各种软件和操作系统中内置的根证书名单
各种软件和操作系统中内置的根证书名单（Trusted Root CA List），以下是一些主流渠道和资源： 1. 操作系统内置根证书名单 | 操作系统 | 获取方式 & 说明 | | --------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Windows | 通过“证书管理器”（certmgr.msc）查看“受信任的根证书颁发机构”证书列表官方文档：Microsoft Trusted Root Program | | macOS / iOS | 使用“钥匙串访问”应用查看“系统根证书”苹果官方根证书：Apple Root Certificate Program | | Linux | 各发行版使用不同，通常在 /etc/ssl/certs 或 /usr/share/ca-certificates 目录下例如 Debian/Ubuntu: ca-certificates 包 | | Android | 根证书存储在系统内置密钥库Android官方证书列表：Android CAs | 2. 浏览器内置根证书名单 | 浏览器 | 根证书来源 & 获取方式 | | ------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Mozilla Firefox | 自带独立的根证书存储，称为 NSS（Network Security Services）库根证书列表：Mozilla Included CA Certificates | | Google Chrome | 使用操作系统的根证书库（Windows、macOS、Linux）部分版本会内置自己的根证书（Chromium） | | Microsoft Edge | 依赖 Windows 根证书库 | | Safari | 依赖 macOS/iOS 根证书库 | 3. 各大CA官方根证书库 DigiCert Root Certificates GlobalSign Root Certificates Let's Encrypt Root Certificates Entrust Root Certificates 4. 公共根证书数据库 CA/Browser Forum Root Store Policy：https://cabforum.org/ Mozilla CA Certificate Program：https://wiki.mozilla.org/CA Microsoft Trusted Root Program Participants：https://learn.microsoft.com/en-us/security/trusted-root/participants-list Google Root Program（Chromium）：https://chromium.googlesource.com/chromium/src/+/refs/heads/main/net/data/ssl/certificates/ 5. 实用工具和命令 Windows: 打开命令行执行 certutil -viewstore root Linux (Debian/Ubuntu): ls /etc/ssl/certs/ macOS: 打开“钥匙串访问”，选择“系统根证书”查看。 总结 | 平台/软件 | 根证书名单获取途径 | | ------------ | ------------------------- | | Windows 系统 | certmgr.msc、certutil、微软官网 | | macOS/iOS 系统 | 钥匙串访问、苹果官网 | | Linux 发行版 | ca-certificates 包，系统目录 | | Firefox 浏览器 | Mozilla CA DB 官网 | | Chrome 浏览器 | 依赖操作系统，Chromium源码 | | 各大CA | 各CA官方证书下载页 | 需要帮你定位某个具体系统或软件的根证书名单，我可以帮你直接找链接或者导出列表。你想看哪一个？
一图学会挑U卡？ 币圈人手一张的资金护城河 1 U 卡是什么？ U卡就是将 USDT（稳定币）绑定到一张实体卡或虚拟卡，你可以像用普通银行卡一样，刷卡消费、绑定 Apple Pay、提现法币。很多是由交易所或加密支付公司发行的。 2 为什么币圈需要 U 卡？ • 避开黑钱风险：卡来自官方渠道，绑定实名信息，资金流清晰，降低合规风险。 • 提升出入金自由度：很多U卡支持多币种自动兑换，甚至可以刷卡消费，无需先转到银行账户。 • 全球可用：支持 Visa/Master 网络，海外吃饭购物直接刷，再也不用到处找OTC。 • 对接Web2生活场景：可绑定微信、支付宝、Apple Pay，落地性强。 3 到底选哪张U卡？一图看懂 币圈U卡最新评测 | 平台 | 办理条件 | 开卡费用 | 充值手续费 | 外汇手续费 | 加密货币兑换费用 | ATM取现手续费 | 支持支付 | 备注 | |-------------|---------------------------------------|------------|----------------|------------|--------------------------------------|--------------------------|----------------|------------------| | Redotpay | 海外身份 | 100U | 免费 | 2% | / | 1% | 支付宝 / 微信 | | | Bybit | 身份认证+地址证明（地址建议意大利） | 免费 | 免费 | 1% | 加密货币兑换费用：0.90% | 2%（超100U） | 不支持 | | | Crydit | 身份认证 | 199U | 1.5% ~ 12U | 2% | / | 2% | 支付宝 / 微信 | | | Bitget | 身份认证+地址证明（仅限VIP或要求高） | 免费 | 免费 | 1.6%（新增账号以外） | / | 2%（超126.65U） | 支付宝 / 微信 | | | Coinbase | 身份认证（Coinbase One会员） | 499U/年 | / | / | / | / | 2025年底提现（重金4%返现） | | | Solayer | 身份认证 | 75U | 1% | 1% | / | / | 支付宝 / 微信 | | | Pokepay | 身份认证 | 5U | 免费 | / | 2% | / | 支付宝 / 微信 | | | Metamask | 海外身份 | 免费 | 免费 | / | usdt兑换0.02U / #usdt兑换0.8% | / | 支付宝（有消息返现） | | | Safepal | 身份认证 | 免费 | 0.6% ~ 1% | / | / | / | 支付宝 / 微信 | | | imToken | 身份认证 | 免费 | 1% | 0 | / | / | 支付宝 / 微信 | | https://x.com/onchainsea/status/1934846556089536705?t=nMjVVbe4UY0xf6x7-NqvAw&s=19
项目规划 原文链接：https://aping-dev.com/index.php/archives/13/ 1. 主体流程 1.1. 前期调研 体验竞品功能，形成对竞品的初步认知。 结合可用资源（如已有的 API）确定产品需实现的功能。 列出功能的利弊，形成功能调研文档。 1.2. 概要设计 列出功能点，描述总体流程。 使用流程图、时序图、架构图、交互图进行说明。 实现基础框架和各模块之间的交互接口。 1.3. 详细设计 将各模块功能分配给负责人，必要时进一步调研并给出详细设计。 细化各功能点，列出多种实现方案及其利弊。 涉及产品决策时，需及时与产品沟通。 调用第三方接口时，需充分调研其行为。 设计数据库表时，根据 SQL 语句设计索引，并使用 EXPLAIN、SHOW PROFILES 等进行验证。 涉及状态转换时，绘制状态图并考虑各种状态冲突。 考虑各种异常情况，如并发、程序崩溃、数据库错误、消息队列消息丢失等，并设计相应的重试机制和幂等处理。 在操作资源前，判断资源是否存在、状态是否正常等。 1.4. 技术评审 各模块负责人完成详细设计后，进行技术评审，讨论实现方案，及时发现方案的不足。 模块负责人需提前准备方案的利弊分析，并参考评审意见形成最终决策。 交流时，需从基本信息开始讲述，不假设参与者已知相关内容。 1.5. 开发 开发过程中注意抽象相似的函数或模块，避免重复改动，便于后续开发。 遵循约定的编程规范。 设计变动时，及时同步更新文档，方便协作。 1.7. 代码 Review 代码 Review 是一项辛苦的工作，需感谢提出意见的同事。 1.8. 测试 单元测试：使用 Python 的 unittest.TestCase 对各个单元进行测试，保持测试代码的整洁。 模块自测：包括接口参数、功能、内部逻辑测试，可使用 Postman 进行 API 测试，保持测试代码的整洁。 交叉测试： 了解对方模块的功能，通过文档或面谈。 自行设计，比较与模块负责人的差异，审视彼此的缺陷考虑，有助于提升。 模块负责人修复交叉测试的 Bug 后，需对涉及的接口进行回归测试，防止引入新的 Bug。 集成测试：对整个系统进行测试，确保各模块协同工作正常。 1.9. 上线 项目打包、部署，进行灰度上线。 1.10. 内测 专门的测试人员对上线项目进行测试，及时发现问题。 1.11. 公测 & 运营 向用户提供优惠活动，吸引用户体验并反馈问题。 产品经理撰写文案，介绍产品特点、优势，为产品造势。 1.12. 项目回顾 总结项目中的良好实践，形成经验积累，在未来项目中推广。 2. 并行流程 2.1. 人力预估 对投入的人力进行大致估计，随着项目进展，可能需要调整。 2.2. 行为规范 提前告知开发人员需遵循的规范，包括： 编程规范，如编码风格约定。 各类文档撰写规范，包括需求文档、实现文档、接口文档、测试文档等。 2.3. 进度预估 包括总体项目完成时间、各阶段完成时间、各模块负责人对各自模块完成时间的预估，及时发现风险点。 2.4. 资源申请 申请所需资源，如域名、运维机器、配额等。 2.5. 进度对齐 在约定的时间点进行进度对齐，及时发现风险点。
主流监控系统 ├── 老牌监控系统 │ ├── Zabbix ← 仍然活跃，适合传统架构 │ ├── Nagios ← 已过时，扩展性差 │ ├── Cacti ← 图形展示强，功能有限 │ ├── Ganglia ← 偏 HPC，基本没人用了 │ ├── Grafana ← 可视化工具，不是监控系统本身 │ ├── 新一代监控系统 │ ├── Open-Falcon ← 国产经典，可替代但不再活跃开发 │ ├── Nightingale ← Falcon 的升级版，支持 PromQL，国产强推荐 │ ├── Prometheus ← 云原生主流，生态活跃，标准事实 │ ├── VictoriaMetrics← 高性能时序数据库，Prometheus 替代或后端 │ ├── Thanos ← Prometheus 的水平扩展方案 │ ├── Cortex ← 类似 Thanos，多租户 Prometheus 集群 │ ├── Loki ← 日志聚合系统，与 Prometheus/Grafana 配合使用 │ ├── Alertmanager ← Prometheus 告警模块 │ ├── Telegraf ← 数据采集工具，支持输出 Prometheus/InfluxDB │ ├── Vector ← 数据管道，采集/转换/转发日志和指标 │ ├── Datadog ← 商业化 SaaS，开箱即用，价格不低 │ ├── Grafana Cloud ← Grafana 官方 SaaS，集成 Prom/Loki/Tempo 等 推荐搭配组合（按场景） | 场景 | 推荐方案 | |----------------|------------------------------------------------| | 自建轻量 | Prometheus + Grafana + Alertmanager | | 传统运维系统 | Zabbix / Nightingale + Categraf | | 云原生/Kubernetes | Prometheus + Thanos/Cortex + Loki/Tempo | | 日志+指标一体化 | Vector + Prometheus + Loki | | SaaS 省心部署 | Datadog / Grafana Cloud |
主流的网络数据采集（Web Scraping）技术和框架工具主要用于从网页自动提取数据。以下是几种常见的工具及其特点： 1. Selenium 适用场景：动态页面抓取（JS渲染）、自动化测试 特点： 主要用于自动化浏览器操作，如模拟用户输入、点击、滚动等。 支持多种浏览器（Chrome、Firefox、Edge等）。 适用于爬取依赖 JavaScript 渲染的网页。 可结合 WebDriver 进行无头浏览（Headless 模式）。 缺点： 运行效率较低，比直接解析 HTML 或使用异步框架慢。 需要安装浏览器驱动（如 ChromeDriver）。 适用语言：Python、Java、C#、JavaScript 等 2. Puppeteer 适用场景：无头浏览器抓取、截图、网页自动化 特点： 由 Google 开发，专为控制 Chrome/Chromium 设计。 支持无头模式，执行速度比 Selenium 快。 适用于爬取动态加载数据的网站。 可以用来生成 PDF、截取网页截图、自动填写表单等。 缺点： 仅支持 Chromium 浏览器，不支持其他浏览器。 需要 Node.js 环境。 适用语言：JavaScript/TypeScript 3. PhantomJS（已停止维护） 适用场景：早期的无头浏览器爬虫 特点： 早期的无界面 WebKit 浏览器，支持 JavaScript 渲染。 可以用于网页截图、测试、抓取动态网页内容。 由于 Puppeteer 和 Headless Chrome 出现，PhantomJS 已被淘汰。 适用语言：JavaScript 4. Scrapy 适用场景：大规模数据采集、高效爬虫 特点： Python 爬虫框架，异步高效，适用于大规模数据抓取。 内置强大的爬取调度、数据清洗、持久化存储功能。 可扩展性强，支持中间件、自定义代理、Cookies 处理等。 适用于结构化数据采集，如电商、新闻网站等。 缺点： 不支持 JavaScript 渲染（需结合 Selenium 或 Splash）。 学习曲线较高，适合有一定爬虫经验的开发者。 适用语言：Python 对比总结 | 工具/框架 | 适用场景 | 语言 | 是否支持动态页面 | 运行效率 | 适用规模 | |---|---|---|---|---|---| | Selenium | 自动化测试、动态网页抓取 | 多种 | ✅ | 较慢 | 小规模 | | Puppeteer | 无头浏览器爬取、自动化 | JS/TS | ✅ | 较快 | 中等 | | PhantomJS（淘汰） | 早期无头浏览器爬取 | JS | ✅ | 较慢 | 小规模 | | Scrapy | 高效爬取静态网页 | Python | ❌（需扩展） | 高 | 大规模 | 如果需要爬取动态网页（如 AJAX、Vue、React 生成的内容），建议使用 Puppeteer 或 Selenium。 如果目标网站是静态 HTML，Scrapy 更高效，适合大规模数据采集。 下面是 Scrapy、Puppeteer 和 Selenium 的安装及简单使用示例。 1. Scrapy 安装 Scrapy 需要 Python 环境（推荐 Python 3.8+）。安装方式： pip install scrapy 创建 Scrapy 爬虫 创建 Scrapy 项目 scrapy startproject my_scraper cd my_scraper 生成爬虫 scrapy genspider example example.com 编辑 spiders/example.py import scrapy class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = "example" allowed_domains = ["example.com"] start_urls = ["https://example.com"] def parse(self, response): title = response.css("title::text").get() yield {"title": title} 运行爬虫 scrapy crawl example 2. Puppeteer 安装 Puppeteer 需要 Node.js 环境，安装方法： npm install puppeteer 使用 Puppeteer 采集网页数据 创建 puppeteer_scraper.js： const puppeteer = require('puppeteer'); (async () => { const browser = await puppeteer.launch(); const page = await browser.newPage(); await page.goto('https://example.com'); // 获取标题 const title = await page.title(); console.log(`Title: ${title}`); await browser.close(); })(); 运行 Puppeteer 爬虫 node puppeteer_scraper.js 注意：Puppeteer 默认会下载 Chromium，如需使用已有的 Chrome 浏览器： npm install puppeteer-core 然后在 launch() 时指定可执行路径： const browser = await puppeteer.launch({ executablePath: '/path/to/chrome' }); 3. Selenium 安装 Selenium 需要 webdriver，例如 ChromeDriver： pip install selenium 然后下载 ChromeDriver 并确保它与 Chrome 版本匹配：下载地址。 