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基于 eBPF 的 Kubernetes 可观测实践
简介： 阿里云可观测团队构建了 kubernetes 统一监控，无侵入式地提供多语言、应用性能黄金指标，支持多种协议，结合 Kubernetes 管控层与网络系统层监控，提供全栈一体式的可观测体验。通过流量拓扑、链路、资源的关系，可进行关联分析，进一步提升在 Kubernetes 环境下排查问题的效率。SAS set 选取数据集观测行
1. 循环读取数据集的等差行： point= 控制set语句读入的观测序号。nobs= 读入数据集的观测总数。这两个都是临时变量，不含在数据集中。 2. 输出最后一行观测： 3. 保留部分观测：下面两段的结果相同。 4. 保留部分观测的同时生成不同数据集：分别保留行和列并存在kalman滤波在船舶GPS导航定位系统的应用（含matlab代码）
今天利用kalman滤波对船舶GPS导航定位系统进行分析。首先还是先对kalman滤波的知识进行了解。 参考内容：书籍《卡尔曼滤波原理及应用------matlab仿真》 卡尔曼知识 模型建立 观测方程：Z(k)=H*X(k)+V(k）； 状态方程：X(k)=A*X(k-1)+W(k-1); 其中，X（k）为观测下老外的水平如何
3 I'm busy with an app to emulate normal APDU communication on a Nexus 7 with CM10.1 to an ACR122U102 reader/writer. I found this blog about software card emulation and wrote an app to make my device (the nexus) appear as a card. Now I'm t基于 OPLG 从 0 到 1 构建统一可观测平台实践
简介： 随着软件复杂度的不断提升，单体应用架构逐步向分布式和微服务的架构演进，整体的调用环境也越来越复杂，仅靠日志和指标渐渐难以快速定位复杂环境下的问题。对于全栈可观测的诉求也变得愈加强烈，Traces、Metrics 和 Logs 的连接也愈发紧密。 作者：夏明 应用架构与可观阿里云技术专家杨泽强：弹性计算云上可观测能力构建
2022 年 7 月 4 日，【可观测，才可靠——云上自动化运维 CloudOps 系列沙龙_第一弹】正式推出。实现和保障系统的高可靠性和高稳定性，是上云后大家最关注的两项重要指标。如何通过云上的自动化 CloudOps 产品体系持续地提高可靠性和稳定性，是研发和运维需要共同努力的重要方向；持续提升附有限制条件的间接平差2
例子： 三角形内角观测： 注解： 1.上面这个方程是观测方程，这个方程里面有3个未知数所以一个方程解3个未知数是不可能解出来的，下面把这个方程表示成矩阵的形式： 注解： 1.小写c代表的是条件的个数，字母n代表的是观测量的个数，在这个矩阵方程里面,有c=1个观消息队列 RabbitMQ 遇上可观测--业务链路可视化
作者：文婷、不周 本篇文章主要介绍阿里云消息队列 RabbitMQ 版的可观测功能。RabbitMQ 的可观测能力相对开源有了全面的加强，为业务链路保驾护航。 消息队列 RabbitMQ 简介 阿里云消息队列 RabbitMQ 版是一款基于高可用分布式存储架构实现的 AMQP 0-9-1 协议的消息产品，兼容开源 Ra可观测，才可靠：云上自动化运维CloudOps系列沙龙 第一弹
实现和保障系统的高可靠性和高稳定性，是上云后大家最关注的两项重要指标。如何通过云上的自动化CloudOps产品体系持续地提高可靠性和稳定性，是研发和运维需要共同努力的重要方向；持续提升可观测性则是达成目标的最直接和最有力的手段之一。因此，阿里云弹性计算CloudOps系列沙龙，将以“不止于观测｜阿里云可观测套件正式发布
随着企业数字化转型落地，业务增长与 IT 基础设施的关联愈发紧密。云原生不仅重塑了企业 IT 架构，也改变了运维体系与流程。「可观测」理念应运而生，并成为度量企业IT治理水平的重要标准。小到问题定位、风险识别，大到成本管理、业务连续性治理甚至业务增长，都依赖着可观测技术与数据。活动预约｜阿里云如何搭建云服务 SRE 与可观测体系
近几年随着 DevOps 发展，SRE（Site Reliability Engineering）开始被大家所熟知。随着国内互联网、金融、新零售等行业的飞速发展，SRE 也不再局限于互联网企业大促时的保障与平时的稳定性轮值，并凸显其独特价值：以软件工程的方法论重新定义研发运维，驱动并赋能业务演进。在保障业务高速发展知乎团队在 Istio 使用 Opentelemetry 做可观测的最佳实践
云原生架构下，可观测领域的 OpenTelemetry 无疑是新时代的可观测标准。它提供的一些组件与工具极大地帮助了企业构建供应商无关的观测架构。 而在另一个领域，服务网格 ，Istio 也逐渐成为事实上的标准实现，它帮助企业从异构多语言微服务体系的复杂泥潭中解脱出来，无感知的为微服务增RxCPP（三）操作符
