


Utilisez go-zero pour mettre en œuvre un système de surveillance visuelle et d'analyse des données
Avec le développement d'Internet et la quantité croissante de données, le traitement et l'analyse du Big Data sont devenus un élément indispensable des entreprises modernes. Cependant, la plupart des outils de traitement et d’analyse de données existants nécessitent une configuration et une utilisation complexes, et nécessitent souvent une assistance technique professionnelle. Cet article explique comment utiliser le framework go-zero pour mettre en œuvre un système de surveillance visuelle et d'analyse des données, permettant aux entreprises d'analyser et de surveiller les données plus facilement.
- Introduction au système
Ce système est développé en utilisant le langage Go et implémenté à l'aide du framework go-zero. Le système se compose principalement des parties suivantes :
- Composant de surveillance : utilisez le composant Prometheus pour obtenir des données de surveillance et stocker les données dans la base de données InfluxDB.
- Composant d'analyse de données : utilisez le composant Grafana pour effectuer un affichage visuel et une analyse des données de surveillance stockées dans InfluxDB.
- Service API : utilisez le framework go-zero pour implémenter des services API, qui sont utilisés pour interagir avec le front-end et obtenir des données de surveillance et des résultats d'analyse de données.
- Composant de surveillance
Dans l'ensemble de l'architecture du système, le composant de surveillance joue le rôle de collecte de données. Nous utilisons les composants Prometheus pour obtenir des données de surveillance et stocker les données dans la base de données InfluxDB.
Prometheus est un système de surveillance open source qui peut collecter et stocker diverses données d'indicateurs et fournir des fonctions de requête et de visualisation. Prometheus peut surveiller une variété de services différents, notamment des applications, des systèmes d'exploitation et des périphériques réseau. Dans ce système, nous utilisons Prometheus pour collecter les données de surveillance de l'application.
Chez Prometheus, nous devons définir des indicateurs de suivi des données. Pour les indicateurs qui doivent être surveillés, nous devons écrire à l'exportateur correspondant afin que Prometheus puisse collecter des données sur ces indicateurs. Par exemple, nous pouvons écrire un exportateur HTTP pour surveiller le code d'état, le temps de réponse et d'autres informations des requêtes HTTP. Ensuite, Prometheus obtiendra périodiquement des données d'indicateur de cet exportateur et stockera les données dans une base de données de séries chronologiques.
InfluxDB est une base de données de séries chronologiques hautes performances qui peut être utilisée pour stocker et interroger des données de surveillance. Grâce à la base de données InfluxDB, nous pouvons facilement stocker les données de surveillance collectées par Prometheus et effectuer des requêtes et des analyses.
- Composant d'analyse de données
Le composant d'analyse de données est principalement implémenté à l'aide de Grafana. Grafana est une plateforme open source d'analyse et de surveillance de données visuelles qui peut regrouper des données provenant de diverses sources de données différentes et présenter les données de manière visuelle. Comparé à des composants tels que Prometheus et InfluxDB, Grafana accorde plus d'attention à l'affichage visuel des données et fournit un ensemble très riche de graphiques et de panneaux pour faciliter l'analyse et l'affichage des données par les utilisateurs.
Nous pouvons utiliser la fonction de source de données de Grafana, utiliser InfluxDB comme source de données et créer des panneaux dans Grafana pour afficher visuellement les données de surveillance. Pour les indicateurs nécessitant une analyse de données, nous pouvons rédiger des instructions de requête pertinentes dans Grafana et créer des graphiques statistiques correspondants pour afficher les données. Dans ce système, nous pouvons utiliser Grafana pour effectuer une analyse des données sur les indicateurs de qualité de service et de performance de l'application.
- Service API
Le service API est implémenté à l'aide du framework go-zero et est utilisé pour interagir avec le front-end et obtenir des données de surveillance et des résultats d'analyse de données. Le framework go-zero est un framework de microservices basé sur le langage Go. Il fournit une multitude de composants et d'outils pour permettre aux utilisateurs de mettre en œuvre des services API efficaces.
Dans ce système, nous utilisons le framework go-zero pour implémenter un service API afin d'obtenir des données de surveillance de Prometheus et InfluxDB et de fournir les données au front-end. Nous pouvons écrire des fonctions de traitement correspondantes dans le service API pour traiter les demandes du front-end, notamment l'interrogation des données de surveillance, l'analyse des données, etc. Dans la fonction de traitement, nous pouvons utiliser les composants et les outils fournis par le framework go-zero pour exploiter facilement des composants tels que Prometheus et InfluxDB afin d'obtenir une requête et une analyse efficaces des données.
- Résumé
Cet article présente comment utiliser le framework go-zero pour mettre en œuvre un système de surveillance visuelle et d'analyse de données. Le système utilise les composants Prometheus pour obtenir des données de surveillance et stocke les données dans la base de données InfluxDB. Utilisez les composants Grafana pour l'affichage visuel et l'analyse des données de surveillance stockées dans InfluxDB. Enfin, le framework go-zero est utilisé pour implémenter des services API permettant d'interagir avec le front-end et d'obtenir des données de surveillance et des résultats d'analyse de données.
Ce système peut facilement surveiller et analyser les données sur la qualité de service et les indicateurs de performance des applications d'entreprise, aidant ainsi les entreprises à mieux comprendre leurs conditions commerciales et à prendre des décisions raisonnables. Dans le même temps, ce système est mis en œuvre à l’aide du framework go-zero, qui présente d’excellentes performances et efficacité.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Pandas est un puissant outil d'analyse de données qui peut facilement lire et traiter différents types de fichiers de données. Parmi eux, les fichiers CSV sont l’un des formats de fichiers de données les plus courants et les plus utilisés. Cet article expliquera comment utiliser Pandas pour lire des fichiers CSV et effectuer une analyse de données, et fournira des exemples de code spécifiques. 1. Importez les bibliothèques nécessaires Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque Pandas et les autres bibliothèques associées qui peuvent être nécessaires, comme indiqué ci-dessous : importpandasaspd 2. Lisez le fichier CSV à l'aide de Pan