使用 Selenium 采集网页数据 创建 selenium_scraper.py： from selenium import webdriver # 配置 WebDriver（确保 chromedriver 在 PATH 中） driver = webdriver.Chrome() # 访问网页 driver.get("https://example.com") # 获取标题 title = driver.title print("Title:", title) # 关闭浏览器 driver.quit() 运行 Selenium 爬虫 python selenium_scraper.py 无头模式（不弹出浏览器）： from selenium.webdriver.chrome.options import Options options = Options() options.add_argument("--headless") # 无头模式 driver = webdriver.Chrome(options=options) 工具对比 | 工具 | 适用场景 | 语言 | 动态内容支持 | 运行速度 | 适用规模 | |---|---|---|---|---|---| | Scrapy | 静态网页爬取 | Python | ❌ | 高 | 大规模 | | Puppeteer | 动态网页爬取 | JavaScript/Node.js | ✅ | 中 | 中等 | | Selenium | 自动化测试、动态爬取 | Python/Java | ✅ | 低 | 小规模 | 推荐选择： Scrapy：适用于 大规模数据采集（如新闻、电商）。 Puppeteer：适用于 前端渲染的网站（如 Vue/React）。 Selenium：适用于 需要模拟用户行为 的情况（如登录、点击）。
Prometheus Prometheus 是一个开源的监控和告警系统，最初由 SoundCloud 于 2012 年开发，后来捐赠给了 CNCF（云原生计算基金会），成为 Kubernetes 生态中事实上的标准监控工具。它以高效的时间序列数据库、强大的查询语言和灵活的架构著称，特别适合动态云环境和微服务架构的监控。 核心特性 时间序列数据： Prometheus 存储所有数据为时间序列，即带有时间戳的指标（metrics），每个指标由名称和一组键值对标签（labels）标识。 示例：http_requests_total{method="GET", endpoint="/api"} 1234。 Pull 模型： 通过 HTTP 定期从配置的目标（exporter 或应用）拉取指标，而不是依赖推送。 目标暴露 /metrics 端点，提供 Prometheus 格式的数据。 PromQL： 提供强大的查询语言（Prometheus Query Language），用于分析和聚合时间序列数据。 示例：rate(http_requests_total[5m]) 计算每秒请求速率。 多维数据模型： 通过标签支持多维度分析，比如按服务、实例、环境等过滤数据。 内置告警： 通过 Alertmanager 组件处理告警，支持多种通知方式（如邮件、Slack、Webhook）。 服务发现： 支持静态配置和动态服务发现（DNS、Consul、Kubernetes 等），适应云原生环境。 架构组件 Prometheus Server：核心服务，负责拉取、存储和查询数据。 Exporters：辅助工具（如 node_exporter、blackbox_exporter），暴露目标系统的指标。 Pushgateway：可选组件，用于支持短生命周期任务的指标推送。 Alertmanager：处理告警，分组、抑制和发送通知。 客户端库：支持多种语言（如 Go、Java、Python），便于应用自定义指标。 监控节点指标 https://github.com/prometheus/node_exporter 监控http服务器访问情况 https://github.com/prometheus/blackbox_exporter 监控服务器网络状况 https://github.com/prometheus/snmp_exporter 其他监控 https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/ 这几个exporter可以单独运行，通过curl获取数据，改为 itdog.com 17ce.com ping.chinaz.com 类似的服务 详细比较下 Prometheus Zabbix Nagios Datadog 以下是对 Prometheus、Zabbix、Nagios 和 Datadog 的详细比较，从功能、架构、使用场景、优缺点等多个维度进行分析，帮助你理解它们的异同并选择合适的监控工具。 1. 概述 | 工具 | 类型 | 开源性 | 初创时间 | 核心目标 | |-------------|--------------|--------|----------|------------------------------| | Prometheus | 时间序列监控 | 开源 | 2012 | 云原生、微服务监控 | | Zabbix | 综合监控 | 开源 | 1998 | 传统 IT 基础设施监控 | | Nagios | 状态监控 | 开源 | 1999 | 服务和网络可用性检查 | | Datadog | 云监控平台 | 商业 | 2010 | 企业级云和应用性能监控 | 2. 架构与数据模型 | 维度 | Prometheus | Zabbix | Nagios | Datadog | |-------------|--------------------------------|-------------------------------|------------------------------|------------------------------| | 数据模型| 时间序列（指标+标签） | 通用（数值、状态、日志） | 状态检查（up/down） | 时间序列+日志+追踪 | | 采集方式| Pull（拉取） | Push（推送）+ Pull | Pull（插件执行） | Push（Agent）+ Pull | | 存储 | 内置 TSDB（本地时间序列数据库）| 关系型数据库（如 MySQL） | 无内置存储，需扩展 | 云端存储（SaaS） | | 查询语言| PromQL（强大且灵活） | 无（依赖 GUI 或 SQL） | 无（脚本输出） | 无（UI 和 API） | | 扩展性 | 单机为主，可用 Thanos 集群 | 支持分布式（Proxy + Server） | 依赖插件，扩展性有限 | 云原生分布式，无需管理 | Prometheus：强调时间序列数据，标签模型（如 cpu{host="server1"}）便于多维度分析。 Zabbix：数据类型多样，但时间序列支持不如 Prometheus 优化。 Nagios：专注状态检查，结果为布尔值或简单数值，无时间序列概念。 Datadog：综合模型，支持指标、日志和追踪，数据存储在云端。 3. 功能对比 | 功能 | Prometheus | Zabbix | Nagios | Datadog | |--------------|------------------------------|-----------------------------|----------------------------|----------------------------| | 指标采集 | Exporter 暴露 /metrics | Agent 推送或 SNMP/Zabbix Trap | 插件执行检查 | Agent 推送或集成 API | | 服务探测 | 用 blackbox_exporter | 内置网络发现和探测 | 用插件（如 check_http） | 内置服务检查 | | 告警 | Alertmanager（灵活路由） | 内置告警（邮件、短信等） | 插件触发通知 | 高级告警（AI 驱动） | | 可视化 | 内置 UI + Grafana | 内置仪表盘 | 无内置 UI，需 Nagios XI | 强大内置仪表盘 | | 服务发现| DNS、Consul、Kubernetes | 网络发现、LLD（低级发现） | 手动配置或脚本 | 自动发现（云服务集成） | | 应用监控| 需客户端库（如 PHP、Java） | 内置模板或自定义脚本 | 需插件 | 强大 APM（代码级追踪） | Prometheus：依赖 Exporter 生态，适合动态环境。 Zabbix：功能全面，内置多种采集方式。 Nagios：插件驱动，灵活但配置繁琐。 Datadog：一体化解决方案，强调 APM 和云集成。 4. 部署与维护 | 维度 | Prometheus | Zabbix | Nagios | Datadog | |--------------|------------------------------|-----------------------------|----------------------------|----------------------------| | 安装 | 二进制运行，配置 YAML | Server + Agent + DB | 核心 + 插件，需编译或包管理| Agent 安装，SaaS 无需部署 | | 配置 | 文本文件（prometheus.yml） | GUI + 配置文件 | 配置文件 + 插件脚本 | UI 或 API 配置 | | 维护成本 | 中等（需管理 Exporter） | 较高（数据库、代理维护） | 高（插件依赖） | 低（云端托管） | | 依赖 | 无（单机运行） | 数据库（MySQL/PostgreSQL） | 无（但需扩展存储） | 云服务订阅 | Prometheus：轻量但需手动配置 Exporter。 Zabbix：部署复杂，适合已有数据库环境。 Nagios：基础版简单，但扩展功能需额外工作。 Datadog：开箱即用，但需订阅费用。 5. 性能与扩展性 | 维度 | Prometheus | Zabbix | Nagios | Datadog | |--------------|------------------------------|-----------------------------|----------------------------|----------------------------| | 性能 | 高（TSDB 优化查询） | 中等（数据库瓶颈） | 低（插件执行效率低） | 高（云端优化） | | 规模 | 单机数万指标，集群需扩展 | 支持数千设备（分布式部署） | 小规模（插件限制） | 大规模（云端无上限） | | 高可用 | 需 Thanos/Cortex | 内置 HA（Server + Proxy） | 需 Nagios XI 或手动集群 | 默认高可用 | Prometheus：单机性能优秀，大规模需额外工具。 Zabbix：分布式支持较好，但数据库可能成瓶颈。 Nagios：不适合大规模监控。 Datadog：云端扩展性强，无需操心。 6. 生态与集成 | 维度 | Prometheus | Zabbix | Nagios | Datadog | |--------------|------------------------------|-----------------------------|----------------------------|----------------------------| | 生态 | Exporter 丰富（100+） | 模板和插件 | 插件社区庞大 | 400+ 集成（AWS、Docker等） | | 云原生 | 强（Kubernetes 首选） | 中等 | 弱 | 强（云服务优化） | | 可视化 | Grafana（主流） | 内置或 Grafana | Nagios XI 或外部工具 | 内置强大仪表盘 | | API | 强大（支持 PromQL 查询） | 支持 REST API | 有限 | 丰富 API | Prometheus：云原生生态最佳。 Zabbix：传统 IT 生态丰富。 Nagios：插件生态强大但老旧。 Datadog：商业集成最全面。 7. 优缺点 | 工具 | 优点 | 缺点 | |-------------|--------------------------------|-------------------------------| | Prometheus | - 云原生支持强- PromQL 灵活- 开源免费 | - 单机存储有限- 配置复杂 | | Zabbix | - 功能全面- 内置发现和告警- 开源 | - 部署复杂- 性能依赖数据库 | | Nagios | - 简单易上手- 插件灵活- 开源 | - 无时间序列- 扩展性差 | | Datadog | - 开箱即用- APM 强大- 云集成好 | - 商业收费- 数据不可控 | 8. 使用场景 | 工具 | 最佳场景 | 不适用场景 | |-------------|--------------------------------|-----------------------------| | Prometheus | - Kubernetes/微服务- 动态环境 | - 超大规模单机- 简单状态检查 | | Zabbix | - 传统服务器- 网络设备监控 | - 云原生动态环境- 轻量需求 | | Nagios | - 小规模状态监控- 简单网络 | - 时间序列分析- 大规模系统 | | Datadog | - 企业云监控- APM 需求 | - 预算有限- 自托管需求 | 9. 实际案例对比 监控服务器是否正常： Prometheus：用 node_exporter，查询 CPU、内存。 Zabbix：Agent 推送资源数据，GUI 配置告警。 Nagios：用 check_cpu 插件检查状态。 Datadog：Agent 自动采集，仪表盘展示。 网站可用性： Prometheus：用 blackbox_exporter 探测 HTTP。 Zabbix：内置 Web 监控模板。 Nagios：用 check_http 插件。 Datadog：内置 Synthetic Monitoring。 10. 选择建议 预算有限 + 云原生：选 Prometheus，搭配 Grafana 和 Exporter。 传统 IT + 全面功能：选 Zabbix，适合网络和服务器监控。 简单状态检查：选 Nagios，适合小型环境。 企业级 + 云服务：选 Datadog，省心但需付费。 如果你是运维新手，建议从 Prometheus 开始，因为它在现代环境（如 Docker、Kubernetes）中应用广泛，社区活跃，学习资源丰富。如果有具体需求（比如监控某服务），可以告诉我，我帮你细化方案！ Zabbix 主要是推，Prometheus 主要是拉 ，Prometheus性能和可以支持的节点是否比较不足 你提到“Zabbix 主要是推，Prometheus 主要是拉”，这个观点是正确的，并且确实是两者架构设计的核心区别。接下来，我会详细分析这个区别，并回答你的问题：Prometheus 在性能和支持节点数方面是否比较不足。我们将从工作模式、性能表现和可扩展性三个方面展开讨论。 1. Zabbix 主要是推，Prometheus 主要是拉 Zabbix：推模式（Push）为主 机制： Zabbix Agent 默认采用主动模式（Active Mode），通过 ServerActive 配置，Agent 主动将数据推送给 Zabbix Server（默认端口 10051）。 Agent 定期采集数据（如 CPU、内存），然后异步发送到 Server。 优势： Server 无需轮询大量主机，负载较低，适合分布式环境。 在防火墙或 NAT 场景下，Agent 只需能访问 Server，网络配置简单。 劣势： 数据推送频率受限于 Agent 配置（如 1 秒到数分钟），实时性稍弱。 Server 端依赖数据库（如 MySQL），高并发推送可能导致瓶颈。 Prometheus：拉模式（Pull）为主 机制： Prometheus 通过 scrape_configs 配置，从目标（如 /metrics 端点）定期拉取数据（默认端口 9090）。 