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選擇在正確的時間正確的二進制指標

Nginx ingress controller 仪表盘

Grafana9.0已发布,Prometheus和Loki查询生成器、全新导航、热图面板等新功能!

在 Grafana 9.0 中,编写 LogQL 查询还可以获得可视化查询构建界面的帮助。在许多方面,LogQL 比 PromQL 更复杂,并且有更多的语法需要记住。新的查询构建器将帮助您编写和理解Loki查询,而无需记住任何语法。在下面显示的 Loki 查询生成器中,可以添加和编辑标签筛选器、行筛选器、分析器和函数。Loki 查询生成器支持上面列出的 Prometheus 查询生成器的所有功能,包括 Explain 模式,以及在 Code 模式和 Builder 模式之间切换的功能。

Explore-to-dashboard 工作流程

虽然 選擇在正確的時間正確的二進制指標 Grafana 一直支持从仪表盘移动到 Explore 而不丢失上下文的功能,但反过来却不行。Grafana 9.0 公布了一个新的 Explore 到仪表盘的工作流程,允许你直接从 Explore 模式中创建面板或仪表盘。当一个复杂的查询起作用时,你不再需要费力地复制它或重写它到一个新的仪表板。相反只需指示 Grafana,通过点击一个按钮(见下图),就可以直接从 Explore 创建一个新的面板 仪表盘或添加到一个现有的面板中。

新建heatmap面板

新的和修订的 heatmap 面板经历了架构上的变化,使其具有更高的性能(能够在超过 20 万个数据点上呈现时间序列),速度也提高了几个数量级。除了性能,heatmap 面板上的分辨率也更高,你现在可以对色谱进行自定义和精细控制。

命令面板对于那些常用键盘快捷键的用户来说是一次很大的生产力提升。使用 cmd+K(macOS)或 ctrl+K(Linux/Windows),你可以调出一个命令面板,使导航和仪表盘搜索更加容易。根据你在 選擇在正確的時間正確的二進制指標 Grafana 用户界面中的位置,你可以快速运行一个查询、切换到分割视图、在仪表盘之间导航,或改变主题偏好。

仪表板中的“Trace”面板

在 Grafana 9.0 中,你现在可以在仪表盘中添加 Trace 面板,通过 選擇在正確的時間正確的二進制指標 Trace 视图来可视化,而不是在 Explore 模式中查看它们。这项功能目前在 Grafana 9.0 中处于测试阶段。

仪表盘预览

展开导航栏,以便更好地了解 Grafana 的功能和您安装的集成。Grafana 9还将介绍一种方法,让您在仪表板上加注星标,并从导航菜单中轻松访问它们。您可以通过打开savedItems功能切换来选择访问已加星标的仪表板。

Grafana告警改进

在 v8.0 中,Grafana 引入了一种新的告警用户体验,以简化跨多个数据源和 Grafana 部署的告警创建和管理。在 Grafana 9.0 中,这是现在的默认设置,随着这一变化,Grafana 还进一步改善了告警体验 —— 特别是 UI 和文档。

了解一下:机器学习性能优化的6个指标

机器学习评估指标 1.回归算法指标 平均绝对误差 又称L1范数损失,缺点:绝对值的存在导致函数不光滑 均方误差 又称L2范数损失 均方根误差 决定系数 深度学习 深度学习案例解释:人脸识别与语音识别 1.对于人脸识别.

1.分类列代表实例的真实类别。真正(True Positive,TP):被模型预测为正的正样本。假正(False Positive,FP):被模型预测为正的负样本。假负(False Negative,FN):被模型预测为负的正样本。真负(True Negative.

机器学习算法总结: 线性回归 (Linear Regression)(ML分类) Y=aX+b 利用连续性变量来估计实际数值 通过线性回归算法找出自变量和因变量间的最佳线性关系,图形上可以确定一条最佳直线 from sklearn import linear_.

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比较k6和JMeter的负载测试

JMeter的开始屏幕:一个全新的测试计划

JMeter还拥有基本负载测试所需的功能,且您不必自己编写代码,其父子(parent-child)元素结构允许你轻松地修改一个特定的元素,例如一个HTTP请求或所有HTTP请求,向所有请求添加思考时间(think time)是非常容易,您只需要向您的线程组添加定时器(Uniform Random Timer),该组中的所有请求都将继承它。相比下,基于代码的负载测试工具基本上很难做到这一点, 具有良好自动完成功能的IDE可以解决此问题。

当您更喜欢拥有大量文档的成熟社区时

截至2020年12月, [JMeter GitHub存储库] 有17,290项提交,有力的证据表明,在过去的二十年中,一群开发者向JMeter投入了他们的时间和经验。

