Go语言编写的k8s环境下的系统监控数据采集工具

Go
需积分: 9 0 下载量 21 浏览量 更新于2024-12-13 收藏 6KB ZIP 举报
资源摘要信息: "metric_data" 文件标题 "metric_data" 暗示了这个项目与收集和处理度量数据相关。度量数据通常指系统、应用程序或网络的性能指标，它们对于监控系统健康状况和性能至关重要。在该文件的上下文中，"metric_data" 可能是一个用于收集特定指标的命令行工具或服务。 描述中提到的 "要求 k8s: v1.13" 表明这个工具是为了在 Kubernetes (k8s) 环境下使用，且需要 Kubernetes 版本 1.13。Kubernetes 是一个开源系统，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和操作。它已经成为容器编排事实上的标准。 描述还提供了该工具的使用方法： 1. 首先通过 `go build` 构建程序，然后通过 `source env.sh` 设置环境变量，最后执行 `./metric_data` 命令启动数据收集过程。 2. 另一种方法是执行 `sh -x curl.sh`，这可能是用于测试或与现有系统交互的脚本。 "supported metric" 列表指出了该工具支持的度量类型： - `cpu_usage_percent`: CPU使用率，通常表示为CPU使用时间的百分比，用以衡量CPU的繁忙程度。 - `cpu_load`: CPU负载，反映了系统在特定时间间隔内的平均工作量，它不同于CPU使用率，因为CPU负载包括了在等待中的进程。 - `mem_usage_percent`: 内存使用率，表示为当前已使用内存占系统总内存的百分比。 - `mem_usage_bytes`: 内存使用量，以字节为单位，反映了系统当前已使用的内存量。 - `gpu_usage_percent`: GPU使用率，类似于CPU使用率，但用于图形处理单元，表示GPU的繁忙程度。 - `gpu_mem_percent`: GPU内存使用率，以百分比表示，反映了GPU内存的使用情况。 - `gpu_fb_used`: GPU帧缓冲区使用量，以Mebibytes (MiB) 为单位，通常用于衡量显示系统的内存使用情况。 标签 "Go" 指示该程序是使用Go语言编写的。Go是一种编译型、静态类型语言，由Google开发，设计目标是拥有C语言的速度和Python等动态语言的开发效率。Go语言的并发机制、垃圾回收和标准库使其成为构建现代分布式系统和服务的流行选择。 文件名称 "metric_data-master" 暗示这是一个Git版本控制系统下的源代码仓库。"master" 通常指代主分支，这是项目的主开发线。在2020年之前，GitHub上的默认分支名是 "master"，但在种族平等和反歧视的社会运动影响下，GitHub和其他平台已经将默认分支名更改为 "main"。 综合上述信息，我们可以得出这个名为 "metric_data" 的工具是用于在Kubernetes环境上运行的Go程序，它能够收集包括CPU、内存以及GPU相关的多种性能指标。开发者可以通过构建并运行该工具来监控系统的实时状态，而这些指标数据可用于优化资源分配、故障诊断以及系统性能的提升。

voxceleb_trainer:捍卫度量学习以实现说话人识别

2021-03-20 上传
VoxCeleb教练 该存储库包含用于培训演讲者识别模型的框架，该文章在“捍卫说话者识别的度量学习”一文中进行了描述。 依存关系 pip install -r requirements.txt 资料准备 以下脚本可用于下载和准备VoxCeleb数据集以进行培训。 python ./dataprep.py --save_path data --download --user USERNAME --password PASSWORD python ./dataprep.py --save_path data --extract python ./dataprep.py --save_path data --convert 为了使用数据扩充，还运行： python ./dataprep.py --save_path data --augment 除Python依赖项外，必须在系统上安装wg

metric_learning:用于面部识别的度量学习TF 2.0 + Keras算法实现

2021-05-18 上传
metric_learning 用于面部识别的度量学习TF 2.0 + Keras算法实现要求： Python 3.6+ 点安装-r requirements.txt 如果有GPU，请pip install ...vggface2_test.tar.gz”文件解压缩到metric_learning / data目录中运行

sensor_metric_explorer:sensor_metric_explorer 是用户界面原型的代码，用于探索源自惯性传感器的指标

2021-06-14 上传
sensor_data_preprocessing 是用于定向和过滤 Shimmer 传感器的代码库 < 。 该代码还将数据文件修剪为感兴趣的部分。 此代码高度特定于 sensor_metric_explorer 1.0.0 sensor_metric_explorer 版权所有 (C) ...

