Boto3 CloudWatch -具有多个指标和一个数学表达式的put_metric_alarm - 腾讯云开发者社区

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请解释一下云数据库的性能监控和优化。

通过监控数据库的性能指标和优化数据库的配置，我们可以及时发现和解决潜在的性能问题，提升数据库的性能和可靠性。 1. 性能监控云数据库提供了丰富的性能监控工具和指标，帮助我们实时监控数据库的性能。...案例和代码示例假设我们有一个电子商务网站，使用云数据库存储商品信息和订单数据。我们希望通过性能监控和优化来提升数据库的性能和可靠性。...以下是一个示例代码，演示如何使用云数据库的性能监控和优化功能： import boto3 # 创建CloudWatch客户端 cloudwatch_client = boto3.client('cloudwatch...cloudwatch_client的CloudWatch客户端和一个名为dynamodb_client的DynamoDB客户端。...运行结果在性能监控和优化的过程中，我们可以通过输出结果来了解操作的状态和结果。例如，在获取性能指标的输出结果中，我们可以看到性能指标的数值和时间范围。

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在Amazon Bedrock上部署DeepSeek-R1模型

随着 AI 应用的扩展，高效部署此类模型对于企业和开发人员至关重要。AI 部署的主要挑战之一是需要一个可扩展的基础设施，该基础设施可以处理密集的计算需求，同时提供可靠且快速的推理。...先决条件在开始之前，请确保您具备以下条件：一个有效的 Amazon Web Services (AWS) 账户，并具有访问 Amazon S3 和 Amazon Bedrock 服务的权限。...，并安装 Boto3 以进行 AWS 交互。...启用自动缩放：配置自动缩放以根据流量动态分配计算资源，从而实现高效的资源利用率。监控模型性能：使用 AWS CloudWatch 记录诸如推理延迟和请求量之类的指标。...想要扩展您的 AI 知识吗？探索具有结构化输出的 OpenAI！探索 Andela 专为开发人员设计的逐步指南，以简化流程、提高精度和优化结果。

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2020年Kubernetes中7个最佳日志管理工具

是否有一个完美的工具可以满足所有需求，并使监视，日志记录和故障原因分析尽可能地高效和快速？大多数Kubernetes日志管理工具都是ELK的变体，具有相似的功能并且具有同样的局限性。...Google Operations与AWS上的CloudWatch等效，并且与CloudWatch一样，它是一个具有日志记录和监视的解决方案。...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。...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。...Fluentd是一个颇受欢迎的工具，拥有Atlassian，Microsoft和Amazon等?5,000多个用户。Fluentd有很高的可靠性和性能。

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2020年最值得推荐的7种 Kubernetes 日志管理工具

Cloud Logging 支持灵活的查询（可保存）、简单的字段探索和直方图可视化，并能与 Google 基础设施的其他工具无缝集成。优点实时日志管理和分析。度量指标本身就具有可观测性。...它从 AWS 收集监控和运营数据，并在一个自动化仪表板上将其进行可视化。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。你也可以通过 Lambda 将日志发送到 Elasticsearch。...具有最高容许实例度量指标（t2 CPU 积分余额）。详细的监视和自动伸缩组。缺点它只能用于 AWS 服务。仪表板的自定义选项并不多。不支持事务跟踪。...如果你有多个或外来的日志源，可以尝试 Fluentd 的统一日志记录层，但你仍然需要日志记录工具。当然，如果你是 AWS 用户的话，CloudWatch 将是你的自然选择。

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使用Python进行云计算：AWS、Azure、和Google Cloud的比较

例如，AWS具有广泛的生态系统和强大的安全性功能，Azure在与微软产品集成方面具有优势，而Google Cloud则以其高性能和灵活性著称。...示例：监控和自动扩展以下是一个简单的示例，演示如何使用Python监控AWS的EC2实例，并根据负载情况自动扩展实例数量。...import boto3# 初始化 AWS 客户端client = boto3.client('autoscaling')# 监控指标def monitor_instances(): # 获取实例状态...示例：资源利用率分析和成本优化以下是一个简单的示例，演示如何使用Python监控AWS的EC2实例的CPU使用率，并根据情况选择合适的实例类型以降低成本。...import boto3# 初始化 AWS 客户端client = boto3.client('cloudwatch')# 监控指标def monitor_cpu_usage(instance_id):

