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Prometheus监控神器-Alertmanager篇(四)

本章节主要讲解Alertmanager高可用的搭建与配置的详细的内容。 为了提升Prometheus的服务可靠性,我们会部署两个或多个的Prometheus服务,两个Prometheus具有相同的配置(Job配、告警规则、等),当其中一个Down掉了以后,可以保证Prometheus持续可用。 AlertManager自带警报分组机制,即使不同的Prometheus分别发送相同的警报给Alertmanager,Alertmanager也会自动把这些警报合并处理。 去重 分组 路由 Daduplicates Groups Route 将相同的警报合并成一个 根据定义的分组 经过路由分发给指定的receiver 虽然Alertmanager 能够同时处理多个相同的Prometheus的产生的警报,如果部署的Alertmanager是单节点,那就存在明显的的单点故障风险,当Alertmanager节点down机以后,警报功能则不可用。 解决这个问题的方法就是使用传统的HA架构模式,部署Alertmanager多节点。但是由于Alertmanager之间关联存在不能满足HA的需求,因此会导致警...

医学图像分割模型U-Net介绍和Kaggle的Top1解决方案源码解析

内容列表 介绍 先决条件 什么是U-NET U-NET结构 KAGGLE数据科学SCIENCE BOWL 2018 挑战赛 介绍 计算机视觉是人工智能的一个领域,训练计算机解释和理解视觉世界。利用来自相机、视频和深度学习模型的数字图像,机器可以准确地识别和分类物体,然后对它们看到的东西做出反应。 在过去几年里,深度学习使得计算机视觉领域迅速发展。在这篇文章中,我想讨论计算机视觉中一个叫做分割的特殊任务。尽管研究人员已经提出了许多方法来解决这个问题,但我将讨论一种特殊的架构,即UNET,它使用一个完全卷积的网络模型来完成这项任务。 我们将利用UNET构建Kaggle SCIENCE BOWL 2018 挑战赛的第一解决方案。 先决条件 这篇文章是假设读者已经熟悉机器学习和卷积网络的基本概念。同时,他/她也有一些使用Python和Keras库的ConvNets的工作知识。 什么是市场细分? 分割的目的是将图像的不同部分分割成可感知的相干部分。细分有两种类型: 语义分割(基于标记类的像素级预测) 实例分割(目标检测和目标识别) 在这篇文章中,我们将主要关注语义分割。 U-NET是什么? U-...

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