总结上文讲到了prometheus+grafana对于大数据集群的监控。但是随着集群规模越来越大，prometheus压力也随之增大，因为采取拉去方式，对于prometheus本身的压力比较大。那么程序本身有什么解决办法？其他监控采取什么方式解决的。其他监控分布式熟悉zabbix的朋友可能知道，zabbix中有主动模式和被动模式，主动模式可以实现agent节点自动向server节点汇报，这样就减轻
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2024-02-09 23:23:17
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prometheus2.0 在参数上有原先的1.X有较大的变化，很多参数被去掉了。另外优化了CPU占用、存储空间占用等，具体可以看官方文档。这里贴一下prometheus2.0的联邦（又称Shard）搭建方法，一些理论知识就不贴了，自己去google扒吧：官网对于联邦的介绍：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/federation/联邦有不同的
摘要联邦学习是一种分布式的机器学习方法，可以对大量分散在移动设备上的数据进行训练，而在实现时，则会遇到许多问题。因此，如何设计一个系统这个问题就会自然而然产生。本文基于 Tensorflow ，介绍基于移动设备的联邦学习的系统设计，概述一些挑战和解决方法，并探讨一些未解决的问题和未来的方向。1 简介联邦学习基础设施建设的基本设计真正的重点还是在于异步与同步训练算法。虽然之前在深度学习中使用了异步算
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2024-08-23 20:12:27
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个推也对“联邦学习”这一新型解决方案进行了实践，比如积极推进“中立国”计算模式的建立。该模式以“联邦学习”技术为核心，为开展联合建模和数据挖掘提供有效的安全防护，目前个推已在品牌营销等领域有相关实践成果落地。
在数据智能时代，重视数据安全，促进大数据行业健康发展已经成为了全球趋势，但与此同时，企业之间数据孤岛的问题也越来越严重。如何有效打破数据孤岛，进行
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2024-02-23 14:10:34
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目录一、文章概述二、系统模型环境三、上行链路功率分配(UPA)算法1.系统目标2.约束条件3.公式推导(1)传输时间(2)系统能耗4.算法求解5.伪代码四、频带分配(BA)算法1.系统目标2.约束条件3.算法求解五、性能表征 本文是对论文《Multi-Server Federated Edge Learning for Low Power Consumption Wireless Resourc
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2024-04-18 18:59:19
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集群行为是一种常见于自然界中鱼群、鸟群、蜂群等低等群居生物的集体行为，受此启发形成了无人机集群的概念。无人机集群不是多无人机间的简单编队，而是通过必要的控制策略使之产生集群协同效应，从而具备执行复杂多变、危险任务的能力。目前无人机集群主要分为集中式和分布式，其在目标搜索、定位和跟踪等方面具有巨大的应用潜力。集中式软件架构和分布式软件架构集中式软件架构传统的集中式软件架构工作方式是将集群控制系统的所
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2024-02-17 21:42:47
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提示：根据上文搭建的Prometheus服务器继续测试 PromQL语法测试以及普罗联邦集群搭建一、PromQL1、数据类型、指标类型、匹配器、运算> 四种数据类型1. Instant vector 【瞬时向量/数据】2. Range vector 【区间向量/数据】:3. Scalar 【标量/纯量数据 】:4. String 【字符串】:> 普罗四种指标类型1. Counter
开发Thanos的目的在一定的集群规模下，一些问题将在负载超出一个普通的Prometheus集群承载能力后不断被暴露出来。我们如何能够以一个经济可靠的方式来存储PB级别的历史数据？我们能够不牺牲查询响应时间便做到这一点吗？我们能够通过一个单一的查询接口访问到不同Prometheus服务器上的所有指标数据吗？再者，我们能否以某种方式合并通过Prometheus高可用集群采集到的复制数据吗？作为这些问
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2024-07-31 16:10:39
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部署一个prometheusserver实例，然后由一个中心prometheusserver负责收集各个组下的监控数据，具有这种特性的称为prometheus联邦集群。联邦集群配置monitor namespace下面的prometheusserver当成是中心节点：[root@master ~]# kubectl get pod -n monitorNAME ...
