容器mysql 对接prometheus

时间: 2023-08-26 22:15:11 浏览: 15
要将容器中的MySQL与Prometheus对接，您可以按照以下步骤进行操作: 1. 在MySQL容器中创建一个用于监控的登录文件，例如在路径`/usr/local/mysqld_exporter/my.cnf`下创建文件，并添加以下内容： ``` <em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [使用 prometheus 监控 MySQL](https://blog.csdn.net/shaochenshuo/article/details/126494537)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] - *2* [Prometheus&Grafana 监控 MySQL 数据库](https://blog.csdn.net/csdn_lan/article/details/128309127)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

grafana对接prometheus

回答: Grafana可以通过配置Prometheus数据源来对接Prometheus。首先，需要在Grafana中添加Prometheus作为数据源。在Grafana界面中，点击左侧导航栏的"Configuration"，然后选择"Data Sources"。在"Data Sources"页面中，点击"Add data source"按钮。在弹出的配置页面中，选择"Prometheus"作为数据源类型。接下来，需要配置Prometheus的URL，即Prometheus的地址和端口。点击"Save & Test"按钮，Grafana会尝试连接到Prometheus并测试连接是否成功。如果连接成功，就可以在Grafana中使用Prometheus作为数据源了。接下来，可以创建Dashboard并选择合适的图形进行展示。在Grafana界面中，点击左侧导航栏的"Create"，然后选择"Dashboard"。在Dashboard中，可以选择不同的图形类型，并配置相应的查询语句来获取Prometheus中的数据。最后，可以将Dashboard导出，以便在其他环境中使用。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Prometheus采集与Grafana适配](https://blog.csdn.net/lllllinglig/article/details/130511807)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

配置prometheus监控mysql数据库

配置prometheus监控mysql数据库需要准备以下几个步骤：1. 安装Prometheus 2. 安装MySQL Exporter 3. 配置Prometheus来抓取MySQL Exporter提供的数据 4. 配置Prometheus来抓取MySQL数据库 5. 测试Prometheus是否能够正确抓取MySQL数据库的数据。

prometheus监控mysql 告警

在使用Prometheus监控MySQL并设置告警时，可以采用以下步骤： 1. 首先，确保已经安装并启动了node_exporter来监控操作系统。这可以通过在被监控系统上安装node_exporter并启动来实现\[2\]。 2. 其次，为MySQL创建一个专门的用户，并授予适当的权限。 3. 安装并启动mysqld_exporter来监控MySQL数据库\[2\]。可以将mysqld_exporter与MySQL主容器分开运行，或者将它们放在同一个镜像中运行\[1\]。 4. 配置Prometheus的配置文件prometheus.yml，将mysqld_exporter添加为一个目标。这样Prometheus就能够收集MySQL的指标数据。 5. 在Prometheus中设置告警规则，以便在满足特定条件时触发告警。可以根据需要设置不同的告警规则，例如检测MySQL连接数超过阈值、慢查询等。 6. 重启Prometheus服务，使配置生效\[3\]。 7. 最后，通过Web界面查看Prometheus的监控数据，并确保告警设置正确。 通过以上步骤，你可以使用Prometheus监控MySQL并设置相应的告警规则。这样，当MySQL出现异常情况时，你将能够及时收到告警通知。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Prometheus 的云上 MySQL 监控实践](https://blog.csdn.net/qq_40907977/article/details/108853910)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [使用prometheus监控mysql服务](https://blog.csdn.net/lee_yanyi/article/details/120363769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [prometheus服务监控之mysql监控](https://blog.csdn.net/qq_42499737/article/details/118576231)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

prometheus监控docker容器

要在Prometheus中监控Docker容器，您需要使用Prometheus的Docker监控插件。以下是一些步骤： 1. 安装Prometheus和Docker监控插件 您可以通过官方文档来安装Prometheus和Docker监控插件。 2. 配置Prometheus 在Prometheus配置文件中添加以下内容： scrape_configs: - job_name: 'docker' static_configs: - targets: ['<docker_host_ip>:9323'] 其中<docker_host_ip>是您的Docker主机的IP地址。 3. 启动Prometheus和Docker监控插件 启动Prometheus和Docker监控插件： $ prometheus --config.file=prometheus.yml $ docker run -d --name prometheus-exporter \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ prom/node-exporter:v0.15.2 \ -collector.docker 4. 查看监控指标 在Prometheus的Web界面中，您可以查看Docker容器的监控指标。您可以使用PromQL查询语言来查询这些指标，例如： container_cpu_usage_seconds_total{container_name="my-container"} 这将返回名为my-container的容器的CPU使用情况。

