当Dashboard面板展示的流量小于某个阈值时，立刻通知相关人员。 grafana的告警触发以panel为基础，即每个panel单独配置告警信息，包括告警规则、触发条件、告警通知通道及内容等。...告警规则 可用行测试 通过改变相应的阈值条件，使条件触发。然后查看是否收到报警，如果可以收到。说明配置可用，然后将阈值改成需要的值即可。 本文共 251 个字数,平均阅读时长 ≈ 1分钟
简介 使用方法 简述一下需求 自定义source 背景 紧接着上一篇文章【FLINK实战-使用CEP进行网站监控报警和报警恢复】，上一篇主要讲了怎么对数据流做监控报警，但是实际生产环境中，可能我们对这个报警的阈值设置成多大也没有一个准...，可能需要根据经验不断的来修改，所以就涉及了可能需要不断的修改这个报警的阈值，但是如果每次修改了之后，都通过重启flink程序来实现，这个成本就有点高了，所以我们这次主要是讲解一下，如何使用flink的广播动态的更新配置来设置这个报警的阈值...实例讲解 简述一下需求 统计每秒钟状态码非200的错误数和错误率 如果错误数大于指定的阈值则报警 阈值动态可配置 自定义source 首先通过自定义source和sql计算出来错误数和错误率 String...= null && element.getErrorcount() > v){ LOG.info("收到了一个大于阈值{...} }); 生产环境下，我们可以把这个输出流通过process处理，发送到我们的报警系统
根据之前创建的Pool设定的PG，导致分布到OSD的PG数小于警告值，因此通过调节Pool的PG数来消除报警 这次我们设置ssd池，根据现实情况而定,修改PG数也需要同时修改PGP的数量，默认保持一致即可
具体的公式推导参见冈萨雷斯 《数字图像处理》 Otsu方法又称最大类间方差法，通过把像素分配为两类或多类，计算类间方差，当方差达到最大值时，类分割线（即灰度值）就作为图像分割阈值。...Otsu还有一个重要的性质，即它完全基于对图像直方图进行计算，这也使他成为最常用的阈值处理算法之一。...代码如下； //返回阈值的大津阈值法 double Otsu_threshold(const cv::Mat& InputImage) { cv::Mat SrcImage = InputImage.clone...} double max_Sigma_k = 0.0; std::vectormaxval_Ts; double Threshold_T = 0; //最终输出的阈值...max_Sigma_k - sigma_ks[i]) < 1e-8) maxval_Ts.push_back(i); } //如果极大值点不唯一，那么取对应各个极大值的各个k的平均值来得到最终阈值
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img_path = '...
监控GreenPlum数据量超出阈值使用zabbix发送企业微信报警 # coding=utf-8 from __future__ import division import sys reload(sys...done"+"\nTime : "+update_time+"\n以下订单异常，请验证\n\n"+str(row_fmt)) 整体思路 首先连接GP查询当前的数据量，然后从库中查出昨日数据量，运用公式进行阈值判断...，将超出阈值的记录打标签，并筛选出有标记的记录。
目标 使用固定阈值、自适应阈值和Otsu阈值法"二值化"图像 OpenCV函数：cv2.threshold(), cv2.adaptiveThreshold() 教程 固定阈值分割 固定阈值分割很直接，...一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值，小于阈值变成另一类值。...自适应阈值 看得出来固定阈值是在整幅图片上应用一个阈值进行分割，_它并不适用于明暗分布不均的图片_。...cv2.adaptiveThreshold()自适应阈值会每次取图片的一小部分计算阈值，这样图片不同区域的阈值就不尽相同。...Otsu阈值 在前面固定阈值中，我们是随便选了一个阈值如127，那如何知道我们选的这个阈值效果好不好呢？答案是：不断尝试，所以这种方法在很多文献中都被称为经验阈值。
MaterialDesignPaper}" FontFamily="Microsoft YaHei Light" Name="RootWindow" Title="Halcon全局阈值分割
，也可以分为局部性质的阈值，可以是单阈值的也可以是多阈值的 一、简单阈值–cv2.threshhold() 像素值高于阈值时，我们给这个像素 赋予一个新值(可能是白色)，否则我们给它赋予另外一种颜色(也许是黑色....THRESH_BINARY)[1] # 二值化阈值处理 四个参数，第一个原图像，即灰度图； 第二个进行分类的阈值， 第三个是高于（低于）阈值时赋予的新值， 第四个是一个方法选择参数，常用的有...可以看到这里把阈值设置成了127（中灰色），对于BINARY方法， 当图像中的灰度值大于127的重置像素值为255 二、自适应阈值 自适应阈值可以看成一种局部性的阈值，通过规定一个区域大小，比较这个点与区域大小里面像素点的平均值...这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最 优阈值，这个最优阈值就是返回值 retVal。...设定一阈值，把直方图强度大于阈值的像素分成一组，把小于阈值的像素分成另外一组； 3. 分别计算两组内的偏移数，并把偏移数相加； 4.
