Prometheus是一个开源系统监控和告警工具包，于2016年加入云原生计算基金会，成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。本篇文章将结合告警信息来一起了解下如何实现在告警时附带指标趋势图，以便能更好的定位告警原因和发生时间。在告警时附带指标趋势图的难点在Prometheus中提供了三种查看指标出图的方式，分别是EXPRESSIONBROWSERGrafanaConsoletemplates我们通常会更推荐使用Grafana，拥有EXPRESSIONBROWSER的所有能力，同时还支持令人映像深刻的出图效果和友好的使用体验。node内存使用指标趋势图Prometheus支持基于Pro
Prometheus是一个开源系统监控和告警工具包，于2016年加入云原生计算基金会，成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。本篇文章将结合告警信息来一起了解下如何实现在告警时附带指标趋势图，以便能更好的定位告警原因和发生时间。在告警时附带指标趋势图的难点在Prometheus中提供了三种查看指标出图的方式，分别是EXPRESSIONBROWSERGrafanaConsoletemplates我们通常会更推荐使用Grafana，拥有EXPRESSIONBROWSER的所有能力，同时还支持令人映像深刻的出图效果和友好的使用体验。node内存使用指标趋势图Prometheus支持基于Pro
中央控制器作为自动驾驶核心部件，作为自动驾驶的“大脑”端，通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达，以及IMU等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等。域控制器作为一个智能硬件，为了完成复杂的AI计算和智能控制，硬件层面需要承担环境感知和深度学习等超大算力需求的AI处理芯片、负责控制决策和逻辑运算的CPU、以及负责功能安全和车辆控制的MCU；软件层面包括操作系统、中间件以及应用层AI算法等。硬件层面的三部分芯片或者叫三颗重要芯片：第一部分通常是GPU或TPU，承担大规模浮点数并行计算需求，主要用于环境感知和信息融合，包括摄像头、激光雷达等传感器信息的识别、融合、分类等，如Xavier的G
中央控制器作为自动驾驶核心部件，作为自动驾驶的“大脑”端，通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达，以及IMU等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等。域控制器作为一个智能硬件，为了完成复杂的AI计算和智能控制，硬件层面需要承担环境感知和深度学习等超大算力需求的AI处理芯片、负责控制决策和逻辑运算的CPU、以及负责功能安全和车辆控制的MCU；软件层面包括操作系统、中间件以及应用层AI算法等。硬件层面的三部分芯片或者叫三颗重要芯片：第一部分通常是GPU或TPU，承担大规模浮点数并行计算需求，主要用于环境感知和信息融合，包括摄像头、激光雷达等传感器信息的识别、融合、分类等，如Xavier的G
3月2日消息，苹果本周三为开发者，在“App分析”中引入了对等组基准指标（Peergroupbenchmarks）工具。开发人员将能够将其应用程序的性能与AppStore上同类应用程序进行比较。附该工具官方介绍如下：AppStoreConnect中的“App分析”是一款实用的工具，它提供了丰富的功能以帮助你了解和改进你的App在App Store中的表现。借助与获客率、使用和盈利策略相关的指标，你可以通过“App分析”监控客户生命周期(从认知到转化再到留存)中各个阶段的结果。对等组基准指标会将你App的表现与App Store中类似的App进行比较，从今天开始，你可以使用此功能在有效情
3月2日消息，苹果本周三为开发者，在“App分析”中引入了对等组基准指标（Peergroupbenchmarks）工具。开发人员将能够将其应用程序的性能与AppStore上同类应用程序进行比较。附该工具官方介绍如下：AppStoreConnect中的“App分析”是一款实用的工具，它提供了丰富的功能以帮助你了解和改进你的App在App Store中的表现。借助与获客率、使用和盈利策略相关的指标，你可以通过“App分析”监控客户生命周期(从认知到转化再到留存)中各个阶段的结果。对等组基准指标会将你App的表现与App Store中类似的App进行比较，从今天开始，你可以使用此功能在有效情
当业务指标开始波动的时候，人们总会有问题“为啥涨了5%”“为啥又跌了1%”“为啥涨了2天又跌了？”“为啥三天了都没变化呀？”总有十万个为什么，从各个部门口中脱出，然后搞得做数据的同学天天忙着跑数，晕头转向不说，还落个：“为啥不能事前洞察？”“你这也不深入呀！”的抱怨。咋整？今天系统讲解下。一、常见的错误做法 最常见的做法，就是遇到指标变化就拆解。各种维度都拉出来做交叉，最后哪个差异最大，就说是哪个因素导致的指标波动（如下图）。而这么做，非常无脑+低效。无脑，是因为：业务方关心的是具体的问题。比如：是不是新品不给力是不是对手有动作是不是执行没到位是不是环境有变化……这些业务原因，不是数据库里“
当业务指标开始波动的时候，人们总会有问题“为啥涨了5%”“为啥又跌了1%”“为啥涨了2天又跌了？”“为啥三天了都没变化呀？”总有十万个为什么，从各个部门口中脱出，然后搞得做数据的同学天天忙着跑数，晕头转向不说，还落个：“为啥不能事前洞察？”“你这也不深入呀！”的抱怨。咋整？今天系统讲解下。一、常见的错误做法 最常见的做法，就是遇到指标变化就拆解。各种维度都拉出来做交叉，最后哪个差异最大，就说是哪个因素导致的指标波动（如下图）。而这么做，非常无脑+低效。无脑，是因为：业务方关心的是具体的问题。比如：是不是新品不给力是不是对手有动作是不是执行没到位是不是环境有变化……这些业务原因，不是数据库里“
卡顿率：用于体现视频流畅性的指标，测试周期内的卡顿总时长/测试总时长*100%，卡顿率越高，主观体验越差。———————————————————————————————————————————————————————帧率：接收端观测到的渲染帧率，帧率越高，流畅性越好。———————————————————————————————————————————————————————业界测试流畅性测试方法为：通过自动化录制的测试视频；利用FFmpe选择兴趣区域进行截取；拿到兴趣区域进行视频前10s，中间10s，后10s视频；把三段10s的视频进行每50ms一张图片；通过opencv进行图片的分析。——
卡顿率：用于体现视频流畅性的指标，测试周期内的卡顿总时长/测试总时长*100%，卡顿率越高，主观体验越差。———————————————————————————————————————————————————————帧率：接收端观测到的渲染帧率，帧率越高，流畅性越好。———————————————————————————————————————————————————————业界测试流畅性测试方法为：通过自动化录制的测试视频；利用FFmpe选择兴趣区域进行截取；拿到兴趣区域进行视频前10s，中间10s，后10s视频；把三段10s的视频进行每50ms一张图片；通过opencv进行图片的分析。——
