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通过自动缩放Kinesis流实时传输数据

本文详细介绍了迪士尼API服务团队如何实现Kinesis数据流的自动缩放功能，保证流量高峰时的数据传输效率，并有效降低成本。本文来自迪士尼技术博客。...在本篇文章中，将详细介绍迪士尼流媒体服务的API服务团队是如何实现Kinesis数据流的自动缩放功能的，这项功能使我们能够在流量高峰时段稳定地传输数据，同时保持成本效益。...扩展架构 为了跟踪何时进行扩展，Lambda将在成功调用时向CloudWatch报告两个自定义指标（OpenShards和ConcurrencyLimit）。这些自定义指标将允许我们监控扩展行为。...日志处理堆栈 从CloudWatch 日志处理事件，将结果发送到Kinesis流。 记录处理器 Lambda将处理来自所选日志组的事件，将结果发送到Kinesis流。...围绕CloudWatch日志和Kinesis的所有样板代码都在后台处理。这使团队可以专注于如何转换数据。 自动缩放模板使我们能够定义Kinesis流安全放大和缩小的时间和方式。

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Prometheus vs Grafana vs Graphite特征比较

什么是"时间序列"在现代监控中如何使用? 时间序列用于现代监控，作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样，现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示，帮助我们监控我们的服务器和服务。 ?...Graphite可以存储从其他来源（通常是直接监控工具）获得的时间序列，并提供查询语言来获取存储的数据。同样，Grafana可以与Graphite一起使用，以便可视化存储在其存储后端的数据。...Graphite将从这些来源获取所有数据，并将此数据作为时间序列存储在其存储后端中。 Prometheus: 国王从数据收集战中回来了。...Grafana包括对AWS Cloudwatch和OpenStack Gnocchi的支持（通过插件）。...最后的结论：所有这一切都没问题，但现在我很困惑。对我来说什么是正确的解决方案？ 阅读本文后，您可能会头痛得厉害。别担心; 我们现在要减轻它。

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    分布式系统开发实战：实战，使用AWS平台实现Serverless架构

    玩家统一通过HTTP(S)登录中心站点并获取状态信息。 ·对战初始，由中心站点对玩家进行重定向到对应的Game Server。 在对战过程中，使用TCP长连接从而保证更好的游戏体验。...由于Game Server分布在全球不同的地区，如何做到资源的快速扩展和按需伸缩将是一个难点。下面将以Serverless架构的方式阐述实现这一需求。...最后，在Game Server具备了自动按需扩展（Scale out）的能力后，我们就需要考虑如何解决Game Server的缩减（Scale in）了。...（1）Game Server自定义指标（Custom Metrics）将当前服务器的在线人数发送到CloudWatch中。 #!...图10-6 CloudWatch自定义指标报警 在实际场景中，需要通过以下脚本自动建立报警。

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    无服务器架构下的运维 | 洞见

    ---- 日志 默认情况下，应用运行时产生的日志会保存在应用服务器本机，在需要查看日志的时候，需要运维人员远程登录到这台服务器获取日志信息。...这里以一个使用Spring Boot构建的API服务来举例，Spring Boot中的Actuator扮演了采集指标的角色。...默认配置下，对于每个API，Actuator会自动采集以下几个指标： uri，例如/api/person/{id} method，例如GET或POST status，例如200或500 当然我们可以通过实现一些接口来扩展...除了开箱即用的几个指标以外，还可以结合CloudWatch metrics的API，在相应的功能代码中埋点，定制化采集指标。...下图展示了如何设定当某个Lambda在过去5分钟内发生了5次以上错误的时候发送通知。 ?

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    聊聊用于构建微服务的工具和技术

    文档：我们都知道记录任何服务的体系结构和设计的重要性，但是我们经常会对记录什么和如何记录感到困惑。其实有很多模板可用; 其中之一是arc42，一个免费的开源工具。...从基础设施出发：在这种方法中，每个服务都将日志发送到中央服务，中央服务知道如何处理，存储或向其他日志服务器发送日志。 查看日志：简单地查看日志不是查看日志的正确解决方案。...我们可能会选择从TDD到BDD或ATD的任何开发方法。...收集指标后，我们可以使用Grafana，Prometheus或者AWS Cloudwatch等软件来监控它们 到目前为止，我们已经讨论了目前可用的各种技术和工具，但是世界正在迅速变化，只知道现有技术是远远不够的...为了保持最新的技术和工具，我们应该做的事情如下： 利用网络，印刷品和社交媒体获取最新进展 参加培训 自己动手实践学习 参加小组会议或会议 贡献开源

