最牛逼的集群监控系统，它始终位列第一！

2024-02-26 02:20
文章标签 系统 集群 监控 第一 最牛 始终 位列

本文主要是介绍最牛逼的集群监控系统，它始终位列第一！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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设为“星标”，和你一起掌握更多数据库知识
 
在本文中，我们将看到Prometheus监控技术栈的局限性，以及为什么移动到基于Thanos的技术栈可以提高指标留存率并降低总体基础设施成本。
 
用于此演示的内容可以在下面链接中获取，并提交到他们各自的许可证。
 
  • https://github.com/particuleio/teks/tree/main/terragrunt/live/thanos
  • https://github.com/particuleio/terraform-kubernetes-addons/tree/main/modules/aws
 
Kubernetes普罗米修斯技术栈
 
在为我们的客户部署Kubernetes基础设施时，在每个集群上部署监控技术栈是标准做法。这个堆栈通常由几个组件组成：
 
  • Prometheus：收集度量标准
  • 告警管理器：根据指标查询向各种提供者发送警报
  • Grafana：可视化豪华仪表板
 
简化架构如下：
 185679d1335400398c81a815cce22e7a.jpeg 
注意事项
 
这种架构有一些注意事项，当你想从其中获取指标的集群数量增加时，它的伸缩性以及可扩展性不太好。
 
多个Grafana
 
在这种设置中，每个集群都有自己的Grafana和自己的一组仪表板，维护起来很麻烦。
 
存储指标数据是昂贵的
 
Prometheus将指标数据存储在磁盘上，你必须在存储空间和指标保留时间之间做出选择。如果你想长时间存储数据并在云提供商上运行，那么如果存储TB的数据，块存储的成本可能会很高。同样，在生产环境中，Prometheus经常使用复制或分片或两者同时运行，这可能会使存储需求增加两倍甚至四倍。
 
解决方案
 
多个Grafana数据源
 
可以在外部网络上公开Prometheus的端点，并将它们作为数据源添加到单个Grafana中。你只需要在Prometheus外部端点上使用TLS或TLS和基本认证来实现安全性。此解决方案的缺点是不能基于不同的数据源进行计算。
 
Prometheus联邦
 
Prometheus联邦允许从Prometheus中抓取Prometheus，当你不抓取很多指标数据时，这个解决方案可以很好地工作。在规模上，如果你所有的Prometheus目标的抓取持续时间都比抓取间隔长，可能会遇到一些严重的问题。
 
Prometheus远程写
 
虽然远程写入是一种解决方案（也由Thanos receiver实现），但我们将不在本文中讨论“推送指标”部分。你可以在这里[1]阅读关于推送指标的利弊。建议在不信任多个集群或租户的情况下（例如在将Prometheus构建为服务提供时），将指标作为最后的手段。无论如何，这可能是以后文章的主题，但我们将在这里集中讨论抓取。
 
Thanos，它来了
 
Thanos是一个“开源的，高可用的Prometheus系统，具有长期存储能力”。很多知名公司都在使用Thanos，也是CNCF孵化项目的一部分。
 
Thanos的一个主要特点就是允许“无限”存储空间。通过使用对象存储（比如S3），几乎每个云提供商都提供对象存储。如果在前提环境下运行，对象存储可以通过rook或minio这样的解决方案提供。
 
它是如何工作的？
 
Thanos和Prometheus并肩作战，从Prometheus开始升级到Thanos是很常见的。
 
Thanos被分成几个组件，每个组件都有一个目标（每个服务都应该这样:)），组件之间通过gRPC进行通信。
 
Thanos Sidecar
 fb035169ae4225fd56fa520eec340283.jpeg 
Thanos和Prometheus一起运行（有一个边车），每2小时向一个对象存储库输出Prometheus指标。这使得Prometheus几乎是无状态的。Prometheus仍然在内存中保存着2个小时的度量值，所以在发生宕机的情况下，你可能仍然会丢失2个小时的度量值（这个问题应该由你的Prometheus设置来处理，使用HA/分片，而不是Thanos）。
 
