docker 部署promethues
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
电力系统【多目标调度+预测】基于周期增强时序预测与帕累托多目标优化的建筑群储能鲁棒调度策略研究(Python代码实现)
内容概要:本文提出了一种基于混沌系统与DNA编码的彩色图像加密解密体系,并系统性地开展了抗噪声与抗裁剪性能分析。通过利用混沌系统的初值敏感性、伪随机性和遍历性,结合DNA编码的高维组合特性与并行处理能力,实现了对彩色图像RGB三通道的多层级混淆与扩散加密。该方法不仅显著提升了密钥空间与加密安全性,还通过全局置乱与分布式信息存储机制增强了加密图像在传输过程中的鲁棒性。文章详细设计了加密与解密流程,并在高斯噪声、椒盐噪声以及多种裁剪攻击场景下进行测试,验证了算法在不同程度干扰下的有效恢复能力。研究表明,所提方案在面对复杂信道环境和恶意数据破坏时仍能保持较高的图像可辨识度与信息完整性,具备突出的实用价值与工程应用潜力。; 适合人群:具备一定信息安全与数字图像处理基础知识的科研人员、研究生及从事图像加密、信息安全领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高安全需求下的图像传输与存储场景,如军事通信、医疗影像保护、数字版权管理等;②研究复合型加密算法的设计思路与鲁棒性评估方法,为实际工程应用提供理论支撑和技术参考;③作为图像加密课程的教学案例,帮助学生理解混沌系统、DNA编码及其在信息安全中的融合应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的加密流程图与实验结果图示进行深入理解,重点关注混沌序列生成、DNA编码规则映射及像素扩散机制的具体实现。在学习过程中应动手复现算法核心模块,并尝试修改噪声类型或裁剪模式以观察解密效果变化,从而全面掌握算法的鲁棒特性与优化方向。
【动态多智能体系统的通信感知编队控制】一种新颖的通信感知编队控制策略,用于动态多智能体系统研究(Matlab代码、Python代码实现)
内容概要:本文提出了一种新颖的通信感知编队控制策略,专门用于解决动态多智能体系统中通信与感知分离所导致的协同效率低下和环境适应性差的问题。该策略创新性地将通信质量作为感知信息的一部分,整合进编队控制框架中,通过联合优化通信链路的稳定性和编队的几何结构,从而在复杂且动态的环境中实现多智能体系统的高效协同与鲁棒编队保持。研究建立了多智能体的动力学模型,设计了基于邻居节点相对状态信息的分布式控制律,并引入了通信强度反馈机制,使智能体能够根据实时通信质量动态调整其控制行为。通过Matlab和Python平台进行的仿真验证表明,该策略在面对障碍物规避、节点动态加入或退出等多种复杂场景时,均能有效维持编队结构并确保系统内部的通信连通性,性能显著优于传统编队控制方法。; 适合人群:具备控制理论、多智能体系统或机器人协同控制基础知识的研究生、科研人员及从事自动化、人工智能、无人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人机集群、自动驾驶车队、水下机器人编队等需要高可靠协同的多智能体系统;②目标是提升动态环境下多智能体系统的协同控制鲁棒性与通信可靠性,实现通信与控制的深度融合与联合优化。; 阅读建议:读者应结合提供的Matlab和Python代码实现,深入理解算法的设计逻辑与仿真验证过程,建议在复现结果的基础上,尝试修改参数、拓扑结构或引入新的干扰场景,以加深对通信感知协同机制的理解和掌握。
docker-traefik-prometheus:一个用于使用Promethues和Grafana监视Traefik的Docker Swarm堆栈
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promethues监控模板.zip
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promethues(普罗米修斯)监控docker容器-详细文档
promethues(普罗米修斯)监控docker容器——详细文档,超详细文档总结
promethues(普罗米修斯)监控mysql-详细文档
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Promethues Exporter
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promethues(普罗米修斯)监控redis-详细文档
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explore-flink:该项目使用Apache Flink作为流引擎,该流引擎使用来自文件系统或Kafka代理的数据,并使用Prometheus和Grafana公开指标,所有内容都部署在Kubernetes(minikube)上
该项目基于使用了来自Kafka 2.2.5(使用运算符),Docker 19.03.8,Kubernetes v1.19.0,minikube v1.13.1,Java 8和Scala 2.12的事件。 可以在上找到docker映像。 1. Kubernetes + Docker + Kafka和Zookeeper(3位经纪人和3位来自运营商的Zookeeper)+ Flink(1位JobManager和3位TaskManager)+ Prometheus + Grafana 本部分旨在使用Flink消耗来自Kafka和文件系统的数据,将数据导出到Promethues并将其显示在Grafana仪表板上。 它基于的官方教程 。 minikube start --cpus 4 --memory 8192 首先根据该使用Strimzi运算符配置Kafka。 然后,应用目录k8s /上可用的
sidekiq-prometheus-exporter:为Prometheus准备的具有可插拔贡献的Sidekiq的所有基本指标
Sidekiq普罗米修斯出口商 - 嘿! Sidekiq仪表板统计信息看起来像Prometheus指标! - 确实 ... :thinking_face: 打开(grafana 7),然后打开https://<your>/dashboard/import并粘贴文件的内容。 如果您喜欢该项目并希望在我不眠之夜为我提供支持,则可以 可用指标 (从Sidekiq v3.3.1开始) 标准 名称 类型 描述 sidekiq_processed_jobs_total 柜台 已处理的作业总数 sidekiq_failed_jobs_total 柜台 失败的作业总数 sidekiq_workers 测量 所有流程中的工人数 sidekiq_processes 测量 进程数 sidekiq_busy_workers 测量 从事这项工作的工人人数 sidekiq_enqueued_jobs 测
Prometheus监控系统.pdf
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基于Prometheus的GPU服务器运维监控系统.pdf
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promgen:Promgen是Prometheus的配置文件生成器
什么是Promgen? Promgen是的配置文件生成器。 Promgen是用编写的Web应用程序,可以帮助您完成以下工作。 创建和管理Prometheus配置文件 配置警报规则和通知选项 有关更多详细信息,请参见。 Promgen屏幕截图 贡献 以下是Promgen入门的步骤。 请访问为Promgen做出贡献。 如果您认为自己已发现漏洞或与安全相关的问题,请不要公开公开。 而是给我们发送邮件到 。 1.初始化Promgen 使用Docker初始化Promgen。 # Create promgen setting directory. mkdir -p ~ /.config/pro
Prometheus软件的概念及使用
Prometheus 是一套完整的监控方案。Prometheus 提供了数据搜集、存储、处理、可视化和告警一套完整的解决方案,本PPT文档对Prometheus原理以及如何实现进行了讲解!
