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華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別:識別哪些對象是垃圾 3.來自:百科APM 架構(gòu)圖 訪問APM:通過 IAM ( 統(tǒng)一身份認(rèn)證 )的委托、AK/SK鑒權(quán)可以訪問APM。 數(shù)據(jù)采集:APM可以通過非侵入方式采集Java探針、Istio網(wǎng)格等提供的應(yīng)用數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)資源數(shù)據(jù)、用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)等多項指標(biāo)。 業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn):APM支持全鏈路拓?fù)洹⒄{(diào)用鏈追蹤、事務(wù)分析功能。 業(yè)務(wù)拓展:來自:百科
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安全云腦 _綜合態(tài)勢大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢大屏 在現(xiàn)場講解匯報、實(shí)時監(jiān)控等場景下,為了獲得更好的演示效果,通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認(rèn)提供一個綜合感知態(tài)勢大屏,可以還原攻擊歷史,感知攻擊現(xiàn)狀,預(yù)測攻擊態(tài)勢,為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力,實(shí)現(xiàn)一屏全面感知。來自:專題
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APM提供故障智能診斷能力,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動檢測應(yīng)用故障。當(dāng)事務(wù)出現(xiàn)異常時,通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo),提取業(yè)務(wù)正常與異常時上下文數(shù)據(jù)特征,如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu),通過聚類分析找到問題根因。APM可以統(tǒng)計歷史上體驗(yàn)好和差的數(shù)據(jù)并進(jìn)行比對,同時記錄可能導(dǎo)致應(yīng)用出錯的環(huán)境數(shù)據(jù),包括出入來自:百科
應(yīng)用性能管理 產(chǎn)品優(yōu)勢 即開即用 非侵入式性能數(shù)據(jù)采集,無需修改業(yè)務(wù)代碼即可輕松接入APM,數(shù)據(jù)來源如下: APM Agent:基于自研Agent通過非侵入方式采集業(yè)務(wù)調(diào)用數(shù)據(jù)、服務(wù)存量數(shù)據(jù)、調(diào)用的KPI數(shù)據(jù)等應(yīng)用指標(biāo)。 即開即用 非侵入式性能數(shù)據(jù)采集,無需修改業(yè)務(wù)代碼即可輕松接入APM。來自:專題
全鏈路性能追蹤:Web服務(wù)、緩存、數(shù)據(jù)庫全棧跟蹤,性能瓶頸輕松掌握。 故障智能診斷 業(yè)務(wù)痛點(diǎn) 海量業(yè)務(wù)下,出現(xiàn)百種指標(biāo)監(jiān)控、KPI數(shù)據(jù)、調(diào)用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無關(guān)聯(lián)的應(yīng)用運(yùn)維數(shù)據(jù),如何通過應(yīng)用、組件和URL跟蹤等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù),自動完成故障根因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫,對異常事務(wù)智能分析給出可能原因。來自:專題