依赖 Exporter（如 node_exporter）暴露指标，Prometheus 主动抓取。 优势： 实时性强，Server 控制采集频率（默认 15 秒，可调）。 动态服务发现（如 Kubernetes SD）适应云原生环境，目标变更无需手动调整。 劣势： Server 需访问所有目标的端口（如 9100），在复杂网络中配置防火墙较麻烦。 高频拉取可能增加 Server 负载，尤其在目标数量庞大时。 小结 Zabbix 的推模式更适合传统静态环境或网络受限场景，减轻 Server 负担。 Prometheus 的拉模式更适合动态、云原生环境，强调实时性和灵活性。 2. Prometheus 的性能表现 Prometheus 的性能特点 时间序列数据库（TSDB）： Prometheus 使用内置的高效 TSDB，专为时间序列数据设计，查询和存储性能优异。 数据压缩和索引优化，支持高频采集（如每秒采样）。 单机性能： 单实例 Prometheus 可处理数万指标（metrics），每秒处理百万级样本（samples）。 官方测试表明，单机可支持 80-100 万 samples/sec（取决于硬件和配置）。 查询能力： PromQL 提供强大的查询功能（如 rate()、increase()），支持复杂分析，且响应快。 局限性： 默认存储为本地磁盘，默认保留 15 天，数据量大时需清理或扩展。 单机内存占用较高（因数据驻留内存以加速查询）。 Zabbix 的性能特点 关系型数据库： Zabbix 依赖外部数据库（如 MySQL、PostgreSQL），性能受限于数据库优化。 数据写入和查询效率不如专用 TSDB，尤其在高并发下。 单机性能： 单机 Zabbix Server 可支持约 1 万个设备（10,000 nodes），采集频率 1 分钟时表现良好。 高频采集（如 1 秒）或大规模部署时，数据库可能成为瓶颈。 查询能力： 无专用查询语言，依赖 GUI 或 SQL，复杂分析能力较弱。 性能对比 采集效率： Prometheus 的拉模式更高效，支持高频采样（秒级），适合实时监控。 Zabbix 的推模式效率稍低，频率受 Agent 配置限制。 查询速度： Prometheus 的 TSDB 和 PromQL 远超 Zabbix 的数据库查询性能。 负载分布： Zabbix 推模式将负载分散到 Agent，Server 压力小。 Prometheus 拉模式集中负载在 Server，单机能力强但扩展复杂。 小结 Prometheus 在单机性能上更强，尤其在高频采集和查询方面优于 Zabbix。 Zabbix 的性能受数据库限制，但在小规模、低频场景下表现稳定。 3. Prometheus 支持的节点数是否不足 Prometheus 的扩展性 单机限制： 单实例支持约 1000-2000 个目标（targets，如节点或服务），具体取决于指标数量和采集频率。 超过此规模，内存和 CPU 可能饱和。 扩展方案： Federation（联邦）： 多实例 Prometheus 分担目标，高级实例聚合数据。 适合分区域或分层监控。 Thanos/Cortex： Thanos 提供全局视图和长期存储，支持无限节点。 Cortex 增强水平扩展，可处理百万级指标。 服务发现： 动态发现（如 Kubernetes SD）支持节点自动增减，无需手动配置。 实际案例： Kubernetes 集群中，Prometheus 配合 Operator 和 Thanos，可监控数千节点和数十万 Pod。 Zabbix 的扩展性 单机限制： 单 Server 支持约 1 万个设备（10,000 nodes），但高负载下需优化数据库。 扩展方案： Zabbix Proxy： 分布式代理收集数据并推送给 Server，支持大规模部署。 部署简单，适合传统分布式环境。 数据库优化： 使用分区表或 TimescaleDB 提升性能。 实际案例： 大型企业用 Proxy 架构监控数万设备（如服务器、网络设备）。 节点支持对比 单机能力： Prometheus 单机支持的目标数（1000-2000）少于 Zabbix（约 1 万），但指标密度更高。 扩展性： Prometheus 通过 Thanos/Cortex 可扩展到数万节点甚至更多，潜力更大。 Zabbix 通过 Proxy 也能支持数万设备，但数据库仍是瓶颈。 动态性： Prometheus 的服务发现更适合动态环境（如 Kubernetes）。 Zabbix 的 LLD（低级发现）功能较静态，适应性稍逊。 小结 单机状态下，Prometheus 支持的节点数可能少于 Zabbix，但性能更优。 扩展后，Prometheus（借助 Thanos/Cortex）支持的节点数和灵活性超过 Zabbix。 4. 综合评价 Prometheus 性能和节点支持是否不足？ 性能： Prometheus 的 TSDB 和拉模式使其在高频采集和查询上表现卓越，不足之处在于单机内存占用较高。 Zabbix 的推模式性能稳定，但数据库限制了高负载场景。 节点支持： 单机下，Prometheus 支持的节点数不如 Zabbix，但通过扩展工具（如 Thanos），其能力远超 Zabbix。 Zabbix 的 Proxy 架构扩展性强，但受限于数据库和传统设计。 适用场景 Prometheus： 适合云原生、动态环境（如 Kubernetes），追求高性能和实时性。 节点数多时需额外扩展组件，但潜力巨大。 Zabbix： 适合传统 IT（如服务器、网络设备），节点数中等时开箱即用。 高负载下需数据库优化，扩展性稍逊。 5. 新手建议 如果你是新手运维： 小规模尝试：Zabbix 的推模式和 GUI 配置更简单，适合快速上手。 云原生环境：Prometheus 的拉模式和生态（如 Grafana）更现代化，值得学习。 性能和节点测试： 小规模（<100 节点）：两者差别不大，Zabbix 可能更省心。 大规模（>1000 节点）：Prometheus 配合扩展工具更有优势。 如果你有具体环境（如节点数、采集频率），可以告诉我，我帮你进一步分析选择！ blackbox_exporter 返回示例 http://127.0.0.1:9115/probe?target=api.cn&module=icmp&debug=false HELP probe_dns_lookup_time_seconds Returns the time taken for probe dns lookup in seconds TYPE probe_dns_lookup_time_seconds gauge probe_dns_lookup_time_seconds 0.180650917 HELP probe_duration_seconds Returns how long the probe took to complete in seconds TYPE probe_duration_seconds gauge probe_duration_seconds 0.189979708 HELP probe_icmp_duration_seconds Duration of icmp request by phase TYPE probe_icmp_duration_seconds gauge probe_icmp_duration_seconds{phase="resolve"} 0.180650917 probe_icmp_duration_seconds{phase="rtt"} 0.008315333 probe_icmp_duration_seconds{phase="setup"} 0.000723375 HELP probe_icmp_reply_hop_limit Replied packet hop limit (TTL for ipv4) TYPE probe_icmp_reply_hop_limit gauge probe_icmp_reply_hop_limit 56 HELP probe_ip_addr_hash Specifies the hash of IP address. It's useful to detect if the IP address changes. TYPE probe_ip_addr_hash gauge probe_ip_addr_hash 1.849020578e+09 HELP probe_ip_protocol Specifies whether probe ip protocol is IP4 or IP6 TYPE probe_ip_protocol gauge probe_ip_protocol 4 HELP probe_success Displays whether or not the probe was a success TYPE probe_success gauge probe_success 1 这段 Prometheus 数据展示了一个 ICMP（通常是 ping）探针的监控指标，反映了对某个目标进行网络探测的结果。以下是逐项的中文解释： 1. DNS 解析耗时 # HELP probe_dns_lookup_time_seconds 返回探针 DNS 查找所需的时间（秒） # TYPE probe_dns_lookup_time_seconds gauge probe_dns_lookup_time_seconds 0.180650917 解释: DNS 解析耗时 0.180650917 秒，约 181 毫秒。这表示将目标域名解析为 IP 地址所需的时间，略高，可能与网络延迟或 DNS 服务器响应速度有关。 2. 探针总耗时 # HELP probe_duration_seconds 返回探针完成所需的总时间（秒） # TYPE probe_duration_seconds gauge probe_duration_seconds 0.189979708 解释: 整个探针过程耗时 0.189979708 秒，约 190 毫秒。包括 DNS 解析、ICMP 请求等所有阶段的总和。 3. ICMP 请求各阶段耗时 # HELP probe_icmp_duration_seconds ICMP 请求按阶段的耗时 # TYPE probe_icmp_duration_seconds gauge probe_icmp_duration_seconds{phase="resolve"} 0.180650917 probe_icmp_duration_seconds{phase="rtt"} 0.008315333 probe_icmp_duration_seconds{phase="setup"} 0.000723375 解释: ICMP 请求分为三个阶段： resolve（DNS 解析）：0.180650917 秒，约 181 毫秒，与 probe_dns_lookup_time_seconds 一致，占总耗时的大部分。 rtt（往返时间，Round-Trip Time）：0.008315333 秒，约 8.3 毫秒，表示发送 ICMP 请求并收到响应的时间，网络延迟较低。 setup（建立阶段）：0.000723375 秒，约 0.7 毫秒，表示准备发送 ICMP 请求的耗时，非常短。 总和: 181 + 8.3 + 0.7 ≈ 190 毫秒，与 probe_duration_seconds 吻合。 4. ICMP 回复跳数限制 # HELP probe_icmp_reply_hop_limit 回复数据包的跳数限制（IPv4 的 TTL） # TYPE probe_icmp_reply_hop_limit gauge probe_icmp_reply_hop_limit 56 解释: 回复的 ICMP 数据包的 TTL（Time To Live，跳数限制）值为 56。TTL 表示数据包在网络中可以经过的最大路由器跳数。初始 TTL 通常是 64、128 或 255，这里为 56，说明数据包可能经过了 8 次路由（假设初始 TTL 为 64）。 5. IP 地址哈希 # HELP probe_ip_addr_hash 指定 IP 地址的哈希值，用于检测 IP 地址是否变化 # TYPE probe_ip_addr_hash gauge probe_ip_addr_hash 1.849020578e+09 解释: 目标 IP 地址的哈希值为 1,849,020,578。这个值用于追踪目标 IP 是否发生变化（例如 DNS 解析结果更新）。具体 IP 地址不可从哈希直接反推。 6. IP 协议 # HELP probe_ip_protocol 指定探针使用的 IP 协议是 IPv4 还是 IPv6 # TYPE probe_ip_protocol gauge probe_ip_protocol 4 解释: 4 表示使用的是 IPv4 协议，而不是 IPv6。 7. 探针成功 # HELP probe_success 显示探针是否成功 # TYPE probe_success gauge probe_success 1 解释: 1 表示探针成功，目标响应了 ICMP 请求。 总结 探针目标: 使用 IPv4 协议对某个目标执行 ICMP（ping）探测。 耗时: 总耗时约 190 毫秒，其中 DNS 解析占 181 毫秒（约 95%），实际网络往返时间仅 8.3 毫秒，说明网络连接很快，但 DNS 解析较慢。 网络路径: TTL 为 56，可能经过 8 个路由器（假设初始 TTL 为 64）。 结果: 探针成功，目标可达。 如果需要进一步分析（比如目标是谁，或为何 DNS 解析偏慢），可以提供更多上下文或让我帮你搜索相关信息！有什么具体想了解的吗？ http://127.0.0.1:9115/probe?target=api.cn&module=http_2xx&debug=false HELP probe_dns_lookup_time_seconds Returns the time taken for probe dns lookup in seconds TYPE probe_dns_lookup_time_seconds gauge probe_dns_lookup_time_seconds 0.099875208 HELP probe_duration_seconds Returns how long the probe took to complete in seconds TYPE probe_duration_seconds gauge probe_duration_seconds 0.236132625 HELP probe_failed_due_to_regex Indicates if probe failed due to regex TYPE probe_failed_due_to_regex gauge probe_failed_due_to_regex 0 HELP probe_http_content_length Length of http content response TYPE probe_http_content_length gauge probe_http_content_length -1 HELP probe_http_duration_seconds Duration of http request by phase, summed over all redirects TYPE probe_http_duration_seconds gauge probe_http_duration_seconds{phase="connect"} 0.016199790999999998 probe_http_duration_seconds{phase="processing"} 0.074317625 probe_http_duration_seconds{phase="resolve"} 0.10107029199999999 probe_http_duration_seconds{phase="tls"} 0.0264935 probe_http_duration_seconds{phase="transfer"} 0.016835709 HELP probe_http_redirects The number of redirects TYPE probe_http_redirects gauge probe_http_redirects 1 HELP probe_http_ssl Indicates if SSL was used for the final redirect TYPE probe_http_ssl gauge probe_http_ssl 1 HELP probe_http_status_code Response HTTP status code TYPE probe_http_status_code gauge probe_http_status_code 200 HELP probe_http_uncompressed_body_length Length of uncompressed response body TYPE probe_http_uncompressed_body_length gauge probe_http_uncompressed_body_length 17502 HELP probe_http_version Returns the version of HTTP of the probe response TYPE probe_http_version