Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр
Открой для себя волшебный мир реальной рыбалки. Лови реальную рыбу на реальных водоемах! Исследуй новые рыболовные места и заполучи заветный трофей.

Реальная Рыбалка

Симуляторы, Мультиплеер

Играть

Топ прошлой недели

  • Rahlkan Rahlkan 1 пост
  • Tannhauser9 Tannhauser9 4 поста
  • alex.carrier alex.carrier 5 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
16
aidaho6
aidaho6
1 месяц назад
GNU/Linux

Улучшения в RMON: расширенный Ping, группировка алертов и трассировка через MTR⁠⁠

Нам часто пишут пользователи, которые хотят мониторить качество каналов связи — не просто проверять “доступен ли хост”, а действительно оценивать стабильность сети и реагировать на деградации. Один из таких пользователей недавно подключил мониторинг для нескольких регионов, и его запрос дал нам полезный импульс для доработок.

Рассказываем, какие улучшения появились в RMON.

Улучшения в RMON: расширенный Ping, группировка алертов и трассировка через MTR IT, Linux, Сайт, Мониторинг, DevOps, Системное администрирование, Длиннопост

Ping стал умнее

Раньше проверка ping в RMON отправляла один пакет — это было достаточно для грубой оценки, но плохо отражало реальное состояние канала. Теперь всё иначе:

  • Можно указать количество ICMP-пакетов в настройках проверки.

  • Система собирает и отображает:

    • min RTT

    • max RTT

    • avg

    • mean

Это особенно полезно, если канал нестабилен: одиночный ping может случайно показать “всё хорошо”, хотя на деле теряются пакеты или резко плавает задержка.

| Возможность | SmokePing | RMON |

|-----------------------------|----------------|---------------------------|

| Графики RTT и потерь | ✅ Да | ✅ Да |

| Группировка алертов | ❌ Нет | ✅ Да |

| Настраиваемое кол-во пакетов| ✅ Частично | ✅ Да |

| Интерактивный веб-интерфейс | ❌ (CGI) | ✅ Современный UI |

| MTR из разных регионов | ❌ Нет | ✅ Да |

| Проверки из нескольких точек| ❌ (1 сервер) | ✅ Геораспределённые агенты |

| Telegram/Slack уведомления | Только через внешние скрипты | ✅ Встроено |

| API | ❌ Ограничен | ✅ Полноценный REST API |

SmokePing — отличный инструмент для исторического анализа задержек. Но он устарел в архитектуре, плохо масштабируется по регионам и требует обвесов для алертов.

RMON же изначально создавался с упором на:

  • простую установку;

  • удобный интерфейс;

  • встроенные нотификации и API;

  • и главное — распределённый мониторинг из разных географий.

Группировка алертов

Пользователи с несколькими агентами в разных регионах сталкивались с таким сценарием:

"Падает один хост — и мы получаем 5+ одинаковых алертов от каждого региона".

Теперь алерты по одному хосту автоматически агрегируются:

  • Вы получаете единое уведомление со списком всех регионов, где обнаружена проблема.

  • Упрощается логирование, снижается "шум" в системах алертинга (Telegram, Slack и т.п.)

MTR на месте

Мы добавили возможность запускать MTR (traceroute с расширенной статистикой) из конкретного региона:

Улучшения в RMON: расширенный Ping, группировка алертов и трассировка через MTR IT, Linux, Сайт, Мониторинг, DevOps, Системное администрирование, Длиннопост
  • Прямо из веб-интерфейса или API

  • Можно быстро проверить маршрут от нужного агента до целевого хоста

Это особенно удобно при отладке проблем между регионами, в CDN, или при работе с провайдером.


Что дальше

Мы продолжаем развивать RMON как инструмент для распределённого мониторинга, ориентированный на:

  • телеметрию от агентов из разных регионов;

  • гибкую конфигурацию проверок;

  • удобную интеграцию с Telegram, Slack, Prometheus, Zabbix и другими системами.

Если вы хотите точно знать, где и когда у вас реально деградирует сеть — попробуйте RMON: https://rmon.io

Показать полностью 1
[моё] IT Linux Сайт Мониторинг DevOps Системное администрирование Длиннопост
16
9
EofruPikabu
EofruPikabu
1 месяц назад
Край Будущего

Готовый к использованию набор данных НАСА детализирует движение суши по всей Северной Америке!⁠⁠

Готовый к использованию набор данных НАСА детализирует движение суши по всей Северной Америке! Наука, Мониторинг, Вселенная, Научпоп, Природные катаклизмы, Длиннопост

Новый портал NASA и Спутниковой службы Аляски показывает спутниковые радарные данные о движении суши в Северной Америке с 2016 года — от землетрясений до извержений вулканов.

НАСА сотрудничает со спутниковой станцией на Аляске в Фэрбенксе в целях создания мощного веб-инструмента, который будет показывать перемещение суши по Северной Америке с точностью менее дюйма. Онлайн—портал и лежащий в его основе набор данных открывают доступ к множеству спутниковых радарных измерений, которые могут помочь любому определить, где и насколько сильно может смещаться земля у него под ногами - будь то в результате землетрясений, извержений вулканов, оползней или добычи подземных природных ресурсов, таких как грунтовые воды.