该图中的蓝色水平线代表着详细的一个阈值。 阈值类型1：二进制阈值化 该阈值化类型例如以下式所看到的: 解释：在运用该阈值类型的时候。先要选定一个特定的阈值量。比方：125。...阈值类型2：反二进制阈值化 该阈值类型例如以下式所看到的： 解释：该阈值化与二进制阈值化相似，先选定一个特定的灰度值作为阈值，只是最后的设定值相反。 （在8位灰度图中，比如大于阈值的设定为0。...阈值类型3：截断阈值化 该阈值化类型例如以下式所看到的： 解释：相同首先须要选定一个阈值，图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变。...阈值类型4：阈值化为0 该阈值类型例如以下式所看到的： 解释：先选定一个阈值，然后对图像做例如以下处理：1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行不论什么改变；2 像素点的灰度值小于该阈值的，其灰度值所有变为...阈值类型5：反阈值化为0 该阈值类型例如以下式所看到的： 解释：原理类似于0阈值，可是在对图像做处理的时候相反，即：像素点的灰度值小于该阈值的不进行不论什么改变，而大于该阈值的部分。
%自动阈值法：Otsu法 用MATLAB实现Otsu算法： clc;clear;close; I=imread('e:\role0%自动阈值法：Otsu法 用MATLAB实现Otsu算法： clc...原始图像') grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 level=graythresh(I); %确定灰度阈值...BW=im2bw(I,level); subplot(1,2,2),imshow(BW); title('Otsu 法阈值分割图像') grid on; %显示网格线...原始图像') grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 level=graythresh(I); %确定灰度阈值...BW=im2bw(I,level); subplot(1,2,2),imshow(BW); title('Otsu 法阈值分割图像') grid on; %显示网格线
Send on all alerts：勾选后表示默认所有的报警都会通过这个通道发 Include image：勾选后表示在报警的时候同时截图发送，因为目前的报警通知不支持图片，所以这里不用勾选...Disable Resolve Message：勾选后表示当状态从报警中恢复到正常时，不再发送信息，即不告知恢复正常，这里不用勾选 Send reminders：勾选后表示除了状态刚变成报警中时会发报警消息...，过后每隔一段时间，如果依然处于报警中的状态，那么还会发一次重复报警 Send reminder every：表示每隔多长时间发送重复报警，这里填默认30分钟 Url：正式服的报警服务器...Http Method：选择 POST 设置完成后点击send test可以去注册账号时使用的邮箱查看报警邮件 设置好通道并完成验证后，为图表设置报警 选择图表 点击图表名称的下拉菜单—edit...进入编辑菜单 选择铃铛图表—create alert 设置图表报警 这里报警阈值设置的是取CPU Load平均值 因为是实验，所以预警值是0.5方便测试报警 设置完成后，发现图表上出现了预警线
前面两篇分别说了报警执行器和报警规则的定义及用户扩展加载，接下来就是比较核心的一块了，如何将报警规则和报警执行器关联起来，即当发生报警时，应该call哪一个报警执行器 I. 背景知识点 0....声明 在正式进入之前，有必要额外声明一下，因为目前的v1版本，没有开放报警规则的自定义，也就是说，目前只支持默认的报警规则，所以接下来的主要内容将集中在 系统默认的报警规则的解析 即基于报警频率阀值，自动选择报警执行器的规则解析...报警规则 如果对于报警规则，依然不是很清晰的，可以阅读一下《报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载》 这里简单的进行说明，系统中默认的报警规则结构为： key为报警类型（即用户执行报警时，传进来的报警类型参数...） value为具体报警规则 每个报警执行器拥有一个报警频率区间，通过报警频率映射到报警执行器的区间来选择对应的AlarmExecutor，这就是系统定义的报警规则 II....报警规则解析 通过前面的报警规则的简单说明，基本上也可以捞出报警规则的解析原则了 每种报警类型，对应一个报警规则 每个报警规则中，可以有多个报警执行器 每个报警执行器都有一个对应的报警频率的阀值 根据阀值对所有的报警执行器排序
对于彩色或者灰度图像，可以设置多个或者一个阈值， 使用它们就可以实现对图像像素数据的分类，这在图像处理上有一个专门的术语——图像分割。...对灰度图像来说，图像分割本质上就是图像阈值化的过程， OpenCV中提供了五种图像阈值化的方法，假设对于灰度图像，给定一个灰度值T作为阈值，则可以通过这五种阈值化方法实现对灰度图像的阈值化分割， 下面笔记这五种阈值化分割方法...在详细说明五种阈值化分割方法之前， 我们先假设灰度图像分布及其阈值T（灰度图像取值范围为0～255，0<T<255） 如图下所示： ?
