. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1517 5 聚合图形 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 可以追踪模拟鼠标在 Web 网站上的点击操作，来检查 Web 网站的功能和响应时间。 丰富的可视化选项 • 能够创建可以将多个监控项组合到单个视图中的自定义图形； • 网络拓扑图； • 以仪表盘样式展示自定义聚合图形和幻灯片演示； • 报表； • 监控资源的高层次（业务）视图。 历史数据存储 • 存储在数据库中的数据； • 可配置的历史数据； • 内置数据管理机制（housekeeping）。 有关更改的主机/主机组/图形/等选择的详细信息，请参见各个页面： • 监控： – 仪表盘（带有动态小构件的主机) – 图形 – Web 场景 – 触发器概述 – 数据概述 – 屏幕/幻灯片（带有查看聚合图形）的主机 • 资产记录： – 资产记录概述 – 主机 • 报表： – 主机可用性报告 • 配置列表： – 主机 – 模板 – 应用集 – 图形 – web 场景 重新定义

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 818 5 聚合图形 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.8.5. This option is missing in version 1.8.3. 33 StartPollers 否 -1000 询进程的初始实例数 量。\\注意如果要内部， 聚合，计算的监控项能 正常工作，这个参数值 必须大于 0。 StartPollers no 0-1000 5 Number of pre-forked instances of pollers1. 可以追踪模拟鼠标在 Web 网站上的点击操作，来检查 Web 网站的功能和响应时间。 丰富的可视化选项 • 能够创建可以将多个监控项组合到单个视图中的自定义图形； • 网络拓扑图； • 以仪表盘样式展示自定义聚合图形和幻灯片演示； • 报表； • 监控资源的高层次（业务）视图。 历史数据存储 • 存储在数据库中的数据； • 可配置的历史数据； • 内置数据管理机制（housekeeping）。

采集到的监控项值可以使用内置的绘图功能立即绘图 网络监控功能 • Zabbix 可以跟踪网站上的模拟鼠标点击路径并检查功能和响应时间 广泛的可视化选项 • 创建自定义图形的能力，可以将多个监控项组合成一个聚合图形 • 网络拓扑图 • 在仪表盘中显示幻灯片 • 报表 • 受监控资源的高级（业务）视图 历史数据存储 • 存储在数据库中的数据 • 可配置的历史（保留趋势） • 内置管家程序 建议的配置 Prometheus 模式步骤会产生匹配多行的结果。为了处理这种情况，Prometheus 模式预处理步骤中添加了一个新的结果处 理参数 ，该参数允许通过引入 sum、min、max、avg 和 count 等函数来聚合潜在的多个匹配行的数据。 函数 Prometheus 直方图的函数 在 Zabbix 中收集Prometheus 指标 已经有一段时间了，但有些指标很难使用。具体来说，直方图类型的指标可以在 Zabbix 对应的相同结果。 补充此功能的其他新增功能是 bucket_rate_foreach() 和 bucket_percentile() 函数。有关更多信息，请参阅： • 历史函数（参见 rate()） • 聚合函数（参见 histogram_quantile()，bucket_percentile()） • Foreach 函数（参见 bucket_rate_foreach()） 单调变化 现在可以使用新的

如果可选对象的名称在版本间有所变化，OLM 会删除并重新创建它。 2.2.1.2. 注解 注解 捆绑包还在其 /metadata 文件夹中包含 annotations.yaml 文件。此文件定义了更高级别的聚合数据，以 帮助描述有关如何将捆绑包添加到捆绑包索引中的格式和软件包信息： annotations.yaml 示例 示例 Operator 捆绑包的介质类型或格式。registry+v1 格式表示它包含 OpenShift Container Platform 4.14 Operator 54 .--admin 上的操作动词： * 聚合标签： rbac.authorization.k8s.io/aggregate- to-admin: true olm.opgroup.permissions/aggregate- to-admin: delete 聚合标签： rbac.authorization.k8s.io/aggregate- to-edit: true olm.opgroup.permissions/aggregate- to-edit: .--view 上的操作动词： get list watch 聚合标签： rbac