gauge probe_http_version 1.1 HELP probe_ip_addr_hash Specifies the hash of IP address. It's useful to detect if the IP address changes. TYPE probe_ip_addr_hash gauge probe_ip_addr_hash 1.849020578e+09 HELP probe_ip_protocol Specifies whether probe ip protocol is IP4 or IP6 TYPE probe_ip_protocol gauge probe_ip_protocol 4 HELP probe_ssl_earliest_cert_expiry Returns last SSL chain expiry in unixtime TYPE probe_ssl_earliest_cert_expiry gauge probe_ssl_earliest_cert_expiry 1.74643561e+09 HELP probe_ssl_last_chain_expiry_timestamp_seconds Returns last SSL chain expiry in timestamp TYPE probe_ssl_last_chain_expiry_timestamp_seconds gauge probe_ssl_last_chain_expiry_timestamp_seconds 1.74643561e+09 HELP probe_ssl_last_chain_info Contains SSL leaf certificate information TYPE probe_ssl_last_chain_info gauge probe_ssl_last_chain_info{fingerprint_sha256="6434662aa222147a3c959e44bdb412372ead9c8a48f7bae1341b0e86a5e1bb77",issuer="CN=GlobalSign GCC R6 AlphaSSL CA 2023,O=GlobalSign nv-sa,C=BE",serialnumber="1c76b2f48eabe234db9348b7",subject="CN=.api.cn",subjectalternative=".api.cn,api.cn"} 1 HELP probe_success Displays whether or not the probe was a success TYPE probe_success gauge probe_success 1 HELP probe_tls_cipher_info Returns the TLS cipher negotiated during handshake TYPE probe_tls_cipher_info gauge probe_tls_cipher_info{cipher="TLS_ECDHE_RSA_WITH_CHACHA20_POLY1305_SHA256"} 1 HELP probe_tls_version_info Returns the TLS version used or NaN when unknown TYPE probe_tls_version_info gauge probe_tls_version_info{version="TLS 1.2"} 1 我来为你详细解释这段 Prometheus 监控数据。这是关于某个探针（probe）检查目标服务（可能是 HTTP 服务）的指标，包含了 DNS 解析、HTTP 请求、SSL/TLS 等多个方面的信息。以下是逐项的中文解释： 1. DNS 解析相关 # HELP probe_dns_lookup_time_seconds 返回探针 DNS 查找所需的时间（秒） # TYPE probe_dns_lookup_time_seconds gauge probe_dns_lookup_time_seconds 0.099875208 解释: 表示探针执行 DNS 解析（将域名转换为 IP 地址）所需的时间。这里的值是 0.099875208 秒，约 100 毫秒，说明 DNS 解析速度正常。 2. 探针总耗时 # HELP probe_duration_seconds 返回探针完成所需的总时间（秒） # TYPE probe_duration_seconds gauge probe_duration_seconds 0.236132625 解释: 表示探针从开始到结束的总耗时。这里的值是 0.236132625 秒，约 236 毫秒，包括 DNS 解析、连接建立、数据传输等所有阶段。 3. 正则表达式失败 # HELP probe_failed_due_to_regex 指示探针是否因正则表达式失败 # TYPE probe_failed_due_to_regex gauge probe_failed_due_to_regex 0 解释: 如果探针配置了正则表达式来检查响应内容， 表示没有因正则匹配失败而导致探针失败，说明检查通过。 4. HTTP 内容长度 # HELP probe_http_content_length HTTP 响应内容的长度 # TYPE probe_http_content_length gauge probe_http_content_length -1 解释: 表示 HTTP 响应的内容长度（字节）。这里是 -1，通常意味着服务器未返回 Content-Length 头，或者内容长度未知（可能是分块传输编码）。 5. HTTP 请求各阶段耗时 # HELP probe_http_duration_seconds 按阶段返回 HTTP 请求的耗时（秒），包含所有重定向的总和 # TYPE probe_http_duration_seconds gauge probe_http_duration_seconds{phase="connect"} 0.016199790999999998 probe_http_duration_seconds{phase="processing"} 0.074317625 probe_http_duration_seconds{phase="resolve"} 0.10107029199999999 probe_http_duration_seconds{phase="tls"} 0.0264935 probe_http_duration_seconds{phase="transfer"} 0.016835709 解释: 将 HTTP 请求拆分为不同阶段的耗时： resolve（域名解析）：0.101070291 秒，约 101 毫秒，与 probe_dns_lookup_time_seconds 一致。 connect（建立 TCP 连接）：0.016199791 秒，约 16 毫秒。 tls（TLS 握手）：0.0264935 秒，约 26 毫秒。 processing（服务器处理）：0.074317625 秒，约 74 毫秒。 transfer（数据传输）：0.016835709 秒，约 17 毫秒。 总结: 总耗时约 236 毫秒，与 probe_duration_seconds 吻合。 6. HTTP 重定向次数 # HELP probe_http_redirects 重定向次数 # TYPE probe_http_redirects gauge probe_http_redirects 1 解释: 表示探针经历了 1 次 HTTP 重定向（比如从 HTTP 到 HTTPS）。 7. 最终连接是否使用 SSL # HELP probe_http_ssl 指示最终重定向是否使用了 SSL # TYPE probe_http_ssl gauge probe_http_ssl 1 解释: 1 表示最终连接使用了 SSL/TLS（即 HTTPS）。 8. HTTP 状态码 # HELP probe_http_status_code 响应的 HTTP 状态码 # TYPE probe_http_status_code gauge probe_http_status_code 200 解释: 返回的状态码是 200，表示请求成功。 9. 未压缩响应体长度 # HELP probe_http_uncompressed_body_length 未压缩响应体的长度 # TYPE probe_http_uncompressed_body_length gauge probe_http_uncompressed_body_length 17502 解释: 响应体的未压缩长度是 17,502 字节（约 17 KB）。 10. HTTP 版本 # HELP probe_http_version 返回探针响应的 HTTP 版本 # TYPE probe_http_version gauge probe_http_version 1.1 解释: 使用的是 HTTP/1.1 协议。 11. IP 地址哈希 # HELP probe_ip_addr_hash 指定 IP 地址的哈希值，用于检测 IP 地址是否变化 # TYPE probe_ip_addr_hash gauge probe_ip_addr_hash 1.849020578e+09 解释: IP 地址的哈希值为 1,849,020,578，用于追踪目标 IP 是否发生变化。 12. IP 协议 # HELP probe_ip_protocol 指定探针使用的 IP 协议是 IPv4 还是 IPv6 # TYPE probe_ip_protocol gauge probe_ip_protocol 4 解释: 4 表示使用了 IPv4 协议。 13. SSL 证书到期时间 # HELP probe_ssl_earliest_cert_expiry 返回 SSL 证书链中最早的到期时间（Unix 时间戳） # TYPE probe_ssl_earliest_cert_expiry gauge probe_ssl_earliest_cert_expiry 1.74643561e+09 解释: 1,746,435,610 秒转换为日期是 2025 年 5 月 6 日 09:20:10 UTC，表示证书链中最早的到期时间。今天是 2025 年 3 月 17 日，剩余约 50 天。 # HELP probe_ssl_last_chain_expiry_timestamp_seconds 返回 SSL 证书链最后到期时间（时间戳） # TYPE probe_ssl_last_chain_expiry_timestamp_seconds gauge probe_ssl_last_chain_expiry_timestamp_seconds 1.74643561e+09 解释: 与上面一致，证书链的最后到期时间也是 2025 年 5 月 6 日。 14. SSL 证书信息 # HELP probe_ssl_last_chain_info 包含 SSL 叶子证书信息 # TYPE probe_ssl_last_chain_info gauge probe_ssl_last_chain_info{fingerprint_sha256="6434662aa222147a3c959e44bdb412372ead9c8a48f7bae1341b0e86a5e1bb77",issuer="CN=GlobalSign GCC R6 AlphaSSL CA 2023,O=GlobalSign nv-sa,C=BE",serialnumber="1c76b2f48eabe234db9348b7",subject="CN=*.api.cn",subjectalternative="*.api.cn,api.cn"} 1 解释: 叶子证书的详细信息： 指纹（SHA256）：6434662aa... 颁发者：GlobalSign GCC R6 AlphaSSL CA 2023（比利时）。 序列号：1c76b2f48eabe234db9348b7。 主题：CN=*.api.cn（通配符证书）。 备用名称：*.api.cn, api.cn。 15. 探针成功 # HELP probe_success 显示探针是否成功 # TYPE probe_success gauge probe_success 1 解释: 1 表示探针成功。 16. TLS 加密套件 # HELP probe_tls_cipher_info 返回 TLS 握手中协商的加密套件 # TYPE probe_tls_cipher_info gauge probe_tls_cipher_info{cipher="TLS_ECDHE_RSA_WITH_CHACHA20_POLY1305_SHA256"} 1 解释: 使用了 TLS_ECDHE_RSA_WITH_CHACHA20_POLY1305_SHA256 加密套件，安全性较高。 17. TLS 版本 # HELP probe_tls_version_info 返回使用的 TLS 版本 # TYPE probe_tls_version_info gauge probe_tls_version_info{version="TLS 1.2"} 1 解释: 使用的是 TLS 1.2 协议。 总结 这个探针检查了一个 HTTPS 服务（*.api.cn），整个过程耗时约 236 毫秒，DNS 解析约 100 毫秒，状态码 200，证书将在 2025 年 5 月 6 日到期（还有约 50 天）。探针成功，未发现问题，使用了 IPv4、HTTP/1.1 和 TLS 1.2，一切正常运行。有什么具体想深入了解的吗？ node_exporter 返回示例 http://127.0.0.1:9100/metrics?target=api.cn&module=http_2xx&debug=false HELP go_gc_duration_seconds A summary of the wall-time pause (stop-the-world) duration in garbage collection cycles. TYPE go_gc_duration_seconds summary go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0 go_gc_duration_seconds_sum 0 go_gc_duration_seconds_count 0 HELP go_gc_gogc_percent Heap size target percentage configured by the user, otherwise 100. This value is set by the GOGC environment variable, and the runtime/debug.SetGCPercent function. Sourced from /gc/gogc:percent TYPE go_gc_gogc_percent gauge go_gc_gogc_percent 100 HELP go_gc_gomemlimit_bytes Go runtime memory limit configured by the user, otherwise math.MaxInt64. This value is set by the GOMEMLIMIT environment variable, and the runtime/debug.SetMemoryLimit function. Sourced from /gc/gomemlimit:bytes TYPE go_gc_gomemlimit_bytes gauge go_gc_gomemlimit_bytes 9.223372036854776e+18 HELP go_goroutines Number of goroutines that currently exist. TYPE go_goroutines gauge go_goroutines 7 HELP go_info Information about the Go environment. TYPE go_info gauge go_info{version="go1.24.1"} 1 HELP go_memstats_alloc_bytes Number of bytes allocated in heap and currently in use. Equals to /memory/classes/heap/objects:bytes. TYPE go_memstats_alloc_bytes gauge go_memstats_alloc_bytes 657056 HELP go_memstats_alloc_bytes_total Total number of bytes allocated in heap until now, even if released already. Equals to /gc/heap/allocs:bytes. TYPE go_memstats_alloc_bytes_total counter go_memstats_alloc_bytes_total 657056 HELP go_memstats_buck_hash_sys_bytes Number of bytes