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算法监控

火山引擎 E-MapReduce 支持构建开源 Hadoop 生态的企业级大数据分析系统,完全兼容开源,提供 Hadoop、Spark、Hive、Flink 集成和管理,帮助用户轻松完成企业大数据平台的构建,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力

社区干货

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%...

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. #...

火山引擎 DataLeap 推出全链路智能监控报警平台

> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 随着大数据开发场景下需要运维管理的任务越来越多,在日常运维中开发者经常会面临以下几个问题:1. **任务多,依赖关系复杂**:很难查找到重要任务的所有上游任务并进行监控。如果监控所有任务,又会产生很多无用报警,导致有用报警被忽视;1. **配置运维成本高**:每个任务的运行情况不一样,承诺完成时间不一样,如果单独对每个任务...

火山引擎DataLeap数据质量解决方案和最佳实践(三):最佳实践

> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群## **最佳实践**前面介绍了DataLeap数据质量平台的一些实现方式,下面为大家介绍一些我们在数据量和资源这两个方面的最佳实践。**表行数信息-优先** **HMS** **获取**内部的离线监控中,表行数的监控占比非常大,可能至少 50% 以上的离线规则都是表行数的监控。对于表行数,之前我们是通过 Spark,Select Count* 提交作业,对资源的消耗非...

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算法监控-优选内容

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%...
监控指标说明
本文为您介绍 API 网关支持的监控指标。 说明 由于原生 Prometheus 对 P99 / P90 算法的统计方式问题,P99 / P90 响应时间存在一定误差。 指标名 指标含义 测量对象 统计方式 单位 平均响应时间 统计 API 网关对请求作出的平均响应时间。 实例、服务 按统计时间段求平均。 ms 请求次数 统计 API 网关被请求的次数。 实例、服务 按统计时间段求和。 次 HTTP-4XX 错误次数 统计 API 网关返回 HTTP-4XX 错误次数。 实例、服务 按统计...
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...
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. #...

算法监控-相关内容

监控指标说明

本文介绍了多云CDN支持监控的数据指标以及数据采集的相关信息。 数据指标下表罗列了多云CDN支持监控的数据指标。您可以基于这些指标创建告警策略。具体步骤,请参见创建告警策略。 阈值类型:基于特定指标创建告警策略时,您需要设置指标值的合理阈值。阈值分为静态阈值和动态阈值。 静态阈值:设置一个固定的数值。 动态阈值:无需设置固定的数值,由多云CDN基于机器学习算法推断指标对应的合理阈值。只有部分指标支持动态阈值。具体如...

监控报警

监控城市覆盖情况的变化,则可以选择维度值变化监控,监控维度为“城市”。当列表中出现新的城市,或者某一城市消失时,会收到对应报警推送 监控指标异常波动:例如监控公司销售额的波动情况,当波动额上涨/下跌高出预期值时,发送报警推送,相关分析人员第一时间介入定位原因 智能波动检测(仅折线图支持):例如监控每日利润的变化情况,并根据时序异常检测算法检测数据是否存在异常波动,如果存在异常波动,则会发送报警 2. 快速入门 2....

高性能计算GPU型实例监控新增RDMA相关指标

高性能计算GPU型实例监控新增RDMA相关指标,您可以直接通过云监控服务实时监控RDMA CNP、ECN和QP等相关指标数据,通过自定义指标阈值和告警通知,能够及时知晓高性能计算实例规格中RDMA网卡CNP、ECN和QP等指标超出阈值的情况,及时发现异常指标,确保业务的稳定运行。 可以参考以下内容配置高性能计算GPU型实例的监控告警能力: 高性能计算GPU实例监控指标 配置告警策略 应用场景业务使用高性能计算GPU型实例,希望实时监控RDMA网络情...

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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...

veImageX演进之路:我用图像压缩算法为公司省了30%成本

算法、客户端SDK 详细解读字节跳动背后的图像压缩技术。> veImageX是火山引擎基于字节跳动内部服务实践,推出的图像一站式解决方案 ,覆盖上传、存储、处理、分发、展示、质量监控全链路应用。一张图片从上传到在用户端消费展示,主要包括带宽、存储、计算三大部分资源的消耗,成本大概占比7:2:1。其中带宽占比甚至可能比这更高,因此针对带宽的节省优化是重要一环。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg....

观点|词云指北(上):谈谈词云算法的发展

> > > 本文通过调研学术、商业、开源三个领域词云相关的产品,对词云相关算法、产品进行从上至下的总结,帮助读者快速了解词云相关的算法发展,并希望总结出当前字节跳动数据平台词云发展的路线。 全文将分两次推送... 经过对网络请求的监控,WordArt 是一个纯前端计算的工具。词云文字https://www.ciyunwenzi.com/---------------------------支持中文的形状词云,同时支持表情与文字的混排。![picture.image](ht...

揭秘|基线监控:基于依赖关系的全链路智能监控报警

> > > 字节跳动数据平台开发套件数据开发团队自研了 **基于依赖关系的全链路智能监控报警——基线监控,** 目前已在字节跳动内部得到广泛使用,覆盖抖音、电商、广告等100+个项目,SLA任务的基线监控覆盖率超过80%... 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。01基线监控的任务链变化了怎么办? 目前,基线监控算法是通过基线实例生成时刻该基线监控...

veImageX 演进之路:我用图像压缩算法为公司省了 30% 成本

算法、客户端 SDK 详细解读字节跳动背后的图像压缩技术。> > > veImageX 是火山引擎基于字节跳动内部服务实践,推出的图像一站式解决方案 ,覆盖上传、存储、处理、分发、展示、质量监控全链路应用。> > 一张图片从上传到在用户端消费展示,主要包括带宽、存储、计算三大部分资源的消耗,成本大概占比 7:2:1。其中带宽占比甚至可能比这更高,因此针对带宽的节省优化是重要一环。![picture.image](https://p6-volc-comm...

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...

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