metrics

metrics相关知识

• kubernetes1.13.1部署metrics-server0.3.1

  参考文档https://kubernetes.io/docs/tasks/debug-application-cluster/core-metrics-pipeline/#metrics-serverhttps://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server/tree/master/deploy/1.8%2Bhttps://www.cnblogs.com/cuishuai/p/9857120.htmlhttps://juejin.im/post/5b6592ace51d4515b01c11ed简介Metrics Serverheapster 已经被废弃了，后续版本中会使用 metrics-server代替Metrics Server is a cluster-wide aggregator of resource usage data. Starting from Kubernetes 1.8 it’s deployed by default in clus
• Spark metrics实现KafkaSink

  背景监控是Spark非常重要的一部分。Spark的运行情况是由ListenerBus以及MetricsSystem 来完成的。通过Spark的Metrics系统，我们可以把Spark Metrics的收集到的信息发送到各种各样的Sink，比如HTTP、JMX以及CSV文件。目前支持的Sink包括：ConsoleSinkCSVSinkJmxSinkMetricsServletGraphiteSinkGangliaSink有时我们需要实时获取metrics数据通过spark分析展示等需求，这个时候若有个KafkaSink将metrics指标数据实时往kafka发送那就太方便了，故有了这篇博文。实践所有的Sink都需要继承Sink这个特质：private[spark] trait Sink {  def start(): Unit  def stop(): Unit  def&nbsp
• 容器监控实践—Metrics Server

  概述从 v1.8 开始，资源使用情况的监控可以通过 Metrics API的形式获取，具体的组件为Metrics Server，用来替换之前的heapster，heapster从1.11开始逐渐被废弃。Metrics-Server是集群核心监控数据的聚合器，从 Kubernetes1.8 开始，它作为一个 Deployment对象默认部署在由kube-up.sh脚本创建的集群中，如果是其他部署方式需要单独安装，或者咨询对应的云厂商。Metrics API介绍Metrics-Server之前，必须要提一下Metrics API的概念Metrics API相比于之前的监控采集方式(hepaster)是一种新的思路，官方希望核心指标的监控应该是稳定的，版本可控的，且可以直接被用户访问(例如通过使用 kubectl top 命令)，或由集群中的控制器使用(如HPA)，和其他的Kubernetes APIs一样。官方废弃heapster项目，就是为了将核心资源监控作为一等公民对待，即像pod、service那样直接通
• 容器监控实践—Custom Metrics

  概述上文metric-server提到，kubernetes的监控指标分为两种：Core metrics(核心指标)：从 Kubelet、cAdvisor 等获取度量数据，再由metrics-server提供给 Dashboard、HPA 控制器等使用。Custom Metrics(自定义指标)：由Prometheus Adapter提供API custom.metrics.k8s.io，由此可支持任意Prometheus采集到的指标。核心指标只包含node和pod的cpu、内存等，一般来说，核心指标作HPA已经足够，但如果想根据自定义指标:如请求qps/5xx错误数来实现HPA，就需要使用自定义指标了，目前Kubernetes中自定义指标一般由Prometheus来提供，再利用k8s-prometheus-adpater聚合到apiserver，实现和核心指标（metric-server)同样的效果。以下是官方metrics的项目介绍：Resource Metrics API（核心api）Heapster

metrics相关课程

• Spring Cloud微服务安全实战 中小企业可落地的完整安全方案 采用流行的微服务架构开发时，有三大问题：认证授权、可用性、可视化需要面对。本课程从简单的API安全入手，过渡到复杂的微服务场景，解决上述三大问题痛点，并结合实际给出相应解决方案。

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• PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目 PyTorch是深度学习的主流框架之一，新手入门相对容易。课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合，结合多个不同的CV与NLP实战项目，帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法，带大家较平稳地入门深度学习领域。

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• Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶 课程以Tensorflow2.0为主体，以图像分类、房价预测、文本分类、文本生成、机器翻译、泰坦尼克生存预测等项目为依托，讲解Tensorflow框架的使用方法，让学员获得灵活使用Tensorflow的能力，达到初级深度学习工程师的水平。

