查看监控指标与配置告警 查看Kafka监控数据 Kafka支持的监控指标 配置Kafka监控告警

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查看监控指标与配置告警 云监控服务 （CloudEye Service）是公有云提供的安全、可扩展的统一监控方案，通过云监控服务集中监控D CS 的各种指标，基于云监控服务实现告警和事件通知。 DCS支持的监控指标 DCS常用的监控指标 查看DCS性能监控 配置DCS监控告警

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的灵活成本效益资源配置方案，有效避免了资源闲置与浪费，降低了进入AI领域的门槛。 架构强调高可用性，多数据中心部署确保数据与任务备份，即使遭遇故障，也能无缝切换至备用系统，维持模型训练不中断，保护长期项目免受时间与资源损耗，确保进展与收益。 大模型应用开发，帮助开发者快速构建智能Agents

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基础指标：IEF指标 介绍IEF服务上报到AOM的监控指标，包括指标的类别、名称、含义等信息。 IEF服务的指标上报到AOM后，系统会根据指标映射规则将IEF指标转换后，呈现在AOM控制台的“指标浏览”界面。 表1 IEF服务监控指标 指标类别 分类 AOM呈现的指标 IEF上报的指标

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指标 指标看板 仪表盘 矩形树图 父主题： 仪表板可视化控件

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进行执行时，MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能，如每个任务的大小，任务与资源分配均匀度，任务拆分合理度等。 HDFS：最底层的IO读也是性能的关键，主要考虑的指标是读取和写入的性能，还包括块大小合理设置等。 其中MapReduce/Spark/HD

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数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 问题描述 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别，需要具体说明一下，便于用户理解。 解决方案 数据架构中指标侧重业务维度，用来衡量目标总体特征的统计数值；数据质量中指标侧重监控维度，用来管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等。 注意，数

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一键安装部署即可监控Kubernetes以及各类云产品。 一键接入各种应用组件及告警工具。 低成本 多种指标免费用，覆盖Kubernetes标准组件。 提供全托管式服务，无需另购资源，可降低监控成本，且维护成本几乎为零。 与CCE集成并提供监控服务，容器监控体系创建时间从2天降低至10分钟。一个Prometheus

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每日任务与每日签到 每日任务 每日任务清单，并在完成任务后获得额外奖励，不受每日积分上限约束。 图1 入口展示 不生效的状态下支持积分编辑 每日签到 签到记录用于展示学员每日进入酷学院签到的详情记录，签到详情可通过日期与姓名搜索，也可以支持导出。 操作路径：运营-每日签到-签到记录-【导出】

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同步任务约束与限制 为保障数据同步任务的正常运行，针对不同的链路，DRS在使用上存在一定的约束与限制。 MySQL为源使用须知 入云： MySQL同步到MySQL MySQL同步到 GaussDB (for MySQL) MySQL同步到PostgreSQL MySQL同步到GaussDB主备版

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迁移任务约束与限制 为保障数据迁移任务的正常运行，针对不同的链路，DRS在使用上存在一定的约束与限制。 MySQL为源使用须知 入云： MySQL迁移到MySQL MySQL迁移到DDM 将MySQL迁移到GaussDB(for MySQL) 出云： MySQL迁移到MySQL MySQL分库分表为源使用须知

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基础指标：CSE指标 介绍CSE服务上报到AOM的监控指标，包括指标的类别、名称、含义等信息。 表1 CSE服务监控指标 指标类别 分类 指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 ServiceComb registry servicecomb_service_center_db_service_total

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mitEventTimeLag 数据的事件时间与数据离开 Source 时的间隔 毫秒（ms） flink_taskmanager_job_task_operator_currentFetchEventTimeLag 数据的事件时间与数据进入Source的时间间隔 毫秒（ms）

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指标 概览 拓扑 接口调用 数据库 异常 基础监控 告警策略 父主题： 链路追踪

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产品总体测试策略 制定测试与验证计划 测试经理组织测试工程师依据产品测试工作陈述、产品包验证主计划、产品研发计划、总体测试策略并根据估计结果制定测试与验证计划。 产品包验证主计划 测试估计结果 产品业务计划及端到端计划（研发） 总体测试策略 测试与验证计划、端到端测试工作分解结构 特性测试需求分析

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使用过滤法时提供如下算法： 卡方检验 卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度。实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若卡方值为0，表明实际值与理论值完全符合。 F检验 F检验是一种在零假设之下，统计值服从F-分布的检验。

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conds_count 控制组管理器操作的持续时间count kubelet_node_config_error 如果节点遇到与配置相关的错误，则此指标为true（1），否则为false（0） kubelet_node_name 节点名称，值始终为1 kubelet_pleg_r

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占比（Fraction） DCGM_FI_PROF_SM_OCCUPANCY SM Occupancy 表示在一个时间间隔内，驻留在SM上的线程束与该SM最大可驻留线程束的比例。 该值表示一个时间间隔内的所有SM的平均值。 占用率越高不代表GPU使用率越高。只有在GPU内存带宽受限的工作

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对齐：设置标题的对齐方式，如左对齐、居中或右对齐。 标题背景色：设置标题的背景颜色。 内边距： 设置标题距离组件上下左右边界的距离。 图4 设置上边距 标题偏移量：设置标题与指标之间的距离。 图5 标题偏移量 背景 背景色：设置组件卡片的背景颜色。 边框：组件卡片边框设置，支持无边框、全边框和角边框三种样式。设置为

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用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力，数值越低，准确率也就越高，表明模型性能越好。 指标看板 bleu-1：模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 bleu-2：模型生成句子与实际句子在词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 bleu-3：模型生成结果

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aom_node_status 主机状态 该指标用于统计主机状态是否正常。 0表示正常 1表示异常 无 aom_node_ntp_offset_ms NTP偏移量 该指标用于统计主机本地时间与NTP 服务器 时间的偏移量，NTP偏移量越接近于0，主机本地时间与NTP服务器时间越接近。 - 毫秒（ms）

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