ホームページ バックエンド開発 Golang go-zero を使用して視覚的なモニタリングとデータ分析システムを実装する

go-zero を使用して視覚的なモニタリングとデータ分析システムを実装する

Jun 22, 2023 pm 08:46 PM
データ分析 go-zero 視覚的なモニタリング

インターネットの発展とデータ量の増加に伴い、ビッグデータの処理と分析は現代の企業にとって不可欠な部分となっています。ただし、既存のデータ処理および分析ツールのほとんどは複雑な構成と使用を必要とし、多くの場合、専門的な技術サポートが必要です。この記事では、go-zero フレームワークを使用して視覚的な監視およびデータ分析システムを実装し、企業がデータをより便利に分析および監視できるようにする方法を紹介します。

  1. システム紹介

このシステムはGo言語を使用して開発され、go-zeroフレームワークを使用して実装されています。システムは主に次の部分で構成されます。

  • 監視コンポーネント: Prometheus コンポーネントを使用して監視データを取得し、そのデータを InfluxDB データベースに保存します。
  • データ分析コンポーネント: Grafana コンポーネントを使用して、InfluxDB に保存されているモニタリング データの視覚的な表示とデータ分析を実行します。
  • API サービス: go-zero フレームワークを使用して、フロントエンドと対話し、監視データとデータ分析結果を取得するために使用される API サービスを実装します。
  1. 監視コンポーネント

システム アーキテクチャ全体において、監視コンポーネントはデータを収集する役割を果たします。 Prometheus コンポーネントを使用して監視データを取得し、そのデータを InfluxDB データベースに保存します。

Prometheus は、さまざまな指標データを収集および保存し、クエリおよび視覚化機能を提供できるオープンソースの監視システムです。 Prometheus は、アプリケーション、オペレーティング システム、ネットワーク デバイスなど、さまざまなサービスを監視できます。このシステムでは、Prometheus を使用してアプリケーションの監視データを収集します。

Prometheus では、データを監視するためのインジケーターを定義する必要があります。監視する必要があるインジケーターについては、Prometheus がこれらのインジケーターに関するデータを収集できるように、対応するエクスポーターを作成する必要があります。たとえば、HTTP エクスポーターを作成して、HTTP リクエストのステータス コード、応答時間、その他の情報を監視できます。次に、Prometheus はこのエクスポーターから指標データを定期的に取得し、そのデータを時系列データベースに保存します。

InfluxDB は、監視データの保存とクエリに使用できる高性能時系列データベースです。 InfluxDB データベースを使用すると、Prometheus によって収集された監視データを簡単に保存し、クエリと分析を実行できます。

  1. データ分析コンポーネント

データ分析コンポーネントは主に Grafana を使用して実装されます。 Grafana は、さまざまなデータ ソースからデータを集約し、視覚的な方法でデータを表示できる、オープン ソースのビジュアル データ分析および監視プラットフォームです。 Prometheus や InfluxDB などのコンポーネントと比較して、Grafana はデータの視覚的な表示にさらに注意を払い、ユーザーがデータを分析および表示しやすいように非常に豊富なチャートとパネルのセットを提供します。

Grafana のデータ ソース機能を使用し、InfluxDB をデータ ソースとして使用し、Grafana でパネルを作成して監視データを視覚的に表示できます。データ分析が必要な指標の場合、Grafana で関連するクエリ ステートメントを記述し、対応する統計グラフを作成してデータを表示できます。このシステムでは、Grafana を使用して、アプリケーションのサービス品質とパフォーマンス指標に関するデータ分析を実行できます。

  1. API サービス

API サービスは go-zero フレームワークを使用して実装され、フロントエンドと対話し、監視データとデータ分析結果を取得するために使用されます。 go-zero フレームワークは、Go 言語に基づくマイクロサービス フレームワークであり、ユーザーが効率的な API サービスを実装できるようにするための豊富なコンポーネントとツールを提供します。