prometheus grafana监控mysql

Prometheus Grafana可以用来监控MySQL数据库。通过Prometheus的MySQL Exporter，可以将MySQL的监控数据导入到Prometheus中，然后通过Grafana展示出来。这样可以方便地监控MySQL的各项指标，如连接数、查询数、慢查询等，及时发现问题并进行优化。同时，Grafana的可视化功能可以让监控数据更加直观、易于理解。

prometheus监控MySQL具体案例

您可以参考Prometheus官方文档中的MySQL监控案例，它提供了一种简单的方法来监控MySQL服务器的性能和可用性。它还提供了一些指标，如连接数，查询执行时间，排队请求数等，可用于检测MySQL服务器的健康状况。

prometheus收集docker容器的信息

Prometheus可以通过部署node-exporter来搜集硬件和系统信息，并通过部署cAdvisor来搜集容器节点信息。Node-exporter是一个用于收集主机指标的Prometheus exporter，可以提供有关主机硬件和操作系统的信息。cAdvisor是一个用于监控容器资源使用情况的工具。通过这两个组件，Prometheus可以收集docker容器的信息。根据文档，你还可以使用Grafana提供的预定义仪表板，例如"docker-host-container-overview"，以可视化并监控docker容器的信息。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Prometheus监控docker容器](https://blog.csdn.net/qq_60387497/article/details/126538037)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [【云原生】Prometheus监控docker容器](https://blog.csdn.net/weixin_39589455/article/details/128619954)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

给我一个prometheus监控MySQL的实例

### 回答1： 可以使用Prometheus和MySQL Exporter来监控MySQL实例。Prometheus可以收集MySQL服务器暴露的指标，MySQL Exporter可以从MySQL实例中收集指标。可以使用Prometheus和MySQL Exporter来监控MySQL实例。 ### 回答2： Prometheus是一款开源的监控和警报工具，可以帮助我们收集和分析各种系统的指标数据。要监控MySQL实例，可以按照以下步骤进行设置： 1. 安装和配置Prometheus：首先，需要下载并安装Prometheus服务器。安装完成后，需要编辑配置文件prometheus.yml，指定哪些目标需要监控。 2. 配置exporter：Prometheus无法直接监控MySQL，因此需要使用exporter来从MySQL实例中收集指标数据。有许多可用的MySQL exporter，比如Prometheus MySQL exporter或Percona exporter。根据具体需求选择一个合适的exporter，并按照其官方文档进行安装和设置。 3. 收集MySQL指标：启动exporter后，Prometheus服务器将会从exporter获取MySQL实例的指标数据。根据exporter的配置，指标数据将以指定的格式和路径提供给Prometheus。 4. 配置告警规则：在prometheus.yml中可以设置告警规则，用于检测MySQL实例是否出现异常或达到预定的阈值。通过设置合理的告警规则，可以及时发现和解决MySQL问题。 5. 可视化监控数据：Prometheus提供了一个基本的图形界面，可以使用Grafana等工具进行更丰富和灵活的数据可视化和仪表盘设置。这样可以更直观地查看MySQL实例的监控数据，并更好地进行性能分析和优化。 通过以上步骤，就可以成功地使用Prometheus监控MySQL实例。需要注意的是，根据具体环境和需求，有些步骤可能会有些差异。 ### 回答3： Prometheus是一款开源的监控和警报系统，可以用来监控和收集各种类型的数据。要监控MySQL实例，需要进行以下步骤： 1. 安装Prometheus：首先，你需要在服务器上安装Prometheus。你可以从Prometheus的官方网站上下载适合你操作系统的版本，并按照对应的安装指南进行安装。 2. 配置Prometheus：在安装完成后，你需要配置Prometheus以监控MySQL实例。进入Prometheus的配置文件（一般为prometheus.yml），添加以下配置： yaml scrape_configs: - job_name: 'mysql' static_configs: - targets: ['mysql_host:exporter_port'] 其中，mysql_host是MySQL实例的主机地址，exporter_port是Prometheus exporter的端口号。这些信息可以根据你的实际环境进行配置。 3. 安装MySQL Exporter：MySQL Exporter是用于从MySQL实例中提取监控指标的工具。你需要根据你的操作系统下载适合的MySQL Exporter，并进行安装。安装完成后，启动MySQL Exporter。 4. 验证监控：在浏览器中输入Prometheus的地址和端口号（默认为http://localhost:9090），打开Prometheus的Web界面。在查询框中输入mysql_up，点击执行，如果能看到结果为1，则表示MySQL实例已被成功监控。 5. 配置警报规则（可选）：如果你希望在MySQL出现问题时得到通知，可以配置警报规则。在Prometheus的配置文件中，添加类似以下的警报规则： yaml groups: - name: mysql_alert_rules rules: - alert: HighCPUUsage expr: 100 * (mysql_global_status_user_time / mysql_global_status_total_time) > 80 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: High CPU Usage on MySQL description: CPU usage on MySQL is consistently above 80% for the last 5 minutes. 这个例子中，当MySQL的CPU使用率超过80%持续5分钟时，将触发警报。 通过以上步骤，你就可以使用Prometheus来监控MySQL实例了。你可以在Prometheus的Web界面中查看监控指标，并设置警报规则来及时得到通知。

