


[Nightingale Monitoring] Zum ersten Mal Treffen mit Nightingale, immer noch stark!
Vorwort
Beobachtbarkeit bereitet den meisten kleinen und mittleren Unternehmen Kopfschmerzen, vor allem in folgenden Aspekten:
- Erfordert die Zusammenstellung verschiedener Open-Source-Software, um unterschiedliche Funktionen zu erreichen, z. B. die Verwendung von Skywalking Implement Linküberwachung, ELK zum Implementieren der Protokollerfassung und -überwachung und Grafana + Prometheus zum Implementieren der Indikatorüberwachung.
- Hinter jeder Open-Source-Software steht ein unabhängiges System. Sie waren zuvor unabhängig voneinander (Grafana Family Bucket wurde zusammengefasst).
- Dateninseln, Links, Protokolle und Indikatoren sind alle getrennt und es wird keine Verbindung hergestellt. Die derzeit auf dem Markt befindlichen Lösungen sind entweder kommerzielle Produkte oder selbst entwickelte Lösungen.
Tatsächlich hat der Protagonist dieses Artikels es noch nicht vereinheitlicht. Verschiedene Open-Source-Komponenten implementieren sie jedoch immer noch auf demselben Hauptfenster, die Verbindung zwischen den Daten besteht jedoch weiterhin nicht realisiert.
Warum müssen Sie dann immer noch N9e lernen?
Denn es entwickelt sich in diese Richtung.
Wie oben erwähnt, funktioniert Grafana bereits mit der Kombination von Grafana+Loki+Tempo+Prometheus. Was ist der Unterschied zwischen N9e und Grafana?
Um es mit Herrn Qins Worten zu sagen: Grafana ist besser in der Überwachung der Panel-Verwaltung und N9e ist besser in der Verwaltung von Alarmregeln.
N9e kann unterschiedliche Alarmregeln an verschiedene Unternehmensgruppen und Gruppen senden, um zu vermeiden, dass in einer Gruppe eine große Anzahl von Alarmmeldungen generiert wird, die im Laufe der Zeit zur Geschichte des weinenden Wolfes führen.
Nachdem ich so viel gesagt habe: Wie sieht das N9e aus?
Das Folgende ist ein System, das ich bereitgestellt habe.
Sie können sehen, dass wir auf diesem Panel Folgendes implementieren können:
- Alarmverwaltung
- Abfrage von Zeitreihenindikatoren
- Protokollanalyse
- Linkverfolgung
- Alarm-Selbstheilung
- Personalverwaltung
- .. . ...
Auf diese Weise müssen Sie nicht zwischen mehreren Apps hin und her wechseln und es geht schnell.
Systemarchitektur
Apropos tausend bis zehntausend: Wenn Sie die Architektur nicht verstehen, ist alles umsonst.
Lassen Sie uns nun einen Blick darauf werfen, wie die Architektur von N9e aussieht. Nur wenn wir klären, wie N9e von der Architekturlogik aus funktioniert, wird dies sowohl für die Bereitstellung als auch für die Wartung von großem Nutzen sein.
N9e verfügt hauptsächlich über eine zentrale Konvergenz-Bereitstellungslösung und eine Edge-Senk-Hybrid-Bereitstellungslösung, die im Folgenden erläutert wird.
Zentrale konvergente Bereitstellungslösung
Erstes Bild:
Diese Lösung besteht darin, einen N9e-Cluster einzurichten, und die Überwachungsdaten anderer Regionen werden an diesen Cluster gesendet. Dazu müssen der zentrale Cluster und andere Regionen gesendet werden Es gibt eine gute Internetverbindung.
Der zentrale Cluster umfasst hauptsächlich die folgenden Komponenten:
- MySQL: Wird zum Speichern von Konfigurationsinformationen und Alarmereignissen verwendet.
- Redis: Wird zum Speichern von JWT-Token, Maschinenmetainformationen und anderen Daten verwendet.
- TSDB: Zeitreihendatenbank, die Überwachungsindikatoren speichert.
- N9e: Kerndienst, verarbeitet Webanfragen und stellt eine Alarm-Engine bereit.
- LB: Bietet Ladefunktion für mehrere N9e.
Für andere Regionen müssen Sie nur Categraf bereitstellen, das lokale Überwachungsdaten an den zentralen Cluster überträgt.
Diese Architektur zeichnet sich durch Einfachheit und relativ geringe Wartungskosten aus. Voraussetzung ist, dass die Netzwerkverbindungen zwischen Computerräumen relativ gut sein müssen. Wenn das Netzwerk nicht gut ist, muss die folgende Lösung verwendet werden.
Edge-senkende Hybrid-Bereitstellungslösung
Diese Architektur ist eine Ergänzung zur zentralisierten Bereitstellungslösung, hauptsächlich für Situationen, in denen das Netzwerk nicht gut ist:
- Integrieren Sie die Zeitreihendatenbank TSDB, das Forwarding-Gateway und den Alarm Engine Sie fallen alle in eine bestimmte Region und werden von der Region selbst verwaltet. Die Region muss jedoch weiterhin eine Heartbeat-Verbindung mit dem zentralen Cluster herstellen, und Benutzer können weiterhin die Überwachungsinformationen anderer Regionen über das Überwachungsfeld des zentralen Clusters anzeigen.
- Wenn Sie Prometheus bereits haben, können Sie Prometheus auch direkt als Datenquelle anbinden.
Beachten Sie im Edge-Computerraum bei der Bereitstellung der Timing-Bibliothek, der Alarm-Engine und des Weiterleitungs-Gateways, dass sich die Alarm-Engine auf die Datenbank verlassen muss, da sie Alarmregeln synchronisieren muss, und dass sich auch das Weiterleitungs-Gateway darauf verlassen muss Da Objekte in der Datenbank registriert werden müssen, muss das entsprechende Netzwerk geöffnet werden.
!! PS: Wenn das Netzwerk selbst nicht gut ist und eine Verbindung erforderlich ist, kann es dennoch zu Netzwerkproblemen kommen.
Bereitstellung auf einer Maschine
Warum sollten wir uns hier für die Bereitstellung auf einer Maschine entscheiden?
Eigentlich möchte ich jede Komponente nebeneinander bereitstellen, was hilfreich sein wird, um die Funktionsweise des gesamten N9e zu verstehen.
