Свързани публикации 'monitoring'


Количествено определяне на латентността в мащаб
Преди много време, когато се присъединих към бума на dot-com, бях въведен в изкуството на управлението на разположени сървъри, известно още като системна администрация. Бях направил справедлив дял от програмирането на C и Fortran чрез официалното си образование. Няколко стелажа със сървъри обаче бяха ново предизвикателство и по онова време най-голямата мистерия беше как ни таксуват за честотна лента. Получаваме „5 мегабита при 95-ия процентил“ или нещо подобно. Това означаваше, че на..
Как Sentry може да ви помогне с разработването на висококачествен софтуер?
Sentry е инструмент, който може да ви помогне да наблюдавате и коригирате грешки във вашия софтуер в реално време. Той автоматично събира и отчита грешките, възникнали във вашето приложение, като предоставя подробна информация за контекста и местоположението на всяка грешка. Това може да ви помогне бързо да идентифицирате и коригирате проблемите, като гарантира, че вашият софтуер е с високо качество и остава стабилен и надежден. Освен това Sentry може да ви помогне да следите..
Нова реликва: Отговаряйте по-бързо, оптимизирайте по-добре и създавайте по-перфектен софтуер
Въведение Възходът на платформите и инструментите MLOps (Machine Learning Operations) е значително развитие в областта на машинното обучение и изкуствения интелект през последните няколко години. Инструментите и платформите MLOps са насочени към преодоляване на пропастта между разработването на модели за машинно обучение и тяхното внедряване в производствени среди. Той включва набор от практики, процеси и инструменти, които улесняват гладкото интегриране на машинното обучение в реални..
Обявяване на безплатно наблюдение и отстраняване на грешки в Node.js с Trace
Днес сме развълнувани да обявим, че Trace, нашият инструмент за наблюдение и отстраняване на грешки Node.js вече е безплатен за проекти с отворен код. Какво е Trace? Стартирахме Trace преди година с намерението да помогнем на разработчиците, които търсят APM, специфичен за Node.js, който е лесен за използване и помага при най-трудните аспекти на изграждането на Node проекти, като например. намиране на изтичане на памет в производствена среда профилиране на използването на процесора..
Учене от грешки в машинното обучение: как да намерим слабите места на регресионен модел?
"Приготвяме се да започнем" Учене от грешки в машинното обучение Как да намерим слабите места на регресионния модел Когато анализираме ефективността на модела за машинно обучение, често се фокусираме върху един показател за качество. При проблеми с регресия това може да бъде MAE, MAPE, RMSE или каквото и да е най-подходящо за проблемния домейн. Оптимизирането за един показател има абсолютно смисъл по време на тренировъчни експерименти. По този начин можем да сравним различни..
Контролен списък за мониторинг на модел на машинно обучение: 7 неща за проследяване
Как да наблюдавате вашите модели и кои инструменти с отворен код да използвате Не е лесно да се изгради модел за машинно обучение. Още по-трудно е да се внедри услуга в производство. Но дори и да сте успели да залепите всички тръбопроводи заедно, нещата не спират до тук. След като моделът се използва, веднага трябва да помислим за безпроблемната му работа. В края на краищата сега доставя бизнес стойност! Всяко прекъсване на производителността на модела директно се превръща в..
Linux инструменти за наблюдение на дискове
Производителността на диска може да бъде тясно гърло в работата на вашия сървър. Записите в хранилището преминават през различни слоеве на абстракция, което затруднява отстраняването на грешки. Има много инструменти, които да ни помогнат в тази дилема. Ето някои от тях. Инструменти за наблюдение на производителността на диска иостат Iostat е ефективен инструмент за наблюдение на производителността на диска. Iostat дава общ преглед на информацията за използване на диска и..