✨地道口语表达✨
【今日译语:算我一个】
“算我一个”英文怎么说?
1️⃣count me in (count sb in把…算在内;包括)
【例句】
A: Lily, do you want to go swimming with us tomorrow?
Lily,你明天想和我们一起去游泳吗?
B: Yes, count me in.
要的,算我一个。
2️⃣I'm in 我加入;算我一个
【例句】
A: Who want to see a film with me?
谁想和我一起看电影?
B: I'm in.
算我一个。
3️⃣I'm up for it
口语中,经常用up for sth来表示愿意做某事;对某事感兴趣
I'm up for it=算我一个;算上我
【例句】
A: We're going to the pub later.
我们等一会儿要去酒吧。
B: I'm up for it!
算上我!
【今日译语:算我一个】
“算我一个”英文怎么说?
1️⃣count me in (count sb in把…算在内;包括)
【例句】
A: Lily, do you want to go swimming with us tomorrow?
Lily,你明天想和我们一起去游泳吗?
B: Yes, count me in.
要的,算我一个。
2️⃣I'm in 我加入;算我一个
【例句】
A: Who want to see a film with me?
谁想和我一起看电影?
B: I'm in.
算我一个。
3️⃣I'm up for it
口语中,经常用up for sth来表示愿意做某事;对某事感兴趣
I'm up for it=算我一个;算上我
【例句】
A: We're going to the pub later.
我们等一会儿要去酒吧。
B: I'm up for it!
算上我!
#信息管理与信息系统[超话]# 【记录、跟踪和度量是系统可观测性AIOps的三大支柱】
记录、跟踪和度量是系统可观测性的三大支柱。
下图显示了它们的定义和典型架构。
Logging
日志记录系统中的离散事件。例如,我们可以将传入的请求或对数据库的访问记录为事件。它的音量最大。ELK(Elastic Logstash Kibana)堆栈通常用于构建日志分析平台。我们经常为不同的团队定义一个标准化的日志记录格式来实现,这样我们就可以在大量日志中搜索时利用关键字。
Tracing
跟踪通常是请求范围的。例如,用户请求通过API网关、负载均衡器、服务a、服务B和数据库,这些都可以在跟踪系统中可视化。当我们试图识别系统中的瓶颈时,这很有用。我们使用OpenTelemetry来展示典型的体系结构,它将三个支柱统一在一个框架中。
Metrics
度量通常是来自系统的可聚合信息。例如,服务QPS、API响应性、服务延迟等。原始数据记录在InfluxDB等时间序列数据库中。普罗米修斯提取数据并根据预定义的警报规则转换数据。然后,数据被发送到Grafana进行显示,或发送到警报管理器,然后由其发送电子邮件、短信或Slack通知或警报。
交给您:您使用了哪些工具进行系统监控?
更多【architect.pub】https://architect.pub/devops_mgmt
记录、跟踪和度量是系统可观测性的三大支柱。
下图显示了它们的定义和典型架构。
Logging
日志记录系统中的离散事件。例如,我们可以将传入的请求或对数据库的访问记录为事件。它的音量最大。ELK(Elastic Logstash Kibana)堆栈通常用于构建日志分析平台。我们经常为不同的团队定义一个标准化的日志记录格式来实现,这样我们就可以在大量日志中搜索时利用关键字。
Tracing
跟踪通常是请求范围的。例如,用户请求通过API网关、负载均衡器、服务a、服务B和数据库,这些都可以在跟踪系统中可视化。当我们试图识别系统中的瓶颈时,这很有用。我们使用OpenTelemetry来展示典型的体系结构,它将三个支柱统一在一个框架中。
Metrics
度量通常是来自系统的可聚合信息。例如,服务QPS、API响应性、服务延迟等。原始数据记录在InfluxDB等时间序列数据库中。普罗米修斯提取数据并根据预定义的警报规则转换数据。然后,数据被发送到Grafana进行显示,或发送到警报管理器,然后由其发送电子邮件、短信或Slack通知或警报。
交给您:您使用了哪些工具进行系统监控?
更多【architect.pub】https://architect.pub/devops_mgmt
【记录、跟踪和度量是系统可观测性AIOps的三大支柱】
记录、跟踪和度量是系统可观测性的三大支柱。
下图显示了它们的定义和典型架构。
Logging
日志记录系统中的离散事件。例如,我们可以将传入的请求或对数据库的访问记录为事件。它的音量最大。ELK(Elastic Logstash Kibana)堆栈通常用于构建日志分析平台。我们经常为不同的团队定义一个标准化的日志记录格式来实现,这样我们就可以在大量日志中搜索时利用关键字。
Tracing
跟踪通常是请求范围的。例如,用户请求通过API网关、负载均衡器、服务a、服务B和数据库,这些都可以在跟踪系统中可视化。当我们试图识别系统中的瓶颈时,这很有用。我们使用OpenTelemetry来展示典型的体系结构,它将三个支柱统一在一个框架中。
Metrics
度量通常是来自系统的可聚合信息。例如,服务QPS、API响应性、服务延迟等。原始数据记录在InfluxDB等时间序列数据库中。普罗米修斯提取数据并根据预定义的警报规则转换数据。然后,数据被发送到Grafana进行显示,或发送到警报管理器,然后由其发送电子邮件、短信或Slack通知或警报。
交给您:您使用了哪些工具进行系统监控?
更多【architect.pub】
https://architect.pub/devops_mgmt
#架构师研究会[超话]##运维工程师#
记录、跟踪和度量是系统可观测性的三大支柱。
下图显示了它们的定义和典型架构。
Logging
日志记录系统中的离散事件。例如,我们可以将传入的请求或对数据库的访问记录为事件。它的音量最大。ELK(Elastic Logstash Kibana)堆栈通常用于构建日志分析平台。我们经常为不同的团队定义一个标准化的日志记录格式来实现,这样我们就可以在大量日志中搜索时利用关键字。
Tracing
跟踪通常是请求范围的。例如,用户请求通过API网关、负载均衡器、服务a、服务B和数据库,这些都可以在跟踪系统中可视化。当我们试图识别系统中的瓶颈时,这很有用。我们使用OpenTelemetry来展示典型的体系结构,它将三个支柱统一在一个框架中。
Metrics
度量通常是来自系统的可聚合信息。例如,服务QPS、API响应性、服务延迟等。原始数据记录在InfluxDB等时间序列数据库中。普罗米修斯提取数据并根据预定义的警报规则转换数据。然后,数据被发送到Grafana进行显示,或发送到警报管理器,然后由其发送电子邮件、短信或Slack通知或警报。
交给您:您使用了哪些工具进行系统监控?
更多【architect.pub】
https://architect.pub/devops_mgmt
#架构师研究会[超话]##运维工程师#
✋热门推荐