1.部署MetricsServer节点监控1.1在任意k8s-master节点上下载MetricsServer的创建文件https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releaseswgethttps://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.7.1/components.yaml1.2修改单机版配置

昨天有群友，在交流群【群号：392784757】里提到了这个需求，进行实现一下V10官方代码结构相较于V8稍微复杂一些yolov10是基于v8的代码完成开发，yolov10进行了继承来简化代码开发因此V10的代码修改基本和V8这篇一致https://blog.csdn.net/csy1021/article/details/1344

文章最前：我是Octopus，这个名字来源于我的中文名–章鱼；我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github；这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。importos#mac系统上pytorch和matplotlib在ju

TransformersHuggingFaceTransformer提供了模型的加载、推理、微调接口，使用该库可以轻松完成自然语言模型的部署微调工作，其有继承自AutoClass的四个最为常见的接口，且调用方式均为AutoClass.from_pretrain("model_name")：AutoTokenizer:用于文本分词AutoFeatureExtractor:用

前言：半月前在公司生产环境上离线部署了k8s集群和Prometheus+Grafana监控平台的搭建，下面我租用3台华为云服务器演示在线方式部署k8s（单master节点）+prometheus集群。下期再出一版离线方式部署k8s(双master节点）集群。安装步骤：安装Docker安装Kubernetes安装KubeSphere前置环境安

K8S部署Metrics-Server1）下载manifest的YAMLwgethttps://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/high-availability-1.21+.yaml2)编辑需要在添加-–kubelet-insecure-tlscontainers:-args:---kubelet-insecure-t

上一次我们讲了OpenTelemetryLogs与OpenTelemetryTraces。今天继续来说说OpenTelemetryMetrics。随着现代应用程序的复杂性不断增加，对于性能监控和故障排除的需求也日益迫切。在.NET生态系统中，OpenTelemetryMetrics可用于实时监控和分析应用程序的性能指标。比如监控

部署DashboardDashboard是官方提供的一个UI，可用于基本管理K8s资源。#在master节点执行#wget\https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.5.0/aio/deploy/recommended.yamlvirecommended.yaml增加nodePort:30001和type:NodePort......

背景说明我们有时候在编写exporter时，其中某个采集的metrics接口获取数据很慢，可能需要达到10～20S，基于此种情况，如果我们按照ServiceMonitor默认的配置进行，这里默认scrapeTimeout为10S，采集时会超时，对应Prometheus的Target会提示，servicemonitor对应的State状态为Down。这里我们需要修

这个错误还算是比较冷门当是又不是太容易发现，在报错出来的时候容易被最后面的提醒误解，我的报错提示如下：RuntimeErrorTraceback(mostrecentcalllast)InputIn[11],in<module>6model=YOLO('./yolov8.yaml').load('./yolov8n.pt

```yml#Copyright2017TheKubernetesAuthors.##LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicenseat##http://www.apache.

机器学习|model.compile()用法model.compile()的作用:为经过设计的Model(神经网络模型)设置好：loss损失函数、optimizer优化器、metrics准确性评价函数。并且进行编译；Optimizers优化器：Optimizer的主要功能是作用在GD(梯度下降)的过程,使得Gradient(梯度)更快(快速

目录概实验设置EvaluationMetricsMetric的一致性不同的metrics导致的算法排名差异SampledmetricsSampledmetrics是否会导致和fullranking的metrics不同的评价数据集构建数据集的选择和预处理\(k\)-corefiltering的影响数据集的切分数据集的切分方式对结果的影响数据

https://blog.csdn.net/weixin_39992480/article/details/102924573一、什么情况下会触发fallback方法？名字描述触发fallbackEMIT值传递NOSUCCESS执行完成，没有错误NOFAILURE执行抛出异常YESTIMEOUT执行开始，但没有在允许的时间内完成YESBAD_REQUEST执

使用Prometheus监控Kubernetes集群的核心组件涉及几个关键步骤。以下是一个基本的流程：1.部署PrometheusOperatorPrometheusOperator是一个Kubernetes自定义资源控制器，用于管理和操作Prometheus集群。通过Helmchart或其他方式在Kubernetes集群中部署Prometheu

一、Nodejs添加接口1、nextjs用法安装包prom-client，在ping同一目录层级创建接口api/ssr/metrics比如首页https://mik.dev.platform.michaels.com/api/ssr/metricsdc项目https://mik.dev.platform.michaels.com/api/ssr/dc/metrics import{register,collectDefaultMetri

kube-state-metrics是Kubernetes监控系统的重要组成部分，它提供了对集群中对象状态的实时监控。具体来说，kube-state-metrics通过监听APIServer生成有关资源对象的状态指标，比如Deployment、Node、Pod等。kube-state-metrics只是简单提供一个metrics数据，并不会存储这些指标数据，所以

CharityMajors的这句话可能是对科技行业当前可观察性状态的最好总结——完全的、大规模的混乱。大家都很困惑。什么是trace？什么是span？一行日志就是一个span吗？如果我有日志，我还需要trace吗？如果我有很好的metric，为什么还需要trace？诸如此类的问题不胜枚举。Charity与 Ho

一、在服务器上安装ServerAgentSeverAgent：这个工具，可以和jmeter集成，在jmeter的GUI界面可以看到数据。链接:https://pan.baidu.com/s/1k3xlXk35YfPmS17-2ZFBnA?pwd=5s4n提取码:5s4n复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦使用unzip命令解压文件

从系统cache中查看tcp_metricsitemiptcp_metricsshow  tcp_metrics会记录下之前已关闭TCP连接的状态，包括发送端CWND和ssthresh，如果之前网络有一段时间比较差或者丢包比较严重，就会导致TCP的ssthresh降低到一个很低的值，这个值在连接结束后会被tcp_metricscache住，在新连接建

Kubernetes（k8s）：部署、使用metrics-server一、metrics-server简介二、部署metrics-server2.1、下载MetricsServer部署文件2.2、修改metrics-server.yaml文件2.3、部署MetricsServer2.4、检查MetricsServer三、使用MetricsServer3.1、查看节点使用情况3.2、

目录现象安装Metric-Server版本关系下载部署文件修改镜像地址部署验证效果问题一原因解决办法现象当需要查看资源的占用的时候执行以下命令，提示缺少组件：[root@masterk8s-metric-server]#kubectltoppoderror:MetricsAPInotavailable安装Metric-Server

1.简介MetricsServer是一个用于Kubernetes集群的监控工具，它用于收集、存储和提供关于集群中各种资源的度量数据。MetricsServer是Kubernetes中一个核心的指标收集器，可以提供关于CPU和内存使用情况、节点资源利用率以及其他重要指标的信息。它主要用于水平自动扩展（Horiz

在Prometheus中，Label和Metrics是两个核心概念，它们在监控和度量方面扮演不同的角色：Label（标签）： labels用于数据监控指标的筛选，到底要监控哪些指标到promethuesLabels是用于标识和区分时间序列数据的键值对。每个时间序列数据都可以带有多个不同的标签，用来描述该数据的

Log是最常用、最自然的监控数据类型之一，具有以下的优点：日志的内容比指标更加丰富，可以提供更多的细节信息，帮助开发人员和运维人员更好地理解应用程序的运行状况，通过日志几乎可以重现、还原系统的完整工作过程。日志的格式灵活，可以方便的记录多样化的事件，包括错误、异常和警告等