MATLAB中的悬臂梁偏转模拟。应用于道格拉斯冷杉木梁的四点载荷解析解。.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
铭安PHP反馈系统源码
一、系统简介 铭安PHP反馈系统是一套开箱即用的用户反馈与工单管理系统,帮助运营方把「用户零散反馈」变成「可跟踪、可公示、可奖励」的闭环。 用户在 PC 或手机上提交建议、BUG 与功能创意,工单按「已受理 → 评估中 → 处理中(带进度百分比)→ 已发布 → 已关闭」流转;管理员在后台回复、调整状态与进度,系统自动通过邮件把每一步变化通知用户;优质反馈可按质量等级发放积分,形成激励。用户同意公开的工单会汇入「反馈大厅」,其他用户可浏览同类问题、避免重复提交。 系统零依赖:不使用任何 PHP 框架、不需要 Composer、不需要 Node 构建,纯原生 PHP + MySQL,代码拷贝到服务器即可运行。 二、核心功能 用户侧 双模式注册登录(邮箱 + 密码 / 用户名 + 密码),支持邮箱验证码与找回密码 提交工单:类型、标题、关联产品、影响程度、附件、联系邮箱、是否公开 我的工单:按状态筛选,查看进度百分比与完整处理时间线 补充说明与回复:用户在详情页追加内容,管理员回复,形成双向时间线 公开性自由切换:提交后可随时把工单在「公开 / 私密」之间切换 反馈大厅:浏览他人公开的工单,可整体关闭或设为「需登录」 个人中心:资料维护、积分余额查看 管理侧 仪表盘:工单 / 用户 / 邮件 / 趋势四类概览,近 7 日工单趋势图,最近操作动态 工单管理:按状态、类型、关键词筛选,状态与进度调整、回复、删除、CSV 导出 用户管理:搜索、禁用 / 恢复(禁用即时下线) 奖励管理:质量等级配置、积分发放确认、撤销、手动调整,全程留痕 邮件通知:SMTP 配置、测试发信、6 套模板自定义、发送队列排查与手动重试 站点品牌:系统名称、图标、ICP 备案号 界面与导航:PC 顶部菜单、移动端快捷入口、首页幻灯片、页脚链接与文案 协议与声明:用户协议 / 隐私政策 / 免责声明
青铜器研发管理软件RDM-IPD+CMMI+Scrum研发管理方案
打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/3cbff723e92c 集成化的青铜器研发管理软件RDM_IPD+CMMI+Scrum研发管理平台, 1、IPD保障方向的准确性,注重市场引导、投资效益,将市场信息、财务状况、竞争态势、技术发展有效整合; 2、CMMI注重标准化、精细化运作,将IPD的方针转化为明确的方案、流程、制度、范本、监控手段; 3、Scrum基于敏捷迭代的思路,将项目全局目标,分解为短期内可达成的工作目标,适应市场迅速变化、高效交付的需求。
分布式电源接入对配电网影响的研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了分布式电源接入对配电网的影响,并通过Matlab代码实现了多场景仿真分析。研究涵盖风能、光伏等可再生能源接入后对配电网潮流分布、电压稳定性、网络损耗等方面的作用机制,结合智能优化算法(如遗传算法、粒子群优化等)进行系统优化调度,提升电网运行效率与可靠性。具体应用场景包括电动汽车充电负荷模拟、储能系统配置、微电网优化、无功优化及配电网重构等,形成了一套完整的电力系统建模、仿真与优化技术体系。同时,文中整合了多种先进方法,如鲁棒优化、分布鲁棒优化、多目标优化等,以应对新能源出力不确定性带来的挑战,为现代智能电网和综合能源系统的设计与运行提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电气工程、能源系统优化、智能电网等领域的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析分布式电源接入对配电网电压、潮流、损耗等关键性能指标的影响;② 掌握基于Matlab的配电网建模与仿真方法,熟练应用智能优化算法解决实际调度问题;③ 为微电网规划、可再生能源并网、低碳电力系统设计等工程实践提供决策支持和技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码与案例数据,按照资源目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、算法实现细节与仿真结果分析,同时配合公众号及网盘中的完整资料深化理解,提升科研创新能力与工程应用水平。
文档IDEA安装教程(多图预警)
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利用MATLAB、信号处理、特征工程和机器学习进行心电图心跳分类。.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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