Проект НАСА "Продукты для наблюдений для конечных пользователей на основе анализа данных дистанционного зондирования" (OPERA), реализуемый в Лаборатории реактивного движения агентства в Южной Калифорнии, позволяет пользователям получать информацию, для получения которой в противном случае потребовались бы годы обучения. Проект основан на измерениях, проводимых космическими радарами с синтезированной апертурой (SARs), для получения данных высокого разрешения о движении земной поверхности.

Например, водохозяйственные управления и государственные геологические службы смогут напрямую использовать продукты OPERA без необходимости крупных инвестиций в хранение данных, разработку программного обеспечения и вычислительную мощь.

Как это работает?

Для создания продукта displacement команда OPERA постоянно использует данные с радиолокационных спутников ESA (Европейское космическое агентство) Sentinel-1, первый из которых был запущен в 2014 году. Данные, полученные от NISAR, исследовательской миссии НАСА-ISRO (Индийской организации космических исследований), будут добавлены после запуска этого космического аппарата в конце этого года.

Спутниковые радары работают, излучая микроволновые импульсы на поверхность Земли. Сигналы рассеиваются при попадании на сушу и водные поверхности, здания и другие объекты. Исходные данные состоят из интенсивности и временной задержки сигналов, которые отражаются от датчика.

Чтобы понять, как перемещается земля в том или ином районе, алгоритмы OPERA автоматизируют этапы этого кропотливого процесса. Без OPERA исследователь сначала загрузил бы сотни или тысячи файлов данных, каждый из которых представляет собой пролет радара над интересующей точкой, а затем убедился бы, что данные географически выровнены во времени и имеют точные координаты.

Готовый к использованию набор данных НАСА детализирует движение суши по всей Северной Америке! Наука, Мониторинг, Вселенная, Научпоп, Природные катаклизмы, Длиннопост

Портал OPERA фиксирует проседание земли в парке Freshkills на месте бывшей свалки в Нью-Йорке. Синие точки на графике показывают участки движения грунта из-за разложения отходов.

Затем они использовали бы трудоемкий вычислительный метод, называемый радарной интерферометрией, чтобы определить, насколько сильно земля сдвинулась, если сдвинулась вообще, и в каком направлении — к спутнику, что указывало бы на то, что земля поднялась, или от спутника, что означало бы, что она опустилась.

"Проект OPERA помог донести эту возможность до широких масс, сделав ее более доступной для государственных и федеральных агентств, а также для пользователей, интересующихся: "Что происходит вокруг моего дома?" - сказал Франц Мейер, главный научный сотрудник спутникового центра Аляски, входящего в состав геофизического центра Университета Аляски в Фэрбенксе. Институт.

Мониторинг подземных вод.

Просадка грунта является первоочередной задачей Департамента водных ресурсов штата Аризона. С 1950-х по 1980-е годы это была основная форма перемещения грунта, которую рассматривали чиновники, поскольку откачка грунтовых вод увеличивалась вместе с ростом населения штата и сельского хозяйства. В 1980 году штат принял Закон об управлении подземными водами, который уменьшил зависимость от подземных вод в густонаселенных районах и включил требования по мониторингу их использования.

В начале 2000-х годов департамент начал измерять это понижение, называемое просадкой грунта, с помощью радиолокационных данных с различных спутников, используя комбинацию SAR, мониторинга на основе GPS и традиционной геодезии для принятия обоснованных решений по управлению подземными водами.

Теперь набор данных и портал OPERA помогут агентству обмениваться информацией о просадках с официальными лицами и членами сообщества, сказал Брайан Конвей, главный гидрогеолог департамента и руководитель его отдела геофизики. Они не заменят анализ SAR, который он проводит, но позволят ему сравнить свои расчеты. Поскольку набор данных и портал будут охватывать весь штат, они также могут выявить области, о которых еще не известно, что они снижаются.

"Это отличный инструмент для того, чтобы сказать: "Давайте рассмотрим эти области более подробно с помощью нашей собственной обработки SAR", - сказал Конвей.

Продукт displacement является частью серии продуктов для обработки данных, которые OPERA выпускает с 2023 года. Проект начался в 2020 году, когда многопрофильная команда ученых из JPL работала над удовлетворением потребностей в спутниковых данных различных федеральных агентств. Эти учреждения направили свои запросы в Рабочую группу по спутниковым технологиям, и команда OPERA работала над улучшением доступа к информации для содействия целому ряду мероприятий, таких как реагирование на стихийные бедствия, отслеживание обезлесения и мониторинг лесных пожаров.

Показать полностью 1
Наука Мониторинг Вселенная Научпоп Природные катаклизмы Длиннопост
1
3
Neurosonya
Neurosonya
2 месяца назад
Полезные нейросети
Серия Промпты

ChatGPT как личный эксперт по стратегическому планированию. Промпт⁠⁠

ChatGPT как личный эксперт по стратегическому планированию. Промпт Искусственный интеллект, Нейронные сети, Бесплатно, Развитие, Стартап, ChatGPT, Чат-бот, Технологии, Стратегия, Промпт, PROMT, Будущее, Анализ, Помощь, Консультация, Мониторинг, Работа, Бизнес, Малый бизнес, Финансы, Длиннопост

Речь идет не просто о получении общих бизнес-советов, а о создании подробных, выполнимых планов, соответствующих вашим конкретным потребностям.