e Mesh 超时会导致从服务网格中持续丢弃命名空间，然后重新加入。 MAISTRA-2370 Handle tombstones in listerInformer。在将事件从命名空间缓存转换为聚合缓存 时，更新的缓存代码库没有处理 tombstones，从而导致在 go 中出现 panic 的问题。 MAISTRA-2117 向 operator 添加可选的 ConfigMap 挂载。CSV 载拓扑或应用程序级别拓扑。 可以选择的几个图： App 图显示所有标记相同应用程序的总工作负载。 Service 图显示网格中各个服务的节点，但所有应用程序和工作负载都不包括在这个图中。它提供 了一个高级别的视图，并聚合了定义的服务的所有流量。 Versioned App 图 显示每个应用版本的节点。应用程序的所有版本都分组在一起。 Workload 图显示服务网格中每个工作负载的节点。此图不要求您使用应用程序和版本标签。如果 指定导出的服务的命名空间和名 称。 spec: importRules: - type: NameSelector importAsLocal: 设置为 true，以将远程端点与本 地服务聚合。为 true 时，服务将 导入为 . .svc.cluster.loc al true/false importRules: # first matching

where id in (select * from music) subquery NoPlan select count(*) from user where name = 'foo' 多⽚片聚合 NoPlan insert into user(id) values (1), (2) 多⾏行插⼊入 NoPlan update user set val = 1 更新多⽚片 NoPlan update

千万数据点并发实时写入 • 引入辅助索引，加快数据检索 速度 低成本存储 • 列式存储结合高效的编码 • Delta、XOR 等适合时序场景的压缩算法 • 通过 Rollup 功能，对历史数据做聚合，减少数据量 稳定可扩展 • 分布式架构 • 数据多副本存储 • 服务高可用 Thanks For You

代器在另一个迭代器开始之前就要使用大部份或全部数据，使用list() 会比tee() 更快。 itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None) 创建一个迭代器，它聚合了来自 iterables 中每一项的对应元素。 如果 iterables 中每一项的长度不同，则缺失的值将以 fillvalue 填充。如果未指定，则 fillvalue 默认为 None。 创建或移除用户自定义的 SQL 聚合函数。 参数 • name (str) -- SQL 聚合函数的名称。 • n_arg (int) -- SQL 聚合函数可接受的参数数量。如为 -1，则可以接受任意数 量的参数。 • aggregate_class (class | None) -- 一个类必须实现下列方法: * step(): 向聚合 添加一行。* finalize(): 将聚合的最终结果作为一个 将聚合的最终结果作为一个 SQLite 原生支持的类型 返回。step() 方法需要接受的参数数量是由 n_arg 控制的。设为 None 将移除 现有的 SQL 聚合函数。 示例: class MySum: def __init__(self): self.count = 0 def step(self, value): self.count += value def finalize(self): return

代器在另一个迭代器开始之前就要使用大部份或全部数据，使用list() 会比tee() 更快。 itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None) 创建一个迭代器，它聚合了来自 iterables 中每一项的对应元素。 如果 iterables 中每一项的长度不同，则缺失的值将以 fillvalue 填充。如果未指定，则 fillvalue 默认为 None。 创建或移除用户自定义的 SQL 聚合函数。 参数 • name (str) -- SQL 聚合函数的名称。 • n_arg (int) -- SQL 聚合函数可接受的参数数量。如为 -1，则可以接受任意数 量的参数。 • aggregate_class (class | None) -- 一个类必须实现下列方法: * step(): 向聚合 添加一行。* finalize(): 将聚合的最终结果作为一个 将聚合的最终结果作为一个 SQLite 原生支持的类型 返回。step() 方法需要接受的参数数量是由 n_arg 控制的。设为 None 将移除 现有的 SQL 聚合函数。 示例: class MySum: def __init__(self): self.count = 0 def step(self, value): self.count += value def finalize(self): return

代器在另一个迭代器开始之前就要使用大部份或全部数据，使用list() 会比tee() 更快。 itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None) 创建一个迭代器，它聚合了来自 iterables 中每一项的对应元素。 如果 iterables 中每一项的长度不同，则缺失的值将以 fillvalue 填充。如果未指定，则 fillvalue 默认为 None。 创建或移除用户自定义的 SQL 聚合函数。 参数 • name (str) -- SQL 聚合函数的名称。 • n_arg (int) -- SQL 聚合函数可接受的参数数量。如为 -1，则可以接受任意数 量的参数。 • aggregate_class (class | None) -- 一个类必须实现下列方法: * step(): 向聚合 添加一行。* finalize(): 将聚合的最终结果作为一个 将聚合的最终结果作为一个 SQLite 原生支持的类型 返回。step() 方法需要接受的参数数量是由 n_arg 控制的。设为 None 将移除 现有的 SQL 聚合函数。 示例: class MySum: def __init__(self): self.count = 0 def step(self, value): self.count += value def finalize(self): return