当您需要一种具有成本效益的方式来进行分布式负载测试时

分布式测试意味着加大你的负载测试所产生的负载量,通常是通过增加虚拟用户的数量,并在其他负载生成器上运行多个脚本实例,JMeter通过指定一个controller node并让你设置worker node来实现这一点,每个worker node都需要有一份 jmeter-server 的副本,这是JMeter安装过程中包含的一个实用程序(在 jmeter/bin 文件夹中)。

这些worker nodes运行测试计划的副本,并对应用程序服务器施加负载,您可以将本地服务器或云服务器作为您的worker nodes,类似这样的分布式执行需要一点时间来设置,但确实非常好用。

当您需要在负载测试工具中内置打包报告时

JMeter中的监听器(listener)允许您决定以何种格式查看结果。调试?使用View Results Tree,负载测试指标?使用Summary或Aggregate Report。

在JMeter中添加像View Results Tree这样的监听器,可以使您以不同的方式可视化结果

JMeter的内置HTML仪表板虽然可用,但非常有限

k6没有内置报告,它是模块化的,可以与许多其他数据分析工具集成,比如Grafana、Datadog、New Relic、Amazon CloudWatch和k6 Cloud。它们是更好的分析工具,可以提供比JMeter报告更多的见解,但这需要设置另一个工具来分析你的测试,如果你喜欢快速的解决方案并且对报告没有任何偏好,那么JMeter是一个更好的选择。

k6擅长在哪里?

当您想快速入门时

安装

安装过程是非常快的,使用 brew install k6 命令,在我的macOS上安装k6只用了7秒,安装k6是不需要nodeJS或任何其他外部依赖项。

Oracle改变Java许可证给JMeter用户带来的困惑

插件

  • 线程组(Thread groups):无自定义负载配置文件、阶段、集合点。
  • 控制器(Controllers):没有并行控制器来并行执行请求。
  • 采样器(Samplers):不支持HTTP/2。
  • 测试数据(Test Data):CSV文件中无随机行数(仅顺序排列)。
  • 定时器(Timers):没有吞吐量整形定时器来设置阶段性的吞吐量。

脚本编写

k6脚本是用javascript编写的,因此编写和运行起来很简单,您只需要一个安装程序(在Microsoft Windows上)或在你的终端上的一个命令和任何文本编辑器, 对于JMeter,在开始之前,你需要在本地安装一些东西:Java,JMeter,以及您需要的标准插件,这可能会让新用户感到困惑。那么谁没有在学习使用JMeter时,特别是在windows上使用环境变量时没有遇到过困难?

当您想最大化性能和效率时

测试您的测试工具!

k6建立在Go出色的性能上

负载测试工具运行虚拟用户的最简单也是最常见的方法是将一个虚拟用户分配给一个内核或操作系统线程,一个线程一个虚拟用户模式存在严重缺陷,当虚拟用户正在等待响应或正在执行 sleep() 命令时,线程会被阻止,无法运行其进程。

在k6中,每个虚拟用户都在goroutine而不是线程上运行,这有什么区别呢?goroutines可以由Go Scheduler控制,它就像一个交通警察,它通过“work stealing”和线程之间的工作交接,重用闲置的线程并智能地分配工作,这听起来是不是很熟悉?这与构建负载均衡器的原理相同,监督工作流程的外部监视器可提高总体绩效,Go在本质上以许多编程语言都没有的方式实现了负载平衡,这使其非常适合于负载测试工具。

. 在Java中创建 [一个] 新线程效率不高,每个线程消耗大约1MB的内存堆大小,并且如果您开始创建数千个线程,最终将由于内存不足而导致关闭。此外,如果您想在两个或多个线程之间进行通信,这是非常困难的。- Keval Patel

需要更少的负载生成器

在Rafaela Azevedo进行的独立测试中,JMeter占用了760MB的内存

在Rafaela Azevedo进行的独立测试中,k6占用了256MB内存,而同一测试中JMeter则为760MB

最流行的开源负载测试工具的最大吞吐量和内存的比较

来源: Ragnar Lönn编写的负载测试工具比较

无内存不足错误

没有GUI意味着在负载测试期间没有资源开销

JMeter的启动屏幕警告用户不要使用GUI模式进行负载测试

当您想进行面向目标的测试时

持续时间断言(Duration Assertion): 您可以将持续时间断言添加到JMeter中的任何采样器,这样您就可以为该请求设置可接受的响应时间,以毫秒为单位,超过该时间,该请求(以及包含该请求的事务)将被标记为失败,这是在单个请求级别,甚至将持续时间断言元素放在“测试计划”级别也仅将相同的阈值应用于每个子请求,它并不构成整个考试的通过或失败标准。