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    解构云计算中的边际价值：成本、定价与容量安全

    对用户而言，理解边际成本意味着能更精准地预测新增工作负载带来的开销变化；对运营团队来说，边际成本还能帮助设计自动扩缩容策略，确保在峰值来临时资源充足，在平稳期时不浪费预算。...这种 pricing power 和批量采购优势构成了超大规模云平台在市场中的竞争护城河。...实践示例：基于 Python 和 Boto3 的自动扩缩容策略以下代码示例展示了如何利用 AWS CloudWatch 和 Auto Scaling Group (ASG) 实现包含安全边际的自动扩容。...import boto3autoscaling = boto3.client('autoscaling')cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')# 定义 ASG...TreatMissingData='notBreaching', ActionsEnabled=True)print('已成功设置带有 20% 冗余安全边际的自动扩容策略')此代码使用 Boto3 调用 AWS API

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    2020年最值得推荐的7种 Kubernetes 日志管理工具

    Sematext 并不仅限于 Kubernetes 日志，它还根据度量标准和日志对 Kubernetes 进行监控和报警。...这使你能够查看并关联日志和指标，以了解问题的根本原因。日志可以使用 CloudWatch 自己专门构建的查询语言来分析，该语言支持聚合、过滤器和正则表达式。...总的来说，如果你已经在使用 Amazon 服务，那么 CloudWatch 就是一个很不错的选择。它还可以在混合云架构中使用，并使用代理或 API 来监控内部资源。...官网：https://www.fluentd.org/ 8结论：如何选择合格的工具 首先，我应该解释一下我为何没有将 Prometheus 列入名单，因为我肯定你会看到的。...这可能会为你节省大量时间，让你从制定大量规则的艰巨任务中解脱出来。这看起来是一种非常有趣的日志记录方法。

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    2020年Kubernetes中7个最佳日志管理工具

    这使你可以查看日志和指标并将它们相互关联，以了解问题的根本原因。 用户可以使用CloudWatch自己专用的查询语言来分析日志，该语言支持聚合，过滤器和正则表达式。...总体而言，如果你已经在使用Amazon服务，则CloudWatch是一个不错的选择。它也可以用于混合云体系结构，并使用代理或API来监视软件资源。...AirWatch，Deliveroo，9GAG等许多知名品牌都在使用CloudWatch。 优点： 专为监视AWS资源而设计。 具有指标爆发性属性 详细的监视和自动缩放组。...不是完整的日志记录解决方案 官网链接：https://www.fluentd.org/ 结论：如何选择合适的日志管理工具？...如何快速成为一名优秀的YAML工程师？ ? ab压力测试模拟实现kubernetes Pod水平自动伸缩 ? 用Prometheus对业务服务进行监控 ? Prometheus监控系列-监控篇 ?

    5.2K21

    一文掌握Serverless中的异常处理

    万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更「没有适用于所有人的解决方案」； 不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段...如何实施自定义错误响应 错误代码标准化：建立 API 可返回的标准化错误代码集。这确保一致性，并使消费者更容易解释错误响应 带有上下文的错误消息：包括提供有关错误性质的描述性错误消息。...利用 CloudWatch Logs Insights 有效地查询和分析日志数据。这种方法简化了对模式的识别，加快了问题解决速度。...3.2 自定义指标和仪表板 通过为 Lambda 函数创建自定义 CloudWatch 指标来扩展你的监控能力。构建提供关键指标的仪表板，有助于主动检测和分析错误。...从结构化日志和自定义错误响应等基础实践到指数回退重试和 AWS X-Ray 集成等高级策略，本指南提供了全面的概述。

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    工作流引擎比较：Airflow、Azkaban、Conductor、Oozie和 Amazon Step Functions

    当你使用HA设置运行时，这尤其令人困惑，其中你有多个Web节点，调度程序，代理（通常是Celery案例中的消息队列），多个执行程序。...从初看起来，Web UI非常好用，然而，它有时会让新用户感到困惑。我的DAG运行是什么意思，我的任务竟然没有状态？...调度和REST API工作得很好。 有限的HA设置开箱即用。不需要负载均衡器，因为你只能有一个Web节点。...你可以配置它如何选择执行程序节点然后才能将作业推送到它，它通常看起来非常好，只要有足够的容量来执行程序节点，就可以轻松运行数万个作业。...因此，如果你需要任何级别的监控，你需要自己使用cloudwatch构建它。

