TSM是Trusted Service Manager的简写,从字面上理解重点体现在Trusted(注意以ed结尾的过去分词形态,是被信任的)、Service(突出强调是一种服务)Manager(是管理者,应理解为是一个管理平台),所以从名称反映出是即有“管理”与“服务”并且由多方组成的,由某一具有公信力的第三方执行中间桥接的综合管理平台。体现具有公信力和开放性等特点,为各行业提供基于安全载体并且对安全载体本身(SE)及各类应用的发行及管理的公共开放服务平台。发行包含了应用文件的下载、安装、个人化等,对SE和应用的管理主要是生命周期的控制等。
timestamp: 时间戳,因为InfluxDB是时序数据库,它的数据里面都有一列名为time的列,存储记录生成时间。 如 rx_bytes 中的 time 列,存储的就是时间戳。
Telegraf 是实现 数据采集 的工具。Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。
1、InfluxDB 是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。 基于时间序列,支持与时间有关的相关函数(如最大,最小,求和等) 可度量性:你可以实时对大量数据进行计算 基于事件:它支持任意的事件数据 1)无结构(无模式):可以是任意数量的列 2)可拓展的 3)支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函数,方便统计 4)原生的HTTP支持,内置HTTP API 5)强大的类SQL语法 6)自带管理界面,方便使用 2、安装: rpm -ivh https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-0.13.0.x86_64.rpm 3、启动: sudo service influxdb start 4、客户端: 在usr/bin里使用influx即可登入Influx服务器。也可以将路径加入环境变量中,这样既可在任意地方使用influx。 InfluxDB自带web管理界面,在浏览器中输入 http://服务器IP:8083 即可进入web管理页面。 5、基本概念: database 数据库 measurement 表 point 表中的一行数据 point由time(自动生成的时间戳),field数据,tags由索引的数据 series所有在数据库中的数据,都需要通过图表来展示,而这个series表示这个表里面的数据,可以在图表上画成几条线:通过tags排列组合算出来。 6、基本操作: 客户端命令行、HTTP API、各语言API库 show databases; create database test drop database test use test
谈到视频理解,不得不给大家介绍一下新鲜出炉的视频理解技术之一:TSM(Temporal Shift Module)。TSM是由MIT和IBM Watson AI Lab的Ji Lin,Chuang Gan和SongHan等人提出的通过时间位移模拟3D建模达到效果和性能的平衡,提高视频理解能力的模块。
今年5月20日左右,第一次从 kswapd0 占用这系统的资源,I/O 持续过高且极其消耗内存中发现服务器被植入了挖矿病毒。
ARM说设备中必须有root of trust,否则一切都不可靠! 面对日益严峻的安全问题,可信执行环境TEE系统已经被越来越多的使用。在一个TEE生态系统中,可信服务管理(TSM)用于管理设备上的秘
GP规范给人的感觉好像有点晦涩难懂,由于是规范,所以比较抽象,而且GP这个组织的专家们来自世界各地,大家都用英语文档交流,所以不同的文档风格不同,难免大家阅读起来有点拗口。
在这个例子中,我们将在同一台机器(Ubuntu 16.04)上安装InfluxDB和Grafana,然后配置两者,以便Grafana可以可视化存储在InfluxDB中的数据。我们将使用InfluxDB版本1.3.5和Grafana版本4.4.3。
性能测试监控 1压测端监控:JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana 在压测端,如果发现发出去的进程失败的比例比较多,可以考虑以下两种情形: 1)被测软件的性能达到瓶颈,接受不了如此多的请求。 2)压测端压测工具(比如JMeter)所运行的机器由于发送过多的线程,压测机器资源(CPU、内存、网络或者是磁盘)不够用,需要增加JMeter来解决。 这就需要在执行性能测试的时候,有对应的监控工具来监控。第1节和第3节中介绍的工具均可以达到这个功能,但是JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana是目前最友好的监控压测端的工具组合。 JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana环境可以安装在Windows、Linux或MAC任意操作系统下,本节以Windows为例进行讲解。 1.1下载安装InfluxDB
[001] [发明公布] 可扩展的可信用户接口、方法和电子设备 申请公布号:CN107066888A 申请公布日:2017.08.18 申请号:2017102661962 申请日:2017.04.21 申请人:北京豆荚科技有限公司 发明人:冯希顺; 仝丽娜; 江涛 地址:100190北京市海淀区知春路紫金数码园3号楼702室 分类号:G06F21/60(2013.01) 摘要: 本发明涉及可扩展的可信用户接口(xTUI),其包括布置在REE端的应用服务xTUI Agent和布置在TEE端的xTU