used by the profiling bucket hash table. Equals to /memory/classes/profiling/buckets:bytes. TYPE go_memstats_buck_hash_sys_bytes gauge go_memstats_buck_hash_sys_bytes 1.445589e+06 HELP go_memstats_frees_total Total number of heap objects frees. Equals to /gc/heap/frees:objects + /gc/heap/tiny/allocs:objects. TYPE go_memstats_frees_total counter go_memstats_frees_total 224 HELP go_memstats_gc_sys_bytes Number of bytes used for garbage collection system metadata. Equals to /memory/classes/metadata/other:bytes. TYPE go_memstats_gc_sys_bytes gauge go_memstats_gc_sys_bytes 1.940696e+06 HELP go_memstats_heap_alloc_bytes Number of heap bytes allocated and currently in use, same as go_memstats_alloc_bytes. Equals to /memory/classes/heap/objects:bytes. TYPE go_memstats_heap_alloc_bytes gauge go_memstats_heap_alloc_bytes 657056 HELP go_memstats_heap_idle_bytes Number of heap bytes waiting to be used. Equals to /memory/classes/heap/released:bytes + /memory/classes/heap/free:bytes. TYPE go_memstats_heap_idle_bytes gauge go_memstats_heap_idle_bytes 1.900544e+06 HELP go_memstats_heap_inuse_bytes Number of heap bytes that are in use. Equals to /memory/classes/heap/objects:bytes + /memory/classes/heap/unused:bytes TYPE go_memstats_heap_inuse_bytes gauge go_memstats_heap_inuse_bytes 1.900544e+06 HELP go_memstats_heap_objects Number of currently allocated objects. Equals to /gc/heap/objects:objects. TYPE go_memstats_heap_objects gauge go_memstats_heap_objects 3923 HELP go_memstats_heap_released_bytes Number of heap bytes released to OS. Equals to /memory/classes/heap/released:bytes. TYPE go_memstats_heap_released_bytes gauge go_memstats_heap_released_bytes 1.900544e+06 HELP go_memstats_heap_sys_bytes Number of heap bytes obtained from system. Equals to /memory/classes/heap/objects:bytes + /memory/classes/heap/unused:bytes + /memory/classes/heap/released:bytes + /memory/classes/heap/free:bytes. TYPE go_memstats_heap_sys_bytes gauge go_memstats_heap_sys_bytes 3.801088e+06 HELP go_memstats_last_gc_time_seconds Number of seconds since 1970 of last garbage collection. TYPE go_memstats_last_gc_time_seconds gauge go_memstats_last_gc_time_seconds 0 HELP go_memstats_mallocs_total Total number of heap objects allocated, both live and gc-ed. Semantically a counter version for go_memstats_heap_objects gauge. Equals to /gc/heap/allocs:objects + /gc/heap/tiny/allocs:objects. TYPE go_memstats_mallocs_total counter go_memstats_mallocs_total 4147 HELP go_memstats_mcache_inuse_bytes Number of bytes in use by mcache structures. Equals to /memory/classes/metadata/mcache/inuse:bytes. TYPE go_memstats_mcache_inuse_bytes gauge go_memstats_mcache_inuse_bytes 1208 HELP go_memstats_mcache_sys_bytes Number of bytes used for mcache structures obtained from system. Equals to /memory/classes/metadata/mcache/inuse:bytes + /memory/classes/metadata/mcache/free:bytes. TYPE go_memstats_mcache_sys_bytes gauge go_memstats_mcache_sys_bytes 31408 HELP go_memstats_mspan_inuse_bytes Number of bytes in use by mspan structures. Equals to /memory/classes/metadata/mspan/inuse:bytes. TYPE go_memstats_mspan_inuse_bytes gauge go_memstats_mspan_inuse_bytes 32960 HELP go_memstats_mspan_sys_bytes Number of bytes used for mspan structures obtained from system. Equals to /memory/classes/metadata/mspan/inuse:bytes + /memory/classes/metadata/mspan/free:bytes. TYPE go_memstats_mspan_sys_bytes gauge go_memstats_mspan_sys_bytes 48960 HELP go_memstats_next_gc_bytes Number of heap bytes when next garbage collection will take place. Equals to /gc/heap/goal:bytes. TYPE go_memstats_next_gc_bytes gauge go_memstats_next_gc_bytes 4.194304e+06 HELP go_memstats_other_sys_bytes Number of bytes used for other system allocations. Equals to /memory/classes/other:bytes. TYPE go_memstats_other_sys_bytes gauge go_memstats_other_sys_bytes 745323 HELP go_memstats_stack_inuse_bytes Number of bytes obtained from system for stack allocator in non-CGO environments. Equals to /memory/classes/heap/stacks:bytes. TYPE go_memstats_stack_inuse_bytes gauge go_memstats_stack_inuse_bytes 393216 HELP go_memstats_stack_sys_bytes Number of bytes obtained from system for stack allocator. Equals to /memory/classes/heap/stacks:bytes + /memory/classes/os-stacks:bytes. TYPE go_memstats_stack_sys_bytes gauge go_memstats_stack_sys_bytes 393216 HELP go_memstats_sys_bytes Number of bytes obtained from system. Equals to /memory/classes/total:byte. TYPE go_memstats_sys_bytes gauge go_memstats_sys_bytes 8.40628e+06 HELP go_sched_gomaxprocs_threads The current runtime.GOMAXPROCS setting, or the number of operating system threads that can execute user-level Go code simultaneously. Sourced from /sched/gomaxprocs:threads TYPE go_sched_gomaxprocs_threads gauge go_sched_gomaxprocs_threads 1 HELP go_threads Number of OS threads created. TYPE go_threads gauge go_threads 7 HELP node_boot_time_seconds Unix time of last boot, including microseconds. TYPE node_boot_time_seconds gauge node_boot_time_seconds 1.737388468861951e+09 HELP node_cpu_seconds_total Seconds the CPUs spent in each mode. TYPE node_cpu_seconds_total counter node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"} 1.6048261e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="system"} 194986.66 node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="user"} 174748.74 node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="idle"} 1.66515699e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="system"} 165075.32 node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="user"} 154451.79 node_cpu_seconds_total{cpu="10",mode="idle"} 2.00943864e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="10",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="10",mode="system"} 3149.53 node_cpu_seconds_total{cpu="10",mode="user"} 9955.19 node_cpu_seconds_total{cpu="11",mode="idle"} 2.00944043e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="11",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="11",mode="system"} 3167.68 node_cpu_seconds_total{cpu="11",mode="user"} 9948.72 node_cpu_seconds_total{cpu="12",mode="idle"} 2.00996266e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="12",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="12",mode="system"} 3047.07 node_cpu_seconds_total{cpu="12",mode="user"} 9580.09 node_cpu_seconds_total{cpu="13",mode="idle"} 2.0103041e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="13",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="13",mode="system"} 3004.28 node_cpu_seconds_total{cpu="13",mode="user"} 9294.98 node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="idle"} 1.76961929e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="system"} 114183.01 node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="user"} 113225.68 node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="idle"} 1.83257525e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="system"} 81655.16 node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="user"} 91278.43 node_cpu_seconds_total{cpu="4",mode="idle"} 2.00880497e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="4",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="4",mode="system"} 3332.93 node_cpu_seconds_total{cpu="4",mode="user"} 10303.43 node_cpu_seconds_total{cpu="5",mode="idle"} 2.00908416e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="5",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="5",mode="system"} 3265.66 node_cpu_seconds_total{cpu="5",mode="user"} 10247.04 node_cpu_seconds_total{cpu="6",mode="idle"} 2.0092584e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="6",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="6",mode="system"} 