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时序分析
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边缘AI模型物理攻击与硬件防御：旁路攻击与故障注入的应对之道
在人工智能（AI）迅速发展的今天，边缘计算与AI的结合，即边缘AI，已成为一个重要的趋势。边缘AI将AI计算能力推向网络边缘，例如智能手机、物联网设备和自动驾驶汽车等，从而实现低延迟、高效率和更强的隐私保护。然而，这种分布式特性也带来了新...
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微服务分布式事务（TCC与Saga）日志、监控与链路追踪设计实践
在微服务架构中，分布式事务的管理一直是复杂且充满挑战的难题，特别是当采用TCC（Try-Confirm-Cancel）和Saga等模式时。对于运维团队而言，如何快速定位分布式事务的故障，追踪其状态，并避免长时间的数据不一致，是构建稳定监控...
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告别“人力硬抗”：智能订单异常处理系统，业务高峰期的制胜法宝
在电商和在线服务高速发展的今天，订单量在“双11”等高峰期屡创新高已成常态。然而，光鲜的数据背后，往往隐藏着客服人员的加班加点、异常订单的堆积如山，以及居高不下的用户投诉率。面对海量的订单数据和瞬息万变的业务场景，仅仅依靠人力“硬抗”已不...
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grafana 中自定义监控面板，实现对特定服务的实时监控？例如，如何显示数据库连接的活跃数、等待数、超时数，与此同时，设置报警阈值？比如，连接数超过 50，等待时间超过 300ms，超时率超过 5% 时报警。
在 Grafana 中创建自定义监控面板，实现对特定服务的实时监控，需要结合 Prometheus 监控服务中的指标与报警阈值设定。 第一步，需要在 Prometheus 中收集监控数据，包括服务的 CPU 使用率、内存使用率、网络流...
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边缘设备AI模型部署的硬件加速技术?以及它们对模型安全的影响!
作为一名对硬件加速技术在边缘计算领域应用充满好奇的工程师，我一直在思考一个问题：如何在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型，同时确保模型的安全性？这不仅仅是一个技术挑战，更是一个关乎数据安全和隐私的重要议题。今天，我想和你深入探讨一下边缘...
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TimescaleDB 生产环境部署：单机、主从、集群架构与性能调优实战
TimescaleDB 生产环境部署：单机、主从、集群架构与性能调优实战 你好，我是你们的数据库老朋友，今天要和大家聊聊 TimescaleDB 在生产环境中的部署方案。相信不少朋友已经对 TimescaleDB 的基本概念和使用有所...
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蜜罐中基于时序分析与机器学习的攻击者行为预测
蜜罐中基于时序分析与机器学习的攻击者行为预测 蜜罐作为一种主动防御技术，通过模拟真实系统或服务，吸引攻击者并记录其行为，从而帮助安全团队了解攻击者的策略、工具和漏洞利用方法。然而，传统的蜜罐分析主要依赖于静态的行为画像，难以捕捉攻击者...
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Wireshark过滤器实战：5个关键技巧让流量分析效率提升200%
一、为什么你的Wireshark总是卡顿？ 当我们在192.168.1.105服务器抓取HTTP流量时，使用 http 过滤器后，竟发现80%都是图片请求！改用 http.request.method == "POST&qu...