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metrics相关教程

• 使用 TensorBoard 记录训练中的各项指标 在前面的学习中，我们学习到了如何使用 TensorBoard 来记录 Loss 等基本的参数。那么我们可以定义更加复杂的参数指标，以至于可以自定义指标吗？答案是可以的，那么我们这节课便来学习一下如何在 TensorBoard 之中输出更加复杂的指标甚至自定义指标。In the previous tutorial, we learned how to use the TensorBoard to record basic parameters such as Loss. So can we define more complex parameter metrics to the point where we can customize metrics? The answer is yes, so let’s take a look at how to output more complex metrics or even custom metrics in the TensorBoard.自定义指标大致可以分为两种：There are two broad categories of custom metrics:使用回调进行自定义的输出； Custom output using callbacks;在自定义循环中手动添加输出。 Manually add output in a custom loop我们这节课来分别学习以下如何使用两者来进行自定义的输出。In this lesson, we will learn how to use each of the following to customize the output.
• 3. 小结 在这节课之中，我们学习了如何自定义指标的输出，其中包括使用通过CallBack来在训练的过程中输出指标以及如何在自定义训练的过程中输出指标。In this lesson, we learned how to customize the output of metrics, including using CallBack to output metrics during training and how to output metrics during custom training.
• 4. 数据集的使用 在这里，我们使用和之前相似的模型进行演示，于是我们首先定义一个分类器，然后进行训练。具体代码如下所示：model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'),])model.compile( loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])model.fit(train_dataset, epochs=30)我们可以得到结果：......Epoch 29/3020/20 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.4398 - accuracy: 0.8086Epoch 30/3020/20 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.4332 - accuracy: 0.8214我们可以发现，我们的模型在训练集合上达到了 82% 的准确率。
• 2.2 加载模型参数 如果我们需要加载我们的模型，我们只需要经过以下两步即可：定义网络结构；按照保存路径来载入参数。具体代码如下：# 创建模型结构model = get_model()# 加载参数model.load_weights('./checkpoints/ckpt')model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 评估模型model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)我们可以看到模型的输出为：313/313 - 0s - loss: 0.3448 - accuracy: 0.8758[0.34482061862945557, 0.8758000135421753]说明我们的模型参数已经成功加载。
• 1. 定义模型结构 由于我们这节课的重点在模型的保存，而不是网络的结构，因此我们使用之前的网络结构： fashion_mnist 分类的网络结构。具体的网络代码为：import tensorflow as tf# 使用内置的数据集合来加载数据(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()# 预处理图片数据，使其归一化x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0def get_model(): # 定义网络结构 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) return modelmodle = get_model()# 编译模型model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])在这里我们不仅仅定义了网络的基本结构，同时也载入了基本的图片数据，从而便于后面的训练以及模型保存等操作。
• 1. 使用 CallBack 自定义输出 使用 CallBack 进行自定义输出的方法是采用其内置的一些 CallBack 或者一些自定义的 CallBack，而这些 CallBack 之中包含有进行指标输出的功能，故而我们可以使用他们进行自定义输出。The way to use callbacks for custom output is to take some of the built-in callbacks or some of the custom callbacks that include the ability to do metric output, so we can use them for custom output.使用 CallBack 进行自定义输出的大体步骤分为如下几步：The general steps for custom output using CallBack are as follows:使用 tf.summary.create_file_writer() API 来编写一个文件写入器，我们会使用该写入器来记录我们的指标； Use of TF. It’s not gonNA happen. The create () API to write a file writer that we will use to record our metrics;自定义回调，并在回调的过程之中使用 tf.summary.scalar() 函数进行指标的写入； Customize the callback, and use TF. During the callback. It’s not gonNA happen. The scalar () function writes the pointer;在训练的过程之中调用该 CallBack。 This CallBack is called during the course of training在这里，我们会采用一个学习率的例子来进行演示：Here, we’ll use a learning rate example to illustrate:import tensorflow as tf(x_train, y_train),(x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0file_writer = tf.summary.create_file_writer("logs/2")file_writer.set_as_default()# 定义学习曲线，并且输出指标def my_lr_schedule(epoch): learning_rate = 0.1 learning_rate /= 2 tf.summary.scalar('lr', data=learning_rate, step=epoch) return learning_ratelr_callback = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(my_lr_schedule)model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=[])# 调用学习率回调model.fit( x_train, y_train, epochs=3, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[lr_callback],)以上的模型比较简单，因此我们可以通过运行如下命令来查看结果：The above model is relatively simple, so we can see the results by running the following command:tensorboard --logdir logs/2于是，我们便可以查看到我们自定义的学习率指标的曲线的变化情况：Then we can see how the curve of our custom learning rate indicator changes:

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