监控系统的重心，通常是采集、存储、可视化、生成告警事件，但通常都不具有完备的事件后续处理能 力。这里说的后续处理主要包括：多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升 级、协同闭环处理等等。监控系统或多或少都有一些这方面的能力，但是通常都不完备，而这，正是 PagerDuty FlashDuty 这种产品存在的价值。这些产品都是以 Duty 命名，核心就是支持告警 OnCall 值班处理的场景。 值班处理的场景。 对于告警事件的后续处理，有哪些问题和需求以及何为最佳实践？我们从思路方法和工具实践两个方面分 别进行探讨，下面先行探讨思路方法，看看要解决这些问题和需求，我们有哪些可能的解法。 思路方法篇 告警事件的后续处理：多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升级、协同闭环 处理等等。看起来需求很多，最核心的痛点有两个： ● 告警太多，打扰太多 ● ● 告警疏漏，无法闭环 我们先来看第一个痛点，首先分析一下造成告警太多、打扰太多的原因是什么，然后针对原因提出对应的 方案。 告警太多的常见原因 最常见的原因，是告警规则设置得不合理。比如很多规则触发了告警之后，实际没有后续动作，只是起到 常态化通知的效果，不需要排查，也不需要止损，甚至连个长线的 TODO 都没有。这类告警多了人就疲 了，当重要的告警来临的时候，也

Python分析alpha vaults策略 主讲人： 代少飞 – 量化开发 个人简介 主要从事量化开发相关工作 有开发过数字货币交易所 PyconChina2019深圳场有分享(b站有相关视频) 目前从事web3相关工作 免责声明 纯技术交流，不提供任何投资建议 如有侵权，请联系本人，第一时间处理 一、策略介绍 二、部署开发 三、使用说明 四、策略回测 大纲 策略介绍 资金量有一定规模，进出中心化交易所，比较费力 资金量有一定规模，进出中心化交易所，比较费力 第一个上线的 Uniswap v3 LP 策略 Uniswap v3 在 2021 年 5 月 5 日发布后两天，Charm 部署了其第三款 产品：Uniswap v3 LP 操作策略——Alpha Vault，并且已经被证明是非常 成功的产品：利润比 v2 的 LP 高两倍以上！ 部署开发 Brownie Brownie is a Python-based Ethereum, inspired by web3.js code https://github.com/charmfinance/alpha-vaults-contracts.git 使用说明 策略回测 结果值 值越大，命中率越高 Alpha Valuts 3.865960084033544 0xae540be685696ea465b12bbdf9e5f44603bb9ab2 7.536748535889405

基础篇：webpack 与构建发展简史 目 录 CONTENTS 01 基础篇：webpack 基础用法 02 进阶篇：编写可维护的 webpack 构建配置 04 进阶篇：webpack 构建速度和体积优化策略 05 原理篇：通过源码掌握 webpack 打包原理 06 原理篇：编写 Loader 和插件 07 实战篇：React 全家桶 和 webpack 开发商城项目 08 基础篇：webpack //huayang.qq.com/polyfill_service/v2/polyfill.min.js?unknown=polyfill&features=Promise,Map,Set 体积优化策略总结 Scope Hoisting Tree-shaking 图片压缩 动态 Polyfill 公共资源分离

UCloud 优刻得 3/120 38 39 40 40 41 41 43 43 43 46 49 49 52 53 55 57 57 58 58 59 60 备份恢复 备份恢复 设置备份策略 调整⾃动备份策略 ⼿动备份 删除备份数据 备份恢复 Dashboard/监控访问 监控访问 代理节点 配置访问代理 访问 实例 实例 创建TiDB Serverless实例 查看TiDB实例列表 查看TiDB实例详情 备份恢复 设置备份策略 调整⾃动备份策略 ⼿动备份 备份恢复 参数配置 参数配置 进⼊管理⻚⾯ 查看 修改 ⽬录 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 5/120 85 86 86 88 93 93 95 96 99 100 100 101 103 103 104 105 105 105 105 105 参数列表 告警通知 告警通知 创建告警模板 计费说明 计费指南 回收 操作指南 TiDB 实例 ⽤⼾ 备份恢复 Dashboard/监控访问 TiDB Serverless 实例 ⽤⼾ Binlog同步 TiFlash管理 备份恢复 参数配置调整 告警通知 证书管理 数据库审计 安全组 数据迁移 性能数据 概览 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 9/120 FAQ 概览 分布式NewSQL数据库