Thanos sidecar与Prometheus运营者和Kube Prometheus栈一起，可以轻松部署。这个组件充当Thanos查询的存储。
 
Thanos存储
 
Thanos存储充当一个网关，将查询转换为远程对象存储。它还可以在本地存储上缓存一些信息。基本上，这个组件允许你查询对象存储以获取指标。这个组件充当Thanos查询的存储。
 
Thanos Compactor
 
Thanos Compactor是一个单例（它是不可扩展的），它负责压缩和降低存储在对象存储中的指标。下采样是随着时间的推移对指标粒度的宽松。例如，你可能想将你的指标保持2年或3年，但你不需要像昨天的指标那么多数据点。这就是压缩器的作用，它可以在对象存储上节省字节，从而节省成本。
 
Thanos Query
 
Thanos查询是Thanos的主要组件，它是向其发送PromQL查询的中心点。Thanos查询暴露了一个与Prometheus兼容的端点。然后它将查询分派给所有的“stores”。记住，Store可能是任何其他提供指标的Thanos组件。Thanos查询可以发送查询到另一个Thanos查询（他们可以堆叠）。
 
  • Thanos Store
  • Thanos Sidecar
  • Thanos Query
 
还负责对来自不同Store或Prometheus的相同指标进行重复数据删除。例如，如果你有一个度量值在Prometheus中，同时也在对象存储中，Thanos Query可以对该指标值进行重复数据删除。在Prometheus HA设置的情况下，重复数据删除也基于Prometheus副本和分片。
 
Thanos Query Frontend
 
正如它的名字所暗示的，Thanos查询前端是Thanos查询的前端，它的目标是将大型查询拆分为多个较小的查询，并缓存查询结果（在内存或memcached中）。
 
还有其他组件，比如在远程写的情况下接收Thanos，但这仍然不是本文的主题。
 
多集群架构
 
有多种方法可以将这些组件部署到多个Kubernetes集群中，根据用例的不同，有些方法比其他方法更好，在这里我们不能给出详细的介绍。
 e1fdfd142dc7b7004c44176fb163e176.jpeg 
我们的例子是在AWS上运行，使用tEKS[2]部署了2个集群，我们的all in one解决方案将生产就绪的EKS集群部署在AWS上：
 
  • 一个观察者集群[3]
  • 一个被观察集群[4]
 
我们的部署使用了官方的kube-prometheus-stack和bitnami thanos图表。
 
一切都是在我们的terraform-kubernetes-addons存储库中策划的。
 
Thanos demo文件夹中的目录结构如下：
 
.
├──  env_tags.yaml
├──  eu-west-1
│  ├──  clusters
│  │  └──  observer
│  │     ├──  eks
│  │     │  ├──  kubeconfig
│  │     │  └──  terragrunt.hcl
│  │     ├──  eks-addons
│  │     │  └──  terragrunt.hcl
│  │     └──  vpc
│  │        └──  terragrunt.hcl
│  └──  region_values.yaml
└──  eu-west-3├──  clusters│  └──  observee│     ├──  cluster_values.yaml│     ├──  eks│     │  ├──  kubeconfig│     │  └──  terragrunt.hcl│     ├──  eks-addons│     │  └──  terragrunt.hcl│     └──  vpc│        └──  terragrunt.hcl└──  region_values.yaml
 