Чат-бот не просто сфокусируется на постановке целей, а сделает:

  1. Внутренний и внешний анализ

  2. Постановка долгосрочных целей

  3. Распределение ресурсов

  4. План внедрения

  5. Структура мониторинга

Промпт поможет вам выявить пробелы в вашей бизнес-модели, даже если вы решили открыть ногтевой сервис на дому. Главное указать свою организацию, отрасль и целевой рынок.

Промпт:

<РОЛЬ>

Ты - эксперт по стратегическому бизнес-планированию с глубокими знаниями в постановке долгосрочных целей, оценке рыночных тенденций и разработке дорожных карт для достижения успеха.

</РОЛЬ>

<ЗАДАЧА>

Ваша задача — помочь пользователю разработать комплексный процесс стратегического планирования для установления четких, амбициозных, но достижимых долгосрочных бизнес-целей.

</ЗАДАЧА>

<РУКОВОДСТВО ПО ОТВЕТУ>

1. Начни с резюме, которое содержит обзор стратегического плана.

2. Проведи внутренний анализ, определив сильные и слабые стороны организации, а также ее ключевые компетенции.

3. Проведи внешний анализ, изучив тенденции рынка, потребности клиентов, конкурентную среду, возможности и угрозы.

4. Установи долгосрочные цели, которые должны быть четкими, амбициозными и достижимыми.

5. Разработай стратегические инициативы для поддержки долгосрочных целей, включая описание, этапы, метрики и сроки для каждой инициативы.

6. Составь план распределения ресурсов для обеспечения успешной реализации стратегических инициатив.

7. Создай план коммуникации, чтобы эффективно донести стратегический план до всех заинтересованных сторон.

8. Разработай систему мониторинга и оценки для отслеживания прогресса и внесения необходимых корректировок.

9. Представь дальнейшие шаги для внедрения и уточнения стратегического плана.

</РУКОВОДСТВО ПО ОТВЕТУ>

<КРИТЕРИИ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ>

1. Проанализируй внутренние и внешние факторы, учитывая динамику рынка и конкурентную среду.

2. Определи ключевые шаги, этапы и метрики для отслеживания прогресса.

3. Предоставь структурированный план, который направит организацию к ее желаемому будущему.

4. Избегай сосредоточения на краткосрочных целях или тактических планах.

5. Подчеркни важность постановки четких, амбициозных и достижимых долгосрочных целей.

</КРИТЕРИИ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ>

<ИНФОРМАЦИЯ ОБО МНЕ>

- Моя организация: [ОПИШИТЕ ВАШУ ОРГАНИЗАЦИЮ]

- Моя отрасль: [УКАЖИТЕ ВАШУ ОТРАСЛЬ]

- Мой целевой рынок: [ОПРЕДЕЛИТЕ ВАШ ЦЕЛЕВОЙ РЫНОК]

</ИНФОРМАЦИЯ ОБО МНЕ>

<ФОРМАТ ОТВЕТА>

Краткое изложение

- [Обзор стратегического плана]

Внутренний анализ

- Сильные стороны: [Перечисли сильные стороны]

- Слабые стороны: [Перечисли слабые стороны]

- Основные компетенции: [Перечисли основные компетенции]

Внешний анализ

- Тенденции рынка: [Опиши тенденции рынка]

- Потребности клиентов: [Опиши потребности клиентов]

- Конкурентная среда: [Проанализируй конкурентную среду]

- Возможности: [Определи возможности]

- Угрозы: [Определи угрозы]

Долгосрочные цели

1. [Цель 1]

2. [Цель 2]

3. [Цель 3]

Стратегические инициативы

1. [Инициатива 1]

- Описание: [Опиши инициативу]

- Этапы: [Перечисли этапы]

- Метрики: [Определи метрики]

- Сроки: [Укажи сроки]

2. [Инициатива 2]

- Описание: [Опиши инициативу]

- Этапы: [Перечисли этапы]

- Метрики: [Определи метрики]

- Сроки: [Указать сроки]

3. [Инициатива 3]

- Описание: [Опиши инициативу]

- Этапы: [Перечисли этапы]

- Метрики: [Определи метрики]

- Сроки: [Укажи сроки]

Распределение ресурсов

- [Опиши план распределения ресурсов]

План коммуникации

- [Опиши план коммуникации]

Мониторинг и оценка

- [Объясни структуру мониторинга и оценки]

Следующие шаги

- [Предоставь следующие шаги для внедрения и доработки]

</ФОРМАТ ОТВЕТА>

После этого, вы наглядно увидите неиспользованные рыночные возможности и создадите действенные дорожные карты.

Подпишитесь на НейроProfit и узнайте, как можно использовать нейросети для бизнеса, учебы и работы, не теряя свое время.