定时器(Timers): 对于与吞吐量相关的标准,您可以使用Constant Throughput Timer或Throughput 選擇在正確的時間正確的二進制指標 Shaping Timer(插件),这种方法控制每秒花费多少请求,根据我的经验,你应该测试这些定时器在使用嵌套的事务控制器时的行为,可能需要一些时间才能正确使用。

性能插件(Performance Plugin): 您可以将JMeter与Jenkins集成在一起,以使用Performance Plugin设置错误阈值,并在Jenkins中将测试运行(“构建”)标记为不稳定或失败。

自定义代码(Custom Code): 您可以使用JSR223 Sampler编写一些Groovy或BeanShell代码来收集和解析响应指标。

当你是脚本团队的一员时

它为开发人员和测试人员提供了折中的中间立场

软件质量不应只是测试人员的责任,在构建软件时,质量应该参与到每一个部分, 落实这一概念的挑战之一是:“具有不同职能的团队成员所使用的工具和语言是不相同,开发者使用一种工具,测试员使用另一种工具。” 此外,在这种环境下,很难鼓励开发者进行测试,测试员进行编码,许多测试工具只会进一步鼓励这种分歧。

收集指标、日志和跟踪数据

Nginx ingress controller 仪表盘

纵观一些可能成为主要指标的数据例如KPI 、测量数据等,我们发现接下来的三个指标显得尤为重要,因为它们直接影响用户体验和业务运营。1、错误率 显示事情未按预期进行的主要指标。当用户的请求没有得到成功响应时,通常会产生错误率。2、响应时间 表示从用户请求到得到反馈的时间。3、资源利用 表示资源分配与空闲的情况,例如内存、CPU、磁盘等资源的利用情况,可以表明系统在没有外部帮助的情况下工作的时长。

第四大支柱 :事件

毋庸置疑仪表盘确实是很好的监控工具,但我们需要一直关注它吗?虽然你可以这么做,但这并不是最有效的检测系统的方式。我们完全可以轻松检测系统的一举一动,并让指标工具在应用程序状况不佳时对您进行通知通知:这就是“事件”。首先,需要从指标输出中发现系统的不良状态,并对其进行定义。此时可以关注系统在极端条件下(在高负载)的行为,可以通过JMeter 或 Gatling 等工具在测试环境中模拟高负载,从而达到观测的效果。通过这种方式让你更好地了解应用功能以及哪些指标对系统至关重要。接下来就可以针对这些指标进行自动警报的设置。警报是一个强大的工具,因为它的出现我们不必时刻监控仪表盘,只在需要仪表盘的时候打开它们。这让我想到人体是如何处理问题的,我们从不会时刻关注我们身体的某个部位并确保它们正常工作。相反,如果一切正常的话,这些身体的部位就会正常运作,一旦出现问题,大脑将会收到疼痛信号通知。这个疼痛的信号就好像系统的报警通知一样,提醒我们身体的某个部位出现了问题。

问题事件的订阅与提醒

市面上的系统监控工具都相对成熟,并且支持电子邮件、Slack 、webhook 等方式发送警报信息。并可以通过配置将警报信息发送给管理员、用户、操作员,以便做到责任到人。还有一种报警方式是通过 HTTP webhook 将警报事件发送给专门的可观测性服务,让该服务进行下一步操作,例如灾难恢复、ML 训练,或通知其他相关服务。注意:使用警报,将提升资源利用率、自动化对系统的整体控制。

(1)严重性

(2)描述

用来表明警告/错误消息所显示问题的可能原因。包括 traceId 将有助于从现有监控工具中获取更多信息。

(3)位置

(4)爆炸半径

跟踪的目的是快速找到问题发生的位置。使用 Jaeger、Zipkin of Honeycomb 等工具可以快速识别组件、应用程序名称,甚至是确切的方法调用。

日志记录可能是程序员首创的可观测性技术,这种方式通过查找程序错误和故障的详细信息从而解决问题。在应用程序内部发生的所有事件都以文本或 JSON的形式保存在日志文件里,并可以通过日志工具对其进行查询,例如 Splunk、ElasticSearch,其中全文搜索引擎有助于关键字的查询。同时还包含问题的详细信息,以及最后出现问题的可观测点,工程师可以从中找到解决问题的答案。如果没有日志的帮助,也可以使用远程调试技术,不过这就是另外一个话题了,超出了本文讨论的范畴。