这允许DRY（Don 't Repeat Yourself）基础设施，并可以轻松地扩展AWS帐户、区域和集群的数量。
 
观察者集群
 
观察者集群是我们的主集群，我们将从它查询其他集群：
 
Prometheus正在运行：
 
  • Grafana启用
  • Thanos边车上传到特定的桶
 
kube-prometheus-stack = {enabled                     = trueallowed_cidrs               = dependency.vpc.outputs.private_subnets_cidr_blocksthanos_sidecar_enabled      = truethanos_bucket_force_destroy = trueextra_values                = <<-EXTRA_VALUESgrafana:deploymentStrategy:type: Recreateingress:enabled: trueannotations:kubernetes.io/ingress.class: nginxcert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt"hosts:- grafana.${local.default_domain_suffix}tls:- secretName: grafana.${local.default_domain_suffix}hosts:- grafana.${local.default_domain_suffix}persistence:enabled: truestorageClassName: ebs-scaccessModes:- ReadWriteOncesize: 1Giprometheus:prometheusSpec:replicas: 1retention: 2dretentionSize: "10GB"ruleSelectorNilUsesHelmValues: falseserviceMonitorSelectorNilUsesHelmValues: falsepodMonitorSelectorNilUsesHelmValues: falsestorageSpec:volumeClaimTemplate:spec:storageClassName: ebs-scaccessModes: ["ReadWriteOnce"]resources:requests:storage: 10GiEXTRA_VALUES
 
为观察者集群生成一个CA证书：
 
  • 这个CA将被进入sidecar的被观察集群所信任
  • 为Thanos querier组件生成TLS证书，这些组件将查询被观察集群
 
Thanos组件部署：
 
  • Thanos组件全部部署完成
  • 查询前端，作为Grafana的数据源端点
  • 存储网关用于查询观察者桶
  • Query将对存储网关和其他查询器执行查询
 
部署的额外Thanos组件：
 
  • 配置了TLS的Thanos查询器对每个被观察集群进行查询
 
thanos-tls-querier = {"observee" = {enabled                 = truedefault_global_requests = truedefault_global_limits   = falsestores = ["thanos-sidecar.${local.default_domain_suffix}:443"]}
}thanos-storegateway = {"observee" = {enabled                 = truedefault_global_requests = truedefault_global_limits   = falsebucket                  = "thanos-store-pio-thanos-observee"region                  = "eu-west-3"}
 
被观测集群
 
被观测集群是Kubernetes集群，具有最小的Prometheus/Thanos安装，将被观测集群查询。
 
推荐一个 Spring Boot 基础教程及实战示例：https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice
 
Prometheus operator正在运行：
 
  • Thanos这边就是上传给观察者特定的桶
  • Thanos边车与TLS客户端认证的入口对象一起发布，并信任观察者集群CA
 
kube-prometheus-stack = {enabled                     = trueallowed_cidrs               = dependency.vpc.outputs.private_subnets_cidr_blocksthanos_sidecar_enabled      = truethanos_bucket_force_destroy = trueextra_values                = <<-EXTRA_VALUESgrafana:enabled: falseprometheus:thanosIngress:enabled: trueingressClassName: nginxannotations:cert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt"nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"nginx.ingress.kubernetes.io/backend-protocol: "GRPC"nginx.ingress.kubernetes.io/auth-tls-verify-client: "on"nginx.ingress.kubernetes.io/auth-tls-secret: "monitoring/thanos-ca"hosts:- thanos-sidecar.${local.default_domain_suffix}paths:- /tls:- secretName: thanos-sidecar.${local.default_domain_suffix}hosts:- thanos-sidecar.${local.default_domain_suffix}prometheusSpec:replicas: 1retention: 2dretentionSize: "6GB"ruleSelectorNilUsesHelmValues: falseserviceMonitorSelectorNilUsesHelmValues: falsepodMonitorSelectorNilUsesHelmValues: falsestorageSpec:volumeClaimTemplate:spec:storageClassName: ebs-scaccessModes: ["ReadWriteOnce"]resources:requests:storage: 10GiEXTRA_VALUES
 
