Elasticsearch指标报告工具measured-elasticsearch.js简介

需积分: 5 0 下载量 75 浏览量 更新于2024-12-16 收藏 11KB ZIP 举报
资源摘要信息:"measured-elasticsearch.js 是一个JavaScript模块,旨在将测量的指标报告给Elasticsearch。该模块允许开发者通过其提供的接口将监控数据发送到Elasticsearch集群中,便于进行性能分析和监控。使用该模块可以轻松实现对应用性能指标的收集和可视化,从而更好地了解应用的运行状态和性能瓶颈。 Elasticsearch是一个分布式的RESTful搜索引擎,它能够存储、搜索和分析大量数据。它通常用于搜索和日志分析,是Elastic Stack(以前称为ELK Stack)的一部分。Elasticsearch使用REST API进行通信,可以通过HTTP协议接收数据并提供搜索功能。 在本资源中提到的measured-elasticsearch.js模块的安装方法是通过npm包管理器。npm是Node.js的包管理器,允许开发者将模块添加到项目中。开发者可以通过运行'npm install measured elasticsearch measured-elasticsearch'命令来安装所需的依赖模块。 使用measured-elasticsearch.js模块的基本用法包括引入必要的模块、创建Elasticsearch客户端实例、创建measured模块实例以及将收集到的指标数据报告给Elasticsearch。首先,需要引入'elasticsearch'模块并创建一个Elasticsearch客户端实例,其中需要指定Elasticsearch服务的主机地址。然后,通过引入'measured-elasticsearch'模块为已创建的Elasticsearch客户端实例创建一个reporter。最后,引入'measured'模块,并使用它来创建一个数据收集器,将收集到的指标数据通过reporter报告给Elasticsearch。 该模块的使用场景非常广泛,凡是需要对应用性能进行监控的场景均可应用,例如网站性能监控、API性能分析、系统资源使用情况监控等。通过将指标数据实时报告给Elasticsearch,开发者和运维人员可以更加直观地查看到各项指标的变化趋势,及时发现并解决潜在的问题。 在使用measured-elasticsearch.js时,开发者需要了解几个关键概念。首先是Elasticsearch客户端,它负责与Elasticsearch集群进行通信。其次是measured模块,它用于创建数据收集器并聚合各类监控指标。最后是reporter,它作为一个桥梁,负责将收集到的指标数据格式化并发送到Elasticsearch集群。 总的来说,measured-elasticsearch.js模块提供了一种便捷的方式,使得Node.js应用能够将关键的性能指标报告给Elasticsearch,从而帮助开发者更好地监控和优化应用性能。" 【标签】:"JavaScript" - JavaScript是广泛使用的编程语言,特别是在Web开发中,用于创建动态网页和应用程序。通过JavaScript,开发者可以实现网页的交互性,以及与后端服务如Elasticsearch进行通信。在本资源中,JavaScript被用作编写measured-elasticsearch.js模块的基础语言。 【压缩包子文件的文件名称列表】: measured-elasticsearch.js-master - 这个文件名称表明了这是一个版本控制系统的仓库名,通常是一个压缩包中的文件结构,表明这是一个可以在仓库中找到的主模块文件。在实际的项目管理中,'master'分支通常被视为稳定版本的代码分支,开发者可以从这里检出代码并开始开发。这个文件列表可能包含了模块的源代码、文档、测试用例以及构建配置等。

clear, clf %%%************** 参数设置 Nfft=128; % FFT size Nbps=2; M=2^Nbps; % Number of bits per (modulated) symbol Es=1; A=sqrt(3/2/(M-1)*Es); % Signal energy and QAM normalization factor N=Nfft; Ng=Nfft/4; %CP长度 Nofdm=Nfft+Ng; %OFDM符号长度+CP长度 Nsym=3; x=[]; Nps = 8; %梳状导频中非零值间隔 %%%%****频偏设置 CFO = 3.75; % CFO = 0; for m=1:Nsym msgint=randi([0 M-1],1,N); %bits_generator(1,Nsym*N,Nbps) if m<=2 Xp = add_pilot(zeros(1,Nfft),Nfft,Nps); Xf=Xp; % add_pilot Xf_temp = Xp; %后续会用到用于算整数倍频偏 else Xf = A.*qammod(msgint,M,'UnitAveragePower',true); end xt = ifft(Xf,Nfft); x_sym = add_CP(xt,Ng); x= [x x_sym]; end %************************* 信道 ************** %channel 可添加所需信道 y=x; % No channel effect %信号功率计算 sig_pow= y*y'/length(y); % Signal power calculation %%%%%%%%SNRdB设置 SNRdBs= 0:3:30; MaxIter = 1000; MSE_train = zeros(1,length(SNRdBs)); for i=1:length(SNRdBs) SNRdB = SNRdBs(i); MSE_CFO_CP = 0; MSE_CFO_train = 0; y_CFO= add_CFO(y,CFO,Nfft); % Add CFO %%%%多次迭代取平均 for iter=1:MaxIter %y_aw=add_AWGN(y_CFO,sig_pow,SNRdB,'SNR',Nbps); % AWGN added, signal power=1 y_aw = awgn(y_CFO,SNRdB,'measured'); % AWGN added, signal power=1 %%%%% 估计出来的频偏只能在[-0.5*D,0.5*D],也即[-0.5*Nps,0.5*Nps] Est_CFO_train = CFO_train_sim1(y_aw,Nfft,Nps); MSE_CFO_train = MSE_CFO_train + (Est_CFO_train-CFO)^2; end % the end of for (iter) loop MSE_train(i) = MSE_CFO_train/MaxIter; end%ebn0 end semilogy(SNRdBs, MSE_train,'-x'); xlabel('SNR[dB]'); ylabel('MSE'); title('CFO Estimation'); legend('时域训练序列')这段代码的实现过程

2023-06-11 上传