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成功的交易策略应该如何制定

指標 60 秒

“中國人天賦好,又聰明勤奮,但為什麼結果會如此令人失望,跟美國、印度和其他國家的人差別那麼大呢?答案主要在兩方面,一是教育理念、教育方法,包括中國父母對子女的養育方式;另一方面是儒家文化,尤其是壞在我們推崇的 ‘順從聽話’ 和孝道文化上,這些文化烙印實際是中國人一輩子的包袱,走到哪裡都無法丟掉,到哪裡都吃虧。. (教育)好與不好,只有基於子女的個人興趣、偏好、個性和天賦才有意義。否則,不僅沒有意義,而且很容易造成天賦與人才的浪費,結果只會是子女學習、工作沒有熱情,無精打采,每天因為在做自己沒有感覺的學習或工作而特別累,而且會時常抱怨,對生活、工作失去興趣。. 在任何社會中,人才資源是各項資源中最為重要的,因此,把每個人的興趣和天賦跟其專業盡量配置得一致,是整個經濟中最為關鍵的一部分,也是決定一個國家整體資源配置效率的最關鍵因素。”

极速60秒

中文名 极速60秒 外文名 Gone in 60 Seconds 其他译名 惊天动地60秒、急速60秒 类 型 动作、惊悚、犯罪 出品公司 试金石影片公司 制片地区 美国 发行公司 博伟影视公司 导 演 多米尼克·塞纳 指標 60 秒 编 剧 斯科特·罗森伯格 制片人 杰瑞 布鲁克海默 主 演 尼古拉斯·凯奇、吉奥瓦尼·瑞比西、安吉丽娜·朱莉 片 长 113 分钟 上映时间 2000年6月9日 票 房 2.37亿美元(全球) 对白语言 英语 色 彩 彩色 电影分级 PG-13 imdb编码 tt0187078 制片成本 $90,000,000(预算)

极速60秒 剧情简介

孟菲斯尼古拉斯·凯奇饰)是这个世界上最高明的窃车贼,人们形容他为“gone in 60 seconds”,即只要他盯上的车停在这里,他60秒内便能连人带车一起消失得无影无踪。孟菲斯终究厌倦了窃车贼的虽然惊险刺激但重压在身的生活,宣布金盘洗手了。但他的弟弟却想步其后尘,不料很快就卷入了一次黑帮危险的交易中。孟菲斯为了救出兄弟,只好重操旧业,答应黑帮一晚内偷来50辆车。不料,警察正在密切监视着孟菲斯。当他偷得最后一辆野马跑车时,警车、警察直升机尾随而至,展开了一场马路追逐 [2] 。

指標 60 秒

从存储上来讲所有的监控指标都是相同的,但是在不同的场景下这些指标又有一些细微的差异。 例如,在 Node Exporter 返回的样本中指标 node_load1 反应的是当前系统的负载状态,随着时间的变化这个指标返回的样本数据是在不断变化的。而指标 node_cpu_seconds_total 所获取到的样本数据却不同,它是一个持续增大的值,因为其反应的是 CPU 的累计使用时间,从理论上讲只要系统不关机,这个值是会一直变大。

为了能够帮助用户理解和区分这些不同监控指标之间的差异,Prometheus 定义了 4 种不同的指标类型: Counter(计数器) 、 Gauge(仪表盘) 、 Histogram(直方图) 、 Summary(摘要) 。

Counter¶

Counter (只增不减的计数器) 指標 60 秒 类型的指标其工作方式和计数器一样,只增不减,所以它对于存储诸如服务的 HTTP 请求数量或使用的 指標 60 秒 CPU 时间之类的信息非常有用。常见的监控指标,如 http_requests_total 指標 60 秒 、 node_cpu_seconds_total 都是 Counter 类型的监控指标。

Counter

可能你会觉得一直增加的数据没什么用处,了解服务从开始有多少请求有什么价值吗?但是需要记住,每个指标都存储了时间戳的,所有你的 HTTP 指標 60 秒 请求数现在可能是 1000 万,但是 Prometheus 也会记录之前某个时间点的值,我们可以去查询过去一个小时内的请求数,当然更多的时候我们想要看到的是请求数增加或减少的速度有多快,因此通常情况对于 Counter 指标我们都是去查看变化率而不是本身的数字。 PromQL 内置的聚合操作和函数可以让用户对这些数据进行进一步的分析,例如,通过 rate() 函数获取 HTTP 请求的增长率:

Gauge¶

与 Counter 不同, Gauge (可增可减的仪表盘)类型的指标侧重于反应系统的当前状态,因此这类指标的样本数据可增可减。常见指标如 node_memory_MemFree_bytes (当前主机空闲的内存大小)、 node_memory_MemAvailable_bytes (可用内存大小)都是 Gauge 类型的监控指标。由于 Gauge 指标仍然带有时间戳存储,所有我们可以看到随时间变化的值,通常可以直接把它们绘制出来,这样就可以看到值本身而不是变化率了,通过 Gauge 指标,用户可以直接查看系统的当前状态。