Thanos组件部署：
 
  • Thanos压缩器来管理这个特定集群的下采样
 
thanos = {enabled = truebucket_force_destroy = truetrusted_ca_content      = dependency.thanos-ca.outputs.thanos_caextra_values = <<-EXTRA_VALUEScompactor:retentionResolution5m: 90dquery:enabled: falsequeryFrontend:enabled: falsestoregateway:enabled: falseEXTRA_VALUES
}
 
再深入一点
 
让我们检查一下集群上正在运行什么。
 
微信搜索公众号：Java项目精选，回复：java 领取资料 。
 
关于观察员，我们有：
 
kubectl -n monitoring get pods
NAME                                                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
alertmanager-kube-prometheus-stack-alertmanager-0           2/2     Running   0          120m
kube-prometheus-stack-grafana-c8768466b-rd8wm               2/2     Running   0          120m
kube-prometheus-stack-kube-state-metrics-5cf575d8f8-x59rd   1/1     Running   0          120m
kube-prometheus-stack-operator-6856b9bb58-hdrb2             1/1     Running   0          119m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-8hvmv        1/1     Running   0          117m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-cwlfd        1/1     Running   0          120m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-rsss5        1/1     Running   0          120m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-rzgr9        1/1     Running   0          120m
prometheus-kube-prometheus-stack-prometheus-0               3/3     Running   1          120m
thanos-compactor-74784bd59d-vmvps                           1/1     Running   0          119m
thanos-query-7c74db546c-d7bp8                               1/1     Running   0          12m
thanos-query-7c74db546c-ndnx2                               1/1     Running   0          12m
thanos-query-frontend-5cbcb65b57-5sx8z                      1/1     Running   0          119m
thanos-query-frontend-5cbcb65b57-qjhxg                      1/1     Running   0          119m
thanos-storegateway-0                                       1/1     Running   0          119m
thanos-storegateway-1                                       1/1     Running   0          118m
thanos-storegateway-observee-storegateway-0                 1/1     Running   0          12m
thanos-storegateway-observee-storegateway-1                 1/1     Running   0          11m
thanos-tls-querier-observee-query-dfb9f79f9-4str8           1/1     Running   0          29m
thanos-tls-querier-observee-query-dfb9f79f9-xsq24           1/1     Running   0          29mkubectl -n monitoring get ingress
NAME                            CLASS    HOSTS                                            ADDRESS                                                                         PORTS     AGE
kube-prometheus-stack-grafana   <none>   grafana.thanos.teks-tg.clusterfrak-dynamics.io   k8s-ingressn-ingressn-afa0a48374-f507283b6cd101c5.elb.eu-west-1.amazonaws.com   80, 443   123m
 
被观察者：
 
kubectl -n monitoring get pods
NAME                                                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
alertmanager-kube-prometheus-stack-alertmanager-0           2/2     Running   0          39m
kube-prometheus-stack-kube-state-metrics-5cf575d8f8-ct292   1/1     Running   0          39m
kube-prometheus-stack-operator-6856b9bb58-4cngc             1/1     Running   0          39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-bs4wp        1/1     Running   0          39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-c57ss        1/1     Running   0          39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-cp5ch        1/1     Running   0          39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-tnqvq        1/1     Running   0          39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-z2p49        1/1     Running   0          39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-zzqp7        1/1     Running   0          39m
prometheus-kube-prometheus-stack-prometheus-0               3/3     Running   1          39m
thanos-compactor-7576dcbcfc-6pd4v                           1/1     Running   0          38mkubectl -n monitoring get ingress
NAME                                   CLASS   HOSTS                                                   ADDRESS                                                                         PORTS     AGE
kube-prometheus-stack-thanos-gateway   nginx   thanos-sidecar.thanos.teks-tg.clusterfrak-dynamics.io   k8s-ingressn-ingressn-95903f6102-d2ce9013ac068b9e.elb.eu-west-3.amazonaws.com   80, 443   40m
 