报警系统QuickAlarm之默认报警规则扩展 本篇主要是扩展默认的报警规则，使其能更加友好的支持同时选择多种报警方式 扩展遵循两个原则 不影响原有的配置文件格式 简化规则解析复杂度 I....，那么上面的配置中， threshold中只定义了一个阀值参数显然是不合适的，主要问题在于 单一阀值，不允许不同报警方式存在交叉 两个报警方式的threshold值相等时，选中的具体是哪个不可预期 所以我们的目标是将上面的参数中...， * * 当报警计数 count >= min * - max 非null, count < max 则选择本报警方式; * count >=..., 要求用户必须存在 alarmConfig.setUsers(basicAlarmConfig.getUsers()); // 报警上限, 如果用户没有填写，采用默认的（因为短信报警按条数要钱...其他 相关博文 报警系统QuickAlarm总纲 报警系统QuickAlarm之报警执行器的设计与实现 报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载 报警系统QuickAlarm之报警规则解析 报警系统
cv2.imshow("img",img) cv2.imshow("rst",rst) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：截断阈值化处理是将灰度值大于阈值的像素值设定为阈值...，小于或等于阈值的像素值保持不变；或将大于阈值的像素值保持不变，小于或等于阈值的像素值设定为阈值，二者只是显示形式不同。...截断阈值化处理应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。 截断阈值化处理方式示意图： 例子： 设定阈值为130，即大于130的像素值设为130，小于或等于130的像素值保持改变。...或THRESH_TRUNC_INV类型，设定最大值 type表示阈值分割的类型 注意：截断阈值化处理的图像是彩色图像还是灰度图像。...通常情况下，最大最小的平均灰度值作为阈值。
imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png',0)#原始图像 t1,thd=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化阈值处理...=cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,5,3)#自适应阈值处理 cv2.imshow...athdMEAN",athdMEAN) cv2.imshow("athdGAUS",athdGAUS) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：自适应阈值处理是使用变化的阈值对图像的阈值处理...自适应阈值处理的方式通过计算每个像素点周围临近区域的加权平均值获得阈值，并使用该阈值对当前像素点进行处理。...与普通的阈值处理方法相比，自适应阈值处理能够更好地处理明暗差异较大的图像，保留更多的图像细节信息。
那么我们就应该设置一个阈值了，也就是我们常说的警戒线，达到这个警戒线就应该报警通知管理员了。...接下来我来带大家看看如何定义一个阈值来判定监控项的健康情况，我们来学习触发器 选择 配置—模板— Template OS Linux 选择触发器 点击 触发器后进入触发器管理界面，此页面可以管理所有触发器...触发器设置成功了，我们验证看一下吧 我们通过多个终端同时登陆node1，登陆数量超过3个，我们来看看在监测—仪表盘是否会报警呢 报警啦，说明我们的触发器设置正确，同时我们看看node1的用户监控[Current_login_user
二值化阈值处理是将灰度值大于阈值的像素设为白色（255），小于或等于阈值的像素设为黑色（0）；或将大于阈值的像素设为黑色（0），小于或等于阈值的像素设为白色（255），二者只是显示形式不同。...二值化阈值应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。..., type) src表示输入图像 thresh表示阈值 maxval表示如果参数type为THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV类型，设定最大值 type表示阈值分割的类型...注意：二值化阈值处理的图像是彩色图像还是灰度图像。...通常情况下，最大最小的平均灰度值作为阈值。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BIN...
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