在 容器化的Prometheus 新的监控表达式写在什么位置 使用本地shell脚本进行ping命令测试 请举例

在容器化的Prometheus中，新的监控表达式可以写在Prometheus的配置文件 prometheus.yml 中的 scrape_configs 部分的 job_name 下。例如： - job_name: 'my_job' scrape_interval: 5s metrics_path: '/metrics' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] # 新的监控表达式，使用本地shell脚本进行ping命令测试 metrics: - name: my_ping type: gauge help: "Ping response time in milliseconds" # 使用本地shell脚本进行ping命令测试 value: | sum( shell_exec("ping -c 1 google.com | grep 'time=' | awk -F 'time=' '{print $2}' | awk -F ' ' '{print $1}'") ) 在上面的例子中，我们定义了一个名为 my_job 的监控任务，其中包含了一个新的监控表达式 my_ping，用于记录Ping的响应时间。在 value 属性中，我们使用了 shell_exec 函数调用本地的shell脚本执行 ping 命令，并且从输出中提取出响应时间，并将其返回作为指标的值。 需要注意的是，在使用 shell_exec 函数时，需要确保Prometheus的运行用户对shell脚本有执行权限，并且需要确保shell脚本的输出格式符合Prometheus的规范。

alertmanager对接收到的prometheus告警处理过程

Alertmanager是Prometheus告警处理系统的组件，它负责接收来自Prometheus的告警信息，并进行相应的处理。具体的处理流程如下： 1. 接收告警：Alertmanager从Prometheus接收到告警信息。 2. 去重：Alertmanager会对接收到的告警进行去重处理，以避免重复的告警信息。 3. 路由：Alertmanager会根据告警信息的属性和配置的路由规则，将告警分发到不同的通道，例如电子邮件、短信、Slack等。 4. 抑制：Alertmanager支持抑制功能，可以根据配置的抑制规则，抑制不必要的告警信息。 5. 通知：Alertmanager通过配置的通知渠道，向指定的目标发送告警信息。 6. 历史记录：Alertmanager会记录所有处理过的告警信息，方便用户查询和分析。 总的来说，Alertmanager对接收到的Prometheus告警进行了多个处理步骤，以确保告警信息能够及时、准确地送达到指定的目标。

prometheus

Prometheus是一个开源的监控和警报工具。根据引用\[1\]，安装Prometheus的步骤包括解压下载的文件、移动文件夹，并根据引用\[2\]修改配置文件prometheus.yml并检查配置文件后重启主服务。另外，根据引用\[3\]，还可以安装alertmanager告警模块。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Prometheus完整搭建及实战各种监控](https://blog.csdn.net/jj1130050965/article/details/121453290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

clickhouse prometheus

ClickHouse从v20.1.2.4版本开始内置了对接Prometheus的功能，可以将其作为Prometheus的Endpoint服务，从而自动将ClickHouse的metrics、events和asynchronous_metrics三张系统表的数据发送给Prometheus。配置ClickHouse与Prometheus的方式也很简单，只需要在ClickHouse的配置文件中打开相应的注释，并指定Endpoint的地址和端口号。如果有多个节点，需要在每个节点都进行相同的配置。[1] Prometheus是使用Golang语言编写的，可以通过下载对应平台的二进制包并解压，添加基本的配置即可正常启动Prometheus Server。它不依赖于任何第三方依赖，非常方便使用。[2] 推荐使用Prometheus和Grafana的组合进行ClickHouse的监控。这个组合可以继承很多框架，并且Prometheus可以收集很多服务器的负载信息，而Grafana则负责对收集到的数据进行可视化展示，提供直观的监控界面。[3]

