Публикации по теме 'monitoring'
Как плавно интегрировать Sequelize с Node.js и JavaScript для мониторинга базы данных
Объектно-реляционное сопоставление (ORM) оказывается неоценимым для разработчиков, оптимизируя взаимодействие между реляционными базами данных и кодом их приложений. Абстрагируя взаимодействие с базой данных в высокоуровневые программные конструкции, системы ORM, такие как Sequelize , избавляют разработчиков от необходимости писать сложные и подверженные ошибкам SQL-запросы. Такое упрощение ускоряет циклы разработки и снижает вероятность уязвимостей SQL-инъекций. Более того, ORM..
Обнаружение аномалий в масштабе
Почему обнаружение аномалий в масштабе сложно, дорого и шумно.
Допустим, вы работаете в интернет-магазине. В вашем магазине продается 1000 товаров. Вы хотите запустить обнаружение аномалий в ежедневных заказах для каждого из этих 1000 продуктов. Это означает следующее:
Number of Metrics = 1 (Orders)
Number of Dimension Values = 1000 (1000 products)
Number of Metric Combinations = 1000 (1 metric * 1000 dimension values)
Это означает, что алгоритм обнаружения аномалий запускается..
Создайте свой собственный монитор веб-сайта с помощью NodeJS и Bugsnag, окончательного пошагового
Как специалист по обслуживанию веб-сайта, вы, вероятно, захотите узнать, когда веб-сайт не работает, прежде чем любой пользователь. Некоторые инструменты, такие как Pingdom или Uptime Robot, могут помочь вам в этом, но их бесплатные планы включают только несколько функций с ограниченным использованием.
Вы можете создать свой собственный модульный сервис, который может выполнять ту же работу и получать уведомление всякий раз, когда один из ваших веб-сайтов выходит из строя, 💯% бесплатно...
Показатели счетчика Прометея
Погружение в самую важную метрику Прометея
Метрика счетчика Прометея требует некоторого привыкания. Официальная документация хорошо объясняет теорию, но только когда я создал несколько графиков, я понял, насколько мощна эта метрика.
В этой статье теория сочетается с графиками, чтобы лучше понять счетную метрику Прометея. Мы увидим, как работают функции PromQL rate , increase , irate и resets , и в довершение всего мы рассмотрим некоторые графики, генерируемые счетными метриками..
Дрейф в машинном обучении
Почему это сложно и что с этим делать
Соавтор: Шаяк Сен
Пандемия COVID-19 вызвала большой интерес к дрейфу данных в машинном обучении. Дрейф — ключевая проблема, потому что машинное обучение часто опирается на ключевое предположение: прошлое == будущее. В реальном мире такое случается очень редко. В результате очень важно понимать, как изменения в данных повлияют на поведение модели как до развертывания модели, так и на постоянной основе во время развертывания. Например, во..
Оповещение о высоком и низком трафике с использованием SLO
Мы любим вызов, но…
В Omio у нас есть тонна интеграции бронирования с партнерами, и эти интеграции довольно сильно различаются по трафику. Некоторые из них генерируют сотни бронирований в час, а другие — единицы бронирований в день . Добавьте к этому разницу в пиковом (дневном) и непиковом (ночном) трафике, и ошибки мониторинга могут быстро стать беспорядочными. Раньше у нас было множество предупреждений для каждой интеграции, но это оказалось громоздким, производя большое..
Вопросы по теме 'monitoring'
Мониторинг модулей в пространстве имен без создания нового пространства имен
В моей компании есть кластер, за которым уже следит агент datadog. Но моей команде нужен мониторинг только для нас. Я уже просмотрел fluentd, prometheus и т. д., но не нашел возможности использовать инструмент, который мне не нужно устанавливать в...
17.04.2024
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..