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prometheus监控vmware vsphere vcsa
三、Linux 运行VMware_exporter 通过docker -v 将变量写入到环境中 VMware_exporter不需要做持久化 #docker 运行的方式 docker run -d -p 9272:9272 -e VSPHERE_USER=administrator@192.168.31.200 -e VSPHERE_PASSWORD=密码 -e VSPHERE_HOST=主机 -e VSPHERE_IGNORE_SSL=TruePrometheus企业微信告警
自己注册一个企业微信，进入管理控制台。 在应用管理中点击创建应用 创建机器人 发送消息测试 发送消息测试，我这里可以正常收到消息 找到企业ID 找到机器人的AgentId 点击查看，把Secret保存下 查看下部门ID 添加微信告警配置 [root@harbor harbor]# vim /apps/alertmanager/aprometheus告警alertmanager邮件告警
下载并配置 wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.24.0/alertmanager-0.24.0.linux-amd64.tar.gz -C /apps tar -xvf alertmanager-0.24.0.linux-amd64.tar.gz ln -sv /apps/alertmanager-0.24.0.linux-amd64/ /apps/alertmanager 配置开机启动使用 TimescaleDB + Prometheus + Grafana 实现指标数据采集、存储及可视化
目录0. Background1. 设置Timescale pg_prometheus和postgresql适配器1. 1 安装 pg_prometheus1.2 创建Prometheus数据库1.3 安装 prometheus-postgresql-adapter1.4 导入数据1.5 理解Prometheus的监控数据模型具体例子Metric NamesLabelsBase units2. 设置 Grafana2.1 安装 GrafaTimescaleDB 实现 Prometheus 远程存储
目录1. 为什么要将TimescaleDB与Prometheus结合使用2. 如何在Prometheus中使用TimescaleDB3. 搭建环境3.1 安装 pg_prometheus3.2 创建Prometheus数据库3.3 安装 prometheus-postgresql-adapter3.4 配置Prometheus，添加后端读写接口3.5 导入数据 Prometheus是一个开源且社区驱动的LSTM电影评论情感分析
LSTM情感分析 原文来自于（原文链接：https://blog.csdn.net/duanlianvip/article/details/103584543） 导入数据 利用谷歌已有的词向量 import numpy as np wordsList = np.load('./training_data/wordsList.npy') print('Loaded the word list!') wordsList = wordsList.tolist() # Oprometheus监控方案（草稿）
一、描述 两台服务器：192.168.11.109、192.168.11.121 第一台计划安装：prometheus、blackbox_exporter、snmp_exporter、consul、grafana、consul-template、thanos query、thanos sidecar、thanos rule 第二台计划安装：prometheus、blackbox_exporter、snmp_exporter、thanos sidecaleetcode 763. Partition Labels 划分字母区间(中等)
一、题目大意 标签: 贪心 https://leetcode.cn/problems/partition-labels 字符串 S 由小写字母组成。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一字母最多出现在一个片段中。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。 示例： 输入：S = "ababcbacadefegdehijhklij" 输出：[9,7,8] 解Deep Learning-深度学习（四）
深度学习入门 1、数据处理优化 1.1 前提条件 即多方的paddlepaddle库的导入，加载飞桨平台和数据处理库。 1 #数据处理部分之前的代码，加入部分数据处理的库 2 import paddle 3 from paddle.nn import Linear 4 import paddle.nn.functional as F 5 import os 6 import gziPytorch卷积神经网络对MNIST数据集的手写数字识别
这个程序由两个文件组成，一个训练脚本，一个测试脚本。安装好相应依赖环境之后即可进行训练，MNIST数据集使用torchvision.datasets.mnist包自动下载。 mnistTrain.py # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torchvision.datasets.mnist import MNIST from torchvision.transformsmatplotlib------饼图
一、代码示例 import matplotlib.pyplot as plt data = [0.2456, 0.2342, 0.2890, 0.0892, 0.1420] labels = ['类别1', '类别2', '类别3', '类别4', '类别5'] explode = [0, 0.1, 0, 0, 0] color = ['#9999ff', '#ff9999每日总结