prometheus面试

很高兴为您提供有关Prometheus面试的信息。Prometheus是一种开源的监控系统，用于记录和查询各种指标，并且是一个非常流行的工具，许多公司都在使用它来监控他们的系统。以下是一些可能会在Prometheus面试中涉及的问题： 1. 什么是Prometheus？它的特点是什么？ 2. Prometheus如何收集指标？你有没有使用过Prometheus的数据模型？ 3. 你如何使用Prometheus进行告警？告警规则是怎样的？ 4. 你有没有使用过Prometheus的Pushgateway？它是做什么的？ 5. Prometheus如何处理高度动态的环境？你有没有遇到过这种情况？ 6. 你如何使用Prometheus查询指标数据？ 7. Prometheus的存储是怎样的？你有没有遇到过存储问题？ 8. 你有没有在Docker容器中使用过Prometheus？如何配置Prometheus进行容器监控？ 以上是一些可能会在Prometheus面试中涉及的问题，希望对您有所帮助。

在 容器化的Prometheus 新的监控表达式写在什么位置？ 使用shell脚本进行测试ping shell应该写在哪里 请举例？

在容器化的Prometheus中，新的监控表达式通常写在Prometheus的配置文件prometheus.yml中的scrape_configs部分，其中包括了针对不同服务的监控规则。可以参考以下示例： scrape_configs: - job_name: 'node_exporter' static_configs: - targets: ['localhost:9100'] - job_name: 'my_app' static_configs: - targets: ['my_app:8080'] metrics_path: '/metrics' relabel_configs: - source_labels: [__address__] target_label: instance regex: my_app:(\d+) - source_labels: [__address__] target_label: __address__ replacement: my_app:8080 在上面的示例中，我们定义了两个监控作业（job），分别是node_exporter和my_app。其中node_exporter是用来监控主机资源的，而my_app是用来监控自己的应用程序的。除了指定监控的目标（targets）之外，我们还可以指定监控的路径（metrics_path）和一些重标签（relabel_configs）。 对于使用shell脚本进行测试ping的情况，我们通常会将这些脚本放在一个特定的目录下，例如/usr/local/bin/ping_scripts，然后在Prometheus的配置文件中添加一个额外的作业，来执行这些脚本并将结果导出为指标。以下是一个示例： scrape_configs: - job_name: 'node_exporter' static_configs: - targets: ['localhost:9100'] - job_name: 'my_app' static_configs: - targets: ['my_app:8080'] metrics_path: '/metrics' relabel_configs: - source_labels: [__address__] target_label: instance regex: my_app:(\d+) - source_labels: [__address__] target_label: __address__ replacement: my_app:8080 - job_name: 'ping_scripts' scrape_interval: 60s scrape_timeout: 30s metrics_path: '/ping_metrics' static_configs: - targets: - 'localhost' file_sd_configs: - files: - '/usr/local/bin/ping_scripts/*.sh' 在上面的示例中，我们定义了一个名为ping_scripts的新监控作业，使用file_sd_configs来动态地发现并监控/usr/local/bin/ping_scripts目录下的所有脚本文件。每隔60秒，Prometheus会执行一次这些脚本，并将其导出为名为ping_metrics的指标。

prometheus docker

Prometheus是一个开源的监控和警报工具。要在Docker中启动Prometheus容器，可以使用以下命令之一： 1. 使用命令：docker run -d --name prometheus --restart=always -p 9090:9090 -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus \[1\] 2. 使用命令：docker run -d -p 9090:9090 -v /bigdata/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus \[2\] 在启动Prometheus容器之前，需要配置前面三个exporter的网络信息。可以通过使用命令docker inspect containerid来查看这三个容器的IP地址，并将这三个exporter注册到Prometheus中。首先，创建一个目录并进入该目录，例如：mkdir /opt/prometheus && cd /opt/prometheus/。然后，使用vim或其他编辑器打开prometheus.yml文件，并在其中配置exporter的网络信息 \[3\]。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [docker搭建prometheus监控](https://blog.csdn.net/C_0010/article/details/128459041)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [prometheus介绍及docker部署](https://blog.csdn.net/qq_40224651/article/details/120329173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