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    基础设施监控入门

    OpenTelemetry OpenTelemetry 是一个开源的 SDK 和工具集，可以轻松地从应用程序中收集指标、日志和跟踪。...它通常用于通过连接到各种数据源(如数据库、API 和监控系统)来分析基础设施监控数据。使用 Grafana，用户可以创建可视化、设置报警并深入了解基础设施指标、日志和跟踪。...基础设施监控设置 现在我们来看看如何为此应用程序设置和配置监控。第一步将是配置 Telegraf 以收集我们从基础设施的每一部分所需的数据。...AWS Cloudwatch 输入 - AWS CloudWatch 插件可以轻松地从 AWS 收集所有所需的云基础设施指标。...这里有一个关于 Grafana 如何用于为指标设置值阈值并在违反这些阈值时创建自动报警的示例。

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    构建AI智能体：大模型如何“考出好成绩”：详解内在评测与外在评测方法

    主要指标：困惑度（Perplexity, PPL）。可以通俗地理解为“模型在预测时会感到有多困惑”。PPL值越低，说明模型对文本越熟悉、预测越准确。...在实际应用中，困惑度计算有几点需要注意：概率获取：通过API无法直接获取模型内部的条件概率，需要设计特定的prompt来估算数值稳定性：实际计算中使用对数概率避免数值下溢问题长度归一化：困惑度计算考虑了序列长度...示例：Qwen-max估算文本困惑度 这个示例展示了如何使用Qwen API估算文本的困惑度 并分步输出分析评估估算的具体细节。...解释: 困惑度（Perplexity, PPL）是用来衡量语言模型预测下一个单词能力的一个指标，数值越低表示模型对该文本的理解越好。...【困惑度估算】估算值: 1.5 - 2.0解释: 困惑度（Perplexity, PPL）是用来衡量语言模型预测下一个单词能力的一个指标，数值越低表示模型对该文本的理解越好。

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    ChatGPT入门：解锁聊天机器人、虚拟助手和NLP的强大功能

    我们将讨论如何安装流行的深度学习库，如TensorFlow、PyTorch和Keras。 获取训练数据：训练ChatGPT这样的语言模型需要大量的文本数据。...我们将讨论如何获取和预处理用于训练模型的文本数据，包括数据清洗、标记化和数据增强技术。 训练ChatGPT模型：一旦设置好开发环境并准备好训练数据，我们将讨论如何训练ChatGPT模型。...批量大小：该参数决定模型一次处理的样本数量。较大的批量大小可以使训练更快，但也可能导致过拟合。较小的批量大小可能会导致训练速度较慢，但也可能产生更准确的结果。...评估指标 困惑度（Perplexity）: 困惑度是语言模型常用的评估指标。它衡量模型在预测序列中下一个词的准确性。较低的困惑度表示更好的性能。...机器学习（ML）API：提供了模型从数据中学习和不断改进的能力。

    1.2K30

    国外物联网平台（1）：亚马逊AWS IoT

    设备网关可以使用发布/订阅模式交换消息，从而支持一对一和一对多的通信。凭借此一对多的通信模式，AWS IoT 将支持互连设备向多名给定主题的订阅者广播数据。...AWS IoT 还支持用户移动应用使用 Amazon Cognito 进行连接，Amazon Cognito 将负责执行必要的操作来为应用用户创建唯一标识符并获取临时的、权限受限的 AWS 凭证。...通过 API 或使用规则引擎，获取设备的最后报告状态或设置期望的未来状态。 应用程序可以设置设备的期望未来状态，而无需说明设备的当前状态。...规则引擎验证发布至AWS IoT的消息请求，基于业务规则转换消息请求并发布至其它服务，例如： 富集化或过滤从设备收集的数据 将设备数据写入一个亚马逊DynamoDBm数据库 保存文件至亚马逊S3 发送一个推送通知到所有亚马逊...自定义图表进行排障和监控趋势 搜索所有AWS资源指标 创建和修改告警参数 AWS IoT 初学者工具包 AWS IoT 初学者工具包旨在帮助进行原型开发和安全地连接 AWS IoT。

    9.8K31

    干货 | 容器成本降低50%，携程在AWS Spot上的实践

    如何在节省成本的同时，保证系统的稳定性和可靠性，是一个值得投入的课题。...我们采用CloudWatch Events而非检测实例元数据服务的方式，一方面原因在于开销少，无需在机器上部署，包括对应日志收集的程序; 更重要的原因在于考虑到对实例回收事件引发的故障的排障需求。...数据作为影响系统稳定性输入的一个因子，结合稳定性数据，计算出稳定性保证范围内的Spot比例阈值指标。...3）容量规划：比例阈值指标经数据分析后，得出如季节性或节日性规律，便于做好下一周期的Spot实例容量规划和控制管理。...Lambda通过EC2 API获取该实例的详细信息，存入到存储系统。基于数据，可以制作监控的告警看板，以及进行后续的治理分析。

    2.9K41

    NLP中对困惑度感到困惑?

