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2021 大促 AntMonitor 总结 - 云原生 Prometheus 监控实践

文|陈岸琦(花名:敖清 ) 蚂蚁集团高级开发工程师 负责蚂蚁 Prometheus 监控原生功能,在蚂蚁集团的落地与产品化建设。 本文 6566 字 阅读 15 分钟 前 言 日志和指标是监控不可或缺的两种数据源,为应用系统提供完整的可观测性。 AntMonitor 作为蚂蚁的统一监控平台,是一款主要以日志方式采集监控数据的监控产品。在社区,开源的云原生监控,主要以 Metrics (指标)的方式实现监控,其中以 Prometheus 为代表。 并且 Prometheus 监控因其强大的用户功能、结合 PromQL 的数据后分析能力,在业界有广泛的用户群体。实际上已成为开源标准,广泛用于开源 Kubernetes 的集群监控。 Prometheus 本身是一款单机监控产品,在蚂蚁庞大的高可用集群场景落地,具有一定的局限性和困难,包括但不限于: Prometheus 没有提供稳定的、长期的数据存储功能,无法满足蚂蚁场景下对历史数据的查询; Prometheus 是有损监控,不保证数据的完整性,无法满足蚂蚁场景下对交易笔数等数据的精确性要求; Prometheus 不支持日志监控。 但是为...

自然语言处理——文本向量化(二)

一.摘要 本次分享内容是基于上篇文本向量方法的继续,上次内容中,主要分享了文本向量化的两种方法:词袋模型表示方法和基于深度学习词向量方法。词袋模型虽然能够很简单的将词表示为向量,但会造成维度灾难,并且不能够利用到文本中词顺序等信息。NNLM模型的目标是构建一个语言概率模型,但是在nnlm模型求解的过程中,从隐藏层到输出层的权重计算是非常费时的一步。下面我们将了解下C&W模型、CBOW模型和Skip-gram模型。 二.C&W模型 C&W模型是一个以生成词向量为目标的模型。在之前的NNLM模型中我们了解到了他那难于计算的权重是一个非常大的障碍。这里的C&W模型没有采用语言模型的方式去求解词语上下文的条件概率,而是直接对n元短语打分。采用的是一种更为快速高效的获取词向量的方式。C&W模型的核心思想是:如果n元短语在语料库中出现过,那么模型就会给该短语打出较高的分数;对于在语料库中未出现过或出现次数很少的短语则会得到较低的分数。C&W模型结构图如下: 图1:C&W模型结构图 相对于整个语料库来说,C&W模型需要优化的目标函数为:...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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