Gauge

这些简单的指标类型都只是为每个样本获取一个数字,但 Prometheus 的强大之处在于如何让你跟踪它们,比如我们绘制了两张图,一个是 HTTP 请求的变化率,另一个是分配的 gauge 类型的实际内存,直接从图上就可以看出这两个之间有一种关联性,当请求出现峰值的时候,内存的使用也会出现峰值,但是我们仔细观察也会发现在峰值过后,内存使用量并没有恢复到峰值前的水平,整体上它在逐渐增加,这表明很可能应用程序中存在内存泄露的问题,通过这些简单的指标就可以帮助我们找到这些可能存在的问题。

关联性

对于 Gauge 类型的监控指标,通过 PromQL 内置函数 delta() 可以获取样本在一段时间范围内的变化情况。例如,计算 CPU 温度在两个小时内的差异:

还可以直接使用 predict_linear() 对数据的变化趋势进行预测。例如,预测系统磁盘空间在 4 个小时之后的剩余情况:

Histogram 指標 60 秒 和 Summary¶

除了 Counter 和 指標 60 秒 Gauge 类型的监控指标以外,Prometheus 还定义了 Histogram 和 Summary 的指标类型。 Histogram 和 Summary 主用用于统计和分析样本的分布情况。

在大多数情况下人们都倾向于使用某些量化指标的平均值,例如 CPU 的平均使用率、页面的平均响应时间,这种方式也有很明显的问题,以系统 API 调用的平均响应时间为例:如果大多数 API 请求都维持在 100ms 的响应时间范围内,而个别请求的响应时间需要 5s,那么就会导致某些 WEB 页面的响应时间落到中位数上,而这种现象被称为长尾问题

为了区分是平均的慢还是长尾的慢,最简单的方式就是按照请求延迟的范围进行分组。例如,统计延迟在 0~10ms 之间的请求数有多少而 10~20ms 之间的请求数又有多少。通过这种方式可以快速分析系统慢的原因。 Histogram 和 Summary 都是为了能够解决这样的问题存在的,通过 Histogram 和 Summary 类型的监控指标,我们可以快速了解监控样本的分布情况。

Summary

摘要用于记录某些东西的平均大小,可能是计算所需的时间或处理的文件大小,摘要显示两个相关的信息: count (事件发生的次数)和 sum (所有事件的总大小),如下图计算摘要指标可以返回次数为 3 和总和 15,也就意味着 3 次计算总共需要 15s 来处理,平均每次计算需要花费 5s。下一个样本的次数为 10,总和为 113,那么平均值为 11.3,因为两组指标都记录有时间戳,所以我们可以使用摘要来构建一个图表,显示平均值的变化率,比如图上的语句表示的是 5 分钟时间段内的平均速率。

Summary

例如,指标 prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds 的指标类型为 Summary ,它记录了 Prometheus Server 中 wal_fsync 的处理时间,通过访问 Prometheus Server 的 /metrics 地址,可以获取到以下监控样本数据:

从上面的样本中可以得知当前 Prometheus Server 进行 wal_fsync 操作的总次数为 216 次,耗时 2.888716127000002s。其中中位数(quantile=0.5)的耗时为 0.012352463,9 分位数(quantile=0.9)的耗时为 0.014458005s。

Histogram

摘要非常有用,但是平均值会隐藏一些细节,上图中 10 与 113 的总和包含非常广的范围,如果我们想查看时间花在什么地方了,那么我们就需要直方图了。直方图以 bucket 桶的形式记录数据,所以我们可能有一个桶用于需要 1s 或更少的计算,另一个桶用于 5 秒或更少、10 秒或更少、20 秒或更少、60 指標 60 秒 秒或更少。该指标返回每个存储桶的计数,其中 3 个在 5 秒或更短的时间内完成,6 个在 10 秒或更短的时间内完成。Prometheus 中的直方图是累积的,因此所有 10 次计算都属于 60 秒或更少的时间段,而在这 10 次中,有 9 次的处理时间为 20 秒或更少,这显示了数据的分布。所以可以看到我们的大部分计算都在 10 秒以下,只有一个超过 20 秒,这对于计算百分位数很有用。

Histogram

在 Prometheus Server 自身返回的样本数据中,我们也能找到类型为 Histogram 的监控指标 prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket :

与 Summary 类型的指标相似之处在于 Histogram 类型的样本同样会反应当前指标的记录的总数(以 _count 作为后缀)以及其值的总量(以 _sum 作为后缀)。不同在于 Histogram 指标直接反应了在不同区间内样本的个数,区间通过标签 指標 60 秒 le 进行定义。

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