Es startet automatisch, nachdem die Installation abgeschlossen ist. Anschließend legen Sie ein Benutzerpasswort für die Datenbank fest.!! Tipps: Zur schnellen Installation von Mariadb
# 更新镜像源 $ sudo apt-get update # 更新软件 $ sudo apt-get upgrade # 安装Mariabd $ sudo apt-get install mariadb-server-10.6Nach dem Login kopieren
# 连接数据库
$ sudo mysql
# 设置权限和密码
> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '1234';
>flush privileges;
Nach dem Login kopierenDie Installation von Redis
# 连接数据库 $ sudo mysql # 设置权限和密码 > GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '1234'; >flush privileges;
Ändern Sie die N9e-Konfigurationsdatei in der Datei etc/config.toml im aktuellen Verzeichnis.# 更新镜像源 $ sudo apt-get update # 更新软件 $ sudo apt-get upgrade # 安装Redis $ sudo apt install redis-serverNach dem Login kopierenwird standardmäßig automatisch gestartet. „Es gibt viele Möglichkeiten, TSDB zu installieren.“ VictoriaMe-Tricks.
Beobachten Sie, ob 8428 startet. Installieren Sie N9e# 下载二进制包 $ wget https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/releases/download/v1.90.0/victoria-metrics-linux-amd64-v1.90.0.tar.gz # 解压 $ tar xf victoria-metrics-linux-amd64-v1.90.0.tar.gz # 启动 $ nohup ./victoria-metrics-prod &>victoria.log &Nach dem Login kopierenund importieren Sie dann die Datenbank von N9e.# 下载最新版本的二进制包 $ wget https://github.com/ccfos/nightingale/releases/download/v6.0.0-ga.3/n9e-v6.0.0-ga.3-linux-amd64.tar.gz # 解压 $ mkdir n9e $ tar xf n9e-v6.0.0-ga.3-linux-amd64.tar.gz -C n9e/ # 检验目录如下 $ ll total 35332 drwxrwxr-x7 jokerbai jokerbai 40964月 12 14:05 ./ drwxr-xr-x4 jokerbai jokerbai 40964月 12 14:05 ../ drwxrwxr-x3 jokerbai jokerbai 40964月 12 14:05 cli/ drwxrwxr-x 10 jokerbai jokerbai 40964月 12 14:05 docker/ drwxrwxr-x4 jokerbai jokerbai 40964月 12 14:09 etc/ drwxrwxr-x 20 jokerbai jokerbai 40964月 12 14:05 integrations/ -rwxr-xr-x1 jokerbai jokerbai 252805124月6 19:05 n9e* -rwxr-xr-x1 jokerbai jokerbai 108380164月6 19:05 n9e-cli* -rw-r--r--1 jokerbai jokerbai297844月6 19:04 n9e.sql drwxrwxr-x6 jokerbai jokerbai 40964月 12 14:05 pub/Nach dem Login kopieren# 导入数据库 $ mysql -uroot -p <n9e.sqlNach dem Login kopieren
[[Pushgw.Writers]] # Url = "http://127.0.0.1:8480/insert/0/prometheus/api/v1/write" Url = "http://127.0.0.1:8428/api/v1/write"
# 启动服务
$ nohup ./n9e &>n9e.log &
# 检测17000端口是否启动
$ ss -ntl | grep 17000
LISTEN 04096 *:17000*:*
Nach dem Login kopierenGeben Sie http://127.0.0.1:17000 in den Browser ein und geben Sie dann den Benutzernamen root und das Passwort root.2020 ein, um sich beim System anzumelden.
# 启动服务 $ nohup ./n9e &>n9e.log & # 检测17000端口是否启动 $ ss -ntl | grep 17000 LISTEN 04096 *:17000*:*
Categraf installieren
- Categraf ist ein Überwachungs- und Erfassungsagent, der die gesammelten Informationen an TSDB weiterleitet.
# 下载 $ wget https://download.flashcat.cloud/categraf-v0.2.38-linux-amd64.tar.gz # 解压 $ tar xf categraf-v0.2.38-linux-amd64.tar.gz # 进入目录 $ cd categraf-v0.2.38-linux-amd64/
Nach dem Login kopierenÄndern Sie die Konfigurationsdatei in conf/config.toml. Die geänderten Teile lauten wie folgt: [[writers]] url = "http://127.0.0.1:17000/prometheus/v1/write" [heartbeat] enable = true
Nach dem Login kopierenDann starten Sie Categraf. $ nohup ./categraf &>categraf.log &
Nach dem Login kopieren- Dann können Sie die grundlegenden Informationen auf der Hauptoberfläche sehen.
-
Datenquelle hinzufügen
Wenn Sie nun die Zeitreihendatenindikatoren anzeigen, können Sie diese nicht abfragen, da keine Datenquelle hinzugefügt wurde.
Fügen Sie unter Systemkonfiguration->Datenquelle wie folgt eine Datenquelle hinzu:
Dann können Sie die entsprechenden Indikatordaten sehen.Sie können die Überwachungsdaten des Hosts auch über das integrierte Dashboard wie folgt anzeigen:
Zusammenfassung
Dieser Artikel soll Ihnen hauptsächlich einen vorläufigen Eindruck von Nightingale vermitteln , gab eine kurze Einführung in die Gesamtarchitektur und führte Sie dann von 0 bis 1 durch die Installation, mit dem Ziel, jedem ein klares Verständnis der Komponenten von Nightingale zu vermitteln.Derzeit wurde Nightingale auf die V6-Version aktualisiert. Diese Version verfügt über viele neue Funktionsversuche, wie z. B. Zugriff auf ELK, Zugriff auf Jaeger usw. Diese Serie wird auch in Zukunft aktualisiert.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von[Nightingale Monitoring] Zum ersten Mal Treffen mit Nightingale, immer noch stark!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Bei der Textanmerkung handelt es sich um die Arbeit mit entsprechenden Beschriftungen oder Tags für bestimmte Inhalte im Text. Sein Hauptzweck besteht darin, zusätzliche Informationen zum Text für eine tiefere Analyse und Verarbeitung bereitzustellen, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz. Textanmerkungen sind für überwachte maschinelle Lernaufgaben in Anwendungen der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung. Es wird zum Trainieren von KI-Modellen verwendet, um Textinformationen in natürlicher Sprache genauer zu verstehen und die Leistung von Aufgaben wie Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und Sprachübersetzung zu verbessern. Durch Textanmerkungen können wir KI-Modellen beibringen, Entitäten im Text zu erkennen, den Kontext zu verstehen und genaue Vorhersagen zu treffen, wenn neue ähnliche Daten auftauchen. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source-Textanmerkungstools empfohlen. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens

Zuschauer, die mit „Westworld“ vertraut sind, wissen, dass diese Show in einem riesigen High-Tech-Themenpark für Erwachsene in der Zukunftswelt spielt. Die Roboter haben ähnliche Verhaltensfähigkeiten wie Menschen und können sich an das erinnern, was sie sehen und hören, und die Kernhandlung wiederholen. Jeden Tag werden diese Roboter zurückgesetzt und in ihren Ausgangszustand zurückversetzt. Nach der Veröffentlichung des Stanford-Artikels „Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior“ ist dieses Szenario nicht mehr auf Filme und Fernsehserien beschränkt Szene in Smallvilles „Virtual Town“ 》Übersichtskarten-Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1.pdf

Die Technologie zur Gesichtserkennung und -erkennung ist bereits eine relativ ausgereifte und weit verbreitete Technologie. Derzeit ist JS die am weitesten verbreitete Internetanwendungssprache. Die Implementierung der Gesichtserkennung und -erkennung im Web-Frontend hat im Vergleich zur Back-End-Gesichtserkennung Vor- und Nachteile. Zu den Vorteilen gehören die Reduzierung der Netzwerkinteraktion und die Echtzeiterkennung, was die Wartezeit des Benutzers erheblich verkürzt und das Benutzererlebnis verbessert. Die Nachteile sind: Es ist durch die Größe des Modells begrenzt und auch die Genauigkeit ist begrenzt. Wie implementiert man mit js die Gesichtserkennung im Web? Um die Gesichtserkennung im Web zu implementieren, müssen Sie mit verwandten Programmiersprachen und -technologien wie JavaScript, HTML, CSS, WebRTC usw. vertraut sein. Gleichzeitig müssen Sie auch relevante Technologien für Computer Vision und künstliche Intelligenz beherrschen. Dies ist aufgrund des Designs der Webseite erwähnenswert