Хотите больше пользы, видеоуроков, обратную связь и сильное окружение - Добро пожаловать в Закрытый клуб:

Картинки к посту я делаю в Midjourney. Этому тоже обучаю:

Показать полностью
[моё] Искусственный интеллект Нейронные сети Бесплатно Развитие Стартап ChatGPT Чат-бот Технологии Стратегия Промпт PROMT Будущее Анализ Помощь Консультация Мониторинг Работа Бизнес Малый бизнес Финансы Длиннопост
0
kznalp
kznalp
2 месяца назад
Postgres DBA
Серия СУБД PostgreSQL

PG_HAZEL : Влияние checkpoint_timeout на производительность/скорость СУБД PostgreSQL - итог⁠⁠

Взято с основного технического канала Postgres DBA

PG_HAZEL : Влияние checkpoint_timeout на производительность/скорость СУБД PostgreSQL - итог Субд, Postgresql, Мониторинг, Производительность, Исследования, Длиннопост

Для лучшей скорости необходима настройка под конкретные условия трассы .

Задача

Определить качественное и количественное влияние на производительность тестовой СУБД изменения параметра checkpoint_timeout для сценария нагрузки "Mix".

checkpoint_timeout (integer)

Максимальное время между автоматическими контрольными точками в WAL. Если это значение задаётся без единиц измерения, оно считается заданным в секундах. Допускаются значения от 30 секунд до одного дня. Значение по умолчанию — пять минут (5min).

Postgres Pro Enterprise : Документация: 15: 19.5. Журнал предзаписи : Компания Postgres Professional

Предварительный эксперимент

PG_HAZEL : влияние изменения checkpoint_timeout на производительности СУБД - часть 1.

Сравнительные эксперименты:

  1. Уменьшенное значение: checkpoint_timepout = 60 (1 минут).

  2. Значение по умолчанию: checkpoint_timepout = 300 (5 минут).

  3. Увеличенное значение: checkpoint_timepout = 900 (15 минут).

PG_HAZEL : Сценарий смешанной нагрузки "Mix" - для сравнения скорости СУБД.

Результаты экспериментов

PG_HAZEL : Влияние checkpoint_timeout на производительность/скорость СУБД PostgreSQL - итог Субд, Postgresql, Мониторинг, Производительность, Исследования, Длиннопост

Ось X - общая нагрузка на СУБД. Ось Y - апроксимированные значения операционной скорости.

PG_HAZEL : Влияние checkpoint_timeout на производительность/скорость СУБД PostgreSQL - итог Субд, Postgresql, Мониторинг, Производительность, Исследования, Длиннопост

Ось X - общая нагрузка на СУБД. Ось Y - операционная скорость.

Итог:

Для данной СУБД в сценарии смешанной нагрузки "Mix":

  1. Максимальная скорость СУБД достигается при значении параметра checkpoint_timeout = 60 при общей нагрузке 18 соединений.

  2. Максимальная нагрузка , после которой скорость СУБД начинает снижаться достигается при значении параметра checkpoint_timeout = 300 при общей нагрузке 26 соединений.

  3. При предельной общей нагрузке 111 соединений наибольшая скорость СУБД достигается при значении параметра checkpoint_timeout = 900.

Показать полностью 2
[моё] Субд Postgresql Мониторинг Производительность Исследования Длиннопост
1
4
seminon600
seminon600
2 месяца назад
Еврейский мир
Серия Израильская медицина и мира

Бесконтактный радар контролирует жизненно важные показатели пациентов удаленно⁠⁠

Израильская лаборатория разрабатывает систему, которая отслеживает жизненные показатели нескольких пациентов одновременно, без проводов и не подвергая медицинский персонал воздействию патогенов.

Бесконтактный радар контролирует жизненно важные показатели пациентов удаленно Израиль, Ученые, Технологии, Здоровье, Мониторинг, Пациенты, Длиннопост

Представьте себе недалекое будущее, в котором за пациентами можно будет наблюдать удаленно, без проводов. Изображение Freepik

В начале пандемии COVID профессор Института Вейцмана Йонина Эльдар выступила с необычным призывом.

Лауреат Премии Израиля призвала врачей со всего Израиля присоединиться к ней в режиме онлайн для мозгового штурма, чтобы определить наиболее насущные потребности перегруженной системы здравоохранения.

«В разгар кризиса в области здравоохранения я чувствовала разочарование от того, что могла просто сидеть сложа руки и ничего не делать», — вспоминает она.

Одной из проблем, поднятых в ходе этой сессии, был риск распространения коронавирусной инфекции при физическом контакте во время наблюдения за пациентами больницы.

«Решение этой проблемы хорошо вписывалось в мои исследовательские интересы», — говорит Эльдар. «Меня давно беспокоило, что в плане технологических инноваций мир здравоохранения сильно отстает от таких областей, как коммуникации или развлечения».

Почему, задавалась она вопросом, мы можем совершать звонки или играть в компьютерные игры без помощи рук, но врачи по-прежнему обычно используют физический стетоскоп для осмотра пациента, как и столетие назад?

Во время пандемии Эльдар только что присоединилась к отделу компьютерных наук и прикладной математики Института Вейцмана, где в ее лаборатории разрабатывались инновационные технологии обработки сигналов и информации в различных областях, включая медицину.

Она и ее команда решили разработать совершенно новую технологию для удаленной проверки здоровья с помощью радара.

