种模板的数据质量监控能力,也提供了基于spark的自定义监控能...
基于Prometheus的企业级监控体系探索与实践|社区征文
# 基于Prometheus的企业级监控体系探索与实践## 背景我行自2018年开始从传统集中式应用架构向分布式微服务应用架构转型,2020年开始拥抱云原生体系,实现应用、平台上云。随着架构转型的不断深入,对监控体系的要求也不断提高,本文回顾我们基于Prometheus对微服务监控体系的一些探索和实践。Prometheus是CNCF基金会管理的第二个毕业项目(第一个是Kubernetes),由于其良好的架构设计和完善的生态,迅速成为了监控领域的主流解决方...
干货|一套架构框架满足流批数据质量监控
同时介绍火山引擎数据质量平台是如何用一套架构框架来满足流批方面的数据质量监控。 