3252.1 node_cpu_seconds_total{cpu="6",mode="user"} 10107.97 node_cpu_seconds_total{cpu="7",mode="idle"} 2.00939525e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="7",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="7",mode="system"} 3216.94 node_cpu_seconds_total{cpu="7",mode="user"} 10023.3 node_cpu_seconds_total{cpu="8",mode="idle"} 2.00916048e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="8",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="8",mode="system"} 3290.98 node_cpu_seconds_total{cpu="8",mode="user"} 10179.82 node_cpu_seconds_total{cpu="9",mode="idle"} 2.0094225e+06 node_cpu_seconds_total{cpu="9",mode="nice"} 0 node_cpu_seconds_total{cpu="9",mode="system"} 3157.41 node_cpu_seconds_total{cpu="9",mode="user"} 9952.5 HELP node_disk_read_bytes_total The total number of bytes read successfully. TYPE node_disk_read_bytes_total counter node_disk_read_bytes_total{device="disk0"} 1.374778241024e+12 node_disk_read_bytes_total{device="disk4"} 7.962624e+06 node_disk_read_bytes_total{device="disk5"} 2.9613056e+07 HELP node_disk_read_errors_total The total number of read errors. TYPE node_disk_read_errors_total counter node_disk_read_errors_total{device="disk0"} 0 node_disk_read_errors_total{device="disk4"} 0 node_disk_read_errors_total{device="disk5"} 0 HELP node_disk_read_retries_total The total number of read retries. TYPE node_disk_read_retries_total counter node_disk_read_retries_total{device="disk0"} 0 node_disk_read_retries_total{device="disk4"} 0 node_disk_read_retries_total{device="disk5"} 0 HELP node_disk_read_sectors_total The total number of sectors read successfully. TYPE node_disk_read_sectors_total counter node_disk_read_sectors_total{device="disk0"} 19617.591064453125 node_disk_read_sectors_total{device="disk4"} 0.181640625 node_disk_read_sectors_total{device="disk5"} 3.826171875 HELP node_disk_read_time_seconds_total The total number of seconds spent by all reads. TYPE node_disk_read_time_seconds_total counter node_disk_read_time_seconds_total{device="disk0"} 16492.82938385 node_disk_read_time_seconds_total{device="disk4"} 0.298451998 node_disk_read_time_seconds_total{device="disk5"} 1.4305535520000001 HELP node_disk_reads_completed_total The total number of reads completed successfully. TYPE node_disk_reads_completed_total counter node_disk_reads_completed_total{device="disk0"} 8.0353653e+07 node_disk_reads_completed_total{device="disk4"} 372 node_disk_reads_completed_total{device="disk5"} 1959 HELP node_disk_write_errors_total The total number of write errors. TYPE node_disk_write_errors_total counter node_disk_write_errors_total{device="disk0"} 0 node_disk_write_errors_total{device="disk4"} 0 node_disk_write_errors_total{device="disk5"} 0 HELP node_disk_write_retries_total The total number of write retries. TYPE node_disk_write_retries_total counter node_disk_write_retries_total{device="disk0"} 0 node_disk_write_retries_total{device="disk4"} 0 node_disk_write_retries_total{device="disk5"} 0 HELP node_disk_write_time_seconds_total This is the total number of seconds spent by all writes. TYPE node_disk_write_time_seconds_total counter node_disk_write_time_seconds_total{device="disk0"} 8720.636515421 node_disk_write_time_seconds_total{device="disk4"} 0 node_disk_write_time_seconds_total{device="disk5"} 1.78473225 HELP node_disk_writes_completed_total The total number of writes completed successfully. TYPE node_disk_writes_completed_total counter node_disk_writes_completed_total{device="disk0"} 9.6940981e+07 node_disk_writes_completed_total{device="disk4"} 0 node_disk_writes_completed_total{device="disk5"} 2184 HELP node_disk_written_bytes_total The total number of bytes written successfully. TYPE node_disk_written_bytes_total counter node_disk_written_bytes_total{device="disk0"} 2.269443596288e+12 node_disk_written_bytes_total{device="disk4"} 0 node_disk_written_bytes_total{device="disk5"} 1.77536e+07 HELP node_disk_written_sectors_total The total number of sectors written successfully. TYPE node_disk_written_sectors_total counter node_disk_written_sectors_total{device="disk0"} 23667.231689453125 node_disk_written_sectors_total{device="disk4"} 0 node_disk_written_sectors_total{device="disk5"} 4.265625 HELP node_exporter_build_info A metric with a constant '1' value labeled by version, revision, branch, goversion from which node_exporter was built, and the goos and goarch for the build. TYPE node_exporter_build_info gauge node_exporter_build_info{branch="master",goarch="arm64",goos="darwin",goversion="go1.24.1",revision="0c10545e8dfb983f4c013281c4904be27f645de2",tags="unknown",version="1.9.0"} 1 HELP node_filesystem_avail_bytes Filesystem space available to non-root users in bytes. TYPE node_filesystem_avail_bytes gauge node_filesystem_avail_bytes{device="/dev/disk1s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/iSCPreboot"} 5.03803904e+08 node_filesystem_avail_bytes{device="/dev/disk1s2",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/xarts"} 5.03803904e+08 node_filesystem_avail_bytes{device="/dev/disk1s3",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Hardware"} 5.03803904e+08 node_filesystem_avail_bytes{device="/dev/disk2s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update/SFR/mnt1"} 3.475095552e+09 node_filesystem_avail_bytes{device="/dev/disk3s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update/mnt1"} 7.17410553856e+11 node_filesystem_avail_bytes{device="/dev/disk3s1s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/"} 7.1741108224e+11 node_filesystem_avail_bytes{device="/dev/disk3s2",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Preboot"} 7.17410553856e+11 node_filesystem_avail_bytes{device="/dev/disk3s4",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update"} 7.17410553856e+11 node_filesystem_avail_bytes{device="/dev/disk3s5",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Data"} 7.1741108224e+11 node_filesystem_avail_bytes{device="/dev/disk3s6",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/VM"} 7.17410553856e+11 node_filesystem_avail_bytes{device="/dev/disk5s1",device_error="",fstype="msdos",mountpoint="/Volumes/KINGSTON"} 6.796980224e+09 node_filesystem_avail_bytes{device="OrbStack:/OrbStack",device_error="",fstype="nfs",mountpoint="/Users/forthxu/OrbStack"} 6.7862841344e+11 node_filesystem_avail_bytes{device="map auto_home",device_error="",fstype="autofs",mountpoint="/System/Volumes/Data/home"} 0 HELP node_filesystem_device_error Whether an error occurred while getting statistics for the given device. TYPE node_filesystem_device_error gauge node_filesystem_device_error{device="/dev/disk1s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/iSCPreboot"} 0 node_filesystem_device_error{device="/dev/disk1s2",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/xarts"} 0 node_filesystem_device_error{device="/dev/disk1s3",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Hardware"} 0 node_filesystem_device_error{device="/dev/disk2s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update/SFR/mnt1"} 0 node_filesystem_device_error{device="/dev/disk3s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update/mnt1"} 0 node_filesystem_device_error{device="/dev/disk3s1s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/"} 0 node_filesystem_device_error{device="/dev/disk3s2",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Preboot"} 0 node_filesystem_device_error{device="/dev/disk3s4",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update"} 0 