Eureka，我们只能兼容，而且我们不出去，不成为默认标准，不知道未来还 要被迫兼容更多不如我们的产品，这对我们来说是⼀个灾难。因此我们决定开源。 迎面而来的是第二个问题，开源的定位和竞争力是什么？ 内部三个产品的开源策略是什么？ 由于当时 Spring-cloud 的崛起，微服务多个模块逐步被划分，包括注册中心、配置中心，如果从 产品定位上，期望定位简单清晰，利于传播，我们需要分别开源我们内部产品，这样又会分散我们 SDK 需要感知服务节点列表，并按照某种策略选择其中⼀个节点进行连接；底层连接 断开时，需要进行切换 Server 进行重连。 ○ 客户端基于当前可用的长链接进行配置的查询，发布，删除，监听，取消监听等配置领域的 R PC 语意接口通信。 ○ 感知配置变更消息，需要将配置变更消息通知推送当前监听的客户端；网络不稳定时，客户端 接收失败，需要支持重推，并告警。 ○ 感知客户端连接断开事件，将 ,当前连接数信息，系统负载信息同步， 负载调节信息同步等。 Nacos 架构 < 44 2. 服务  SDK 和 Server 之间 ○ 客户端 SDK 需要感知服务节点列表，并按照某种策略选择其中⼀个节点进行连接；底层连接 断开时，需要切换 Server 进行重连。 ○ 客户端基于当前可用的长链接进行配置的查询，注册，注销，订阅，取消订阅等服务发现领域 的 RPC 语意接口通信。

设置登录、访问权限、外观 可观测性 一站式图形化仪表盘 应用工作台 CI/CD 流水线实现 GitOps 和 DevOps 工作流 多云编排 基于 Karmada 构建多云实例/负载/策略管理 微服务引擎 基于 Nacos/Sentinel/Eureka 等微服务治理中心和网关 服务网格 基于 Istio 定制的增强版网格化治理 版权 © 2023 DaoCloud 跨集群负载统一管理能力。 策略管理 支持以命名空间或集群粒度制定网络策略、配额策略、资源限制策略、灾备策 略、安全策略。 ➢ 网络策略，支持以命名空间或集群粒度制定网络策略，限定容器组与网络平上网络” 实体“通信规则。 ➢ 配额策略，支持以命名空间或集群粒度设定配额策略，限制集群内的命名空间的资源 使用。 ➢ 资源限制策略，支持以命名空间或集群粒度设定资源限制策略，约束对应命名空间内 应用对资源的使用。 ➢ 灾备策略，支持以命名空间或集群粒度设定灾备策略，实现以命名空间为维度进行容 灾备份，保障集群的安全性。 版权 © 2023 DaoCloud 第 10 页 ➢ 安全策略，支持以命名空间或集群粒度设定安全策略，为 Pod 定义不同的隔离级 别。 全局管理 全局管理是以用户为中心的综合性服务板块，包含用户与访问控制、企业空 间、审计日志、平台设置等基础服务模块。

argus的现状 Ø argus的未来 系统定位 Ø 保证基础监控，提供监控通道 Ø 要求高可用、高可扩展 Ø 分离用户、平台管理员 角色 Ø 建设用户自助平台（看性能、配告警、收告警） Ø 保证告警覆盖率，按类型初始化通用告警策略 Ø 兼顾通用的和个性的监控要求 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 数据上报 agent transfer meta updater hbs graph judge redis sender query mysql web alarm gitlab 告警判断 agent transfer meta updater hbs graph judge redis sender query mysql web alarm gitlab 数据查询 数据查询 agent transfer meta updater hbs graph judge redis sender query mysql web alarm gitlab 告警配置 agent transfer meta updater hbs graph judge redis sender query mysql web alarm gitlab 插件脚本下发