    炼丹笔记干货 作者：时晴 困惑度(Perplexity)在NLP中是个最流行的评估指标,它用于评估语言模型学的到底有多好.但是很多炼丹师可能至今对"困惑度"依然感到困惑,这篇就把这个讲清楚.假设我们要做个对话机器人...那还需要美食家去评价这个模型了.有没有一种指标,它独立于特定的任务,可以评估模型的质量呢?...那就是困惑度了,它衡量了模型对自己预估结果的不确定性.低困惑度说明模型对自己很自信,但是不一定准确,但是又和最后任务的表现紧密相关.然后它又计算起来非常简单,用概率分布就可以计算. 困惑度如何算?...,我们希望有个评估指标,模型预估概率为1,评估指标能接近0,预估概率为0,评估指标接近∞,这表示模型有多"自信",很明显!...这意味着您可以大大降低模型的复杂度，例如，只需从单词级模型（可能很容易具有50000多个单词的词汇量）切换到字符级模型（词汇量约为26），而不管字符级模型是否真的更准确。

    1.5K10

    用人的语言·为人设计

    我们需要改进指标。这条曲线表现不好。 想象一下，当你的用户听到这些，他们会明白你的最终目标是为他们创造价值吗？ 当然，我们工作中使用各种术语的前提是大家脑海中已经有相关的联系了。...→这会让用户感到困惑，妨碍了用户从我们构建的东西中获得最大价值。 其他精通设计师语言的人通常能和我一样完成上面的联系。...没错，你可能是对的，没必要为了一致性而一致。假设用户并没有因为两个看起来相似的东西而困惑，他们知道点了以后反应会不同，那么“一致性”就不再是一个问题。...在讨论问题的时候，我的很多同事认为“一致性”作为论据对他们来说并没有说服力。但是，当我说“我们的目标是不让人感到困惑”，这就没有争议了。 第二个意想不到的结果是使用术语会导致我们忽视真正的最终目标。...他们不应该为选择感到困惑。 我们需要改进指标。这条曲线表现不好。→ 我们的用户还没有觉得我们的产品足够吸引他们，所以我们需要提高我们所提供的价值。

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    如何避免AWS的高额账单？

    哪些指标需要被监控？ 先分享一个真实发生的故事： “ 我们在对上文提到的FaaS 系统做一次部署时，由于API测试不通过导致流水线构建失败。调查发现是因为测试运行时间过久导致请求使用的令牌过期。...在调查了CloudWatch中各项观测指标后发现：从一个月前开始，Lambda的调用次数始终保持在最大并发量，并且Lambda一直处于高执行时延状态。...那么，在Severless系统中，一般有哪些需要监控的指标呢？其实AWS 的CloudWatch已经给出了部分答案。...而每个服务都有对应的需要关心并监控的指标，从学习了解的角度，有个技巧是直接去看CloudWatch提供了哪些已经被自动监控的指标，进而深入了解每个指标所代表的含义和所反映的深层次问题。...它通过采用统一数据模型和API，从各个系统子服务/函数中收集数据，统一聚合和分析处理，以良好的可视化方式进行结果的呈现。

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    无服务器微服务监控与调试的实用指南

    多租户与黑盒环境：在托管无服务器平台上，基础设施（如服务器、容器）对用户是不透明的，你只能监控自己的代码和平台提供的有限指标。...为了应对这些挑战，必须采用一套全新的工具和方法论，其核心是可观察性——从系统外部输出（日志、指标、追踪）推断其内部状态的能力，而不仅仅是传统的被动监控。关键技术与实践1....应用指标（由你的代码暴露）：业务交易数量、特定API端点延迟、队列深度、缓存命中率。黄金信号：延迟（请求处理时间）、流量（请求率）、错误（错误率）和饱和度（资源利用率，如内存）。...构建可观察性文化技术工具固然重要，但流程和文化同样关键：定义服务等级目标（SLO）和指标（SLI）：与业务目标对齐，明确每个服务的可靠性目标（如“登录API的可用性为99.9%”），并围绕这些目标进行监控和告警...建立标准操作程序：为事件响应制定清晰的流程，包括如何利用追踪、日志和仪表盘快速诊断问题。

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