Neues SOTA für multimodale Dokumentverständnisfunktionen! Das Alibaba mPLUG-Team hat die neueste Open-Source-Arbeit mPLUG-DocOwl1.5 veröffentlicht, die eine Reihe von Lösungen zur Bewältigung der vier großen Herausforderungen der hochauflösenden Bildtexterkennung, des allgemeinen Verständnisses der Dokumentstruktur, der Befolgung von Anweisungen und der Einführung externen Wissens vorschlägt. Schauen wir uns ohne weitere Umschweife zunächst die Auswirkungen an. Ein-Klick-Erkennung und Konvertierung von Diagrammen mit komplexen Strukturen in das Markdown-Format: Es stehen Diagramme verschiedener Stile zur Verfügung: Auch eine detailliertere Texterkennung und -positionierung ist einfach zu handhaben: Auch ausführliche Erläuterungen zum Dokumentverständnis können gegeben werden: Sie wissen schon, „Document Understanding“. " ist derzeit ein wichtiges Szenario für die Implementierung großer Sprachmodelle. Es gibt viele Produkte auf dem Markt, die das Lesen von Dokumenten unterstützen. Einige von ihnen verwenden hauptsächlich OCR-Systeme zur Texterkennung und arbeiten mit LLM zur Textverarbeitung zusammen.

FP8 und die geringere Gleitkomma-Quantifizierungsgenauigkeit sind nicht länger das „Patent“ von H100! Lao Huang wollte, dass jeder INT8/INT4 nutzt, und das Microsoft DeepSpeed-Team begann, FP6 auf A100 ohne offizielle Unterstützung von NVIDIA auszuführen. Testergebnisse zeigen, dass die FP6-Quantisierung der neuen Methode TC-FPx auf A100 nahe an INT4 liegt oder gelegentlich schneller als diese ist und eine höhere Genauigkeit aufweist als letztere. Darüber hinaus gibt es eine durchgängige Unterstützung großer Modelle, die als Open-Source-Lösung bereitgestellt und in Deep-Learning-Inferenz-Frameworks wie DeepSpeed integriert wurde. Dieses Ergebnis wirkt sich auch unmittelbar auf die Beschleunigung großer Modelle aus – in diesem Rahmen ist der Durchsatz bei Verwendung einer einzelnen Karte zum Ausführen von Llama 2,65-mal höher als der von Doppelkarten. eins

Lassen Sie mich Ihnen das neueste AIGC-Open-Source-Projekt vorstellen – AnimagineXL3.1. Dieses Projekt ist die neueste Version des Text-zu-Bild-Modells mit Anime-Thema und zielt darauf ab, Benutzern ein optimiertes und leistungsfähigeres Erlebnis bei der Generierung von Anime-Bildern zu bieten. Bei AnimagineXL3.1 konzentrierte sich das Entwicklungsteam auf die Optimierung mehrerer Schlüsselaspekte, um sicherzustellen, dass das Modell neue Höhen in Bezug auf Leistung und Funktionalität erreicht. Zunächst erweiterten sie die Trainingsdaten, um nicht nur Spielcharakterdaten aus früheren Versionen, sondern auch Daten aus vielen anderen bekannten Anime-Serien in das Trainingsset aufzunehmen. Dieser Schritt erweitert die Wissensbasis des Modells und ermöglicht ihm ein umfassenderes Verständnis verschiedener Anime-Stile und Charaktere. AnimagineXL3.1 führt eine neue Reihe spezieller Tags und Ästhetiken ein

Papieradresse: https://arxiv.org/abs/2307.09283 Codeadresse: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT funktioniert gut in der mobilen ViT-Architektur und zeigt erhebliche Vorteile. Als nächstes untersuchen wir die Beiträge dieser Studie. In dem Artikel wird erwähnt, dass Lightweight-ViTs bei visuellen Aufgaben im Allgemeinen eine bessere Leistung erbringen als Lightweight-CNNs, hauptsächlich aufgrund ihres Multi-Head-Selbstaufmerksamkeitsmoduls (MSHA), das es dem Modell ermöglicht, globale Darstellungen zu lernen. Allerdings wurden die architektonischen Unterschiede zwischen Lightweight-ViTs und Lightweight-CNNs noch nicht vollständig untersucht. In dieser Studie integrierten die Autoren leichte ViTs in die effektiven
