当前位置: 首页 > 知识库问答 >
问题:

Kubernetes python pod分析

公孙成仁
2023-03-14

我的密码是137。

提前致谢

共有1个答案

东方镜
2023-03-14

你在用GKE对吧?您应该使用stackriver监控来配置、捕获、分析度量和StackDriver日志,以便了解正在发生的事情。

Stackdriver Kubernetes引擎监控是默认选项,从GKE版本1.14开始。这真的很直观,但需要一些知识和对平台的理解。您应该能够创建一个基于内存利用率的图。

请查看文档:

    null
 类似资料:
  • 1. 简介 分布分析报告可以帮助您查看事件在不同区间的发生频次,从而判断用户的使用习惯和活跃情况。除了次数,您还能够查看其它事件指标的用户数量分布。 分布分析能够帮助您洞察这些问题: · 对比不同来源渠道的用户在站点的行为次数分布,如浏览页面1-3次,3-10次,10次以上,不同区间的用户数量有多少 · 上周推广活动客单价的人数分布情况 · 改版后,用户的每日启动次数是否增加 2. 使用说明 2.

  • 1. 简介 分布分析报告可以帮助您查看事件在不同区间的发生频次,从而判断用户的使用习惯和活跃情况。除了次数,您还能够查看其它事件指标的用户数量分布。 分布分析能够帮助您洞察这些问题: · 对比不同来源渠道的用户在站点的行为次数分布,如浏览页面1-3次,3-10次,10次以上,不同区间的用户数量有多少 · 上周推广活动客单价的人数分布情况 · 改版后,用户的每日启动次数是否增加 2. 使用说明 2

  • 问题内容: 我正在使用Elasticsearch 1.7.3累积用于分析报告的数据。 我有一个包含文档的索引,其中每个文档都有一个名为“ duration”的数字字段(请求花费了几毫秒)和一个名为“ component”的字符串字段。可能有许多具有相同组件名称的文档。 例如。 我想生成一份报告,说明每个组件: 此组件的所有“持续时间”字段的总和。 此总和在 所有 文档的总期限中所占的百分比。在我的

  • 目录   综述 01 使用梯度上升法求解主成分  demean 梯度上升法 02 获得前n个主成分 03 从高维数据向低维数据的映射 04 scikit-learn中的PCA 05 使用PCA降噪 手写识别例子 人脸识别 06 特征脸 特征脸 综述 “明道若昧;进道若退;夷道若颣;大方无隅;大器免成;大音希声;大象无形。” 本文采用编译器:jupyter   主成分分析 是一个非监督的机器学习算法

  • 第十一部分 主成分分析(Principal components analysis) 前面我们讲了因子分析(factor analysis),其中在某个 $k$ 维度子空间对 $x \in R^n$ 进行近似建模,$k$ 远小于 $n$,即 $k \ll n$。具体来说,我们设想每个点 $x^{(i)}$ 用如下方法创建:首先在 $k$ 维度仿射空间(affine space) ${\Lambda

  • 本文向大家介绍C#中分部方法和分部类分析,包括了C#中分部方法和分部类分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例分析了C#中分部方法和分部类。分享给大家供大家参考。 具体代码如下: 希望本文所述对大家的C#程序设计有所帮助。

  • 第十二部分 独立成分分析(Independent Components Analysis ) 接下来我们要讲的主体是独立成分分析(Independent Components Analysis,缩写为 ICA)。这个方法和主成分分析(PCA)类似,也是要找到一组新的基向量(basis)来表征(represent)样本数据。然而,这两个方法的目的是非常不同的。 还是先用“鸡尾酒会问题(cocktai

  • 用户分群是一种用户运营和用户分析手段,通过对特定用户进行定向投放实现精细化运营,通过对某一个用户群体分析发现不同用户的特征以及偏好。HubbleData的分群区别于传统的标签体系,支持产品策划或者运营人员通过行为数据指定用户,具体使用场景包括: 策划,交互或者视觉同事,通过对比不同分群用户对产品的使用,发现用户特征以优化产品设计 运营通过用户分群定向投放,实现用户的精细化运营 HubbleData