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通过自动缩放Kinesis流实时传输数据

我们还将应用程序事件发布到一个更大的数据湖平台中，这个平台支持对应用程序事件进行更丰富的分析和可视化，这也就是Kinesis 数据流的来源。...我们还研究了AWS Labs提供的一个应用程序Kinesis Scaling Utility，它可以通过CloudWatch来监控指标，并根据配置扩展Kinesis流。...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。...缩小架构与扩展Lambda一样，只要成功调用，Lambda也会向CloudWatch报告两个自定义指标（OpenShards和ConcurrencyLimit）。...门限计算选择上述推荐指标之一后，我们可以继续计算我们想要监控的阈值。对于具有n个分片的Kinesis流，Lambda将扩展到最多n个调用（由其保留的并发执行控制）。

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使用Lambda实现EC2状态变更通知

一、背景在有些场景,需要频繁的启动、关机服务器,并且需要感知服务器启停的动作,比如项目迭代有有新服务器的启动和老服务器的停止,以及一些工具服务为了节省成本的手动和自动启停,然后需要感知这些动作,来关注服务器状态的正常和非正常变更...二、实现 1.事件总线 Amazon EventBridge 事件总线是一种无服务器事件总线，可帮助您接收、筛选、转换、路由和交付事件。事件总线是接收事件并将其传送到零个或多个目的地或目标的路由器。...如果您需要将事件从多个来源路由到多个目标，可使用事件总线，在将事件传送到目标之前还可以选择转换事件。你的账户包含一个默认事件总线，该总线可自动接收来自 AWS 服务的事件。...3.创建事件总线规则进入EventBridge控制台,创建事件总线规则: 填入规则名称,选择default事件总线,规则类型选择“具有事件模式的规则”,点击下一步: 事件源选择aws事件。...4.测试验证我们找一台机器进行开关机测试,短暂延迟后可以看到如下的通知: 这样,我们也就基于aws的EventBridge和lambda函数实现了对Ec2状态变更的监控和通知能力,在有服务器状态发生变更时就会推送相应的通知到告警群

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继GitHub的Copilot收费后，亚马逊推出了 CodeWhisperer，感觉不错哟！

在使用 CodeWhisperer（CW）时，你需要写一个注释，描述你希望函数去做什么。注释的描述性和准确性越高，系统就越能更好地推断出你想要的逻辑。...这段代码实现了你的注释所期望的功能，并且是在几秒钟内就生成了。节省了查找boto3 API 的时间，你只需要检查代码，确保语义正确。接着看看提出更多要求时，会发生什么。...这让我想到了一段曾花了很多时间的烦人代码：给 CloudWatch 发送数据。...尽管有一丝标题党，但 CW 的代码是否比我的好，这并不重要。重要的是，它可以为我节省大量的时间和精力，让我能够专注于改进、重构和测试。它通过承担一些同质化的繁重工作，让我有机会成为一个更好的程序员。...在上面的代码中，我输入了注释，CW 自动完成了剩下的工作。测试似乎是一个极好的证明 CW 可以节省时间的例子。我不需要浪费时间去想测试的值，也不用输入所有的成员变量和方法。

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Prometheus vs Grafana vs Graphite特征比较

Grafana可能是具有扩展其核心功能的真正插件的那个，但是有很多工具以这种或那种方式兼容Graphite和Prometheus。...AWS监控服务称为Cloudwatch，它不仅包括所有基于时间序列的指标的数据存储，还包括基本图表和仪表板编辑。...AWS和OpenStack等云服务：如果您的基础架构完全基于云，并且您已经拥有Cloudwatch或Gnocchi等选项的可用指标，请不要过多考虑：选择Grafana。...您不需要存储时间序列（这已经是云的一部分）或定义警报（同样，这是AWS和OpenStack上可用的另一个功能）。...您需要的是克服从Cloudwatch和Gnocchi继承的图形限制，并以智能，可用和功能丰富的方式显示您的指标。这是Grafana优于所有其他选择的地方。

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Python 恶意软件 AndroxGh0st 开始窃取 AWS 密钥

