文章标签
指标
-
GPU集群任务可视化：告别“盲盒式”等待，让你的AI实验尽在掌握
在AI/ML研发的快节奏环境中，GPU集群已成为支撑模型训练和实验的关键基础设施。然而，许多研究员和工程师可能都经历过这样的困境：提交了一批超参数搜索或模型对比任务后，只能“听天由命”，反复通过命令行查询任务状态，不仅效率低下，还白白浪费...
-
系统健康概览：产品经理如何快速定位性能问题与用户影响
作为产品经理，面对复杂的系统性能问题，我们最不想看到的就是一堆晦涩难懂的错误日志，或是堆满技术指标的监控大屏。我们真正需要的是一个“懂我”的系统健康概览，能迅速告诉我： 哪个环节出了问题？影响了多少用户？以及可能带来多大的业务损失？ ...
-
混合AI工作负载下GPU高效利用与服务质量保障策略
在AI驱动的业务中，我们常常面临一个复杂的挑战：如何在有限的GPU资源上，高效地同时运行高并发的AI推理任务和周期性的模型训练任务，同时确保核心在线服务的低延迟和高可用性。这不仅仅是资源分配的问题，更是一套涉及架构设计、调度策略、监控和自...
-
业务负责人指南：如何有效解读技术故障报告，把握核心业务影响与恢复进度
作为业务负责人，你最头疼的莫过于技术团队汇报时，甩出一堆听不懂的CPU、内存占用率、数据库连接数，然后指着花里胡哨的曲线图跟你说“系统负载高”。你心里想的却是：“我只想知道我的用户能不能正常支付？什么时候能恢复？！” 这种困境，是技术...
-
不再只看CPU：产品经理如何通过APM洞察业务瓶颈
作为一个产品经理，你是不是经常有这样的困惑：明明看着监控面板上服务器CPU、内存、I/O都还富余，负载不高，但用户却不断抱怨支付卡顿、订单状态刷新慢，甚至在关键业务路径上出现转化率下降？你向技术团队提问，得到的回复往往是“服务器没问题啊”...
-
别让数据偏见毁了你的图像识别模型：嵌套交叉验证与数据增强组合拳
引言：当你的模型只认识“大多数” 搞图像识别的你，是不是经常遇到这种情况：训练数据里，猫狗图片一大堆，但你想识别的某种罕见鸟类或者特定病理切片，图片却少得可怜？这就是典型的**类别不平衡（Class Imbalance）**问题。直接...
-
CDN 常見性能指标：如何衡量网站速度和效率
CDN 常見性能指标：如何衡量网站速度和效率 CDN（内容分发网络）是现代网站优化中不可或缺的一部分，它能够有效地提升网站速度和用户体验。但如何衡量 CDN 的性能，确保它能真正发挥作用呢？本文将介绍一些常见的 CDN 性能指标，帮助...
-
SSD 性能测试软件大比拼：选对工具，才能发挥 SSD 真实实力！
SSD 性能测试软件大比拼：选对工具，才能发挥 SSD 真实实力！ 随着科技的发展，固态硬盘 (SSD) 已经成为了主流存储设备。SSD 拥有比传统机械硬盘 (HDD) 更快的读写速度、更低的功耗和更强的抗震性，为用户带来了更流畅的使...
-
双十一大促页面性能优化：如何快速诊断前后端瓶颈？
双十一大促当前，商品详情页的用户体验直接关系到转化率。您遇到的用户停留时间短、购物车放弃率高的问题，直觉判断页面加载慢或交互响应迟钝，是完全正确的方向。这通常是性能瓶颈的典型表现。别急，我们一步步来系统诊断，揪出是前端还是后端的问题。 ...
-
使用 Grafana 全面监控 Kubernetes 集群资源利用率与告警
Kubernetes (K8s) 作为云原生时代的基石，其集群的稳定性与性能直接关系到业务的连续性。对 K8s 集群进行有效监控是保障其健康运行的关键。Grafana 凭借其强大的数据可视化能力，结合 Prometheus 等数据源，已成...
-
告警太多理不清？可观测性与AIOps助你打造智能运维
当前，许多企业在系统监控与告警方面面临着共同的挑战：尽管收集了大量数据，但当故障发生时，告警信息往往不够清晰，缺乏必要的关联性，难以直接指引排查方向，严重依赖人工经验。这种状况不仅加剧了运维团队的日常负担，也延长了故障恢复时间。 幸运...
-
产品经理如何理解和支持代码质量优化：量化指标与实践策略
作为产品经理，你经常听到研发团队抱怨“代码太烂”，这背后其实隐藏着更深层次的技术问题，我们称之为“技术债”（Technical Debt）。这种抱怨并非空穴来风，它直接关系到产品开发效率、发布质量和长期维护成本。理解并支持研发团队解决这些...
-
告别“被动救火”：如何构建一个能“一眼看穿”的系统可观测平台？
在分布式系统越来越复杂的今天，相信不少做技术的朋友都深有体会：系统一出问题，我们往往是靠着各种日志、指标、链路数据“事后诸葛亮”般地勉强定位。每一次故障，都是一场“被动救火”，从发现问题到定位根因，再到解决问题，中间耗费的时间和人力成本巨...
-
DBSCAN参数选择与DBSCAN+LSTM模型性能评估实战指南
你好！在数据挖掘和机器学习的世界里，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）因其能发现任意形状簇、对噪声点不敏感而备受青睐。而LSTM（Long...
-
内核开发者实战：如何用 eBPF 调试和优化你的网络协议？
作为一名内核开发者，我们经常需要面对各种复杂的网络协议，确保它们在内核中高效稳定地运行。开发新协议或者优化现有协议时，调试和性能分析是必不可少的环节。传统的调试方法，例如printk，gdb等，可能会对系统性能产生较大影响，而且不够灵活。...
-
OpenTelemetry语义约定：规范可观测性数据，提升系统洞察力
在现代分布式系统中，可观测性（Observability）已成为保障系统健康和快速定位问题的关键。然而，随着微服务数量的增长和各种可观测性工具的涌现，如何统一和规范化指标（Metrics）、日志（Logs）和链路追踪（Traces）数据，...
-
深入了解AUC和ROC曲线：它们的作用与其他评估指标的比较
在机器学习和数据科学领域，模型评估是一个至关重要的环节。AUC（Area Under the Curve）和ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是评估分类模型性能的常用工具。本文将深入探讨AUC...
-
Consul ACL 性能监控与告警实战：案例详解
Consul ACL 性能监控与告警实战：案例详解 大家好，我是你们的老朋友，码农老王。 今天咱们聊聊 Consul 的 ACL 系统，这可是个保障 Consul 集群安全的关键组件。不过，光配置好 ACL 还不够，咱们还得时刻盯...
-
在遗留系统中推广可观测性“左移”：挑战与数据驱动的说服之道
在大型遗留系统中推广“可观测性左移”无疑是一项充满挑战但极具价值的工作。想象一下，当故障发生时，我们不再是摸黑“背锅”，而是能够迅速定位问题根源，甚至在问题影响用户之前就能预警并解决。这正是可观测性左移的魅力所在。然而，将这种理念和实践植...
-
中小团队微服务运维：一套轻量级治理实践方案
微服务架构的流行带来了研发效率的提升，但对于很多中小团队来说，其日益增长的运维复杂性却是一个不小的挑战。服务数量一多，故障排查、性能瓶颈定位、部署发布都可能变成一场“噩梦”。今天，我想分享一套适合中小团队的轻量级微服务治理方案，涵盖监控、...