操作符是一个作用于一个可观测对象的函数，它产生一个新的可观测对象。在此过程中，原始的可观测值没有发生突变，而是一个纯函数。操作符不改变可观察对象的事实是rx编程模型中声明式调度工作的原因之一。Rx运算符可以分为以下几类: 创建运算符 转换运算符 过滤运算符 组合运算符 错如何使用地基遥感仪器观测云
云是我们日常生活中最常见到的天气现象之一。当空气中的水汽抬升达到饱和，就会在大气凝结核上形成云滴或冰晶。千姿百态、高高低低的云不仅可以点缀天空、更在气候系统的能量平衡和地球水文中发挥了关键作用。云和各波段的电磁辐射相互作用。一方面，它们能将太阳短波辐射反射会太空，企业实践｜分布式系统可观测性之应用业务指标监控
简介：本文主要讲述如何建立应用业务指标Metrics监控和如何实现精准告警。Metrics 可以翻译为度量或者指标，指的是对于一些关键信息以可聚合的、数值的形式做定期统计，并绘制出各种趋势图表。透过它，我们可以观察系统的状态与趋势。 作者简介： 赵君｜南京爱福路汽车科技有限公司基础设施企业实践｜分布式系统可观测性之应用业务指标监控
作者简介： 赵君｜南京爱福路汽车科技有限公司基础设施部云原生工程师，过去一直从事 java 相关的架构和研发工作。目前主要负责公司的云原生落地相关工作，负责 F6 基础设施和业务核心应用全面上云和云原生化改造。 徐航｜南京爱福路汽车科技有限公司基础设施部云原生工程师，过去一直负责数可观测性（一）
可观测性一词诞生于几十年前的控制理论。近年来，随着企业以微服务、⽆服务器和容器技术的形式迅速采⽤了AWS、阿里云等云原⽣基础设施服务。在这些分布式系统中追踪事件的起源需要在云上、本地或两者上运⾏的数千个进程。传统的监控技术和⼯具就很难跟踪这些分布式架构中的许多深度解析｜基于 eBPF 的 Kubernetes 一站式可观测性系统
简介：阿里云 Kubernetes 可观测性是一套针对 Kubernetes 集群开发的一站式可观测性产品。基于 Kubernetes 集群下的指标、应用链路、日志和事件，阿里云 Kubernetes 可观测性旨在为 IT 开发运维人员提供整体的可观测性方案。 作者：李煌东、炎寻 摘要 阿里云目前推出了面向 Kubernete理解HMM算法
长这样： 理解的前提： （1）状态：生成观测值的变量（上图中的“吃”和“睡”）。 （2）观测值：状态乘上输出概率对应的输出（上图中的橙色节点）。 （3）输出概率：输出概率矩阵里面的某个元素（状态和观测值两层之间的某个权重参数）。 （4）输出概率矩RTKLIB观测数据读取修改
最近在用RTKLIB处理较长时间的观测数据时，会出现内存不足的问题，这是因为在一开始读取星历和观测文件时，将所有的观测数据都存储到了结构体obss中，在后续定位解算的时候再逐历元处理。感觉这种设计不太合理，星历需要预先读取，但是观测文件应该逐历元读取与处理，否则没法处理较长时间的概率图模型:原理与技术-3.3 图中的独立性,D-分离
d-分离 \(本节的目的是了解合适可以保证独立性条件(X\perp Y|Z)在于贝叶斯网络结构\mathcal(G)相关的分布中成立\) 直接连接 这个一看就是互相影响的，不可能独立 间接连接 考虑下面四种间接连接的情况 简单总结下就是 \(a,b,c三种情况是如果没有观察到Z。那么X，Y是相关的,有统计常用知识随笔(1)
注：以下均来自牛客网 小红书笔试题目~ 1.调查全公司1000名员工平均交通费用支出情况，采取不重置抽样，从其中抽取100名进行调查。根据以往调查可知总体方差s²为100，则样本均值的方差为 （100/111） 2.X服从区间（1,5）上的均匀分布，求对X进行3次独立观测中，至少有2次的观测值大深度解析｜基于 eBPF 的 Kubernetes 一站式可观测性系统
作者：李煌东、炎寻 摘要 阿里云目前推出了面向 Kubernetes 的一站式可观测性系统，旨在解决 Kubernetes 环境下架构复杂度高、多语言&多协议并存带来的运维难度高的问题，数据采集器采用当下火出天际的 eBPF 技术，产品上支持无侵入地采集应用黄金指标，构建成全局拓扑，极大地降低了公有云用SAS - nobs , _N_ 的用途
1. _N_ 的作用： _N_是在DATA步运行中自动产生的变量，表示读入数据集观测的序号。_N_ 在其所在的DATA步中可以使用，DATA步结束就自动收回该变量，并且_N_不可修改。 例1： data ds; set sashelp.CP951; x = _n_; run; 2. nobs 的作用： nobs (number of observations) 是数据卡尔曼滤波的原理（Python实现)
https://blog.csdn.net/weixin_43956732/article/details/107023254 我们假设有一辆运动的汽车，要跟踪汽车的位置 p 和速度 v，这两个变量称为状态变量，我们使用状态变量矩阵 来表示小车在 t 时刻的状态，那么在经过 Δt 的时间之后，当前时刻的位置和速度分别为：