原创
2022-08-16 21:27:58
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网络架构图一、环境准备操作系统版本：Rocky8.6Prometheus版本：2.38.0victoriametrics版本：1.81.2grafana版本：9.2.0prometheus-server-01 172.16.88.30 2vcpu 4G
victoriametrics-node-01 172.16.88.41 2vcpu 4G
victoriametrics-node-0
因为自己在开发fedex接口的时候，也是费尽心思，网络里面都是不好找没办法，只好自己慢慢琢磨希望这篇文章带给那些需要fedex接口的朋友一些帮助 我现在就随便写点吧，通俗一点的想做开发fedex接口，进入这个地址：http://www.fedex.com/us/developer/solutions.html，这个是fedex的开发中心，如果英语不熟练，建议用谷歌浏览器，能够在线翻译首先
一 联邦介绍 联合允许 Prometheus 服务器从另一个 Prometheus 服务器抓取选定的时间序
原创
2022-10-24 11:17:19
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联邦学习0，联邦学习概念联邦学习是使得多方在不共享本地数据的前提下，进行多方协同训练的机器学习方式。因此，他在实现功能的同时，能够很好的保护数据隐私。目前联邦学习支持的算法：SecureBoost，线性回归，逻辑回归，神经网络算法等。1，特点数据绝对掌握：每一个参与方数据都不离开本地，模型信息在各参与方之间以加密的形式传输，且保证不能由模型推测出原始数据；参与方不稳定：不同参与方在计算能力、通信稳
目录一：联邦集群二：什么时候会用到联邦集群1）跨数据中心2）垮服务三：prometheus配置文件解析1) 整体配置文件2）scrape_configs四：prometheus部署联邦集群1）prometheus 主server和prometheus联邦分别部署prometheus2) 配置联邦节点到node节点抓取数据一：联邦集群二：什么时候会用到联邦集群1）跨数据中心例如，一个联邦
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2024-02-18 21:34:19
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联邦学习之安全聚合联邦学习过程1. 设备选择2. 参数分发3. 本地更新4. 全局更新5.收敛判停DSSGDFedAVG安全聚合SMPCDH密钥交换秘密分享secret share引理1Shamir′s Secret Sharing with 2−out−of−3 (t = 2, n = 3)FedAVG场景Masking with One-Time Pads场景Masking with One
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2024-05-09 09:04:24
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什么是联邦认证在互联网早期，你的各类账号信息分散在不同的站点和应用，这存在以下问题： 每次访问一个新的站点都要注册一个新的用户名和密码账号。 这个账户就仅仅被存储在这个站点。 你无法在不同的站点下保持登录，用户的信息在不同的站点间也无法互通。 联邦认证通过标准协议将不同的身份提供商联合起来对用户进行认证。联邦是一种身份提供商之间的信任关系，建立联邦关系的身份提供商之间可以通过标准协议互相拉取用户信
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2024-08-05 14:10:43
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FEDERATED OPTIMIZATION IN HETEROGENEOUS NETWORKS每日一诗：《当年万马尽腾空，就中紫骝尤最雄》 明·张居正 当年万马尽腾空，就中紫骝尤最雄。 战罢不知身着箭，飞来祇觉足生风。 北风猎猎吹原野，长河水澌血流赭。 谁言百万倒戈中，犹有弯弧射钩者。1.概述：联邦学习不同于传统的分布式优化的两个关键挑战:高度的系统和统计异构性。引入了一个框架，FedProx以
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2024-10-13 08:32:21
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一、简介简单来说就是类似与zabbix-proxy，起到一个分级收集的作用，要比pushgateway要方便很多，而且可以使用加密访问，有一定的安全性。联邦允许一个prometheus server 从另外一个prometheus server 获取metrics。此外联邦模式可以实现prometheus监控prometheus。遵循以下两点：在同一个数据中心，每个prometheus监控其他的p
原创
精选
2022-11-23 09:13:35
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FEDERATED OPTIMIZATION IN HETEROGENEOUS NETWORKS每日一诗：《当年万马尽腾空，就中紫骝尤最雄》 明·张居正 当年万马尽腾空，就中紫骝尤最雄。 战罢不知身着箭，飞来祇觉足生风。 北风猎猎吹原野，长河水澌血流赭。 谁言百万倒戈中，犹有弯弧射钩者。1.概述：联邦学习不同于传统的分布式优化的两个关键挑战:高度的系统和统计异构性。引入了一个框架，FedProx以
本文来自Rancher LabsPrometheus是CNCF中已经毕业的项目之一，主要用于监控和告警。在Kubernetes生态中，它是应用最为广泛的监控和告警工具之一。Rancher用户可以通过使用内置的监控堆栈来快速利用Prometheus。Prometheus将其指标（metrics）作为时序数据库存储在本地磁盘上，因此Prometheus的本地存储会受到磁盘大小以及所能保留的指标数量的制
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2024-04-29 17:59:36
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