发现并没有异常的IP,这倒是不奇怪,假如真的被登录了,登录日志被删除的可能性也是很大的。
我们的日常生活中存在各种各样的重复过程,有的是自然周期,比如月相变化或心跳和呼吸节律;也有的重复过程是人为的,比如生产线或交通中的重复模式。
运行非常成功!结果正常输出!然后我就愉快地去重并call variant,但是当我查看g.vcf文件时发现样本名为W0
在这个项目中,展示了 Temporal-Shift-Module ( https://hanlab.mit.edu/projects/tsm/)在 FPGA 上解决视频理解问题的实用性和性能。
稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间,提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。
NTP协议是Network Time Protocol网络时间协议的简写,基于RFC2030。
腾讯计费平台是产品端到端在线交易平台,其核心是帮助用户与产品安全、便捷的完成支付和收款,在交易过程中帮助产品盈收最大化。平台承载了公司每天数亿收入大盘,为180+个国家(地区)、万级业务代码、100+W结算商户提供支付渠道、营销、账户托管、风控、结算以及推荐等服务。
开源的时间序列数据库。什么是时间序列数据库,最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据,比如某一时间磁盘使用率、网络流量、CPU的使用率等。
设计原理和初衷可以看这里: 【技巧】Ubuntu临时授予用户sudo权限,并在一定时间后自动撤销_ubuntu jianshao sudo-CSDN博客文章浏览阅读404次。非常实用_ubuntu jianshao sudo
我们在知识星球上创建的音视频技术社群关键帧的音视频开发圈已经运营了一段时间了,在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如:周期性地整理音视频相关的面试题,汇集一份音视频面试题集锦,你可以看看这个合集:音视频面试题集锦。再比如:循序渐进地归纳总结音视频技术知识,绘制一幅音视频知识图谱,你可以看看这个合集:音视频知识图谱。
设计原理和初衷可以看这里:https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/133270785
本文介绍了如何使用.NET Core和App Metrics实现分布式追踪,包括代码示例和操作流程。同时,文章还介绍了如何集成InfluxDB存储和Grafana来可视化数据。最后,作者还提供了一些优化建议,例如添加错误处理和日志记录等。
音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ,即一秒内采样44100次,采样通道数 一般为2, 代表双声道,而位宽一般是16bit 即2个字节。 通过改变采样率进行音频的变速,比如音视频播放器中的 2 倍速,0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放,只需要每隔一个样本点丢一个点,即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放,只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了,理想很丰满,但是如果仅仅这样做,带来的不止是速度的变化,声音的音调也发生变化了,比如 周杰伦的声音变成了萝莉音,这是我们不期望的。
深度视频识别的计算成本比图像识别更高,尤其是在 Kinetics 等大规模数据集上。因此,为了处理大量视频,可扩展性训练是至关重要的。这篇论文研究了影响视频网络的可扩展性的因素。研究者认定了三个瓶颈,包括数据加载(从磁盘向 GPU 移动数据)、通信(在网络中移动数据)和计算速度(FLOPs)。
接着之前的《浅谈动作识别TSN,TRN,ECO》,我们来谈谈最近 MIT和IBM Watson 的新文 Temporal Shift Module(TSM)[1]。
视频流的爆炸性增长为以高精度和低成本执行视频理解任务带来了挑战。传统的2D CNN计算成本低,但无法捕捉视频特有的时间信息;3D CNN可以得到良好的性能,但计算量庞大,部署成本高。作者提出了一种通用且有效的时间偏移模块(TSM),它通过沿时间维度移动部分通道来促进相邻帧间的信息交换,同时它可以插入到2D CNN中实现零计算和零参数的时间建模,以此兼具2D卷积的高效与3D卷积的高性能。
作者:谢代斌 研究测试TCP断开和异常的各种情况,以便于分析网络应用(比如tconnd)断网的原因和场景,帮组分析和定位连接异常掉线的问题,并提供给TCP相关的开发测试人员作为参考。 各个游戏接入都
按给定的时间戳和排序规则,对所有datablock作排序后输出,每次调用Next后,都会输出一部分排序好的Datablock
所有数据先写入到 WAL( Write Ahead Log )预写日志文件,并同步到 Cache 缓存中,当 Cache 缓存的数据达到了一定的大小,或者达到一定的时间间隔之后,数据会被写入到 TSM 文件中。