Подробнее об инновациях

Радар для определения состояния здоровья

Радиолокационные системы часто используются в военных целях, например, для обнаружения самолетов или кораблей. Но они также имеют гражданское применение.

Например, в автомобильной промышленности радар используется для обнаружения и отслеживания объектов путем излучения электромагнитных волн и интерпретации изменений, происходящих в этих волнах при их отражении после столкновения с объектом.

Ранее Эльдар работала с радарами в рамках проектов по созданию автономных автомобилей и оборонных приложений.

«Радарные устройства небольшие, недорогие и удобные, и они излучают волны, безопасные для человека. Их использовали, например, для подсчета количества людей в комнате или для того, чтобы убедиться, что в машине не оставлен ни один ребенок. Поэтому я подумала: почему бы не применить радар для дистанционного мониторинга пациентов?»

СИСТЕМА БРАМС

После пяти лет разработок лаборатория Йонины Эльдар представила BRAHMS — систему биорадиолокационного мониторинга здоровья.

Бесконтактный радар контролирует жизненно важные показатели пациентов удаленно Израиль, Ученые, Технологии, Здоровье, Мониторинг, Пациенты, Длиннопост

Профессор Йонина Эльдар в Центре биомедицинской инженерии и обработки сигналов имени Мани Игель Института Вейцмана. Фото Бена Келмера

BRAHMS непрерывно отслеживает показатели жизнедеятельности на расстоянии, отслеживая едва заметные движения грудной клетки и интерпретируя их с помощью сложного алгоритма, разработанного командой Эльдара.

В настоящее время система может измерять частоту сердечных сокращений (пульс) и частоту дыхания, а также функцию легких. В будущем она может быть также оснащена для измерения артериального давления и характера дыхания, что может помочь обнаружить апноэ во сне.

BRAHMS может надежно контролировать нескольких людей одновременно, даже в шумных, многолюдных местах. Он идентифицирует всех людей в комнате, измеряет их жизненные показатели без контакта и отправляет измерения на монитор. Медицинский персонал автоматически оповещается, если обнаруживается тревожное изменение.

Частотный спектр миллиметровых волн (ммВ), используемый в радиолокационной системе BRAHMS, достаточно чувствителен для обнаружения смещения в несколько миллиметров, что позволяет отслеживать даже незначительные движения грудной клетки спящего младенца даже через одежду или постельное белье.

Типичный максимальный радиус действия предлагаемой системы в помещениях, например, домах или больничных палатах, составляет девять метров (29,5 футов).

Отделения интенсивной терапии, отделения неотложной помощи и многое другое

Элдар говорит, что как только BRAHMS будет разработан для коммерческого использования, компактную модель можно будет установить в отделениях неотложной помощи или интенсивной терапии, послеоперационных отделениях или домах престарелых. Система также подойдет для пациентов детского возраста, которые не любят подключаться к устройствам.

Элдар отмечает, что помимо снижения риска распространения инфекций, бесконтактное радиолокационное зондирование устранит дискомфорт для пациента и проблемы, связанные с запутыванием или отсоединением проводов.

Фактически, по оценкам, около 40 процентов пациентов отделений интенсивной терапии испытывают раздражение кожи, смещение проводов или другие осложнения, связанные с прикроватными устройствами мониторинга.

Технология BRAHMS была создана с использованием подхода системной инженерии — сочетания инженерии, математики и физики волнового движения.

В состав группы разработчиков вошли аспирант Йонатан Эдер, который руководил исследованием, эксперт по разработке алгоритмов Люда Нисневич, инженеры Шломи Савариего и Моше Намер, а также клинический менеджер доктор Ади Вегерхофф.

Эльдар, возглавляющая Центр биомедицинской инженерии и обработки сигналов имени Маньи Игель , получает поддержку своих исследований от Института Швейцарского общества исследований профилактики рака и Фонда клинических прорывов посредством научного сотрудничества Института им. д-ра Жильбера С. Оменна и Марты А. Дарлинг при больнице имени Вейцмана имени Шнайдера.

Перевод с английского

ИСТОЧНИК

Показать полностью 1
Израиль Ученые Технологии Здоровье Мониторинг Пациенты Длиннопост
0
3
MufasaRiverDance
2 месяца назад
Задать вопрос Путину

Ответ на пост «Мониторинг государством сообщений граждан о проблемах в Интернете — система "Инцидент-менеджмент"»⁠⁠2

Работаю в этой системе уже 2 года (хоть это никак и не отражено в моей должностной и по функциям моего отдела впринципе) . Ерунда редкостная.

Отвечу почему.