このシステムでは、go-zero フレームワークを使用して、Prometheus と InfluxDB から監視データを取得し、フロントエンドにデータを提供する API サービスを実装します。 API サービスに対応する処理関数を記述して、監視データのクエリやデータ分析の実行など、フロントエンドからのリクエストを処理できます。処理機能では、go-zeroフレームワークが提供するコンポーネントやツールを利用して、PrometheusやInfluxDBなどのコンポーネントを簡単に操作し、効率的なデータクエリや分析を実現できます。

  1. 概要

この記事では、go-zero フレームワークを使用して視覚的な監視およびデータ分析システムを実装する方法を紹介します。システムは、Prometheus コンポーネントを使用して監視データを取得し、そのデータを InfluxDB データベースに保存します。 InfluxDB に保存されているモニタリング データの視覚的な表示とデータ分析には、Grafana コンポーネントを使用します。最後に、go-zero フレームワークを使用して、フロントエンドと対話し、監視データとデータ分析結果を取得するための API サービスを実装します。

このシステムは、エンタープライズ アプリケーションのサービス品質とパフォーマンス指標に関するデータを簡単に監視および分析できるため、企業が自社のビジネス状況をより深く理解し、合理的な意思決定を行うのに役立ちます。同時に、このシステムは、パフォーマンスと効率の点で優れたパフォーマンスを備えた go-zero フレームワークを使用して実装されています。

以上がgo-zero を使用して視覚的なモニタリングとデータ分析システムを実装するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

CSV ファイルを読み取り、pandas を使用してデータ分析を実行する CSV ファイルを読み取り、pandas を使用してデータ分析を実行する Jan 09, 2024 am 09:26 AM

Pandas は、さまざまな種類のデータ ファイルを簡単に読み取り、処理できる強力なデータ分析ツールです。その中でも、CSV ファイルは最も一般的でよく使用されるデータ ファイル形式の 1 つです。この記事では、Pandas を使用して CSV ファイルを読み取り、データ分析を実行する方法と、具体的なコード例を紹介します。 1. 必要なライブラリをインポートする まず、以下に示すように、Pandas ライブラリと必要になる可能性のあるその他の関連ライブラリをインポートする必要があります。 importpandasaspd 2. Pan を使用して CSV ファイルを読み取ります。

データ分析手法の紹介 データ分析手法の紹介 Jan 08, 2024 am 10:22 AM

一般的なデータ分析手法: 1. 比較分析手法; 2. 構造分析手法; 3. クロス分析手法; 4. 傾向分析手法; 5. 因果分析手法; 6. 関連分析手法; 7. クラスター分析手法; 8 , 主成分分析法; 9. 散布分析法; 10. マトリックス分析法。詳細な紹介: 1. 比較分析手法: 2 つ以上のデータを比較分析して、相違点やパターンを見つける手法; 2. 構造分析手法: 全体の各部分と全体を比較分析する手法; 3. クロス分析手法、など。

React と Google BigQuery を使用して高速データ分析アプリケーションを構築する方法 React と Google BigQuery を使用して高速データ分析アプリケーションを構築する方法 Sep 26, 2023 pm 06:12 PM

React と Google BigQuery を使用して高速データ分析アプリケーションを構築する方法 はじめに: 今日の情報爆発の時代において、データ分析はさまざまな業界で不可欠なリンクとなっています。中でも、高速かつ効率的なデータ分析アプリケーションを構築することは、多くの企業や個人が追求する目標となっています。この記事では、React と Google BigQuery を使用して高速データ分析アプリケーションを構築する方法を紹介し、詳細なコード例を示します。 1. 概要 React はビルドするためのツールです

データ サイエンティストが 95% の時間使用する 11 の基本ディストリビューション データ サイエンティストが 95% の時間使用する 11 の基本ディストリビューション Dec 15, 2023 am 08:21 AM

