前言低碳工业园区的建设与推广是我国推进工业低碳转型的重要举措，低碳工业园区能源与碳排放管控平台是低碳工业园区建设的关键环节。如何对园区内的企业的能源量进行采集、计量、碳排放核算，如何对能源消耗和碳排放进行实时动态监测等问题，涉及多个技术领域，专业性强。其数据不仅要求准确，更要求真实可靠(即可核查、可溯源)。这是低碳工业园区“管控平台”建设的核心任务，也是当前我国工业园区建设中需要迫切解决的主要问题之一。http://www.hightopo.com/demo/HTBuilding/index.html这个gif图中显示的是一个2D3D结合而成的低碳工业园区的能源监控系统，主要对各个楼宇以及园区

文章目录1.本地环境检查1.1安装docker1.2下载Dashdot镜像2.部署DashDot应用3.本地访问DashDot服务4.安装cpolar内网穿透5.固定DashDot公网地址本篇文章我们将使用Docker在本地部署DashDot服务器仪表盘，并且结合cpolar内网穿透工具可以实现公网实时监测服务器系统、处理器、内存、存储、网络、显卡等，并且拥有API接口。DashDot是一款简单、实用的开源现代服务器仪表盘，主要应用于小型VPS和私人服务器（比如说NAS），它是一个界面非常漂亮的监控服务器面板！1.本地环境检查本篇文章演示环境为CentOS7,使用Xshell7进行ssh，需安

我正在运行Prometheus来监视我的系统，目前正在应用程序级指标中构建。我遇到的问题是长期运行的过程。我想知道任何时候都在运行多少，而且我似乎找不到Prometheus的好解决方案。这些过程正在从多个冗余应用程序中运行异步，这些应用程序都同时接收流量。这些过程在10分钟至几个小时之间运行，因此我最初的天真方法是在启动过程中计算计数器，并在过程停止时增加另一个计数器。我在这里遇到的问题是，当一个过程在Grafana开始时，我会看到上升rate操作员，但我无法监视任何时间运行多少。由于两个应用程序正在管理同一流程池，因此我无法真正使用量规报告当前运行过程的数量）。（并且将从共享数据库中请求流程

在项目的整个生命周期中，运行维护的份量相当重要，几乎与项目研发同等重要。在系统运维阶段，及时发现并解决问题是团队的首要任务。因此，在垂直电商系统的构建初期，运维团队已完成了对机器CPU、内存、磁盘、网络等基础监控的设置，期望在出现问题时能够及时发现并解决。然而，实际运行中却频繁收到用户投诉。主要问题包括数据库主从延迟增加导致业务功能问题、接口响应时间延长导致用户反馈商品页面出现空白页、以及系统出现大量错误影响用户正常使用。这些问题本应及时被发现和解决，但现实却是只能被动接收用户反馈后匆忙修复。团队意识到，要快速发现和定位业务系统中的问题，必须建立完善的服务端监控体系。因为“道路千万条，监控第一

**单片机设计介绍，基于单片机智能输液器监控系统的设计文章目录一概要二、功能设计设计思路三、软件设计原理图五、程序六、文章目录一概要  基于单片机的智能输液器监控系统可以实现对输液过程的实时监测和控制，以下是一个基本的设计介绍：硬件设计：选型单片机（如STC89C52等）和相应的传感器模块（如流量传感器等）。配置软件开发环境，如Keil等。连接电路板，按照电路图连接单片机和传感器，并添加相应的外设元件，如液晶显示屏和水泵等。软件设计：编写单片机的C程序，初始化各个硬件模块，如ADC模块采样、液晶显示屏显示等。设计输液监测算法，读取流量传感器的实时数据，实时计算输液速率，并设定报警阈值。当输液速

本文分享自天翼云开发者社区《云监控告警2.0：革新传统告警机制，引领智能化监控新时代》，作者：每日知识小分享随着云计算技术的飞速发展，云服务已成为企业IT架构的重要组成部分。为了确保云服务的稳定、高效运行，云监控告警机制扮演着至关重要的角色。传统的云监控告警机制在应对复杂多变的云环境时，往往显得捉襟见肘。因此，云监控告警2.0应运而生，它以其独特的亮点和优势，革新了传统的告警机制，为云监控带来了全新的变革。本文将详细探讨云监控告警2.0的亮点，并分析其如何引领智能化监控新时代。云监控告警机制是云监控体系的核心组成部分，它负责在云服务出现异常或故障时，及时发出告警通知，以便运维人员迅速采取措施解

随着软件应用的不断发展和复杂化，对于应用性能监控和指标收集的需求也日益增强。对于.NETCore开发者而言，App.Metrics是一款不可或缺的开源监控插件，它为.NETCore应用提供了强大的监控和指标收集功能。本文将深入探讨App.Metrics的特性和使用方式，帮助开发者更好地利用这一工具提升应用的稳定性和性能。一、App.Metrics概述App.Metrics是一个功能强大的.NET库，用于监控、度量和健康检查.NET应用程序。它提供了一套丰富的度量类型，包括计数器、计时器、直方图、米等，并支持多种报告和存储后端，如InfluxDB、Prometheus、Graphana等。这使得

一、性能工具的安装部署1、下载JMeterPlugins-Standard-1.4.0.zip的安装包2、解压JMeterPlugins-Standard-1.4.0.zip，将其中\lib\ext\JMeterPlugins-Standard.jar包复制到jmeter安装目录下的\lib\ext下；3、重启jmeter，选择监听器，我们可以看到监听器中多了一些东西（这里边就有我们监控要用到的功能）4、选择上图中的jp@gc-PerfMonMetricsCollector，这个就是我们监控服务器资源的功能，点击之后如下图：5、需要服务器配合安装ServerAgent5.1：linux下安装S

本文分享自华为云社区《Prometheus多集群监控方案》，作者：可以交个朋友。一、背景不少用户在k8s集群外裸机环境部署了prometheus监控组件想要查询k8s集群的监控指标，又或者是想采集多个k8s集群中的节点指标，容器指标，master组件指标等。二、Prometheus多集群监控能力介绍当前通过Prometheus采集多套k8s集群中的容器指标通常有三种方式。通过APIServer代理的方式获取k8s集群指标，直接在prometheus.yml配置相关其他kubernetes集群信息，实现一个prometheus同时采集多个kubernetes集群信息通过prometheus联邦模

监控大模型训练大模型训练时间久，而且过程中容易出现各种各样的问题而中断，中断之后不及时续练的话对GPU资源是很大的浪费，但是我们又不能一直盯着程序。所以本文将介绍如何编写一个监控程序来监控大模型的训练，以方便我们在大模型训练出现异常时及时通知给我们。监控的方式有很多，这里介绍两个方式。根据log文件大小变化监控训练是否进行在linuxnohup指令详解中，我们提到了使用Linux的nohup命令来运行训练脚本，该命令会创建一个日志文件，大模型在训练的过程中会不断输出内容，因此该日志文件的大小是随时在变化的。因此，我们可以通过隔一段时间判断该日志文件的大小是否变化来判断大模型的训练是否出现异常。