能监控
-
智能摄像头在夜间监控中的效果如何评估?
在这个技术迅猛发展的时代,传统摄像头逐渐被智能摄像头所取代。尤其在夜间监控中,智能摄像头的作用更是不可小觑。那么,如何评估这些摄像头在夜间监控中的效果呢?我将分享一些观察和实践经验。 1. 影像质量与解析度 首要任务是影像质量...
-
网站性能指标监控全攻略:如何确保网站稳定高效运行
网站性能是衡量网站质量的重要指标,对于提升用户体验和搜索引擎排名至关重要。本文将详细解析如何监控网站性能指标,确保网站稳定高效运行。 网站性能指标概述 网站性能指标主要包括以下几个方面: 响应时间 :页面加载速度,是衡量...
-
如何设计一个高效的全量检索方案应对百万级用户数据?
在如今数据爆炸的时代,处理百万级用户数据的全量检索能力显得尤为重要。如何设计一个高效的全量检索方案,不仅是技术工程师面临的挑战,也是业务团队希望实现的效果。下面,我们就来探讨一下这一话题。 1. 理解全量检索的基本概念与挑战 全量...
-
线上问题排查利器:APM工具助力跨服务调用耗时分析
最近团队在排查线上问题时遇到了不少麻烦,经常出现一些“不明觉厉”的卡顿,排查起来简直是大海捞针。各种日志分散在不同的服务上,要将一次请求从头到尾的调用链串起来,简直是噩梦。特别是涉及到跨服务调用时,更是让人头大。 相信很多同学都遇到过...
-
电商平台数据库“野路子”?“边修边跑”实战优化指南
老兄,你说的这个情况太常见了!电商平台初期为了快速上线,数据库设计难免有些“野路子”,大促一来就原形毕露,连接数飙升、响应慢几秒、用户抱怨不断,老板又担心成本和风险。要彻底重构固然好,但“边修边跑”才是更现实、更符合业务需求的路子。 ...
-
APM工具选型与实践:深入排查线上性能抖动的策略与指南
线上系统偶尔出现的性能抖动,如幽灵般难以捕捉,常常让技术团队焦头烂额。当团队内部开始讨论引入APM(应用性能监控)工具时,一些常见的疑问便会浮现:哪个工具更适合我们?投入产出比如何?它真的能追踪到最细粒度的数据库查询或代码段耗时吗?本文将...
-
电商前端负责人必看:构建自动化图片优化流水线,告别手动检查和卡顿!
作为大型电商平台的前端技术负责人,您描述的困境——在海量商品图片面前,如何在“高清展示”、“秒开不卡顿”和“避免手动检查”之间取得平衡,这几乎是每个图片密集型网站的“不可能三角”。尤其当图片由用户上传时,其格式、尺寸、质量更是千差万别,如...
-
TimescaleDB 深度剖析:性能、场景与选型指南
TimescaleDB 深度剖析:性能、场景与选型指南 嘿,哥们儿,最近在搞时间序列数据吗?如果你的答案是肯定的,那么恭喜你,你来对地方了!今天,咱们就来聊聊 TimescaleDB 这个专为时间序列数据优化设计的数据库。它到底有多牛...
-
Prometheus与慢查询日志联动:告警后秒级定位问题SQL的实战方案
Prometheus与慢查询日志联动:告警后秒级定位问题SQL的实战方案 引言:告警简单,定位困难的痛点 在现代的互联网服务架构中,数据库往往是核心瓶颈之一。我们经常使用Prometheus来监控数据库的各种性能指标,比如连接数、...
-
产品经理指南:如何从业务功能层面定位数据库连接池耗尽的根源
作为产品经理,面对用户反馈的卡顿和响应慢,尤其当数据库连接池耗尽时,确实让人头疼。我们不希望每次都等开发团队漫无边际地排查,而是希望能从产品层面迅速定位问题功能点或接口,以便优先优化或修复。这不仅能提升用户体验,也能提高团队的响应效率。 ...