1)Региональный ЦУР(который собсна и курирует работу в регионе ИМ) как правило состоит из девочек-бывших работниц пресс-аппарата местных администраций и органов власти. Т.е. вот эти вот все "я в потоке, ресурсе", на семинарах с умным видом произносящие но не понимающие значения слов типа "инсайты", "генерим лиды" и прочее,помноженное на ЧСВ из-за того что это "проект аппарата Президента" и сам по себе синдром вахтера, ибо они только как боты отписывают инциденты по инстанция и проверяют, корректно ли с их точки зрения написано. При том что люди слабо знакомы с нормативной базой, не вникают в суть и постоянно расписываю инциденты с ошибками (примерно на 5 инцидентов будет 1 ошибочно отправленный коммент)

2)Слабая нормативная база. Т.е. многие вещи, которые требуют от нас, всякие нововведения, буквально нигде ничем не закреплены, в лучших традициях частных контор, где KPI растёт от чего угодно, но на словах, а за что депремиркют узнаешь только тогда, когда собсна депремируют. Например, требуют избегать "канцеляризмов" и "шаблонные фраз", но с 2020 года не могут чётко и ясно сделать исчерпывающий список этого, отсюда получается произвольное трактование этих правил. То же самое касается и времени работы с инцидентам. Крутят - вертят как хотят. Из этого выходит следующий пункт:

3)Нет качественной обратной связи. Т.е. отчёты присылаются когда как, цифры в отчёте у нас и в отчёте "наверху" при разборках бчаще всего очень различаются. Давать выгрузку по инцидентам никогда не горят желанием, хотя казалось бы, выгрузить экселевскую таблицу, где есть номер инцидента, содержание, время по этапам и прочее - не составит труда, ведь это не какой-то там аналоговнетный софт, а всего лишь кастрированный Битрикс. У меня получалось эти таблицы с них выбивать и перепроверить результаты вручную, которые очень сильно не совпадали(т.е наш результат был значительно лучше). После пары таких проверок мне вообще отказались их отдавать поясняя что "не положено". Люди там ощущают себя эдакими шерифами-кураторами,которым все обязаны, а они никому, хотя юридически и по статусу это простая НКО.

4)Сами инциденты-зачастую что-то с чем то. Есть и реальные проблемы реальных людей, но много ботов, которые набивают статистику по количеству инцидентов по региону, т.е. тратим время работников на местах впустую, всяких рекламных ботов. Отдельно молчу про всяких местных сумасшедших и прочих троллей. Зачем это делается? Это один из показателей в формуле на размер субсидии для дальнейшей работы ЦУР.

5)САМЫЙ ГЛАВНЫЙ: система не мотивирует решать проблемы. Самое главное:дать ответ за максимально короткое время, который пройдёт модерацию. Вот и все. Реально решать проблему никто не будет, это вам не официальное обращение по 59 ФЗ, это просто комментарий в соц.сетях.

Вывод: Сама идея неплохая, но её используют не так и не там. Это должна быть система, в которой могут ответить на небольшие вопросы, вроде "а как записаться туда?", "а какие документы нужны чтобы сделать то?" и прочее, а по факту залетают проблемы, которые не решались годами и не решатся, возможно никогда, на которые нужна информация от разных ведомств. И ответ на это должен быть дан в течение двух часов. Ну и кадры, работающие там лишь усвгубляют ситуацию.

P. S. Прошу прощения за опечатки, писал с телефона

Показать полностью
[моё] Интернет-портал Добродел Госуслуги Мониторинг Политика Ответ на пост Текст
4
29
Zeleboba36
2 месяца назад

К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова⁠⁠

Имеется в моем хозяйстве холодильное оборудование. Ну как в моем. Пока работает не мое. Как какие проблемы так сразу мое. Так и живем. Предприятие пищевое. Значит холодильники очень важные объекты. Нужно контролировать. До меня весь процесс контроля сводился к тому, что дежурный электрик, когда делает обход, записывает в журнал температуры во время обхода. Раз в 4 часа.

Что можно увидеть если мониторить что то раз в 4 часа? Правильно. Либо ничего, либо что уже совсем пипец....

Утром прихожу, захожу в дежурку. Как ночь? Что было? Как холодильники?
- да все нормально. Все работает.
- точно?
- точнее не бывает.
Открываю журнал. Смотрю 6 холодильник +6 показывает. А уставка -18. Спрашиваю: - Почему ночью на 6 холодильнике было 6 градусов?
- ну я не знаю. В следующий обход все нормально -9 градусов.
- оттайка работала?
- ну наверное.
- что значит наверное? Там хранится заморозка готовая.
- не. ну все нормально же.

Самое страшное выходные. Если что-то случится в субботу, то до понедельника никто не хватится. Или хватятся когда уже все растает. А это разборки, скандалы, на кого вешать расходы, порезка премии и все в этом духе.
Подрядчики тоже раздолбаи. Приезжают дай бог на второй-третий день. ( зато, сука не такие дорогие. Для бюджета хорошо) бесит.

И так оно тянулось, блять, тянулось. Изо дня в день, из месяца в месяц.

Думаю надо что-то с этим сделать. Начал интересоваться как можно взять холод под контроль? На людей положиться к сожалению нельзя. И как то себе жизнь облегчить хочется.

Нужен мониторинг.

Начал проработку вопроса. Думаю надо завести все какую-нибудь систему диспетчеризации. Наш выход scada.

Пошел собирать документацию от шкафов управления холодильными установками, курить как это все работает, и что можно с этим сделать.

Исходные данные.

Холодильные уснановки на бицеровских компрессорах.

К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост
К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост
К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост
К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост

Небогато. На борту все это не имеет вообще никаких интерфейсов и связи с внешним миром. Как говорят классики: ПУ-ПУ-ПУПУ-ПУПУ.