node_filesystem_device_error{device="/dev/disk3s5",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Data"} 0 node_filesystem_device_error{device="/dev/disk3s6",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/VM"} 0 node_filesystem_device_error{device="/dev/disk5s1",device_error="",fstype="msdos",mountpoint="/Volumes/KINGSTON"} 0 node_filesystem_device_error{device="OrbStack:/OrbStack",device_error="",fstype="nfs",mountpoint="/Users/forthxu/OrbStack"} 0 node_filesystem_device_error{device="map auto_home",device_error="",fstype="autofs",mountpoint="/System/Volumes/Data/home"} 0 HELP node_filesystem_files Filesystem total file nodes. TYPE node_filesystem_files gauge node_filesystem_files{device="/dev/disk1s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/iSCPreboot"} 4.919992e+06 node_filesystem_files{device="/dev/disk1s2",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/xarts"} 4.919961e+06 node_filesystem_files{device="/dev/disk1s3",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Hardware"} 4.920051e+06 node_filesystem_files{device="/dev/disk2s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update/SFR/mnt1"} 3.3936542e+07 node_filesystem_files{device="/dev/disk3s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update/mnt1"} 4.293979786e+09 node_filesystem_files{device="/dev/disk3s1s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/"} 4.294488888e+09 node_filesystem_files{device="/dev/disk3s2",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Preboot"} 7.005963924e+09 node_filesystem_files{device="/dev/disk3s4",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update"} 7.005962762e+09 node_filesystem_files{device="/dev/disk3s5",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Data"} 7.010848968e+09 node_filesystem_files{device="/dev/disk3s6",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/VM"} 7.005962442e+09 node_filesystem_files{device="/dev/disk5s1",device_error="",fstype="msdos",mountpoint="/Volumes/KINGSTON"} 1 node_filesystem_files{device="OrbStack:/OrbStack",device_error="",fstype="nfs",mountpoint="/Users/forthxu/OrbStack"} 0 node_filesystem_files{device="map auto_home",device_error="",fstype="autofs",mountpoint="/System/Volumes/Data/home"} 0 HELP node_filesystem_files_free Filesystem total free file nodes. TYPE node_filesystem_files_free gauge node_filesystem_files_free{device="/dev/disk1s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/iSCPreboot"} 4.91996e+06 node_filesystem_files_free{device="/dev/disk1s2",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/xarts"} 4.91996e+06 node_filesystem_files_free{device="/dev/disk1s3",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Hardware"} 4.91996e+06 node_filesystem_files_free{device="/dev/disk2s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update/SFR/mnt1"} 3.393648e+07 node_filesystem_files_free{device="/dev/disk3s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update/mnt1"} 4.293575294e+09 node_filesystem_files_free{device="/dev/disk3s1s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/"} 4.294084721e+09 node_filesystem_files_free{device="/dev/disk3s2",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Preboot"} 7.00596244e+09 node_filesystem_files_free{device="/dev/disk3s4",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update"} 7.00596244e+09 node_filesystem_files_free{device="/dev/disk3s5",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Data"} 7.0059676e+09 node_filesystem_files_free{device="/dev/disk3s6",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/VM"} 7.00596244e+09 node_filesystem_files_free{device="/dev/disk5s1",device_error="",fstype="msdos",mountpoint="/Volumes/KINGSTON"} 0 node_filesystem_files_free{device="OrbStack:/OrbStack",device_error="",fstype="nfs",mountpoint="/Users/forthxu/OrbStack"} 0 node_filesystem_files_free{device="map auto_home",device_error="",fstype="autofs",mountpoint="/System/Volumes/Data/home"} 0 HELP node_filesystem_free_bytes Filesystem free space in bytes. TYPE node_filesystem_free_bytes gauge node_filesystem_free_bytes{device="/dev/disk1s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/iSCPreboot"} 5.03803904e+08 node_filesystem_free_bytes{device="/dev/disk1s2",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/xarts"} 5.03803904e+08 node_filesystem_free_bytes{device="/dev/disk1s3",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Hardware"} 5.03803904e+08 node_filesystem_free_bytes{device="/dev/disk2s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update/SFR/mnt1"} 3.475095552e+09 node_filesystem_free_bytes{device="/dev/disk3s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update/mnt1"} 7.17410553856e+11 node_filesystem_free_bytes{device="/dev/disk3s1s1",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/"} 7.1741108224e+11 node_filesystem_free_bytes{device="/dev/disk3s2",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Preboot"} 7.17410553856e+11 node_filesystem_free_bytes{device="/dev/disk3s4",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Update"} 7.17410553856e+11 node_filesystem_free_bytes{device="/dev/disk3s5",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/Data"} 7.1741108224e+11 node_filesystem_free_bytes{device="/dev/disk3s6",device_error="",fstype="apfs",mountpoint="/System/Volumes/VM"} 7.17410553856e+11 node_filesystem_free_bytes{device="/dev/disk5s1",device_error="",fstype="msdos",mountpoint="/Volumes/KINGSTON"} 6.796980224e+09 node_filesystem_free_bytes{device="OrbStack:/OrbStack",device_error="",fstype="nfs",mountpoint="/Users/forthxu/OrbStack"} 6.7862841344e+11 node_filesystem_free_bytes{device="map auto_home",device_error="",fstype="autofs",mountpoint="/System/Volumes/Data/home"} 0 HELP node_filesystem_mount_info Filesystem mount information. TYPE node_filesystem_mount_info gauge node_filesystem_mount_info{device="/dev/disk1s1",major="",minor="",mountpoint="/System/Volumes/iSCPreboot"} 1 node_filesystem_mount_info{device="/dev/disk1s2",major="",minor="",mountpoint="/System/Volumes/xarts"} 1 node_filesystem_mount_info{device="/dev/disk1s3",major="",minor="",mountpoint="/System/Volumes/Hardware"} 1 node_filesystem_mount_info{device="/dev/disk2s1",major="",minor="",mountpoint="/System/Volumes/Update/SFR/mnt1"} 1 node_filesystem_mount_info{device="/dev/disk3s1",major="",minor="",mountpoint="/System/Volumes/Update/mnt1"} 1 node_filesystem_mount_info{device="/dev/disk3s1s1",major="",minor="",mountpoint="/"} 1 node_filesystem_mount_info{device="/dev/disk3s2",major="",minor="",mountpoint="/System/Volumes/Preboot"} 1 node_filesystem_mount_info{device="/dev/disk3s4",major="",minor="",mountpoint="/System/Volumes/Update"} 1 node_filesystem_mount_info{device="/dev/disk3s5",major="",minor="",mountpoint="/System/Volumes/Data"} 1 node_filesystem_mount_info{device="/dev/disk3s6",major="",minor="",mountpoint="/System/Volumes/VM"} 1 node_filesystem_mount_info{device="/dev/disk5s1",major="",minor="",mountpoint="/Volumes/KINGSTON"} 1 node_filesystem_mount_info{device="OrbStack:/OrbStack",major="",minor="",mountpoint="/Users/forthxu/OrbStack"} 1 node_filesystem_mount_info{device="map auto_home",major="",minor="",mountpoint="/System/Volumes/Data/home"} 1 HELP node_filesystem_purgeable_bytes Filesystem space available including purgeable space (MacOS specific). 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向量数据库（Vector Database）是一种用于存储、管理和检索高维向量数据的数据库。它在处理大规模数据集，特别是在机器学习和深度学习等领域中，用于存储嵌入（embeddings）、特征向量（feature vectors）或其他高维数据。向量数据库对于进行相似性搜索（如近似最近邻搜索，ANN）非常高效，广泛应用于图像搜索、推荐系统、自然语言处理（NLP）等领域。 1. 向量数据库的概念 向量数据库专门用于存储和查询向量数据。