文章标签
调优
-
AI驱动的异常检测：SRE如何摆脱系统“慢性病”
在SRE（站点可靠性工程）的日常工作中，我们常会遇到一类特殊的系统问题，它们不像突然宕机那样戏剧性，也不是明显的错误代码报警。我更愿意称它们为系统的“慢性病”——那些指标或日志模式缓慢偏离正常轨道的信号。例如，某个服务的平均响应时间在几天...
-
探讨集成学习在图像识别领域的应用，分析其提升识别准确率的关键因素。
引言 随着人工智能的快速发展，图像识别技术已广泛应用于医疗、安防、自动驾驶等领域。而在众多识别方法中，集成学习因其卓越的表现引起了广泛关注。 集成学习概述 集成学习是一种将多个学习器结合起来以提高模型性能的机器学习技术。它主要...
-
构建高可靠高性能安全事件监控系统：告别数据延迟与查询不稳
在企业运营中，安全事件监控系统是风险管理和合规性的基石。然而，许多团队都面临一个共同的痛点：尽管外部业务系统在数据一致性和查询性能方面表现出色，但内部安全监控系统却常常饱受数据延迟和历史查询不稳定的困扰，这直接影响了安全团队及时评估和响应...
-
在机器学习中，Grid Search与Random Search的选择：哪个更适合大规模模型训练？
随着机器学习技术的不断发展，模型的参数调优已成为提升模型性能的关键环节。在众多参数优化方法中，Grid Search和Random Search是最常用的两种策略。本文将探讨这两种方法的特点，以及它们在大规模模型训练中的适用场景。 1...
-
在大规模企业中高效部署Zabbix：从监控策略到告警优化
在大规模企业环境中，高效部署和管理Zabbix监控系统至关重要。这不仅仅关乎IT基础设施的稳定运行，更关系到业务的连续性和企业的整体效率。本文将深入探讨如何在大型企业中高效部署Zabbix，涵盖从监控策略制定到告警优化等多个方面，并结合实...
-
几MB内存的嵌入式系统，如何“优雅”地拥抱Web技术？我的性能与内存焦虑
作为一名在几MB内存的嵌入式系统里摸爬滚打了多年的C++老兵，我深知每一个字节的珍贵，每一次额外的CPU周期都可能意味着系统响应的迟钝甚至崩溃。在这样的“极限生存”环境下，我们对资源的消耗几乎是苛刻的。最近团队提出引入Web技术来提升UI...
-
用XGBoost等机器学习模型改进ARIMA模型的房价预测精度：一次实战经验分享
最近在做房价预测项目，用传统的ARIMA模型预测效果不太理想，精度始终提不上去。后来尝试用XGBoost等机器学习模型进行改进，效果显著提升，特来分享一下我的经验。 一、ARIMA模型的局限性 ARIMA模型作为经典的时间序列...
-
SRE日志查询提速：告别漫长等待，打造秒级响应的日志分析利器
作为SRE工程师，日志是我们日常工作中定位和解决线上问题的“第一手资料”。然而，如果日志查询平台响应迟缓，每次搜索都要漫长等待，那种“心急如焚”却又“无能为力”的体验，无疑是故障排查效率的最大杀手。你不是一个人在战斗，许多SRE都面临着日...
-
开源深度学习框架在网络安全中的应用案例：基于TensorFlow的恶意代码检测系统
开源深度学习框架在网络安全中的应用案例：基于TensorFlow的恶意代码检测系统 近几年，随着深度学习技术的快速发展，其在网络安全领域的应用越来越广泛。特别是开源深度学习框架的出现，极大地降低了深度学习模型的开发门槛，使得更多安全研...
-
Go 微服务百万并发：Linux TCP/IP 调优实战
在高并发的 Go 微服务中，网络 I/O 往往是性能瓶颈。除了应用层面的优化，针对底层 Linux 系统 TCP/IP 协议栈和 Socket 缓冲区的调优也至关重要。以下是一些 Go 服务特别敏感的优化点： 1. Socket 缓...
-
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...
-
如何选择合适的连接池，提高数据库性能？
在当今快速发展的互联网时代，对于任何一个依赖数据库的应用，选择合适的连接池是提升性能的关键。然而，面对市场上各种各样的连接池框架，你是否感到困惑？本文将为你解答如何选择合适的连接池。 1. 理解连接池的基本概念 连接池是一个用于管...
-
Prometheus告警规则生命周期管理：告别“僵尸”规则的实战指南
我们团队，和很多同行一样，都曾被Prometheus告警列表里那些“僵尸”规则折磨得不轻。一个服务下线了，它对应的告警规则却还安安静静地躺在配置里，时不时跳出来刷个存在感，或者更糟糕的是，永久性地挂在那里，让真正的告警淹没在无尽的噪音中。...
-
万亿参数级AI模型推理：NUMA内存墙与分片、同步、数据流优化实践
作为一名深耕高性能计算和AI基础设施的工程师，我深知当我们将万亿参数级别的多模态AI模型推向生产环境时，那些看似微不足道的系统瓶颈会如何放大，最终成为横亘在推理性能面前的“内存墙”。尤其是在现有的非统一内存访问（NUMA）架构下，这个问题...
-
MySQL慢查询日志分析实战：一次线上事故的经验总结
MySQL慢查询日志分析实战：一次线上事故的经验总结 最近经历了一次线上MySQL数据库性能问题，导致部分业务出现严重延迟，最终通过分析慢查询日志成功定位并解决了问题。这次事故让我对慢查询日志的分析和应用有了更深刻的理解，特此记录分享...
-
如何选择合适的超参数优化方法？
在构建机器学习模型时，超参数的选择对模型的最终性能至关重要。超参数是指在模型训练之前设定的参数，比如学习率、正则化强度和树的深度等。这些参数的选择往往直接影响到模型的泛化能力，因此，理解如何选择合适的超参数优化方法变得尤为重要。 1....
-
Go语言API网关高并发瓶颈诊断：TCP、Socket与Linux内核调优实战
在构建高性能API网关时，Go语言因其出色的并发能力和简洁的网络编程模型而备受青睐。然而，当面临峰值流量时，即使CPU和内存利用率不高，QPS（每秒查询数）却难以提升，甚至偶发性地出现请求失败，这往往指向了一个隐蔽而棘手的问题：底层网络或...
-
Prometheus之外：高级告警与ML异常检测的开源集成方案
Prometheus作为云原生监控领域的基石，其强大的指标采集和查询能力受到广泛认可。自带的Alertmanager虽然功能实用，但在面对复杂告警场景，尤其是需要基于机器学习的异常检测时，可能显得力不从心。幸运的是，开源社区提供了多种工具...
-
SQL优化后上线，如何保障平稳过渡？
SQL 优化上线，如何确保万无一失？ 问题： 我们最近优化了一个 SQL 查询，测试环境 QPS 提升了 2 倍，但是担心上线后对其他模块有隐性影响。有没有什么稳妥的上线和验证方式，能确保优化是正向的且没有引入新坑？ 回答：...
-
在Kubernetes中使用持久卷与存储类优化RabbitMQ磁盘I/O性能
在云原生环境中部署RabbitMQ时，磁盘I/O性能是影响消息队列吞吐量和延迟的关键因素。Kubernetes的持久卷（Persistent Volume）和存储类（Storage Class）机制，为我们提供了灵活且高效的存储资源配置方...
0 50 0 0 0 RabbitMQ优化云原生消息队列