我们的TLS查询器应该能够查询被观测集群的度量标准。
 
让我们来看看它们的行为：
 
k -n monitoring logs -f thanos-tls-querier-observee-query-687dd88ff5-nzpdhlevel=info ts=2021-02-23T15:37:35.692346206Z caller=storeset.go:387 component=storeset msg="adding new storeAPI to query storeset" address=thanos-sidecar.thanos.teks-tg.clusterfrak-dynamics.io:443 extLset="{cluster=\"pio-thanos-observee\", prometheus=\"monitoring/kube-prometheus-stack-prometheus\", prometheus_replica=\"prometheus-kube-prometheus-stack-prometheus-0\"}"
 
所以这个查询器pods可以查询我的其他集群，如果我们检查Web，我们可以看到存储：
 
kubectl -n monitoring port-forward thanos-tls-querier-observee-query-687dd88ff5-nzpdh 10902
 ebb2ceff5f4aa9cdde4daed52fc15646.jpeg 
太棒了，但是我只有一个存储，还记得我们说过查询器可以堆叠在一起吗？在我们的观察者集群中，我们有标准的http查询器，它可以查询架构图中的其他组件。
 
kubectl -n monitoring port-forward thanos-query-7c74db546c-d7bp8 10902
 
这里我们可以看到所有的存储已经被添加到我们的中心查询器：
 3915f0d2c9539c980ef0f2c4e5d17dbc.jpeg 
  • 观察者把本地Thanos聚集
  • 我们的存储网关（一个用于远程观测者集群，一个用于本地观测者集群）
  • 本地TLS查询器，它可以查询被观察的sidecar
 
在Grafana可视化
 
最后，我们可以前往Grafana，看看默认的Kubernetes仪表板是如何与多集群兼容的。
 7727bfe70d83a94689e2f98c42f6a352.jpeg 
总结
 
Thanos是一个非常复杂的系统，有很多移动部件，我们没有深入研究具体的自定义配置，因为它会花费太多的时间。
 
我们在tEKS存储库中提供了一个相当完整的AWS实现，它抽象了很多复杂性（主要是mTLS部分），并允许进行很多定制。你也可以使用terraform-kubernetes-addons模块作为独立的组件。我们计划在未来支持其他云提供商。不要犹豫，通过Github上的任何一个项目的问题联系我们。
 
根据你的基础设施和需求，有许多可能适合你的Thanos实现。
 
如果你想深入研究Thanos，可以查看他们的官方kube-thanos存储库，以及他们关于跨集群通信的建议[5]。
 
作者：Kevin Lefevre, CTO & 联合创始人
原文：particule.io/en/blog/thanos-monitoring/
翻译：刘志超  来源：weekly.dockone.io/article/2432427
 
相关链接：
 
  1. https://docs.google.com/document/d/1H47v7WfyKkSLMrR8_iku6u9VB73WrVzBHb2SB6dL9_g/edit#heading=h.2v27snv0lsur
  2. https://github.com/particuleio/teks
  3. https://github.com/particuleio/teks/tree/main/terragrunt/live/thanos/eu-west-1/clusters/observer
  4. https://github.com/particuleio/teks/tree/main/terragrunt/live/thanos/eu-west-3/clusters/observee
  5. https://thanos.io/tip/operating/cross-cluster-tls-communication.md/
 
 
 
写在最后的话
 
大家看完有什么不懂的可以在下方留言讨论，也可以私信问我一般看到后我都会回复的。最后觉得文章对你有帮助的话记得点个赞哦，点点关注不迷路
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收录于合集 #互联网
 
 231
 
下一篇这个开源组件太强了，仅需三步完成 SpringBoot 日志脱敏
 


                                    

                                        这篇关于最牛逼的集群监控系统，它始终位列第一！的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
                                    

                                    

                                

                            

                            

                        

                    

                    

                        

                            

                            http://www.chinasem.cn/article/747439。
                            
                        

                    

                    
                    

                        
                            
                        
                    

                

                