其中，大部分都与一个名为 AndroxGh0st 的 Python 恶意软件有关，背后至少有一个名为 Xcatze 的攻击者。...Laravel 是一个常用的开源 PHP 框架，.env 文件通常包括 AWS、SendGrid 和 Twilio 在内的各种配置信息。...研究人员最近发现了该恶意软件的多个变种。其中一个与硬编码的用户名 ses_xcatze 有关。在 GitHub 上也能够发现其他版本的 AndroxGhost，分别具备不同的名称与句柄。...另一个主要的功能就是升级 AWS 管理控制台，步骤如下： CreateUser - 尝试创建具有失陷凭据的用户，用户名在恶意软件中硬编码预制 CreateLoginProfile - 为新用户创建登录配置文件以访问管理控制台...（硬编码 User-Agent）扫描活动的另一个指标就是包含字符串 androxgh0st 的 POST 请求。

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基础设施监控入门

它拥有 300 多个不同的输入和输出插件，这意味着您可以轻松从新源收集数据，并将该数据输出到最适合您的用例的存储解决方案。...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。...Graphite Graphite 是一个时间序列数据库和可视化工具，侧重于存储和呈现监控数据的图表。它被广泛用于监控和绘制各种指标图表，这使它成为存储基础设施监控数据的合适选择。...架构概述本教程的示例应用程序是一个聊天应用程序，它由一个根据用户输入返回响应的 AI 模型提供支持。该应用程序具有混合架构，后端托管在 AWS 上，AI 模型在云之外的专用 GPU 上运行。...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。

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了解私有云监控和报告的六个工具

当一个组织正确地设计、架构和实施时，私有云可以提供与公共云相同的大部分优势。他们将享受用户自助服务和可扩展性、按需更改或优化计算资源的灵活性，以及在需要时供应和配置虚拟机的能力。...理想情况下，报告工具具有默认报告和可定制报告的广泛组合，可以为任何规模的组织和私有云类型快速轻松地实施。...基于角色的报告和访问将允许多个利益相关者群体查看和使用数据，包括数据中心管理员、IT支持团队和业务分析师。用于私有云监控和报告的软件工具。以下是一些可帮助组织监控和报告其私有云的顶级工具。...它将监控系统性能，提供事件和用户登录历史的基本安全报告，并进行高级安全报告，例如防病毒和恶意软件事件、漏洞扫描和支持历史报告。 CloudWatch CloudWatch适用于在AWS上运行的私有云。...Microsoft云监控内置于Azure中，可为管理员节省额外软件采购和安装的时间和精力。 AppDynamics 对于运行私有云设备和应用程序组合的数据中心，AppDynamics是一个重要的产品。

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Grafana 可视化工具 | 工具链

Grafana是一款开源的数据可视化产品，支持prometheus等多种数据源，界面效果炫丽，操作方便灵活，支持大屏展示模式。可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。...的强项在于数据展示，两个系统配合就能打造强大的监控系统。...每个数据源的查询语言和能力都是不同的。你可以把来自多个数据源的数据组合到一个仪表板，但每一个面板被绑定到一个特定的数据源,它就属于一个特定的组织。下面我们来一起感受一下grafana。...1、展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式； 2、数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB...，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB等； 3、通知提醒：以可视方式定义最重要指标的警报规则，Grafana将不断计算并发送通知，在数据达到阈值时通过

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干货 | 容器成本降低50%，携程在AWS Spot上的实践

在企业的实践中，由于Spot实例会随时被回收，不合理的使用会对系统的稳定性造成冲击。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。...Spot容量池是一组未使用的EC2实例，它们具有相同的实例类型、操作系统、可用区和网络类型（EC2-Classic或EC2-VPC）。每个Spot容量池的价格都不同，具体取决于供需情况。...我们都是VPC场景，Linux平台，那么重点考虑下实例类型和可用区，如eu-central-1a+r4.4xlarge是作为一个Spot容量池进行提供的。...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。

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如何避免AWS的高额账单？

前言 Serverless架构在今天已经不再是新鲜的事物。该架构具有多个特点：较低的运营和开发成本、能快速上线、自动扩展、安全性高和适合微服务等。各大云服务商也提供了各自的Severless解决方案。...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。...该问题导致一个月以来，Lambda，SQS，RDS，DynamoDB和CloudWatch等AWS服务被持续不断地使用，因而产生了高额的账单。...其实AWS 的CloudWatch已经给出了部分答案。不同于需要监控CPU/内存使用率等指标的长生命周期服务，Severless服务的一大特点就是不需要开发和运维人员过多关注底层资源的分配和管理。...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。