点击上方蓝字,发现更多精彩 导语 LSM作为一种重要的数据存储结构方式,被许多大型开源存储系统应用为底层引擎的存储结构。同时由于influxDB的不断改良,一种基于LSM的改良数据结构TSM也开始被熟知并广泛应用。本文将基于官方文档和相关论文分析该两种数据结构的组成原理和应用特点。 LSM(Log-Structured Merge Tree)日志结构合并树 ° 模型发展 由于b+树具有稳定查询效率、逻辑上有序的数据存储等特点,使得b+树成为了许多RDBMS的底层引擎的数据结构。不过,b+数的有序数据存储仅
在目前的APM和后续的IoT场景中,InfluxDB会发挥越来越重要的作用,那么InfluxDB是如何保存数据并且高性能对外提供存取服务的呢?下面就一起来看下InfluxDB原理的那些事 ~
前文《使用TCPDUMP和Wireshark排查服务端CLOSE_WAIT(一)》通过TCPDUMP和Wireshark在利用CentOS7作为服务端、Windows10作为客户端,模拟演示了一个TCP通信的CLOSE_WAIT状态,这篇文章主要利用前文的数据尝试解释Linux服务端产生CLOSE_WAIT状态的原因。
本周腾讯安全服务中心接到客户求助,客户部署的腾讯御界高级威胁检测系统发现SSH服务失陷感知信息,该公司安全管理人员及时联络腾讯安全专家协助分析威胁来源。
通过TCP_wrappers设置访问控制,提高服务器的安全性。根据实验步骤完成实验。
作者 | 刘平 文章来源GitChat,CSDN独家合作发布,查看交流实录:http://gitbook.cn/books/59428f6f7e850f039399fd02/index.html Influxdb是一个基于golang编写,没有额外依赖的开源时序数据库,用于记录metrics、events,进行数据分析。这篇文章谈论的influxdb版本在1.2.0以上。这篇文章只谈论influxdb在监控中的数据存储应用,不会谈论influxdb提供的整套监控方案。本文主要谈论五个方面:时序数据库选
9月14-15日,GOPS全球运维大会上海站圆满举行,为期两天的运维盛宴,为各位运维人带来了相互交流和学习的绝佳平台,来自腾讯技术工程事业群(TEG)计费平台部的黄宇给大家带来了「亿万级大促活动自动化保障体系」的主题分享。 我们同步了嘉宾现场沙龙分享视频(内含高清PPT),请点击下方「腾讯技术课小程序」卡片即可查看: 同时附上整理好的演讲稿: 黄宇,来自腾讯技术事业群的计费平台部,在鹅厂长期从事虚拟支付、多终端支付、账户存储、风控、结算等领域的工作,带领团队负责腾讯千亿级计费大盘的整体运营和质量,目前
在前文中讲述了Linux服务端TCP的某个链路变成CLOSE_WAIT状态,然后由于客户端已经关闭了(发送了RST标志的报文),那么服务端如果继续向这个链路中写入数据的话就会收到SIGPIPE信号而终止,这篇文章主要通过客户端进入CLOSE_WAIT后由于收到服务端产生的RST标志报文进入死循环的情况。注:RST表示复位,用来关闭异常的连接。
在前文中讲述了Linux服务端TCP通信出现CLOSE_WAIT状态的原因,这篇文章主要通过一个实例演示它个一个“恶劣”影响:直接使服务端进程Down掉。
App.Metrics是一款开源的支持.NET Core的监控插件,它还可以支持跑在.NET Framework上的应用程序(版本 >= 4.5.2)。官方文档地址:https://www.app-metrics.io/
NoSQL、尤其是key-value NoSQL在日常开发中扮演了非常重要的角色,除非对于关系型数据或者事务之类的有着非常强的诉求,不妨就根据业务特点试一下NoSQL,现在市面上的NoSQL非常多,比如说 Redis、Tair、Rockes DB、MongoDB等,每种都有自己的特点。 本篇文章就K-V的NoSQL数据库展开描述,对于常用的Redis、LevelDB、Tair、美团KV实战等进行分析,在高可用、性能优化方面这些它们都做了哪些事情,我们之后应该如何做技术选型和设计,从这些组件中能得到哪些优秀共性。
时间同步系统是电力系统的基础,智能电网在综合自动化设备、自动保护设备等自控、遥控设备的用量不断加大的当前,电网在发电、输电、配电等领域,对全网时间同步精度、安全性、稳定性、可靠性等性能提出越来越高的要求。
DB2日志是以文件的形式存放在文件系统中,分为两种模式:循环日志和归档日志。当创建新数据库时,日志的缺省模式是循环日志。在这种模式下,只能实现数据库的脱机备份和恢复。如果要实现联机备份和恢复,必须设为归档日志模式。
mybatis-config.xml是支持配置多种数据库的,本文将介绍在Spring Boot中使用配置类来配置。
如何快速掌握MarkDown 好久没有更新内容了,也好久没有给大家打个招呼了,小白想死你们了。 Markdown显然已经成为每个IT人的标配了。如果不会点儿Markdown,真的不好意思跟别人打招呼了。早在几年前,我是非常讨厌Markdown的,因为我一直在用Emacs的Org-mode,一个比Markdown要高端多得多的玩意,看不起那些使用Markdown的程序员,觉得他们简直low爆了。 Emacs的Org-mode是强大的,但没有很好的客户端工具,用来在不同的设备上同步我们的笔记。不过我们也可以把E
Plan,PlanLevel,PlanOptimize返回的都是[]CompactionGroup, 它的类型其实是 [][]string, 即一组可以并行执行Compaction操作的tsm文件路径的列表;
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