Méthodes courantes d'analyse des données : 1. Méthode d'analyse comparative ; 2. Méthode d'analyse structurelle ; 3. Méthode d'analyse croisée ; 5. Méthode d'analyse des causes et des effets ; , Méthode d'analyse en composantes principales ; 9. Méthode d'analyse de dispersion ; 10. Méthode d'analyse matricielle. Introduction détaillée : 1. Méthode d'analyse comparative : Analyse comparative de deux ou plusieurs données pour trouver les différences et les modèles ; 2. Méthode d'analyse structurelle : Une méthode d'analyse comparative entre chaque partie de l'ensemble et l'ensemble. , etc.

Comment utiliser React et Google BigQuery pour créer des applications d'analyse de données rapides Introduction : À l'ère actuelle d'explosion de l'information, l'analyse des données est devenue un maillon indispensable dans diverses industries. Parmi eux, créer des applications d’analyse de données rapides et efficaces est devenu l’objectif poursuivi par de nombreuses entreprises et particuliers. Cet article explique comment utiliser React et Google BigQuery pour créer une application d'analyse rapide des données et fournit des exemples de code détaillés. 1. Présentation React est un outil pour créer

Suite au dernier inventaire des « 11 graphiques de base que les data scientists utilisent 95 % du temps », nous vous présenterons aujourd'hui 11 distributions de base que les data scientists utilisent 95 % du temps. La maîtrise de ces distributions nous aide à comprendre plus profondément la nature des données et à faire des inférences et des prédictions plus précises lors de l'analyse des données et de la prise de décision. 1. Distribution normale La distribution normale, également connue sous le nom de distribution gaussienne, est une distribution de probabilité continue. Il présente une courbe symétrique en forme de cloche avec la moyenne (μ) comme centre et l'écart type (σ) comme largeur. La distribution normale a une valeur d'application importante dans de nombreux domaines tels que les statistiques, la théorie des probabilités et l'ingénierie.

La visualisation est un outil puissant pour communiquer des modèles et des relations de données complexes de manière intuitive et compréhensible. Ils jouent un rôle essentiel dans l’analyse des données, fournissant des informations souvent difficiles à discerner à partir de données brutes ou de représentations numériques traditionnelles. La visualisation est cruciale pour comprendre les modèles et les relations de données complexes, et nous présenterons les 11 graphiques les plus importants et incontournables qui aident à révéler les informations contenues dans les données et à rendre les données complexes plus compréhensibles et significatives. 1. KSPlotKSPlot est utilisé pour évaluer les différences de distribution. L'idée principale est de mesurer la distance maximale entre les fonctions de distribution cumulatives (CDF) de deux distributions. Plus la distance maximale est petite, plus ils appartiennent probablement à la même distribution. Par conséquent, il est principalement interprété comme un « système » permettant de déterminer les différences de distribution.

Dans la société intelligente d’aujourd’hui, l’apprentissage automatique et l’analyse des données sont des outils indispensables qui peuvent aider les individus à mieux comprendre et utiliser de grandes quantités de données. Dans ces domaines, le langage Go est également devenu un langage de programmation qui a beaucoup retenu l'attention. Sa rapidité et son efficacité en font le choix de nombreux programmeurs. Cet article explique comment utiliser le langage Go pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données. 1. L'écosystème du langage Go d'apprentissage automatique n'est pas aussi riche que Python et R. Cependant, à mesure que de plus en plus de personnes commencent à l'utiliser, certaines bibliothèques et frameworks d'apprentissage automatique

Comment utiliser les interfaces ECharts et PHP pour mettre en œuvre l'analyse des données et la prédiction des graphiques statistiques. L'analyse et la prédiction des données jouent un rôle important dans divers domaines. Elles peuvent nous aider à comprendre les tendances et les modèles de données et fournir des références pour les décisions futures. ECharts est une bibliothèque de visualisation de données open source qui fournit des composants graphiques riches et flexibles capables de charger et de traiter dynamiquement des données à l'aide de l'interface PHP. Cet article présentera la méthode de mise en œuvre de l'analyse et de la prédiction des données de graphiques statistiques basée sur ECharts et l'interface PHP, et fournira

1. Dans cette leçon, nous expliquerons l'analyse intégrée des données Excel. Nous la compléterons à travers un cas. Ouvrez le support de cours et cliquez sur la cellule E2 pour saisir la formule. 2. Nous sélectionnons ensuite la cellule E53 pour calculer toutes les données suivantes. 3. Ensuite, nous cliquons sur la cellule F2, puis nous entrons la formule pour la calculer. De même, en faisant glisser vers le bas, nous pouvons calculer la valeur souhaitée. 4. Nous sélectionnons la cellule G2, cliquons sur l'onglet Données, cliquez sur Validation des données, sélectionnons et confirmons. 5. Utilisons la même méthode pour remplir automatiquement les cellules ci-dessous qui doivent être calculées. 6. Ensuite, nous calculons le salaire réel et sélectionnons la cellule H2 pour saisir la formule. 7. Ensuite, nous cliquons sur le menu déroulant des valeurs pour cliquer sur d'autres nombres.