Что хочется знать о работе агрегатов:
- температура в холодильной камере
- желательно динамика этой температуры
- режим работы: охлаждение, дефростация, авария.
- желательно какое-нибудь оповещение в нештатных ситуациях. Например компрессор молотит, а температура растет. Или температура растет, а компрессор не включается. Хоть в телеграмм что ли.
- хранить графики. Ведь случаем если что то не так с продуктом можно сказать, а вот холодильники плохо работают, это вот все оттуда. Мы ни причем. Проблема то известная, ай ай яй.

Короче надоело быть еще козлом отпущения. 🤣

Можно набрать ПЛК, каких нибудь дискретных модулей на 485 интерфейсе или вообще Ethernet, собрать сервер, поставить скаду, протянуть несколько километров проводов и собрать все в одну систему мониторинга на телевизоре в дежурке. Потом останется приучить людей работать с ней и жить станет легче.

Взял для расчёта одного из самых дешевых производителей - овен. Вроде, говорят , неплохо делают. Посчитал блоки вводов, кабели, датчики с 485 интерфейсом и modbus. И пошел к начальству.

Дальше все было как в известном мультике. Послала меня жена в лес за ёлкой. Послала, так послала.

В глазах руководства я прослыл крахобором. Ибо потратить несколько сотен на систему , что бы с
просто смотреть за холодильниками нафиг надо. И вообще баловство все это. Вон ножками пошли и нормально. Все аргументы, про потерю продукта, сырье, качество, простой оборудования, возможность вызвать подрядчика до наступления критической ситуации оказались глубоко по барабану.
В общем послали так послали.

Это все конечно хорошо. Но проблемы остаются без решения. А решать что то надо. Проблема регулярная и доставляющая.

Как говорится. Наши руки не для скуки. Открываем кружок очумелые ручки и делаем свою диспетчеризацию с чаем, горничными и хард-роком. На коленках. Их того что найдем под ногами и в мусорке.

Увлечение микроконтроллерами стало давать свои плоды. Можно же все сделать самому. Проц берем AVR, просто потому что знаю. Платы разведем и спаяем на тест, потом если что закажем переделаем по-человечьи. Modbus- открытый протокол, все описано. Бери и пользуйся. Что еще для счастья надо.

Оставалась одна проблема нужно много проводов. Таким образом именно они стали становиться статьей расхода #1.

В процессе разработки и тестирования понял, что avr не совсем подходит для этой задачи. Нужно что то помощнее, посовременней и желательно беспроводное.

Долгое прокуривание данного вопроса привело меня к ESP32. А чуть позже к ESP8266. Китайцы пришли на помощь. Клевая штука. Стоит рубь ведро. Возможностей нормально так. Кто в теме тот поймет. Покупаем пару экземпляров и начинаем наше рукоблудие.

Всю систему вяжем на homeassistant. Бесплатный сервер умного дома. Для нас громко сказано. Но, как говорит знакомый рыбак, на безрыбье можно и раком щуку.
тем более весь проект ложится на локальную сеть. И жить становится легче. В какой то степени.

Датчики температуры.
Ничего не изобретаем. Берем ds1820. Его приделываем к модулю ESP-01. Паяем платку. Прошиваем, подключаем к вайфаю, вяжем к homeassistant.

К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост

Получилось что то такое.

Раскидываем это все по холодильникам, подключаем к питанию в обычные 220. И все. Теперь мы можем смотреть за холодосами и что там творится.

Самых громких мастеров и производственников пришлось учить мо другому. Врезал оптроны и расвешал на дверях холодильников концевики. Втихую.

Как начался скандал что у нас там случилось. А почему температура не на месте и все в этом духе.

Ответ был очень простой. во-первых в указанное вамм и время никакого температурного перекоса не было. А где он был, так это по вине, что вы не закрываете двери до конца, открываете надолго холодильник без отключения и тд. Люди были уверены, что я это недокажу. А я просто показал 🤣 никто неповерил. Правда после разборок, на выходных снесли все три концевика. И как бы оно само случилось. Но прецедент создан... Ладно, это все лирика.

Что сейчас имеем. Немого фото.

К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост
К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост
К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост
К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост

Видим температуру в реальном времени. По графикам хорошо видно когда все хорошо, а когда не очень. К примеру на подробном графике видно как ночная смена проспала проверку работы компрессора. Он тупо с каким то ночным броском упал в аварию. И перезапускали его уже утром. Всюочь простоял в аварии. Но мне упорно ночная смена втирала что все же хорошо было. Я лично ходил смотрел, все работало. Ну да ну да верю. Охотно.

Промониторил, собрал статистику. Плавает иногда температура в 4 холодильниках, что сидят на одной компрессорной установке. Приподнимется температура и очень-очень долго не падает. Причем во всех четырех холодильниках. Причём проблема стара, наверное, как этот цех. Она еще до меня была. Лечилось отключением всех холодильников и включением по одному. Первый набрал включили второй и так далее. И вроде все норм, но профакать этот момент ничего не стоит. Так и жили.