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Istio 适配器模板速查

根据 Istio 的对象参考，总结了一份适配器和模板的关系表，希望对 Mixer 用户能有所助益。...用于 Circonus 监控系统接入的适配器 CloudMonitor cloudmonitor metric 阿里云监控适配器 CloudWatch cloudwatch metric Amazon...CloudWatch 监控适配器 Datadog dogstatsd metric 向 Datadog 代理发送监控指标的适配器 Denier denier checknothing，listentry...，quota 用于在前置检查过程中返回一个指定的拒绝信息和错误码 Fluentd fluentd logentry 向 Fluentd 发送日志 Kubernetes Env kubernetesenv...提供日志、指标和跟踪数据 StatsD statsd metric 为 statsd 提供指标数据 Stdio stdio metric，logentry 在本机输出日志或指标数据

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一文掌握Serverless中的异常处理

虽然 Lambda 简化了代码的部署和执行，但强大的错误处理对于确保无服务器函数的可靠性至关重要。本指南探讨在 AWS Lambda 中进行错误处理的最佳实践，帮助构建具有弹性的无服务器应用程序。...2 错误处理的最佳实践 2.1 死信队列 (DLQs) AWS SQS 中的死信队列 (DLQ) 是一个单独的队列，用于捕获和存储 Lambda 函数在处理 SQS 队列时无法成功处理的消息。...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。...这允许你通过故意引入错误并观察系统响应的方式，验证应用程序的弹性。在 AWS Lambda 中掌握错误处理对于构建具有弹性的无服务器应用程序至关重要。

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最流行的云原生监控解决方案：Prometheus+Grafana

它被广泛应用于DevOps和SRE领域，并在多个企业和组织中得到了广泛采用。...其内置多种图表、支持多数据源、安装部署简单，基本实现可开箱即用，应用十分广泛，主要特点有： 1、丰富的图表支持：具有丰富的仪表盘插件，支持多种开箱即用的图表，例如折线图、饼图、柱形图等等，还有官方和社区提供的内置多种...2、丰富的数据源支持：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB等； 3、通知提醒：以可视方式定义警报规则...以prometheus的一个指标prometheus_http_requests_total为例，点击grafana面板左侧+号->create，创建一个面板，选择Add panel，再填写表达式，效果如下...img 这里是最简单的prometheus和grafana配合进行监控的案例，实际需要的情况下可以自己收集监控指标配置面板，实现一个全面的监控平台。

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如何用Amazon SageMaker 做分布式 TensorFlow 训练？（千元亚马逊羊毛可薅）

训练大型 DNN（如 Mask R-CNN）对每个 GPU 的内存要求较高，这样您才可以将一个或多个高分辨率图像推送经过训练管道。...消息传递接口分布式 TensorFlow 训练的下一个挑战是在多个节点上合理布置训练算法进程，以及将每个进程与唯一全局排名相关联。...消息传递接口 (MPI) 是广泛用于并行计算的聚合通信协议，在管理跨多个节点的一组训练算法工作进程中非常有用。 MPI 用于在多个节点上布置训练算法进程，并将每个算法进程与唯一的全局和本地排名相关联。...Amazon SageMaker 为训练作业中定义的算法指标解析 stdout 输出，然后将指标发送至 Amazon CloudWatch 指标。...系统和算法训练指标会在训练过程中被注入到 Amazon CloudWatch 指标，您可以在 Amazon SageMaker 服务控制台中对其进行可视化。

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主成分分析的数学涵义

1、主成分分析的概念主成分分析（Principle Component Analysis，PCA）是将多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，是一种降维的方式将多个变量转化为几个少数主成分的方法...2、主成分的直观解释就是将原来许多具有关联性的指标，重新处理数据，形成一组新的相互无关的综合指标来代替原有指标，数学处理过程就是将原来p个指标做线性组合，作为新指标。...见图1，x1与x2之间是具有相关性的，将y1与x1之间的夹角为Θ，将y1与x1的相关性转换为y2与x2的相关性，采用数学处理方法进行处理，如： y1=cosΘx1+sinΘx2 y2=-sinΘx1+cosΘx2...图1 主成分分析的几何解释 R语言的运用假设x1和x2分别表示一个班级的男女的身高体重，做相关图以显示变量间的关系 >x1=c(147,171,175,159,155,152,158,154,164,168,166,159,164,177...5、数学表达式的推导关于数学表达式的推导，听说很简单，尽管是理科生背景的我，还是觉得不容易。

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