Apache SkyWalking SkyWalking ：一个APM（应用程序性能监视器）系统，专门为微服务，云原生和基于容器（Docker，Kubernetes，Mesos）的体系结构而设计。 抽象 SkyWalking是一个开源APM系统，包括对Cloud Native体系结构中的分布式系统的监视，跟踪，诊断功能。 核心功能如下。 服务，服务实例，端点指标分析 根本原因分析。 在运行时分析代码 服务拓扑图分析 服务，服务实例和端点依赖关系分析 检测到慢速服务和端点 性能优化 分布式跟踪和上下文传播 数据库访问指标。 检测慢速数据库访问语句（包括SQL语句） 报警 浏览器性能监控 基础架构（VM，网络，磁盘等）监控 跨指标，跟踪和日志的协作 SkyWalking支持从多种来源和多种格式收集遥测（度量，跟踪和日志）数据，包括 Java，.NET Core，NodeJS，PHP和P

火炬指标 PyTorch的模型评估指标 火炬指标作为自定义库，以提供Pytorch共同ML评价指标，类似于tf.keras.metrics 。 如，Pytorch没有用于模型评估指标的内置库torch.metrics 。 这类似于的指标库。 用法 pip install --upgrade torch-metrics from torch_metrics import Accuracy ## define metric ## metric = Accuracy ( from_logits = False ) y_pred = torch . tensor ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) y_true = torch . tensor ([ 0 , 2 , 3 , 4 ]) print ( metric ( y_pred , y_true )) ## define metri

《软件架构指标：案例研究提升架构质量》是一本关于软件架构指标的书籍，旨在帮助开发者提高软件架构质量。本书由Christian Ciceri, Dave Farley, Neal Ford, Andrew Harmel-Law, Michael Keeling, Carola Lilienthal, João Rosa, Alexander von Zitzewitz, Rene Weiss和Eoin Woods共同撰写。书中介绍了一系列案例研究，以帮助读者理解和应用软件架构指标来改善其架构质量。其中涉及的指标包括性能、可伸缩性、安全性、可维护性和可测试性等方面。通过仔细研究这些案例，读者可以学到如何选择和应用合适的指标，以及如何评估和改善软件架构。这本书是软件开发者和架构师的必备工具书，具有重要的实用价值。

宝贵时光 质量时间是用于软件开发和维护的自动化质量系统。 Quality-time从Gitlab，SonarQube，Jira，Azure DevOps和OWASP Dependency Check等来源收集测量数据，以概述软件产品和项目的质量。 它通过将度量数据与度量标准目标进行比较，并通知开发团队有关需要改进措施的度量标准来做到这一点。 从技术上讲， Quality-time由一个React前端，一个Mongo数据库服务器和三个用Python编写的后端组件组成：一个API服务器，一个从源收集度量数据的工作程序组件和一个用于发送通知的工作程序组件。 用户可以在前端中添加和配置报告，指标和来源（例如SonarQube和Jira）。 收集器从已配置的度量标准源收集度量标准数据。 它将测量结果发布到服务器，然后服务器将其存储在数据库中。 前端调用服务器以获取报告和测量并将其呈现给用户。

OpenTransit指标MVP 欢迎使用OpenTransit！ 我们是一个由志愿者组成的团队，他们使用开放数据来改善世界各地的公交系统。 成立于2017年，我们是一个由数十名工程师，运输迷，数据爱好者，产品经理，营销人员以及其他人员组成的团队，分布在世界各地，但主要基地位于旧金山和俄勒冈州的波特兰。 或了解我们的上级组织 。 如果您想与我们合作，请联系我们的Slack频道！ 并找到#opentransit频道。 我们很高兴与世界各地的运输机构，记者和其他数据迷合作。 有关加入我们的贡献者团队的说明，请参见下文。 关于这个仓库 此回购用于，该使用历史公交数据来帮助骑手，公交拥护者和公

SimMetrics.Net SimMetrics是一个相似性度量库，例如，从编辑距离（Levenstein等）到其他度量（Chapman等）。 地位 AppVeyor Travis codecov.io coveralls.io NuGet 支持的框架是： .NET 2.0 .NET 3.5 .NET 4.0 .NET 4.5及更高版本 .NET Standard 1.0到.NETStandard 1.6（包括便携式，Windows Phone和uap） .NET标准2.0 基于以及原始项目中的所有87个单元测试。

Metrics Server is a scalable, efficient source of container resource metrics for Kubernetes built-in autoscaling pipelines. Metrics Server collects resource metrics from Kubelets and exposes them in Kubernetes apiserver through Metrics API for use by Horizontal Pod Autoscaler and Vertical Pod Autoscaler. Metrics API can also be accessed by kubectl top, making it easier to debug autoscaling pipelines.

InfluxDB导出器 从0.9.0开始使用的InfluxDB格式指标的导出器。 它通过HTTP API收集中的指标，对其进行转换并将其公开以供Prometheus使用。 此导出器支持float，int和boolean字段。 标签将转换为Prometheus标签。 默认情况下，导出器还监听UDP套接字（端口9122），在该端口上，它使用/metrics端点公开influxDB指标，并在/metrics/exporter端点中公开导出者的自我指标。 时间戳记 默认情况下，公开的指标没有原始时间戳，如下所示： http_requests_total{method="post",code="200"} 1027 http_requests_total{method="post",code="400"} 3 如果要将原始时间戳添加到公开的指标中，请使用标志--timestamps ，

创建k8s dashboard的yaml文件与metrics镜像

TCP Metrics Interface for Linux v2.13.6.