概述 metrics-server是一个集群范围内的资源数据集和工具，同样的，metrics-server也只是显示数据，并不提供数据存储服务，主要关注的是资源度量API的实现，比如CPU、文件描述符、内存、请求延时等指标，metric-server收集数据给k8s集群内使用，如kubectl,hpa,scheduler等 下载metrics-server到官网下载最新的安装文件：https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases目前最新的版本为0.6.1，找到对应的components.yaml文件下载即可修改yaml文件
概述 metrics-server是一个集群范围内的资源数据集和工具，同样的，metrics-server也只是显示数据，并不提供数据存储服务，主要关注的是资源度量API的实现，比如CPU、文件描述符、内存、请求延时等指标，metric-server收集数据给k8s集群内使用，如kubectl,hpa,scheduler等 下载metrics-server到官网下载最新的安装文件：https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases目前最新的版本为0.6.1，找到对应的components.yaml文件下载即可修改yaml文件
二分类在二分类问题中，TPFPTNFN是非常清楚且易于理解的。TP(TruePositive):预测为1，真实值也为1->真阳性FP(FalsePositive):预测为1，真实值为0->假阳性TN(TrueNegative):预测为0，真实值也为0->真阴性FN(FalseNegative):预测为0，真实值为1->假阴性多分类多分类问题的TPFPTNFN可以通过混淆矩阵来说明。例如存在这样一个示例：y_true=[0,1,2,0,1,2]y_pred=[0,2,1,0,0,1]其混淆矩阵可以如下所示，混淆矩阵中，数字代表的是预测情况的次数，比如第一个方格中的2就表示，预测为0且真实值也为0
二分类在二分类问题中，TPFPTNFN是非常清楚且易于理解的。TP(TruePositive):预测为1，真实值也为1->真阳性FP(FalsePositive):预测为1，真实值为0->假阳性TN(TrueNegative):预测为0，真实值也为0->真阴性FN(FalseNegative):预测为0，真实值为1->假阴性多分类多分类问题的TPFPTNFN可以通过混淆矩阵来说明。例如存在这样一个示例：y_true=[0,1,2,0,1,2]y_pred=[0,2,1,0,0,1]其混淆矩阵可以如下所示，混淆矩阵中，数字代表的是预测情况的次数，比如第一个方格中的2就表示，预测为0且真实值也为0
作者：拂衣什么是性能压测可观测可观测性包括Metrics、Traces、Logs3个维度。可观测能力帮助我们在复杂的分布式系统中快速排查、定位问题，是分布式系统中必不可少的运维工具。在性能压测领域中，可观测能力更为重要，除了有助于定位性能问题，其中Metrics性能指标更直接决定了压测是否通过，对系统上线有决定性左右，具体如下：•Metrics，监控指标系统性能指标，包括请求成功率、系统吞吐量、响应时长资源性能指标，衡量系统软硬件资源使用情况，配合系统性能指标，观察系统资源水位•Logs，日志施压引擎日志，观察施压引擎是否健康，压测脚本执行是否有报错采样日志，采样记录API的请求和响应详情，辅
作者：拂衣什么是性能压测可观测可观测性包括Metrics、Traces、Logs3个维度。可观测能力帮助我们在复杂的分布式系统中快速排查、定位问题，是分布式系统中必不可少的运维工具。在性能压测领域中，可观测能力更为重要，除了有助于定位性能问题，其中Metrics性能指标更直接决定了压测是否通过，对系统上线有决定性左右，具体如下：•Metrics，监控指标系统性能指标，包括请求成功率、系统吞吐量、响应时长资源性能指标，衡量系统软硬件资源使用情况，配合系统性能指标，观察系统资源水位•Logs，日志施压引擎日志，观察施压引擎是否健康，压测脚本执行是否有报错采样日志，采样记录API的请求和响应详情，辅
背景最近接手维护了公司的指标监控系统，之后踩到坑就没站起来过。。本次问题的起因是我们配置了一些指标的删除策略没有生效：-action:drop_metricsregex:"^envoy_.*|^url\_\_\_\_.*|istio_request_bytes_sum"与这两个容易引起误解的配置relabel_configs/metric_relabel_configs有关。他们都是对抓取的数据进行重命名、过滤、新增、删除等操作，但应用场景却完全不同。我们使用了VictoriaMetrics替换了Prometheus，VM完全兼容Prometheus，所以本文也对Prometheus同样适用。
背景最近接手维护了公司的指标监控系统，之后踩到坑就没站起来过。。本次问题的起因是我们配置了一些指标的删除策略没有生效：-action:drop_metricsregex:"^envoy_.*|^url\_\_\_\_.*|istio_request_bytes_sum"与这两个容易引起误解的配置relabel_configs/metric_relabel_configs有关。他们都是对抓取的数据进行重命名、过滤、新增、删除等操作，但应用场景却完全不同。我们使用了VictoriaMetrics替换了Prometheus，VM完全兼容Prometheus，所以本文也对Prometheus同样适用。
当我们使用Prometheus来监控Kubernetes集群的时候，kube-state-metrics（KSM） 基本属于一个必备组件，它通过WatchAPIServer来生成资源对象的状态指标，它并不会关注单个Kubernetes组件的健康状况，而是关注各种资源对象的健康状态，比如Deployment、Node、Pod、Ingress、Job、Service等等，每种资源对象中包含了需要指标，我们可以在官方文档https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics/tree/main/docs处进行查看。要安装KSM也非常简单，代码仓库中就包含了对
当我们使用Prometheus来监控Kubernetes集群的时候，kube-state-metrics（KSM） 基本属于一个必备组件，它通过WatchAPIServer来生成资源对象的状态指标，它并不会关注单个Kubernetes组件的健康状况，而是关注各种资源对象的健康状态，比如Deployment、Node、Pod、Ingress、Job、Service等等，每种资源对象中包含了需要指标，我们可以在官方文档https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics/tree/main/docs处进行查看。要安装KSM也非常简单，代码仓库中就包含了对