◼低资源使用率TOP统计 ◼低负载应用榜单 ◼低资源使用率应用优化建议 多维度使用率分析助力企业降本增效 使用率报表 大规模实时监控平台V2.0 ◼整合多端数据，解决数据孤岛问题 ◼性能分析、告警分析更加准确 ◼更全面评估应用健康状况 大规模实时监控平台V2.0 整合各种应用维度的指标分析，提供更全面的应用数据分析和故障诊断 ◼系统指标 ◼调用链指标 ◼日志分析 ◼数据库指标 事前感知：通过故障预测算法，预测故障类型及发生时间，并提前通知项目负责人； 2. 自动处理：决策引擎根据预设的事件处理策略，自动执行处理指令以及基于机器学习的自动故障处理； 3. 定时巡检：平台化的定时巡检机制，给出应用健康报告，问题早发现早解决； 4. 报警收敛：对告警做告警筛选、过滤、合并操作，大大减少报警数量； 故障快照 ◼出现告警自动抓取现场快照信息 ◼快照信息持久化保存 ◼根据自学习的知识库提供异常原因分析 根因分析 基于双向过滤的告警通知 恢复 轻度 中度 严重 过 滤 通知处理引擎 过 滤 高级通知策略 方法告警 日志告警 资产 资产 资产 邮件 短信 咚咚 微信 调用链告警 业务告警 业务告警 每天 每月 每周 自定义 时间规则 ◼为保证告警信息能够及时准确的传达给系 统管理员，监控模块需要实现灵活的告警通 知策略 ◼双重过滤的通知方式：资源和通知联系人

业务改造成本⾼高，代码耦合，维护成本增⾼高 • 固化策略略，需线下修改代码，测试，发布，线上应急策略略响应不不 友好 • ⽆无法⽀支撑多系统的复合指标计算，业务降级⽀支持不不友好 • ⼤大量量应⽤用各⾃自实现降级熔断，代码散落在各应⽤用，没有统⼀一的管 理理和治理理。久⽽而久之，⽆无⼈人知道系统内有多少降级点，降级是如 何实现的 • 缺乏UI、没有灵活的参数、策略略配置，没有预案制定管理理能⼒力力 业务保障平台建设之路路 业务保障平台建设之路路 业务保障平台建设之路路 服务管理理 策略略管理理 预案制定 线上演练 • 降级服务统⼀一注册管理理，通过降 级服务质量量数据从整体反映各应 ⽤用的降级点和可⽤用性保障措施 • 降级策略略集中管理理，通过参数 化、配置化、脚本化⽅方式实现线 上策略略的灵活调整 • 依据服务重要程度，从全局制定 分级预案，对降级点进⾏行行预案编 排，并跟踪监控降级链路路的执⾏行行 排，并跟踪监控降级链路路的执⾏行行 • 发现潜在故障，多维度验证预案 有效性，评估系统可靠性，提供 降级策略略、参数调整的优化依据 整体架构 Agent 服务降级注册 降级熔断通知 元数据存储 控制 中⼼心 ETCD ETCD ETCD ETCD 服务注册监听 降级控制中⼼心 元数据 TurboMQ 熔断降级监听 Application Application Application

仍有很大的提升的空间。基于此，我们通过研究并借鉴了业界已有的先进技术，开发 了一套新的目标检测框架——YOLOv6。该框架支持模型训练、推理及多平台部署 等全链条的工业应用需求，并在网络结构、训练策略等算法层面进行了多项改进和优 化，在 COCO 数据集上，YOLOv6 在精度和速度方面均超越其他同体量算法，相关 结果如下图 1 所示： 算法 2 > 2022年美团技术年货 图 1-1 ）该模型的性能，从图中可 以看到，YOLOv6 在不同分辨率下，仍然保持较大的性能优势。 2. YOLOv6 关键技术介绍 YOLOv6 主要在 BackBone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的 改进： ● 我们统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck ：受到硬件感知神经网络设计 思想的启发，基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 优化设计了更简洁有效的 Efficient Decoupled Head，在维持精度的同时， 进一步降低了一般解耦头带来的额外延时开销。 ● 在训练策略上，我们采用 Anchor-free 无锚范式，同时辅以 SimOTA[2] 标签 分配策略以及 SIoU[9] 边界框回归损失来进一步提高检测精度。 2.1 Hardware-friendly 的骨干网络设计 YOLOv5/YOLOX 使用的