前回の「データ サイエンティストが 95% の時間使用する 11 個の基本チャート」に続き、今日はデータ サイエンティストが 95% の時間使用する 11 個の基本ディストリビューションをお届けします。これらの分布をマスターすることで、データの性質をより深く理解し、データ分析や意思決定の際により正確な推論や予測を行うことができます。 1. 正規分布 正規分布はガウス分布としても知られ、連続確率分布です。平均 (μ) を中心、標準偏差 (σ) を幅とした対称な釣鐘型の曲線を持ちます。正規分布は、統計学、確率論、工学などの多くの分野で重要な応用価値があります。

11 データ分析と機械学習のための高度な視覚化 11 データ分析と機械学習のための高度な視覚化 Oct 25, 2023 am 08:13 AM

視覚化は、複雑なデータのパターンと関係を直感的でわかりやすい方法で伝えるための強力なツールです。これらはデータ分析において重要な役割を果たし、生データや従来の数値表現からは識別することが難しい洞察を提供します。視覚化は複雑なデータのパターンと関係を理解するために非常に重要です。データ内の情報を明らかにし、複雑なデータをより理解しやすく意味のあるものにするのに役立つ、最も重要で知っておくべき 11 のグラフを紹介します。 1. KSPlotKSPlot は分布の違いを評価するために使用されます。中心となるアイデアは、2 つの分布の累積分布関数 (CDF) 間の最大距離を測定することです。最大距離が小さいほど、同じ分布に属する可能性が高くなります。したがって、主に分布の差異を決定するための「システム」として解釈されます。

Go言語を使用した機械学習とデータ分析 Go言語を使用した機械学習とデータ分析 Nov 30, 2023 am 08:44 AM

今日のインテリジェント社会では、機械学習とデータ分析は、人々が大量のデータをより深く理解し、活用できるようになる不可欠なツールです。こうした分野でもGo言語は注目を集めているプログラミング言語となっており、その高速性と効率性から多くのプログラマーに選ばれています。この記事では、機械学習やデータ分析に Go 言語を使用する方法を紹介します。 1. 機械学習のエコシステム Go 言語は、Python や R ほど豊富ではありません。しかし、より多くの人が Go 言語を使い始めるにつれて、一部の機械学習ライブラリとフレームワークが

ECharts と PHP インターフェイスを使用してデータ分析と統計グラフの予測を実装する方法 ECharts と PHP インターフェイスを使用してデータ分析と統計グラフの予測を実装する方法 Dec 17, 2023 am 10:26 AM

ECharts と PHP インターフェイスを使用して統計グラフのデータ分析と予測を実装する方法。データ分析と予測はさまざまな分野で重要な役割を果たします。データの傾向とパターンを理解し、将来の意思決定の参考にすることができます。 ECharts は、PHP インターフェイスを使用してデータを動的にロードして処理できる、豊富で柔軟なグラフ コンポーネントを提供するオープン ソース データ視覚化ライブラリです。この記事では、EChartsとphpインターフェースに基づいた統計グラフデータの分析と予測の実装方法を紹介し、提供します

Excelデータの統合分析 Excelデータの統合分析 Mar 21, 2024 am 08:21 AM

1. このレッスンでは、Excel の統合データ分析について説明します。ケースを通して完成させます。教材を開いて、セル E2 をクリックして数式を入力します。 2. 次に、セル E53 を選択して、以下のすべてのデータを計算します。 3. 次に、セル F2 をクリックし、計算する数式を入力します。同様に、下にドラッグすると、必要な値を計算できます。 4. セル G2 を選択し、「データ」タブをクリックし、「データ検証」をクリックして、選択して確認します。 5. 同じ方法を使用して、計算が必要な下のセルを自動的に入力してみましょう。 6. 次に、実際の賃金を計算し、セル H2 を選択して数式を入力します。 7. 次に、値のドロップダウン メニューをクリックして、他の数値をクリックします。

See all articles