MetricStream introduction

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prometheus metrics类型

prometheus metrics类型Prometheus是一个监控系统和时间序列数据库，用于收集和记录度量数据，并提供强大的查询和可视化工具。

Metrics是Prometheus中最重要的概念之一，它是Prometheus收集的数据指标，用于衡量应用程序、服务器、网络等的性能和状态。

Metrics 可以分为四种类型，分别是计数器（Counter）、测量值（Gauge）、直方图（Histogram）和摘要（Summary）。

1. 计数器（Counter）计数器是用来记录单调递增计数器的值，它通常用于记录请求次数、错误次数等。

计数器在Prometheus中的工作方式是，每次观察到一个事件发生时，它的值都会增加1。

计数器不需要重置，它只会在Prometheus服务器重启时重置。

计数器的值不能为负数。

2. 测量值（Gauge）测量值是一个单独的值，它可以增加或减少，并且可以随时间变化。

例如，测量值可以用于记录CPU使用率、内存使用情况等。

Gauge不像计数器那样有单调性，它可以增加或减少。

Gauge的值可以是任意实数，包括正数、负数和零。

3. 直方图（Histogram）直方图用于记录指标的分布情况，例如请求延迟或响应大小等。

在Prometheus中，直方图被视为一个桶，每个桶都表示一个范围，例如0到10毫秒、10到20毫秒等。

当一个事件被观察到时，事件的值将被添加到与其值所在的桶相对应的计数器中。

直方图还提供了一些聚合功能，例如计算百分位数、平均值等。

4. 摘要（Summary）摘要类似于直方图，它也用于记录指标的分布情况。

不同之处在于，摘要可以计算指定百分位数的值，并提供更详细的摘要数据。

摘要还可以计算总和和计数，以及指定百分位数的值。

摘要的计算方式类似于直方图，但它使用了更复杂的算法来估算百分位数和总和。

以上是Prometheus中四种不同类型的Metrics，每种Metrics 都有其独特的用途和特点。

metrics的使用

metrics的使用Metrics是指用于度量和评估一个业务或项目表现的指标。

它们能够提供可量化的数据，有效地帮助我们了解业务规模、增长趋势、成功率、用户行为等问题。

在现代数字经济时代，metrics成为企业内容营销和数字营销的重要手段，尤其对于内容创作者而言，掌握好metrics的使用，无疑能够为我们的内容创作作品带来更大的市场价值和反响。

那么，如何使用metrics来提升自己的内容创作带来更多的价值呢？首先，需要了解的是，metrics并不仅仅是指一些数字的统计和报告，它们的真正作用在于帮助我们更好地了解和优化内容创作的策略和效果。

1. 确定关键指标- 首先，我们需要了解我们所从事的业务或项目的核心指标是什么，这有助于我们更好地度量业务的表现。

例如，对于内容创作者，核心指标可能是用户交互、转化率、以及社交媒体的浏览量等。

2. 选择合适的工具- 一旦确定了企业或所涉及的业务的关键指标，我们可以选择合适的工具来测量和分析这些数据，如Google Analytics，Alexa等。

3. 分析和解读数据- 通过使用工具来收集数据，我们可以得到最新的数据报告，进而可以更好的做出决策。

然而，仅仅收集到的数据是远远不够的，对数据进行分类和解读非常重要。

例如，如果我们发现活动的用户量与我们预期的相比较不理想，可能需要重新审视我们的内容策略并加以改善。

如果我们发现某一部分的用户的志愿注册率高出预期，我们就可以将更多的精力集中在这一类用户上，以取得最大的营销收益。

4. 改进内容策略- 一旦我们从数据报告中发现问题，并经过充分地分析和解读已经得出所得的数据，接下来的一个步骤就是修改和改进我们的内容策略。

我们也可以通过调整推广策略或产品功能来实现业务增长。

5. 持续监测和评估- 组件有效的metrics系统后，稳定的维护和更新，以达到更好的效果。

加强对关键指标的监控，矫正内容策略上的失误，并做好定期评估。

在总结了metrics的有效使用后，我们可以细致运用这些信息来提高我们的内容创作价值，和更好地管理我们的企业、项目。

矩阵式项目管理

PPT文档演模板
•Measures
矩阵式项目管理
Metrics
Metrics are derived out of measures
•Internal Perspective
•Productivity
•Delivered •Quality
•Defect •Removal •Efficiency
•Metrics
• Metrics can be used to eliminate problem areas and root causes
PPT文档演模板
矩阵式项目管理
•What is Measured
•Estimation Accuracy, Quality, Productivity, Development Cost, ROI
矩阵式项目管理
Why Metrics? Continued
• Metrics provide inputs for future estimations and planning
– The actual performance of the past in quantitative terms becomes a starting point for future estimates
•Senior •Management
•Why is it Measured
•Benchmarking •Setting improvement goals •Performance across groups
•Cost of Quality, Effort •& Defect Distribution, • Quality, Productivity

metricsquery 语法

metricsquery 语法
摘要：
1.介绍metricsquery语法
2.metricsquery语法的基本结构
3.详述metricsquery中的关键元素
4.给出一个简单的metricsquery查询示例
5.总结metricsquery语法的作用和应用场景
正文：
metricsquery是一种用于查询和处理指标数据的语法。

它允许用户对各种指标数据进行灵活的查询和分析，以满足各种业务需求。

metricsquery语法的基本结构包括三个主要部分：选择器、聚合函数和过滤器。

选择器用于指定要查询的指标数据。

它通常包括类别、指标和时间范围等元素。

例如，对于用户行为的指标数据，可以选择“用户行为”类别，“访问时长”指标和“过去7天”的时间范围。

聚合函数用于对指标数据进行计算和汇总。

常见的聚合函数包括“count”（计数）、“sum”（求和）、“avg”（平均值）等。

通过使用聚合函数，可以获得更丰富和深入的指标分析结果。

过滤器用于对查询结果进行筛选和限制。

可以根据具体的业务需求，设置不同的过滤条件，如按照时间、地域、设备类型等进行筛选。

下面给出一个简单的metricsquery查询示例：
```
用户行为访问时长sum 过去7天
```
这个查询示例表示：查询过去7天内的用户行为（类别）中的访问时长（指标）的总和（聚合函数）。

总之，metricsquery语法为用户提供了一种简洁、灵活的方式，对指标数据进行查询和分析。

metrics方法

metrics方法在数据分析和项目管理中，合适的度量标准（metrics）对于评估性能和进展至关重要。

本文将详细介绍metrics方法，即如何运用度量标准来衡量和优化各种过程。

一、什么是Metrics方法？Metrics方法是一种通过定量度量来评估项目、产品或服务性能的方法。

它可以帮助团队了解当前状况，发现问题，制定改进措施，并跟踪改进效果。

在不同的领域，metrics的具体内容和应用方式可能有所不同，但其核心目的是一致的，即通过数据驱动的决策，提高效率和质量。

二、Metrics方法的关键要素1.度量指标：选择合适的度量指标是metrics方法的核心。

度量指标应具有以下特点：- 可量化：能够通过数值进行衡量，以便于分析和比较。

- 可理解：指标的含义清晰，易于理解和解释。

- 可操作：指标能够指导实际操作，帮助团队改进工作。

- 可跟踪：指标的变化趋势可以持续跟踪，以便评估改进效果。

2.数据收集：收集相关数据是实施metrics方法的基础。

确保数据来源的可靠性、准确性和完整性至关重要。

3.分析方法：采用适当的统计分析方法，对收集到的数据进行处理、分析和解释。

4.结果呈现：将分析结果以图表、报告等形式呈现，便于团队沟通和决策。

5.持续改进：根据分析结果，制定改进措施，并在实践中不断优化度量指标和数据分析方法。

三、Metrics方法在不同领域的应用1.软件开发：在软件开发过程中，常见的度量指标有代码行数、缺陷密度、测试覆盖率等。

2.项目管理：项目管理的度量指标包括项目进度、成本、范围、风险等。

3.产品运营：产品运营的度量指标有用户活跃度、留存率、转化率等。

4.市场营销：市场营销的度量指标包括市场份额、客户满意度、营销投入产出比等。

四、实施Metrics方法的注意事项1.结合实际：选择与业务场景和目标紧密相关的度量指标，避免过度关注无关紧要的指标。

2.简单明了：尽量简化度量指标，避免复杂的计算和解释。

3.持续优化：定期回顾和调整度量指标，以适应业务发展和团队需求的变化。

metricstemplate

metricstemplateMetricstemplate在数据分析和数据科学领域，指标（Metrics）是衡量和评估数据的重要工具。

指标的选择和设计对于正确理解和解释数据非常关键。

为了提供一个规范和统一的指标模板，本文将介绍一种常用的Metricstemplate，以帮助数据分析师和数据科学家更好地应用指标。

Metricstemplate的主要目的是为了规范指标的命名、定义、计算方法和解释。

以下是Metricstemplate的基本结构：1. 指标名称：指标名称应该准确地描述所要衡量的内容。

名称应该简洁明了，能够清晰传达指标的含义。

2. 定义：在指标名称之后，需要给出指标的具体定义。

定义应该清楚而精确，使读者能够准确理解指标所代表的意义。

3. 计算方法：指标的计算方法是非常重要的一部分。

在Metricstemplate中，应该详细描述指标的计算步骤和公式。

如果指标的计算涉及到多个变量或参数，应该清楚地说明各个变量的含义和计算方式。

4. 解释：指标的解释部分应该包括对指标计算结果的解释和分析。

解释应该简明扼要，能够清晰地传达指标的含义和结果的实际意义。

此外，解释部分还可以包括指标的应用场景和使用注意事项。

Metricstemplate的使用可以帮助数据分析师和数据科学家在指标选择和应用过程中更加规范和系统。

以下是一些使用Metricstemplate的好处：1. 规范性：Metricstemplate提供了一个规范的指标命名和定义模板，使得指标的命名和定义更加一致和规范。

这有助于不同团队和个人之间的交流和合作。

2. 易读性：Metricstemplate的结构清晰，使用恰当的段落和标题，使得指标的结构和内容更加易于阅读和理解。

这有助于读者快速准确地理解指标的含义和计算方法。

3. 可复用性：Metricstemplate可以作为一个通用的模板，被多次使用和复用。

通过使用相同的模板，不同的指标可以被统一起来，形成一个完整的指标体系。

metrics指标形式

Metrics指标形式1. 引言在各个领域，我们经常需要对某个系统或者过程进行评估和监控。

为了更好地了解系统的表现和效果，我们需要使用一些指标来衡量其性能和效率。

这些指标被称为”Metrics”，它们可以帮助我们量化和分析系统的各个方面。

本文将介绍什么是Metrics指标形式、Metrics的分类以及如何选择合适的Metrics进行评估。

同时，还会讨论Metrics的设计原则和常见的Metrics指标形式。

2. Metrics指标形式的定义Metrics指标形式是一种用来衡量系统或者过程性能的度量方法。

它通常以数值或者比率的形式表示，并且可以帮助我们了解系统在不同方面的表现。

Metrics可以用于评估各种不同类型的系统，如软件开发、运营管理、市场营销等。

通过使用合适的Metrics，我们可以更好地了解系统中存在的问题，并采取相应措施来提高其性能和效率。

3. Metrics分类根据衡量对象和目标不同，Metrics可以分为以下几类：3.1 常规Metrics常规Metrics是对系统整体性能进行评估的指标。

它们通常关注整体效率和效果，并能够提供对系统的总体情况有一个全面的了解。

常见的常规Metrics指标形式包括：•响应时间（Response Time）：衡量系统从接收请求到给出响应所需的时间。

•吞吐量（Throughput）：衡量系统在单位时间内能够处理的请求数量。

•错误率（Error Rate）：衡量系统处理过程中发生错误的频率。

3.2 细分Metrics细分Metrics是对系统性能进行更详细评估的指标。

它们通常关注系统中某个特定方面的表现，并能够提供更精确、具体的数据。

常见的细分Metrics指标形式包括：•页面加载时间（Page Load Time）：衡量网页加载所需时间，可以帮助我们优化网页性能。

•数据库查询时间（Database Query Time）：衡量数据库查询所需时间，可以帮助我们优化数据库操作效率。

metrics函数

metrics函数Metrics函数是计算机科学中常用的一个概念，它用于衡量和评估不同系统、算法或模型的性能和效果。

在各个领域中，我们经常需要使用各种指标来衡量和评估系统的质量、性能和效果，而Metrics 函数就是帮助我们实现这个目标的工具。

在软件开发中，Metrics函数常用于衡量代码的质量和可维护性。

通过统计代码的行数、圈复杂度、代码重复率等指标，我们可以评估代码的复杂程度、可读性和可维护性，并据此进行优化和改进。

例如，我们可以使用Metrics函数来分析代码中的冗余和重复部分，并通过重构来提高代码的可读性和可维护性。

在机器学习和数据分析领域，Metrics函数常用于评估模型的性能和效果。

例如，在分类问题中，我们可以使用Metrics函数来计算模型的准确率、精确率、召回率和F1值等指标，以评估模型在不同类别上的分类效果。

在回归问题中，我们可以使用Metrics函数来计算模型的均方误差、平均绝对误差和决定系数等指标，以评估模型对目标变量的拟合程度。

在网络分析和社交媒体分析中，Metrics函数常用于衡量网络结构和信息传播的效果。

例如，在社交网络中，我们可以使用Metrics函数来计算节点的度中心性、接近度中心性和介数中心性等指标，以评估节点在网络中的重要性和影响力。

在信息传播分析中，我们可以使用Metrics函数来计算信息传播的速度、覆盖范围和影响力等指标，以评估信息在网络中的传播效果。

除了以上提到的领域，Metrics函数还可以应用于许多其他领域。

例如，在软件测试中，我们可以使用Metrics函数来衡量测试用例的覆盖率和效果，以评估测试的完整性和有效性。

在项目管理中，我们可以使用Metrics函数来衡量项目的进展和质量，以评估项目的成功与否。

在用户体验设计中，我们可以使用Metrics函数来衡量用户的满意度和体验，以评估产品的质量和可用性。

总结起来，Metrics函数在计算机科学中具有广泛的应用。

资源指标（metrics）和自定义指标（prometheus）

资源指标（metrics）和⾃定义指标（prometheus）k8s的资源指标分类：资源指标 metrics-server内建API⾃定义指标 prometheus来采集，需要组件k8s-prometheus-adapter新⼀代架构：核⼼指标流⽔线：由kubelet、metrics-server以及由API server提供的api组成；CPU累计使⽤率、内存的实时使⽤率、pod的资源占⽤率及容器的磁盘占⽤率监控流⽔线：需要在集群上部署监控⼯具，⽤于从系统收集各种指标数据并提供终端⽤户、存储系统以及HPA，他们包含核⼼指标及许多⾮核⼼指标；⾮核⼼指标本⾝不能被k8s所解析，需要第三⽅⼯具♦ k8s插件⼀、核⼼指标获取metrics-server： API server♦ kubectl api-versions 中默认不包含metrics.k8s.io/v1beta1；使⽤时需要添加kube-aggregator前缀♦ metrics部署⽂件：下载到本地并应⽤之后就可以使⽤ kubectl api-versions查询，看到metrics.k8s.io/v1beta1已经存在了应⽤之前需要修改metrics-server-deployment.yaml⽂件，添加如下：Warming： metrics-server这个容器不能通过CoreDNS 10.96.0.10:53 解析各Node的主机名，metrics-server连节点时默认是连接节点的主机名，需要加个参数，让它连接节点的IP：“–kubelet-preferred-address-types=InternalIP” 因为10250是https端⼝，连接它时需要提供证书，所以加上–kubelet-insecure-tls，表⽰不验证客户端证书，此前的版本中使⽤–source=这个参数来指定不验证客户端证书执⾏kukectl apply -f ./然后就可以使⽤kubetctl top nodes来获取信息了♦也可以使⽤kubectl proxy --port=xxxx代理后使⽤curl http://localhost:xxxx/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/ 接⼝来获取数据⼆、⾃定义指标 --- Prometheus♦ node_exporter⽤来暴露node信息，还有其他的exporter♦ PromQL查询语句，不能直接被k8s直接解析，需要通过kube-state-metrics组件转k8s-promethues-adpater转为Custom Metrics API安装node-exporter：# kubectl apply -f node-exporter-ds.yml# kubectl apply -f node-exporter-service.yaml♦ Prometheus需要先创建pv♦ pv始终处于“Terminating”状态，⽽且delete不掉。

prometheus指标类型及函数

prometheus指标类型及函数Prometheus是一种开源的监控和告警工具，用于收集和存储各种时间序列数据，并提供了强大的查询和可视化功能。

在Prometheus 中，指标（metrics）是用于度量某个特定值的类型，例如CPU使用率、内存使用量等。

Prometheus支持多种指标类型，包括Gauges、Counters、Histograms和Summaries等。

1.Gauges：Gauges是最简单、最常用的指标类型，用于表示某个值的大小。

它通常用于表示瞬时值，例如磁盘使用率、内存使用量等。

在Prometheus中，你可以使用increase函数对Gauges进行操作，计算在两个时间点之间的差值。

2.Counters：Counters是一种累计指标类型，通常用于表示某个值的累积增加量。

它通常用于表示长期累积的数据，例如系统总请求数、总错误数等。

在Prometheus中，你可以使用rate函数来计算Counter的平均增长速度。

3.Histograms：Histograms是一种高级指标类型，用于表示某个值的分布情况。

它通常用于表示具有不同取值范围的数值，例如响应时间、请求大小等。

在Prometheus中，你可以使用histogram_quantile函数来计算某个分位数的值。

4.Summaries：Summaries也是一种高级指标类型，用于表示某个值的聚合情况。

它通常用于表示具有不同取值范围的数值，例如请求响应时间的摘要信息。

在Prometheus中，你可以使用sum函数来计算Summaries的聚合值。

除了以上指标类型外，Prometheus还提供了一系列的聚合操作符和函数，用于对指标进行计算和操作。

这些操作符和函数包括sum、max、min、avg、stddev、stdvar、count、count_values、bottomk、topk和quantile等。

这些函数可以帮助你更好地分析和处理时间序列数据，从而更好地了解系统的性能和行为。

springbootactuator端点高级进阶metris指标详解、git配置详解、自定。。。

springbootactuator端点⾼级进阶metris指标详解、git配置详解、⾃定。

前⾔接着上⼀篇《》actuator的介绍，继续深挖actuator中关于监控⽅⾯的特性。

Spring Boot包含很多其他的特性，它们可以帮你监控和管理发布到⽣产环境的应⽤。

你可以选择使⽤HTTP端点，JMX或远程shell（SSH或Telnet）来管理和监控应⽤。

审计（Auditing），健康（health）和数据采集（metrics gathering）会⾃动应⽤到你的应⽤。

执⾏器HTTP端点仅适⽤于基于Spring MVC的应⽤程序。

介绍Metrics基本上是成熟公司⾥⾯必须做的⼀件事情，简单点来说就是对应⽤的监控，之前在⼀些技术不成熟的公司其实是不了解这种概念，因为业务跟技术是相关的当业务庞⼤起来，技术也会相对复杂起来，对这些复杂的系统进⾏监控就存在必要性了，特别是在soa化的系统中，完整⼀个软件的功能分布在各个系统中，针对这些功能进⾏监控就更必要了⽽Spring Boot Actuator 提供了metrics service，让监控变得统⼀化了，⽅便管理开启production-ready特性spring-boot-actuator模块提供了Spring Boot所有的production-ready特性。

启⽤该特性的最简单⽅式就是添加对spring-boot-starter-actuator ‘Starter POM’的依赖。

执⾏器（Actuator）的定义：执⾏器是⼀个制造业术语，指的是⽤于移动或控制东西的⼀个机械装置。

⼀个很⼩的改变就能让执⾏器产⽣⼤量的运动。

基于Maven的项⽬想要添加执⾏器只需添加下⾯的’starter’依赖：<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency></dependencies>端点执⾏器端点允许你监控应⽤及与应⽤进⾏交互。

metrics原理解析

metrics原理解析
Metrics（指标）是用来衡量和评估特定活动、过程或系统性能的标准。

在各种领域中，metrics都被广泛应用，比如软件开发、市场营销、生产制造等。

在软件开发中，metrics可以用来衡量代码质量、开发进度、团队绩效等方面。

Metrics的原理可以从几个方面来解析。

首先，metrics的选择应该是与目标紧密相关的。

这意味着选择的metrics应该能够准确地反映出所关注的活动或过程的关键方面。

其次，metrics应该是可量化的。

这意味着metrics应该能够通过数据收集和分析来进行测量和评估。

第三，metrics应该是可操作的。

这意味着metrics 的结果应该能够为决策提供有用的信息，帮助人们了解当前的状况并作出相应的改进。

另外，metrics的原理还包括了对数据收集和分析的要求。

在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性，避免因数据不准确或不完整而导致的误导性结论。

在数据分析时，需要运用合适的统计方法和工具，以确保对数据的正确解读和分析。

在实际应用中，选择合适的metrics并不是一件简单的事情。

需要考虑到不同活动或过程的特点，以及所希望达到的具体目标。

此外，metrics的设计和使用也需要考虑到可能存在的副作用和误用，比如过度关注某一指标而忽视其他重要因素，导致不利的结果。

综上所述，metrics的原理包括与目标相关、可量化、可操作，以及对数据收集和分析的要求。

在实际应用中，需要综合考虑多个
因素，以确保选择合适的metrics并正确地应用和解读其结果。

metrics 监控指标

Metrics 监控指标什么是监控指标？在软件开发和运维中，监控是一项至关重要的任务。

它可以帮助我们了解系统的健康状况，及时发现问题并采取相应的措施。

而监控指标（Metrics）则是用来衡量和评估系统的关键性能和状态的度量标准。

监控指标可以是各种各样的数据，例如系统的负载、响应时间、错误率等。

通过收集这些数据并进行分析，我们可以更好地了解系统的运行情况，并及时做出调整和优化。

监控指标的重要性1.问题诊断与排查：监控指标可以帮助我们识别系统中存在的问题，并提供有价值的信息用于故障排查。

比如，在发生故障时，我们可以通过监控指标来定位问题所在，并采取相应的解决方案。

2.性能优化与容量规划：通过监控指标，我们可以了解系统当前的性能表现，并根据实际情况进行优化和调整。

另外，在进行容量规划时，监控指标也是一个重要参考依据。

3.预测与预防：通过对历史数据进行分析，我们可以预测系统未来的运行情况，并采取相应的预防措施。

监控指标可以帮助我们更好地了解系统的行为模式，从而提前发现潜在的问题。

4.服务级别协议（SLA）的保证：监控指标可以用于度量和评估系统是否达到了预设的服务级别协议。

通过监控关键指标，我们可以及时发现并解决潜在的问题，以确保系统始终处于可接受的性能水平。

常见的监控指标下面是一些常见的监控指标示例：1.请求响应时间：这是一个衡量系统性能的重要指标。

通过监控请求响应时间，我们可以了解用户访问网站或应用程序时所需时间，并及时发现潜在性能问题。

2.错误率：错误率是衡量系统稳定性和可靠性的重要指标。

通过监控错误率，我们可以追踪和诊断系统中出现的错误，并及时采取纠正措施。

3.吞吐量：吞吐量是指单位时间内处理请求或事务数量。

通过监控吞吐量，我们可以评估系统处理能力是否足够满足用户需求，并根据实际情况进行扩容或优化。

4.资源利用率：监控系统的资源利用率可以帮助我们了解系统的负载情况，并及时采取相应的措施。

常见的资源包括 CPU、内存、磁盘和网络等。

metrics指标

metrics指标
metrics是衡量系统成功与否的指标，主要按照三类来分：。

1、整体衡量指标：整体指标，是从整体上去考虑系统模块与业务活
动执行情况整体表现，它可以用来衡量系统整体性能，常见的整体指标有：响应时间、失败率、可用性、吞吐量等；
2、资源利用率指标：资源利用率指标，是从系统的资源利用上去考
虑系统的效率利用情况，它可以用来衡量系统的资源利用情况，常见的资
源利用率指标有：CPU利用率、内存利用率、磁盘IO利用率等；
3、失败原因指标：失败原因指标，是从系统失败的原因分析上去考
虑系统的失败原因，它可以用来衡量系统失败的原因，常见的失败原因指
标有：网络原因、并发请求数量超过了系统性能、缓存空间不足、数据库
连接失败等等。

trainer函数metrics参数

trainer函数metrics参数在TensorFlow中，trainer函数是用来训练模型的核心函数之一。

它接受一个metrics参数，该参数用于评估训练过程中模型性能的指标。

metrics参数是一个列表，包含了一个或多个指标函数，用于衡量模型在训练数据上的性能。

这些指标函数会根据预测结果和实际标签进行比较，并返回一个衡量指标的值。

metrics参数通常用于训练过程中追踪模型的性能。

在每个训练步骤结束后，trainer函数会自动调用metrics指标函数，并根据实际标签和模型预测的结果计算出相应的指标值。

这些指标值可以用来监测模型的训练进展，并根据指标的变化来调整模型的参数。

在实际使用中，metrics参数一般用于设置几个常见的评估指标，比如准确率、精确率、召回率等。

下面是一些常见的指标函数及其解释：1.准确率（Accuracy）：是预测正确的样本占总样本数的比例。

它是最常用的分类模型性能评估指标，可以通过sklearn库中的metrics.accuracy_score函数来计算。

2.精确率（Precision）：是预测为正样本中真正为正样本的比例。

它衡量了模型预测正样本的准确度，可以通过sklearn库中的metrics.precision_score函数来计算。

3.召回率（Recall）：是真正为正样本中被预测为正样本的比例。

它衡量了模型识别正样本的能力，可以通过sklearn库中的metrics.recall_score函数来计算。

4. F1分数（F1 Score）：是精确率和召回率的调和平均值，综合了准确度和识别能力。

通过sklearn库中的metrics.f1_score函数可以计算。

5. AUC值（Area Under Curve）：是ROC曲线下的面积，用于度量二分类模型的性能。

它可以通过sklearn库中的metrics.roc_auc_score函数来计算。

以上指标函数都是依赖于实际标签和预测结果进行计算的，因此在使用时需要在trainer函数的基础上设置好实际标签和预测结果的获取方式。

metricsreloaded 指标

metricsreloaded 指标什么是metricsreloaded指标(MR指标)？Metricsreloaded指标是一种用于衡量和评估企业运营和绩效的方法。

这种指标方法可以根据公司的特定业务目标来定制，以确保与公司的战略目标保持一致。

MR指标是一个动态的框架，可以持续地监测和改进企业的绩效，帮助企业做出准确的决策，及时调整战略和行动方案。

为什么需要MR指标？在如今快节奏的商业环境中，企业面临着日益复杂和竞争激烈的市场条件。

为了适应这种环境，企业需要一个可靠的方法来衡量其运营情况，并迅速做出反应。

MR指标可以提供实时的数据和见解，帮助企业领导层做出明智的决策，以提高业务绩效和竞争力。

MR指标的优势是什么？1. 定制化：MR指标可以根据企业的特定需求进行定制，反映公司所关注的重要指标。

这种个性化的方法可以确保指标与企业的战略目标相一致，使企业能够更好地了解自己的运营情况。

2. 实时反馈：MR指标可以提供实时数据和见解，帮助企业及时了解其绩效情况。

这种实时的反馈可以帮助企业迅速做出调整，以取得更好的业务结果。

3. 竞争分析：MR指标可以帮助企业与竞争对手进行比较和对比分析。

通过了解竞争对手的表现，企业可以找出自身的优势和改进方向，提高自身的竞争力。

4. 绩效改进：MR指标可以帮助企业发现潜在的问题和瓶颈，并提供解决方案。

通过不断地监测和分析指标，企业可以迅速采取行动，改善绩效，提高效率。

5. 数据驱动决策：MR指标提供的数据和见解可以帮助企业做出更明智的决策。

而不是凭空猜测或主观判断，企业可以依据实际数据来制定战略和制定行动计划。

如何实施MR指标？实施MR指标需要以下步骤：1. 确定目标和关键指标：企业需要与业务领导层共同确定公司的目标和关键指标。

这些目标可以是财务目标，例如销售额或利润增长，也可以是运营目标，例如生产效率或客户满意度。

2. 收集数据：企业需要收集与关键指标相关的数据。

这可以通过内部系统的数据收集或外部数据的采购来实现。

flinkMetrics及其使用【转载】

flinkMetrics及其使⽤【转载】flink Metrics及其使⽤字数 488阅读 2,804flink metric⽤来对外暴露系统内部的⼀些运⾏指标，⽐如flink框架运⾏时的JVM相关配置，或者基于flink开发的项⽬。

监控类型flink提供了Counter, Gauge, Histogram and Meter四种类型的指标。

我们通过继承RichFunction拿到MetricGroup，并向其中填充指标。

Counter：⽤与存储数值类型，⽐如统计数据输⼊、输出总数量。

public class MyMapper extends RichMapFunction<String, String> {private transient Counter counter;@Overridepublic void open(Configuration config) {this.counter = getRuntimeContext().getMetricGroup().counter("myCounter");}@Overridepublic String map(String value) throws Exception {this.counter.inc();return value;}}Gauge:可以⽤来存储任何类型，前提要实现org.apache.flink.metrics.Gauge接⼝，重写getValue⽅法，如果返回类型为Object则该类需要重写toString⽅法。

有些场景下，需要根据业务计算出指标，则Gauge使⽤起来更灵活。

public class MyMapper extends RichMapFunction<String, String> {private transient int valueToExpose = 0;@Overridepublic void open(Configuration config) {getRuntimeContext().getMetricGroup().gauge("MyGauge", new Gauge<Integer>() {@Overridepublic Integer getValue() {return valueToExpose;}});}@Overridepublic String map(String value) throws Exception {valueToExpose++;return value;}}Meter：⽤来计算平均速率，直接使⽤其⼦类MeterView更⽅便⼀些。

prometheus metrics 语法

prometheus metrics 语法Prometheus的metrics语法主要涉及到度量标准的定义和查询。

度量标准是Prometheus中用于收集和存储时间序列数据的单位，通常包括指标名称、标签和时间戳等元数据。

在Prometheus中，一个基本的度量标准定义如下所示：yamlmetric_name: value其中，metric_name是指标的名称，value是该指标在某个时间点的值。

例如，以下是一个简单的度量标准定义，表示当前系统中的CPU使用率：yamlcpu_usage: 0.5此外，Prometheus还支持通过标签来进一步细化和组织度量标准。

标签允许将多个度量标准组合在一起，以便更好地组织和查询数据。

标签使用键值对的形式表示，例如：makefilemetric_name{label_name="label_value"} 0.5在上述示例中，label_name是标签的名称，label_value是标签的值。

通过在度量标准定义中添加标签，可以将具有相同标签的度量标准组合在一起。

Prometheus还提供了强大的查询语言PromQL（Prometheus Query Language），用于查询和分析存储在Prometheus中的时间序列数据。

PromQL支持各种聚合、过滤和计算操作，以便从度量标准中提取有用的信息。

例如，以下是一个简单的PromQL查询，用于计算过去5分钟内CPU使用率的平均值：cssavg(5m)上述查询将返回过去5分钟内CPU使用率的平均值。

请注意，PromQL中的时间函数和聚合函数非常丰富，可以根据具体需求进行灵活组合和运用。

metrics函数

metrics函数metrics函数是一个非常重要的函数，它主要用于计算模型的性能指标。

在机器学习中，我们通常需要评估模型的性能，以便确定模型的优劣。

metrics函数提供了一种方便的方式来计算这些指标，从而帮助我们更好地理解模型的表现。

metrics函数通常包括多个参数，其中最重要的是真实值和预测值。

这些参数可以是单个值，也可以是数组或矩阵。

根据不同的指标，metrics函数可以返回不同的结果。

例如，对于分类问题，我们通常使用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来评估模型的性能。

对于回归问题，我们通常使用均方误差、均方根误差和R平方等指标来评估模型的性能。

除了这些常见的指标之外，metrics函数还可以计算其他一些指标，例如AUC（曲线下面积）、ROC曲线和PR曲线等。

这些指标可以帮助我们更全面地评估模型的性能，从而更好地了解模型的表现。

在使用metrics函数时，我们需要注意一些问题。

首先，我们需要选择适当的指标来评估模型的性能。

不同的指标适用于不同的问题，因此我们需要根据具体情况选择合适的指标。

其次，我们需要了解指标的含义和计算方法，以便正确地使用metrics函数。

最后，我们需要注意指标的局限性，不应将其视为评估模型的唯一标准，而应结合其他因素进行综合评估。

总之，metrics函数是机器学习中非常重要的一个函数，它可以帮助我们评估模型的性能，从而更好地了解模型的表现。

在使用metrics函数时，我们需要选择适当的指标、了解指标的含义和计算方法，并注意指标的局限性。

通过正确地使用metrics函数，我们可以更好地评估模型的性能，从而提高机器学习的效果。

micrometer tomcat 指标

Micrometer是一个度量指标库，可以帮助我们监控应用程序的各种度量指标，例如：系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量和错误率等。

在使用了Spring Boot 的前提下，我们可以获取运行时的Tomcat性能运行情况。

Spring Boot中有一个Spring Boot actuator的模块，这个模块用来监控和管理应用的运行状态，例如健康状况，线程运行情况等。

最近线上的项目使用了spring-actuator做度量统计收集，使用Prometheus进行数据收集，Grafana进行数据展示，用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。

一般，我们叫这样的操作为"埋点"。

SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer。

MetricStream introduction

prometheus metrics类型

metrics的使用

矩阵式项目管理

metricsquery 语法

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资源指标（metrics）和自定义指标（prometheus）

prometheus指标类型 及 函数

springbootactuator端点高级进阶metris指标详解、git配置详解、自定。。。

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flinkMetrics及其使用【转载】

prometheus metrics 语法

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