Поговорили с главным инженером подрядчика. Тот пришел к выводу что мало фреона в системе. Так хватает. Но одновременно на 4 маловато будет. не вытягивает. Подкачали систему и все. Проблема рассосалась.

Дальше буду собирать modbus платы для сбора информации с индикаторов щитов управления и заводить в эту же систему. Что бы если превышение температуры не бежать в компрессорную, а посмотреть.Ага оттайка. Не паникуем.

Ну и еще по мелочи наклепал устройств.

Пробовал работать с датчиками давления 4-20. Пока повесил на подачу охлаждения в цех. После хочу повесить на магистрали компрессоров. Мониторить давление и возможные ситуации уипчки фреона. К сожалению это не редкость.

К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост

Решил попробовать мониторить сеть

К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост

А это почасовой расход электроэнергии.

К чему приводит лень. В хорошем смысле этого слова Home Assistant, Esp, Мониторинг, Производство, Лень, Видео, Вертикальное видео, Короткие видео, Мат, Длиннопост

А еще не хотелось ставить второй монитор себе на стол. Сделал себе поменьше.

По итогу. Пока завел только самые проблемные места. И уже удалось решить часть проблем. Часть из которых были выдуманными. Результат достигается. Работать становится чуточку легче.


Продолжение следует...

Показать полностью 12 1
[моё] Home Assistant Esp Мониторинг Производство Лень Видео Вертикальное видео Короткие видео Мат Длиннопост
11
Партнёрский материал Реклама
specials
specials

Помните своего тамагочи?⁠⁠

Если не помните или у вас его не было, то вы где-то потеряли кусочек сердца… но все можно исправить. С тамагочи можно поиграть прямо сейчас.

ГДЕ МОЙ ТАМАГОЧИ

Игры Награда Тамагочи Ностальгия Текст
2
kznalp
kznalp
3 месяца назад
Postgres DBA
Серия СУБД PostgreSQL

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL⁠⁠

Взято с основного технического канала Postgres DBA ( возможны правки и дополнения в исходной статье ).

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Оптимизировать можно до бесконечности. Бесконечность - не предел.

Постановка задачи

Начало работ по использованию результатов корреляционного анализа ожиданий СУБД для подготовке процесса Continual improvement .

Постановка эксперимента

Провести тестирование результатов корреляционного анализа ожиданий на продуктивной СУБД по инцидентам производительности в течении недели .

Конфигурация ВМ и СУБД

  • Postgres Pro (enterprise certified) 15.10.1 on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (GCC) 11.4.1 20230605 (Red Soft 11.4.0-1), 64-bit

  • CPU 50

  • RAM 88GB

  • RED OS 7.3

Приоритеты инцидентов

Подробнее о приоритетах

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - инцидент производительности СУБД . Ось Y - приоритет инцидента

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - инцидент производительности СУБД . Ось Y - приоритет инцидента

Результат

  • свыше 80% инцидентов производительности имеют приоритет 4

Количество SQL запросов по инцидентам

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - queryid запроса. Ось Y - количество инцидентов в которых участвовал запрос.

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - queryid запроса. Ось Y - количество инцидентов в которых участвовал запрос

SQL запросы участвующие в более 80% инцидентов

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - queryid запроса. Ось Y - количество инцидентов в которых участвовал запрос.

  • Количество SQL запросов участвующих во всех инцидентах = 5

  • Количество SQL запросов участвующих в 80% инцидентов = 29

Ожидания СУБД

wait_event_type

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - тип ожидания СУБД . Ось Y - количество ожиданий

wait_event

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - событие ожидания. Ось Y - количество событий ожиданий

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

События ожидания составляющие 80% от общего числа ожиданий.

SQL запросы для оптимизации

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Список SQL запросов участувующих в инцидентах

queryid = 1214551160677155501

План выполнения запроса

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Статистика ожиданий по типу IO

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

События ожидания по типу IO

История выполнения и событий ожидания по типу IO для queryid = 1214551160677155501

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - точка наблюдения. Ось Y - количество выполнений запроса.

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - точка наблюдения. Ось Y - количество событий ожидания DSMFillZeroWrite

Статистика ожиданий по типу IPC

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

События ожидания по типу IPC

История выполнения и событий ожидания по типу IPC для queryid = 1214551160677155501

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - точка наблюдения. Ось Y - количество выполнений запроса.

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - точка наблюдения. Ось Y - количество событий ожидания BgWorkerShutdown

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - точка наблюдения. Ось Y - количество событий ожидания ExecuteGather

PG_HAZEL : Процесс оптимизации производительности СУБД PostgreSQL Субд, Postgresql, Оптимизация, Мониторинг, Производительность, Длиннопост

Ось X - точка наблюдения. Ось Y - количество событий ожидания ParallelFinish

Результаты анализа по SQL queryid = 1214551160677155501

1. Событий ожидания типа IPC существенно больше чем событий по типу IO.

2. На основании результатов проведенных ранее экспериментов , принято решение добавить индекс в таблицу для решения проблемы большого количества ожиданий типа IPC.

3. После добавления индексов , провести анализ результатов .

Показать полностью 19
[моё] Субд Postgresql Оптимизация Мониторинг Производительность Длиннопост
0
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии