Rumah pembangunan bahagian belakang Golang Gunakan go-zero untuk melaksanakan pemantauan visual dan sistem analisis data

Gunakan go-zero untuk melaksanakan pemantauan visual dan sistem analisis data

Jun 22, 2023 pm 08:46 PM
analisis data go-zero Pemantauan visual

Dengan pembangunan Internet dan jumlah data yang semakin meningkat, pemprosesan dan analisis data besar telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam perusahaan moden. Walau bagaimanapun, kebanyakan alat pemprosesan dan analisis data sedia ada memerlukan konfigurasi dan penggunaan yang kompleks, dan selalunya memerlukan sokongan teknikal profesional. Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja go-zero untuk melaksanakan pemantauan visual dan sistem analisis data, membolehkan perusahaan menganalisis dan memantau data dengan lebih mudah.

  1. Pengenalan sistem

Sistem ini dibangunkan menggunakan bahasa Go dan dilaksanakan menggunakan rangka kerja go-zero. Sistem ini terutamanya terdiri daripada bahagian berikut:

  • Komponen Pemantauan: Gunakan komponen Prometheus untuk mendapatkan data pemantauan dan menyimpan data dalam pangkalan data InfluxDB.
  • Komponen analisis data: Gunakan komponen Grafana untuk melaksanakan paparan visual dan analisis data bagi data pemantauan yang disimpan dalam InfluxDB.
  • Perkhidmatan API: Gunakan rangka kerja go-zero untuk melaksanakan perkhidmatan API, yang digunakan untuk berinteraksi dengan bahagian hadapan dan mendapatkan data pemantauan dan hasil analisis data.
  1. Komponen Pemantauan

Dalam keseluruhan seni bina sistem, komponen pemantauan memainkan peranan mengumpul data. Kami menggunakan komponen Prometheus untuk mendapatkan data pemantauan dan menyimpan data dalam pangkalan data InfluxDB.

Prometheus ialah sistem pemantauan sumber terbuka yang boleh mengumpul dan menyimpan pelbagai data penunjuk serta menyediakan fungsi pertanyaan dan visualisasi. Prometheus boleh memantau pelbagai perkhidmatan yang berbeza, termasuk aplikasi, sistem pengendalian dan peranti rangkaian. Dalam sistem ini, kami menggunakan Prometheus untuk mengumpul data pemantauan aplikasi.

Dalam Prometheus, kita perlu menentukan penunjuk untuk data pemantauan. Untuk penunjuk yang perlu dipantau, kita perlu menulis pengeksport yang sepadan supaya Prometheus boleh mengumpul data mengenai penunjuk ini. Sebagai contoh, kita boleh menulis pengeksport HTTP untuk memantau kod status, masa tindak balas dan maklumat lain permintaan HTTP. Kemudian, Prometheus akan secara berkala mendapatkan data penunjuk daripada pengeksport ini dan menyimpan data dalam pangkalan data siri masa.

InfluxDB ialah pangkalan data siri masa berprestasi tinggi yang boleh digunakan untuk menyimpan dan menanyakan data pemantauan. Menggunakan pangkalan data InfluxDB, kami boleh menyimpan data pemantauan yang dikumpul oleh Prometheus dengan mudah dan melaksanakan pertanyaan dan analisis.

  1. Komponen analisis data

Komponen analisis data terutamanya dilaksanakan menggunakan Grafana. Grafana ialah platform analisis dan pemantauan data visual sumber terbuka yang boleh mengagregat data daripada pelbagai sumber data yang berbeza dan mempersembahkan data dalam cara visual. Berbanding dengan komponen seperti Prometheus dan InfluxDB, Grafana memberi lebih perhatian kepada paparan visual data dan menyediakan set carta dan panel yang sangat kaya untuk memudahkan pengguna menganalisis dan memaparkan data.

Kami boleh menggunakan fungsi sumber data Grafana, menggunakan InfluxDB sebagai sumber data dan membuat panel dalam Grafana untuk memaparkan data pemantauan secara visual. Untuk penunjuk yang memerlukan analisis data, kami boleh menulis pernyataan pertanyaan yang berkaitan dalam Grafana dan membuat carta statistik yang sepadan untuk memaparkan data. Dalam sistem ini, kami boleh menggunakan Grafana untuk menjalankan analisis data mengenai kualiti perkhidmatan dan penunjuk prestasi aplikasi.

  1. Perkhidmatan API

Perkhidmatan API dilaksanakan menggunakan rangka kerja go-zero dan digunakan untuk berinteraksi dengan bahagian hadapan dan mendapatkan data pemantauan dan hasil analisis data. Rangka kerja go-zero ialah rangka kerja perkhidmatan mikro berdasarkan bahasa Go Ia menyediakan pelbagai komponen dan alatan untuk memudahkan pengguna melaksanakan perkhidmatan API yang cekap.

Dalam sistem ini, kami menggunakan rangka kerja go-zero untuk melaksanakan perkhidmatan API untuk mendapatkan data pemantauan daripada Prometheus dan InfluxDB dan menyediakan data ke bahagian hadapan. Kami boleh menulis fungsi pemprosesan yang sepadan dalam perkhidmatan API untuk mengendalikan permintaan dari bahagian hadapan, termasuk menanyakan data pemantauan, melaksanakan analisis data, dsb. Dalam fungsi pemprosesan, kita boleh menggunakan komponen dan alatan yang disediakan oleh rangka kerja go-zero untuk mengendalikan komponen dengan mudah seperti Prometheus dan InfluxDB untuk mencapai pertanyaan dan analisis data yang cekap.

  1. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja go-zero untuk melaksanakan pemantauan visual dan sistem analisis data. Sistem ini menggunakan komponen Prometheus untuk mendapatkan data pemantauan dan menyimpan data dalam pangkalan data InfluxDB. Gunakan komponen Grafana untuk paparan visual dan analisis data pemantauan data yang disimpan dalam InfluxDB. Akhir sekali, rangka kerja go-zero digunakan untuk melaksanakan perkhidmatan API untuk berinteraksi dengan bahagian hadapan dan mendapatkan data pemantauan dan hasil analisis data.

Sistem ini boleh memantau dan menganalisis kualiti perkhidmatan dan penunjuk prestasi aplikasi perusahaan dengan mudah, dengan itu membantu perusahaan memahami keadaan perniagaan mereka dengan lebih baik dan membuat keputusan yang munasabah. Pada masa yang sama, sistem ini dilaksanakan menggunakan rangka kerja go-zero, yang mempunyai prestasi dan kecekapan yang sangat baik.

Atas ialah kandungan terperinci Gunakan go-zero untuk melaksanakan pemantauan visual dan sistem analisis data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Baca fail CSV dan lakukan analisis data menggunakan panda Baca fail CSV dan lakukan analisis data menggunakan panda Jan 09, 2024 am 09:26 AM

Pandas ialah alat analisis data yang berkuasa yang boleh membaca dan memproses pelbagai jenis fail data dengan mudah. Antaranya, fail CSV ialah salah satu daripada format fail data yang paling biasa dan biasa digunakan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Panda untuk membaca fail CSV dan melakukan analisis data serta memberikan contoh kod khusus. 1. Import perpustakaan yang diperlukan Mula-mula, kita perlu mengimport perpustakaan Pandas dan perpustakaan lain yang berkaitan yang mungkin diperlukan, seperti yang ditunjukkan di bawah: importpandasaspd 2. Baca fail CSV menggunakan Pan

Pengenalan kepada kaedah analisis data Pengenalan kepada kaedah analisis data Jan 08, 2024 am 10:22 AM

Kaedah analisis data biasa: 1. Kaedah analisis perbandingan 3. Kaedah analisis silang 5. Kaedah analisis sebab dan akibat , Kaedah analisis komponen utama 9. Kaedah analisis serakan 10. Kaedah analisis matriks. Pengenalan terperinci: 1. Kaedah analisis perbandingan: Analisis perbandingan dua atau lebih data untuk mencari perbezaan dan corak 2. Kaedah analisis struktur: Kaedah analisis perbandingan antara setiap bahagian keseluruhan dan keseluruhan; , dsb.

Cara membina aplikasi analisis data pantas menggunakan React dan Google BigQuery Cara membina aplikasi analisis data pantas menggunakan React dan Google BigQuery Sep 26, 2023 pm 06:12 PM

Cara menggunakan React dan Google BigQuery untuk membina aplikasi analisis data yang pantas Pengenalan: Dalam era ledakan maklumat hari ini, analisis data telah menjadi pautan yang sangat diperlukan dalam pelbagai industri. Antaranya, membina aplikasi analisis data yang pantas dan cekap telah menjadi matlamat yang diusahakan oleh banyak syarikat dan individu. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan React dan Google BigQuery untuk membina aplikasi analisis data yang pantas dan memberikan contoh kod terperinci. 1. Gambaran Keseluruhan React ialah alat untuk membina

11 pengedaran asas yang saintis data menggunakan 95% masa 11 pengedaran asas yang saintis data menggunakan 95% masa Dec 15, 2023 am 08:21 AM

Berikutan inventori terakhir "11 Saintis Data Carta Asas Menggunakan 95% Masa", hari ini kami akan membawakan kepada anda 11 pengedaran asas yang digunakan oleh saintis data 95% daripada masa. Menguasai pengedaran ini membantu kami memahami sifat data dengan lebih mendalam dan membuat inferens dan ramalan yang lebih tepat semasa analisis data dan membuat keputusan. 1. Taburan Normal Taburan Normal, juga dikenali sebagai Taburan Gaussian, ialah taburan kebarangkalian berterusan. Ia mempunyai lengkung berbentuk loceng simetri dengan min (μ) sebagai pusat dan sisihan piawai (σ) sebagai lebar. Taburan normal mempunyai nilai aplikasi penting dalam banyak bidang seperti statistik, teori kebarangkalian, dan kejuruteraan.

11 Visualisasi Lanjutan untuk Analisis Data dan Pembelajaran Mesin 11 Visualisasi Lanjutan untuk Analisis Data dan Pembelajaran Mesin Oct 25, 2023 am 08:13 AM

Visualisasi ialah alat yang berkuasa untuk menyampaikan corak dan hubungan data yang kompleks dengan cara yang intuitif dan mudah difahami. Mereka memainkan peranan penting dalam analisis data, memberikan cerapan yang selalunya sukar untuk dibezakan daripada data mentah atau perwakilan berangka tradisional. Visualisasi adalah penting untuk memahami corak dan perhubungan data yang kompleks, dan kami akan memperkenalkan 11 carta paling penting dan mesti diketahui yang membantu mendedahkan maklumat dalam data dan menjadikan data kompleks lebih mudah difahami dan bermakna. 1. KSPlotKSPlot digunakan untuk menilai perbezaan taburan. Idea teras adalah untuk mengukur jarak maksimum antara fungsi pengedaran kumulatif (CDF) dua pengedaran. Semakin kecil jarak maksimum, semakin besar kemungkinan mereka tergolong dalam pengedaran yang sama. Oleh itu, ia terutamanya ditafsirkan sebagai "sistem" untuk menentukan perbezaan pengedaran.

Pembelajaran mesin dan analisis data menggunakan bahasa Go Pembelajaran mesin dan analisis data menggunakan bahasa Go Nov 30, 2023 am 08:44 AM

Dalam masyarakat pintar hari ini, pembelajaran mesin dan analisis data merupakan alat yang sangat diperlukan yang boleh membantu orang ramai memahami dan menggunakan sejumlah besar data dengan lebih baik. Dalam bidang ini, bahasa Go juga telah menjadi bahasa pengaturcaraan yang telah menarik perhatian ramai. Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembelajaran mesin dan analisis data. 1. Ekosistem pembelajaran mesin bahasa Go tidak sekaya Python dan R. Walau bagaimanapun, apabila semakin ramai orang mula menggunakannya, beberapa perpustakaan dan rangka kerja pembelajaran mesin

Cara menggunakan antara muka ECharts dan php untuk melaksanakan analisis data dan ramalan carta statistik Cara menggunakan antara muka ECharts dan php untuk melaksanakan analisis data dan ramalan carta statistik Dec 17, 2023 am 10:26 AM

Cara menggunakan antara muka ECharts dan PHP untuk melaksanakan analisis data dan ramalan carta statistik Analisis dan ramalan data memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Ia boleh membantu kami memahami arah aliran dan corak data dan menyediakan rujukan untuk keputusan masa hadapan. ECharts ialah perpustakaan visualisasi data sumber terbuka yang menyediakan komponen carta yang kaya dan fleksibel yang boleh memuatkan dan memproses data secara dinamik dengan menggunakan antara muka PHP. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pelaksanaan analisis data carta statistik dan ramalan berdasarkan ECharts dan antara muka php, dan menyediakan

Analisis data Excel bersepadu Analisis data Excel bersepadu Mar 21, 2024 am 08:21 AM

1. Dalam pelajaran ini, kami akan menerangkan analisis data Excel bersepadu Kami akan melengkapkannya melalui kes Buka bahan kursus dan klik pada sel E2 untuk memasukkan formula. 2. Kami kemudian memilih sel E53 untuk mengira semua data berikut. 3. Kemudian kita klik pada sel F2, dan kemudian kita masukkan formula untuk mengiranya Begitu juga, menyeret ke bawah boleh mengira nilai yang kita mahu. 4. Kami memilih sel G2, klik tab Data, klik Pengesahan Data, pilih dan sahkan. 5. Mari kita gunakan kaedah yang sama untuk mengisi secara automatik sel di bawah yang perlu dikira. 6. Seterusnya, kami mengira gaji sebenar dan pilih sel H2 untuk memasukkan formula. 7. Kemudian kita klik pada menu drop-down nilai untuk klik pada nombor lain.

See all articles