prometheus部署

Prometheus 是一个流行的开源监控系统，可以用于监控各种应用程序、服务和基础设施，并提供丰富的度量指标和警报功能。 以下是用 Docker 部署 Prometheus 的基本步骤： 1. 下载并安装 Docker 和 Docker Compose。 2. 创建一个名为 prometheus 的目录，并在该目录下创建一个名为 docker-compose.yml 的文件。 3. 在 docker-compose.yml 文件中添加以下内容： version: '3' services: prometheus: image: prom/prometheus container_name: prometheus ports: - 9090:9090 volumes: - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml command: - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml' 此配置文件将使用 Prometheus 官方 Docker 镜像创建一个名为 prometheus 的容器，暴露端口 9090，并将 /etc/prometheus/prometheus.yml 挂载到本地的 prometheus.yml 文件中。 4. 在 prometheus 目录下创建一个名为 prometheus.yml 的文件，并将以下内容添加到该文件中： global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'prometheus' scrape_interval: 5s static_configs: - targets: ['prometheus:9090'] 此配置文件将告诉 Prometheus 每隔 15 秒抓取一次数据，并配置一个名为 prometheus 的作业，该作业将每 5 秒从自己的 /metrics 端点抓取数据。 5. 在终端中进入 prometheus 目录，并运行以下命令启动 Prometheus 容器： docker-compose up -d 现在，你可以通过浏览器访问 http://localhost:9090 来访问 Prometheus 的 Web 界面，以查看监控指标和警报。 除了 Docker 部署，还有其他部署方式，如二进制文件、Kubernetes、Helm 等。具体可以参考 Prometheus 官方文档。
apk

基于PaddleOCR开发懒人精灵文字识别插件

基于PaddleOCR开发懒人精灵文字识别插件，使用方式可以查看该文章https://blog.csdn.net/YY007H/article/details/128247582
rar

gd32f407+lwip+RTL8201F-VB

gd32f407+lwip+RTL8201F-VB
saved

扩展难度trailblazer-6-backup.saved

扩展难度trailblazer-6-backup.saved

最新推荐

基于Prometheus+Grafana搭建JMeter性能测试监控平台.docx

基于Prometheus+Grafana搭建JMeter性能测试监控平台.docx 做性能测试，如果没有养成良好的保存结果习惯，那么一个业务指标监控平台就必不可少，不仅可以在线监控，还可以用于报告总结，数据持久化的好处就是让人眼前...

mysqld-exporter+prometheus配合grafana监控mysql

mysqld_exporter+prometheus配合grafana监控mysql，详细图文文档！会Linux基本操作的跟据文档步骤可在5-10分钟内搭建完成

Prometheus与grafana对接可视化展示

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native ...

利用Prometheus与Grafana对Mysql服务器的性能监控详解

Prometheus是源于 Google Borgmon的一个开源监控系统，用 Golang开发。被很多人称为下一代监控系统。Grafana是一个开源的图表可视化系统，简单说...下面就介绍了利用Prometheus与Grafana对Mysql服务器性能监控的方法。

使用Grafana+Prometheus监控mysql服务性能

Prometheus（也叫普罗米修斯）官网：https://prometheus.io/docs/introduction/overview/ Grafana官网：https://grafana.com/enterprise 特征 普罗米修斯的主要特点是： 具有由度量名称和键/值对标识的时间序列数据...

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

"REGISTOR：SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR：SSD存储裴舒怡，杨静，杨青，罗德岛大学，深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式（regex）搜索，消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎，该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配，在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构，该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元（REMU）和结果组织器组成。此外，流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用，我们在Linux中开发了一组API和库，允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

typeerror: invalid argument(s) 'encoding' sent to create_engine(), using con

这个错误通常是由于使用了错误的参数或参数格式引起的。create_engine() 方法需要连接数据库时使用的参数，例如数据库类型、用户名、密码、主机等。 请检查你的代码，确保传递给 create_engine() 方法的参数是正确的，并且符合参数的格式要求。例如，如果你正在使用 MySQL 数据库，你需要传递正确的数据库类型、主机名、端口号、用户名、密码和数据库名称。以下是一个示例： ``` from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hos

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人：图卢兹国立理工学院（图卢兹INP）学科或专业：计算机与电信提交人和支持人：M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题：海量3D模型的自适应传输博士学校：图卢兹数学、计算机科学、电信（MITT）研究单位：图卢兹计算机科学研究所（IRIT）论文主任：M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员：M. GWendal Simon，大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士，国家地理研究所评审团成员：M. MAARTEN WIJNANTS，哈塞尔大学，校长M. AXEL CARLIER，图卢兹INP，成员M. GILLES GESQUIERE，里昂第二大学，成员Géraldine Morin女士，图卢兹INP，成员M. VINCENT CHARVILLAT，图卢兹INP，成员M. Wei Tsang Ooi，新加坡国立大学，研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五，图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位，由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