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                                    视频智能分析/视频监控/安防监控综合管理系统EasyCVR视频汇聚融合平台，是TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域的杰出成果。该平台以其强大的视频处理、汇聚与融合能力，在构建全栈视频监控系统中展现出了独特的优势。视频监控管理系统EasyCVR平台内置了强大的视频解码、转码、压缩等技术，能够处理多种视频流格式，并以多种格式（RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebS
                                

                                

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                                        不懂推荐算法也能设计推荐系统
                                    
                                

                            

                            

                                

                                    不懂推荐算法也能设计推荐系统
                                

                                

                                    本文以商业化应用推荐为例，告诉我们不懂推荐算法的产品，也能从产品侧出发， 设计出一款不错的推荐系统。   相信很多新手产品，看到算法二字，多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法（注：传统是指科班出身的产品都会接触过）。但对于推荐算法，多数产品对着网上搜到的资源，都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后，更是加大了理解的难度。 但，不了解推荐算法，就无法做推荐系
                                

                                

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                                        服务器集群同步时间手记
                                    
                                

                            

                            

                                

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                                    1.时间服务器配置（必须root用户）  （1）检查ntp是否安装 [root@node1 桌面]# rpm -qa|grep ntpntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarchntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64  （2）修改ntp配置文件 [r
                                

                                

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                                        基于人工智能的图像分类系统
                                    
                                

                            

                            

                                

                                    基于人工智能的图像分类系统
                                

                                

                                    目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务，目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，我们可以构建高效的图像分类系统，广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统，包括环境
                                

                                

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                                        水位雨量在线监测系统概述及应用介绍
                                    
                                

                            

                            

                                

                                    水位雨量在线监测系统概述及应用介绍
                                

                                

                                    在当今社会，随着科技的飞速发展，各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中，水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术，其重要性不言而喻。  一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成，形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元：这是系统的“眼睛”，
                                

                                

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                                        HDFS—集群扩容及缩容
                                    
                                

                            

                            

                                

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                                    白名单：表示在白名单的主机IP地址可以，用来存储数据。  配置白名单步骤如下： 1）在NameNode节点的/opt/module/hadoop-3.1.4/etc/hadoop目录下分别创建whitelist 和blacklist文件 （1）创建白名单 [lytfly@hadoop102 hadoop]$ vim whitelist 在whitelist中添加如下主机名称，假如集群正常工作的节
                                

                                

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                                        Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡
                                    
                                

                            

                            

                                

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                                    生产环境，由于硬盘空间不足，往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时，可以执行磁盘数据均衡命令。（Hadoop3.x新特性）  plan后面带的节点的名字必须是已经存在的，并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在，会报如下错误：  如果节点只有一个硬盘的话，不会创建均衡计划：   （1）生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102  （2）执行均衡计划 hd
                                

                                

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                                        综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势
                                    
                                

                            

                            

                                

                                    综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势
                                

                                

                                    LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动，这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。  优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升：减少抖动，提高图像的清晰度和细节表现力，使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强：在低光条件下，抖
                                

                                

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                                        嵌入式QT开发：构建高效智能的嵌入式系统
                                    
                                

                            

                            

                                

                                    嵌入式QT开发：构建高效智能的嵌入式系统
                                

                                

                                    摘要： 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发，详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程，包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发，涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用，以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互，包括输入输出设
                                

                                

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                                        JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码
                                    
                                

                            

                            

                                

                                    JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码
                                

                                

                                    智听未来，一站式有声阅读平台听书系统 🌟&nbsp;开篇：遇见未来，从“智听”开始 在这个快节奏的时代，你是否渴望在忙碌的间隙，找到一片属于自己的宁静角落？是否梦想着能随时随地，沉浸在知识的海洋，或是故事的奇幻世界里？今天，就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统，它正悄悄改变着我们的阅读方式，让未来触手可及！ 📚&nbsp;第一站：海量资源，应有尽有 走进“智听
                                

                                

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