query_augmented_active_metric_learning:纸质代码查询增强主动度量学习

2021-04-04 上传
1. `data`：存储数据集的子目录，可能包括训练数据、测试数据和预处理脚本。 2. `models`：包含度量学习模型的实现，如Python类或函数。 3. `active_learning`：实现主动学习策略，包括查询选择和数据标注的逻辑。 4...

if (epoch + 1) % val_interval == 0: model.eval() with torch.no_grad(): y_pred = torch.tensor([], dtype=torch.float32, device=device) y = torch.tensor([], dtype=torch.long, device=device) for val_data in val_loader: val_images, val_labels = ( val_data[0].to(device), val_data[1].to(device), ) y_pred = torch.cat([y_pred, model(val_images)], dim=0) y = torch.cat([y, val_labels], dim=0) y_onehot = [y_trans(i) for i in decollate_batch(y, detach=False)] y_pred_act = [y_pred_trans(i) for i in decollate_batch(y_pred)] auc_metric(y_pred_act, y_onehot) result = auc_metric.aggregate() auc_metric.reset() del y_pred_act, y_onehot metric_values.append(result) acc_value = torch.eq(y_pred.argmax(dim=1), y) acc_metric = acc_value.sum().item() / len(acc_value) if result > best_metric: best_metric = result best_metric_epoch = epoch + 1 torch.save(model.state_dict(), os.path.join(root_dir, "best_metric_model.pth")) print("saved new best metric model") print( f"current epoch: {epoch + 1} current AUC: {result:.4f}" f" current accuracy: {acc_metric:.4f}" f" best AUC: {best_metric:.4f}" f" at epoch: {best_metric_epoch}" )

2023-07-12 上传
然后，对于每个val_data，将验证图像(val_images)和标签(val_labels)移动到设备上。 接下来，使用模型(model)对验证图像进行预测，并使用torch.cat将每个batch的预测结果和真实标签拼接在一起，以便计算整个验证集...

SELECT vehicle_vin, ds, mission_id, metric_name, TRANSFORM(tags.value, v -> SPLIT(v, '=')[1])[0] AS current_stage, average, update_time_struct.seconds as update_timestamp FROM dw_dwd.inceptio_truck_data_onboard_metrics_exploded WHERE ds = replace("2023-07-11",'-','') and vehicle_vin= 'LGAG4DY3XM8041801' and metric_name in ('CURRENT_STAGE') ORDER BY update_timestamp where中的代码有问题吗，该怎么改

2023-07-13 上传
dw_dwd.inceptio_truck_data_onboard_metrics_exploded WHERE ds = REPLACE('2023-07-11', '-', '') AND vehicle_vin = 'LGAG4DY3XM8041801' AND metric_name = 'CURRENT_STAGE' ORDER BY update_timestamp; ```...

<class 'src_metric_learning.Data.dataset_2D.ImgDataset'>

2023-06-10 上传
这看起来像是Python中的一个类对象，名为`ImgDataset`，位于`src_metric_learning.Data.dataset_2D`模块中。它可能是一个自定义的数据集类，用于处理2D图像数据。可能包含了一些方法，用于加载、处理和转换图像数据...

metricb=np.array(metric_B['MetricsB']) metrica=np.array(metric_A_by_week).ravel()用python多项式回归，划分为测试集和训练集，并画出拟合的图形，输出回归解析式

2024-09-14 上传
plt.scatter(X_test, y_test, label='Testing data', alpha=0.5) plt.plot(X_train, y_train_pred, color='red', label='Train Fit') plt.plot(X_test, y_test_pred, color='green', label='Test Fit') plt.xlabel('...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型，使用不同数量的训练数据（5000，10000，15000，…，60000,公差=5000的等差数列），绘制训练集和测试集准确率（纵轴）关于训练数据大小(横轴)的曲线

2023-06-01 上传
train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]*train_data.shape[2]) # 60000*784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]*test_data.shape[2]) # 10000...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]*train_data.shape[2]) # 60000*784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]*test_data.shape[2]) # 10000*784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 # ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']模仿此段代码，写一个双隐层感知器（输入层784，第一隐层128，第二隐层64，输出层10）

2023-06-01 上传
train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]*train_data.shape[2]) # 60000*784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]*test_data.shape[2]) # ...
每天痛苦与更好的
  • 粉丝: 35
  • 资源: 4536
上传资源 快速赚钱

最新资源