-
大数据导出导致系统卡顿?深入分析与优化策略
你好!我非常理解你遇到的困扰。大数据导出导致系统资源紧张,进而引发其他接口卡顿甚至服务不可用,这在实际开发中是一个非常常见且棘手的性能痛点。你怀疑是数据库连接问题非常敏锐,这确实是核心原因之一,但背后往往涉及更复杂的系统资源争抢。 我...
-
Python异步IO库(asyncio)在高并发Web应用中的实战案例与性能优化
Python异步IO库(asyncio)在高并发Web应用中的实战案例与性能优化 随着互联网的快速发展,高并发Web应用的需求日益增长。传统的同步阻塞I/O模型在处理大量并发请求时,往往会因为I/O操作的阻塞而导致性能瓶颈。为了解决这...
-
云原生时代,为何容器编排系统如此青睐 eBPF?性能监控与资源调度的深度实践
作为一名云平台开发,我深知容器编排系统在现代应用架构中的核心地位。然而,随着微服务架构的普及,容器数量的爆炸式增长,资源管理和性能监控面临着前所未有的挑战。传统的监控手段往往侵入性强、开销大,难以满足云原生环境的需求。直到我遇到了 eBP...
-
如何使用 eBPF 诊断 Kubernetes 容器性能瓶颈?性能工程师的实践指南
作为一名性能工程师,你是否经常遇到这样的困扰:Kubernetes 集群中的容器应用响应缓慢,CPU 占用率异常飙升,但却难以快速定位问题根源?传统的监控工具往往只能提供宏观的指标,无法深入到内核层面进行细粒度的性能分析。这时,eBPF ...
-
如何选择合适的数据库监控工具来满足高并发场景下的需求?
引言 随着互联网的快速发展,越来越多的应用需要在高并发的环境下进行数据处理。这就需要我们有效监控数据库的性能,以确保系统的稳定性和响应速度。但是,如何选择合适的数据库监控工具呢?本文将从多个角度为您解析如何在高并发场景中选择合适的数据...
-
TimescaleDB 实战:手把手教你用连续聚合构建实时监控系统
TimescaleDB 实战:手把手教你用连续聚合构建实时监控系统 大家好,我是你们的“老码农”朋友。今天咱们来聊聊 TimescaleDB 的一个强大功能——连续聚合(Continuous Aggregates),并结合一个实际案例...
-
TensorFlow高效利用GPU:从入门到进阶的性能优化技巧
TensorFlow高效利用GPU:从入门到进阶的性能优化技巧 深度学习模型训练往往需要耗费大量时间,而GPU的强大并行计算能力能够显著缩短训练时间。TensorFlow作为流行的深度学习框架,如何高效利用GPU资源成为提升模型训练效...
-
高并发 Linux 服务器 eBPF 安全策略性能评估与优化:实战指南
在现代高并发的 Linux 服务器环境中,安全性和性能是两个至关重要的方面。eBPF(extended Berkeley Packet Filter)作为一种强大的内核技术,为我们提供了在内核级别动态地增强系统安全性的能力,而无需修改内核...
-
eBPF赋能!解锁 Kubernetes Ingress Controller 性能潜力 (Envoy/Nginx实战)
eBPF赋能!解锁 Kubernetes Ingress Controller 性能潜力 (Envoy/Nginx实战) 作为一名DevOps工程师,或者性能优化专家,你是否曾为Kubernetes Ingress Controlle...
-
深度学习框架在GPU上的性能优化:从理论到实践的探索
深度学习框架在GPU上的性能优化:从理论到实践的探索 深度学习的蓬勃发展离不开强大的GPU加速。然而,不同的深度学习框架在GPU上的性能表现却存在显著差异。选择合适的框架并进行有效的性能优化,对于加快模型训练速度、降低计算成本至关重要...