20220705 今天进行了python中的数据分析中的知识，今天主要是学习了matplotlib库的学习，python中的数据分析部分的知识，感觉和matlab中的知识相似，matplotlib主要是绘制图表的，包括折线图，直方图柱状图。 今天主要是学了折线图的知识。 from matplotlib import pyplot as pltimport randpandas.cut用来把一组数据分割成离散的区间
引用链接 :https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/pandas.cut.html 用途 pandas.cut用来把一组数据分割成离散的区间。比如有一组年龄数据，可以使用pandas.cut将年龄数据分割成不同的年龄段并打上标签。 原型 pandas.cut(x, bins, right=True, labels=Notorch训练和推理的模板
def train(epoch): model.train() train_loss = 0 for data, label in train_loader: data, label = data.cuda(), label.cuda() # 将数据放入显卡 optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = cri盒子
盒子 工具方法 import os import shutil def move_pic(dir_str, new_src): ''' # 移动文件夹 :param dir_str: 旧 :param new_src: 新地址 :return: ''' for root, dir, files in os.walk(dir_str): for file in files:nn.CrossEntropyLoss()使用是label参数的注意点
遇到个离谱的事情，自定义数据集跑cross entropy loss的时候， loss1 = w_loss.loss(log_ps1, source_batch_labels) loss1.backward() backward()这里总是报错，搞了半天最后发现是数据集设定的时候，给labels是int32，但是实际上得设置成int64 # toy_source数据类型转化 source_基于LSTM的多变量多输出温湿度预测
基于LSTM的多变量多输出温湿度预测 1、模块导入 import tensorflow as tf import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from skle使用 Loki 收集 Traefik 日志
转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjQ0MTU4Ng==&mid=2247492264&idx=1&sn=f443c92664b07b708aacfd3eaff82d46&chksm=fdbaedb5cacd64a3b735aa4ebf96faa69bb818822e1d2280e8f478ac82b829a14990d63a7e70&cur_album_id=1837018771652149250&scen1103过拟合欠拟合
点击查看代码 import math import numpy as np import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 生成数据集 max_degree = 20 # 多项式的最大阶数 n_train, n_test = 100, 100 # 训练和测试数据集大小 true_w = np.zeros(max_degree) # 分配大量的空间 tr动手学深度学习01 线性回归从零实现
1、导入库 # 设置图片画在网页上 %matplotlib inline import random import torch from d2l import torch as d2l 2、人工模拟数据 # 定义一个方法，生成人造数据集 def synthetic_data(w, b, num_examples): """生成 y = Xw + b + 噪声""" # 返回一个随机的张量 # no3.5：基于Python的KNN算法简单实现
〇、目标 1、使用pycharm工具创建项目demo； 2、使用python语言实现KNN算法。 一、创建脚本文件 二、编写KNN算法程序 KNN算法所阐述的核心思想在KNN.py文件的注释部分具有详细的介绍，编辑KNNTest.py文件进行KNN算法思想的验证实现。KNN.py代码为： # coding=utf-8 from nKubernetes Prometheus rule
告警规则 常用告警规则配置 alerts ## CPU告警规则 groups: - name: CpuAlertRule rules: - alert: PodCPU告警 expr: onecore:pod > 80 or twocore:pod / 2 > 80 or squarecore:pod / 4 > 80 for: 2m labels: severity: warning annotations:kubernetes Downward API
Downward API存储卷配置信息 除了通过ConfigMap和secret对象向容器注入配置信息之外，应用程序有时候还需要基于所运行的外在系统环境信息设定自身的运行特性。例如nginx进行可根据节点CPU核心数量自动设定要启动的worker进程数，JVM虚拟机可根据节点内存资源自动设定其堆内存大小等。展示一些训练图像
展示一些训练图像 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # functions to show an image def imshow(img): img = img / 2 + 0.5 # unnormalize npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) plt.show() # get some rK-means图像聚类
图像聚类，将一堆各种各样原始图像文件中，通过算法模型进行图片特征提取，然后采用聚类算法对特征进行聚类，将相似的图片进行分组归为一类。这里介绍K-means算法对特征进行聚类，可应用于测试数据的清洗、数据的搜索。 特征提取 首先介绍下用到的算法模型：Vgg16卷积网络模型，CNN模型的一种