向量数据是由一组数字组成的数值集合（如 128 维、256 维、512 维等），这些向量通常是通过机器学习模型（例如卷积神经网络、自然语言处理模型等）生成的，用于表示图像、文本、音频或其他类型的复杂数据。 在向量数据库中，用户可以存储大量的向量并执行查询操作，例如： 相似度搜索：查询与给定向量相似的向量。 最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）：寻找与查询向量最接近的向量。 2. 向量数据库的应用场景 向量数据库在多个领域中都有广泛的应用，主要包括： 自然语言处理（NLP）：存储词向量（word embeddings）或句向量（sentence embeddings），并用于快速检索相似的文本。 计算机视觉：存储图像的特征向量，并进行相似图像检索。 推荐系统：通过存储用户行为数据的向量表示，基于相似度进行个性化推荐。 音频和视频分析：存储音频或视频片段的向量表示，进行相似的音频或视频检索。 生物信息学：用于存储DNA序列、蛋白质结构的向量化表示，并进行相似性比对。 3. 向量数据库的关键技术 向量数据库的核心功能是高效的相似性搜索，尤其是在处理高维向量时。为了加速向量查询，常用的技术有： 近似最近邻（ANN，Approximate Nearest Neighbor）搜索：当数据集非常大时，精确的最近邻搜索可能非常慢，因此会使用近似算法进行加速。常见的ANN算法有： HNSW（Hierarchical Navigable Small World）：一种基于小世界图的近似最近邻搜索算法，具有较高的搜索精度和效率。 FAISS（Facebook AI Similarity Search）：一个由Facebook开源的库，用于高效的向量检索，支持多种近似最近邻搜索算法。 LSH（Locality-Sensitive Hashing）：一种哈希技术，能够将相似的对象映射到相同的哈希桶中，适用于高维数据的近似搜索。 IVF（Inverted File Indexing）：一种倒排索引的方法，将向量分组并对每组内的向量进行索引，以加速搜索。 向量量化（Vector Quantization）：通过将高维向量映射到有限数量的簇（cluster）或离散的值来减小存储空间并加速搜索过程。常见的向量量化方法包括： PQ（Product Quantization）：将向量分成多个子向量，并对每个子向量进行量化，减少存储空间。 OPQ（Optimized Product Quantization）：在PQ的基础上进行优化，进一步提高搜索性能和准确度。 4. 向量数据库的常见工具和平台 目前有多种开源和商业化的向量数据库可供选择，其中一些流行的工具和平台包括： 4.1 FAISS (Facebook AI Similarity Search) 概述：由Facebook开发的开源库，广泛应用于高维向量的高效检索和相似度搜索。 功能：支持多种向量索引方法（如IVF、PQ、HNSW等），能够在百万级甚至亿级规模的向量数据中进行高效的近似最近邻搜索。 特点：提供CPU和GPU版本，支持大规模数据集的快速索引和查询。 4.2 Milvus 概述：Milvus是一个开源的向量数据库，专门用于存储、管理和查询向量数据。 功能：支持多种索引类型，包括HNSW、IVF、Annoy、RocksDB等，能够高效地进行向量检索。 特点：具有高可扩展性，支持分布式部署，适用于大规模向量数据的处理。 4.3 Weaviate 概述：Weaviate是一个开源的向量搜索引擎，专注于将结构化数据与非结构化数据（如文本、图像、视频）结合起来进行推荐和检索。 功能：支持基于图像、文本和视频的向量化检索，可以与外部机器学习模型和深度学习框架集成。 特点：内建向量索引，支持灵活的数据模型和自动化的训练工作流。 4.4 Pinecone 概述：Pinecone是一个商业化的向量数据库平台，专注于提供高效、可扩展的向量存储和搜索服务。 功能：提供快速的相似性搜索，支持自动化的索引更新、在线查询等功能。 特点：面向开发者，支持无缝集成，适用于实时数据处理和检索。 4.5 Elasticsearch with Vector Search 概述：Elasticsearch 是一个广泛使用的搜索引擎，最近版本加入了对向量数据的支持，提供向量搜索功能。 功能：通过向量搜索插件，支持基于余弦相似度、欧几里得距离等方法进行向量检索。 特点：能够处理传统文本搜索与向量搜索的混合应用，适用于日志分析、全文搜索等场景。 5. 向量数据库的优势 高效的相似性检索：对于大规模高维数据集，向量数据库提供比传统数据库更高效的相似度搜索功能，支持快速的最近邻检索。 处理高维数据：传统数据库处理高维数据（如文本、图像、音频的嵌入向量）时，性能较差，而向量数据库能够针对这种数据类型进行优化。 支持机器学习与深度学习模型：向量数据库支持机器学习和深度学习模型生成的嵌入数据，可以用来构建更智能的推荐系统、搜索引擎等。 6. 总结 向量数据库是高维数据处理的利器，特别在需要快速检索和相似性比较的场景中，如推荐系统、图像和文本检索、自然语言处理等领域。随着数据量的增长和AI技术的普及，向量数据库的应用越来越广泛，它们能够帮助开发者在大数据环境下实现高效的数据存储与快速查询。
推荐系统（Recommender System）和人工智能（AI）之间的关系密切，推荐系统通常依赖于多种AI技术，尤其是机器学习和深度学习，来从大量数据中提取有用的信息，并为用户提供个性化的内容、产品或服务推荐。 以下是推荐系统与AI关系的详细解释： 1. 推荐系统的定义 推荐系统是用来预测用户可能感兴趣的物品或信息的系统。它广泛应用于电商网站（如商品推荐）、社交平台（如朋友推荐）、内容平台（如电影或音乐推荐）等。 推荐系统的目标是通过分析用户的历史行为、兴趣和偏好，来为用户提供个性化的推荐，提升用户体验并增加平台的使用粘性。 2. 推荐系统的基本原理 推荐系统的工作原理主要包括以下几种： 基于内容的推荐（Content-based Filtering）： 通过分析物品的内容（如文本、标签、属性）来推荐与用户历史行为相似的物品。 例如，若用户喜欢某类书籍，系统会根据书籍的关键词、主题或作者来推荐类似的书籍。 协同过滤（Collaborative Filtering）： 基于用户的历史行为和偏好，推荐其他与其行为相似的用户喜欢的物品。 基于用户的协同过滤：通过找到与目标用户相似的用户并推荐他们喜欢的物品。 基于物品的协同过滤：通过找到与用户已经喜欢的物品相似的物品进行推荐。 混合推荐（Hybrid Methods）： 将多种推荐方法结合起来，以提高推荐的准确性和多样性。比如结合基于内容和协同过滤的推荐系统。 3. AI 在推荐系统中的应用 推荐系统中涉及的 AI 技术主要集中在以下几个方面： 3.1 机器学习 机器学习是推荐系统的核心技术之一。通过学习用户的行为模式和偏好，机器学习可以提高推荐的精准度。 监督学习：通过标注数据训练模型，预测用户对未见物品的兴趣。例如，可以使用分类算法来预测用户是否会点击某个推荐物品。 无监督学习：从数据中发现潜在的结构或模式，常用于聚类用户或物品。比如，K-Means 聚类可以将相似用户分到同一组，进而推荐他们喜欢的物品。 矩阵分解：在协同过滤中，矩阵分解技术（如奇异值分解（SVD））被广泛用于减少计算量并提高推荐效率。矩阵分解将用户和物品之间的交互关系分解为低维表示，用于预测用户对未知物品的评分。 3.2 深度学习 随着深度学习技术的发展，许多推荐系统开始使用深度神经网络（DNN）来捕捉复杂的非线性关系和高维数据，进一步提高推荐的质量。 深度协同过滤：通过深度神经网络结合用户和物品的嵌入表示进行协同过滤。深度学习可以自动学习到更复杂的特征表示，从而获得更高的推荐准确性。 神经网络推荐系统：如基于卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）的模型，在图像、视频推荐或时间序列推荐中具有显著优势。例如，YouTube 使用深度学习模型为用户推荐视频。 自编码器（Autoencoders）：一种无监督学习模型，用于提取数据中的潜在特征，可用于推荐系统中的特征提取和数据降维。 3.3 强化学习 强化学习（Reinforcement Learning）在推荐系统中应用日益增加，尤其是在实时推荐和长期决策场景中。强化学习通过与环境交互来优化推荐策略，能够在动态环境中持续改进推荐结果。 多臂老虎机问题（Multi-Armed Bandit）：在实时推荐系统中，强化学习算法可以根据用户的即时反馈（如点击、观看、购买）调整推荐策略，优化用户的长期满意度。 深度强化学习：将深度学习与强化学习结合，能够在复杂推荐任务中学习出更加准确和个性化的推荐策略。 4. 推荐系统与人工智能的关系 推荐系统和人工智能的关系可以通过以下几个方面进行总结： 4.1 AI 是推荐系统的基础 推荐系统不仅仅是一个简单的规则引擎，它需要通过分析大量数据来“理解”用户的需求和兴趣，这恰恰是 AI 的强项。AI 技术，特别是机器学习和深度学习，为推荐系统提供了自动学习、数据处理和个性化优化的能力。 4.2 AI 技术提升推荐系统的精度和多样性 传统推荐系统（如基于规则的推荐）通常依赖人工定义的规则，受限于数据和规则的局限。而 AI 驱动的推荐系统可以通过算法自动从数据中发现更复杂的模式，提供更加个性化的推荐。 机器学习与深度学习能够处理更大规模、更复杂的数据，从而在精度和多样性上超过传统的基于内容或协同过滤的推荐方法。 4.3 推荐系统与 AI 的共同目标 AI 的最终目标是通过模拟人类智能，使机器能够自主决策、预测、推理。而推荐系统则是实现这一目标的具体应用之一。通过学习用户的历史行为、偏好，推荐系统不仅可以预测用户的需求，还能主动为用户提供合适的内容或商品，提升用户体验。 5. 结论 推荐系统是人工智能在商业和互联网领域的一个重要应用，它通过数据驱动的个性化推荐，显著提升了用户体验和平台价值。推荐系统的成功依赖于AI技术，尤其是机器学习、深度学习和强化学习的支持。随着AI技术的不断发展，推荐系统将变得更加智能，能够更好地理解用户需求并做出精确的个性化推荐。 推荐系统中常见的算法可以分为几类，包括基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解、深度学习方法和混合方法。下面详细介绍每类算法的常见实现方法： 1. 基于内容的推荐算法（Content-Based Filtering） 基于内容的推荐算法利用物品的属性（如标签、关键词、类别等）以及用户历史行为中感兴趣的物品，来推荐相似的物品。 常见方法： TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）： 主要用于文本内容推荐，通过分析物品描述文本中的词频，计算物品之间的相似度，推荐内容相似的物品。 余弦相似度： 计算两个物品向量（如词向量、用户偏好向量）之间的余弦相似度，基于相似度为用户推荐内容相似的物品。 基于特征的向量空间模型： 将物品描述转换为特征向量，并通过计算用户偏好与物品特征向量的相似度来推荐物品。 2. 协同过滤算法（Collaborative Filtering） 协同过滤算法基于用户之间或物品之间的相似性进行推荐。它不依赖于物品本身的特征，而是依赖于用户的行为（如评分、点击等）。 常见方法： 2.1 基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering） 基本原理：通过计算用户之间的相似度，推荐与目标用户兴趣相似的其他用户喜欢的物品。 步骤： 计算用户之间的相似度（常用余弦相似度或皮尔逊相关系数）。 基于相似用户的兴趣，推荐未观看的物品。 2.2 基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering） 基本原理：计算物品之间的相似度，推荐与用户历史行为中喜欢的物品相似的物品。 步骤： 计算物品之间的相似度（常用余弦相似度或调整余弦相似度）。 基于物品相似度为用户推荐物品。 2.3 记忆型协同过滤（Memory-based Collaborative Filtering） 使用存储在数据库中的用户历史行为来做即时推荐，通常在小规模或实时推荐系统中使用。 2.4 模型型协同过滤（Model-based Collaborative Filtering） 通过建立模型来进行推荐，常用方法有矩阵分解、隐语义模型等。 3. 矩阵分解算法（Matrix Factorization） 矩阵分解技术通过将用户-物品评分矩阵分解成低维矩阵来进行推荐，能够更好地处理稀疏矩阵（大部分评分为空）的问题。 常见方法： 奇异值分解（SVD，Singular Value Decomposition）： 通过矩阵分解提取出用户和物品的潜在特征，将用户与物品之间的关系表示为低维矩阵，利用潜在因子进行推荐。 隐语义模型（Latent Factor Model）： 例如矩阵分解法可以通过将评分矩阵分解为用户潜在因子矩阵和物品潜在因子矩阵，进而预测用户对未看物品的评分。 非负矩阵分解（NMF，Non-Negative Matrix Factorization）： 不同于 SVD，NMF 强制矩阵分解的结果为非负数，适合用于某些特定类型的数据，如用户的购买行为。 矩阵补全（Matrix Completion）： 通过对稀疏矩阵进行补全，推断用户未评分的项，广泛应用于推荐系统中。 4. 深度学习算法（Deep Learning） 随着深度学习技术的兴起，推荐系统的性能得到了显著提升，尤其在处理大规模数据和复杂模式时，深度学习能够有效捕捉用户和物品之间的非线性关系。 常见方法： 4.1 神经协同过滤（Neural Collaborative Filtering，NCF） 基于深度学习的协同过滤方法，使用神经网络来学习用户和物品的潜在特征表示。NCF结合了神经网络和矩阵分解，通过两种表示的融合来进行推荐。 4.2 自编码器（Autoencoders） 自编码器作为一种无监督学习模型，在推荐系统中可以用来进行特征学习和降维，特别是在冷启动问题中，通过自编码器对用户或物品的潜在特征进行学习并进行推荐。 4.3 卷积神经网络（CNN） CNN 可以用于处理图像和文本内容推荐，如图像相似推荐、产品描述推荐等，通过卷积操作提取数据中的高维特征进行推荐。 4.4 循环神经网络（RNN） 在处理时间序列推荐中，RNN（尤其是 LSTM、GRU）能够更好地捕捉用户的长期兴趣，特别适用于基于用户历史行为的推荐。 4.5 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL） 强化学习在推荐系统中用于动态调整推荐策略，以提高长期用户满意度，适用于在线推荐和个性化策略优化。 5. 混合推荐算法（Hybrid Methods） 混合推荐系统结合了多种推荐方法，能够弥补单一方法的不足，提升推荐质量。 常见方法： 基于加权的混合：结合多个推荐模型的输出，通过加权平均来生成最终的推荐。 基于切换的混合：根据不同的场景或条件（如用户特征）切换不同的推荐策略。 混合协同过滤和内容推荐：结合基于内容和协同过滤的优点，提高推荐的准确度和多样性。 6. 其他推荐算法 K-近邻算法（KNN，K-Nearest Neighbors）：基于相似用户或物品的最近邻进行推荐，适用于小规模数据集。 隐马尔可夫模型（HMM）：用于建模用户行为序列，特别适合推荐系统中的时间序列数据（如电影观看历史）。 7. 结论 推荐系统的算法有很多，选择合适的算法取决于数据特征、任务需求和计算资源。 基于内容的推荐适用于有明确物品描述的场景。 协同过滤适合用户行为数据丰富的场景，尤其在用户群体大且物品种类多的情况下。 矩阵分解算法能处理大规模数据，并且在准确度和计算效率上具有优势。 深度学习技术适用于复杂场景，能够自动学习高维数据的潜在特征。 在实际应用中，混合推荐方法通过结合多种技术，通常能够得到更为精准的推荐效果。
机器学习（Machine Learning，ML）是一门研究让计算机能够通过数据学习并做出决策或预测的科学。它是人工智能（AI）领域的重要分支，旨在通过算法从数据中发现模式，解决复杂问题，而无需明确的规则编程。 1. 机器学习的核心概念 定义： 机器学习是一种让计算机系统能够在没有明确编程的情况下，从经验（数据）中自动改进性能的技术。 它的核心是让系统基于输入数据构建数学模型，并使用这个模型完成预测、分类或生成等任务。 本质： 从数据中学习输入和输出之间的映射关系。 目标是最小化预测误差，同时最大化模型对未知数据的泛化能力。 2. 机器学习的三种主要类型 2.1 监督学习（Supervised Learning） 定义：训练数据带有明确的输入（X）和输出（Y）的标签。 目标：让模型学会从输入预测输出。 常见算法： 回归：线性回归、岭回归、逻辑回归。 分类：支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、k 近邻（KNN）。 应用场景： 图像分类（猫狗识别）。 销售预测（回归任务）。 邮件垃圾分类（文本分类）。 2.2 无监督学习（Unsupervised Learning） 定义：数据没有标签，算法需从数据中发现结构或模式。 目标：识别数据中的隐藏结构、模式或分布。 常见算法： 聚类：K-Means、层次聚类、DBSCAN。 降维：主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP。 应用场景： 客户分群（营销策略）。 文档主题分析（LDA）。 数据可视化（降维技术）。 2.3 强化学习（Reinforcement Learning） 定义：通过与环境交互，学习如何在某种情境下选择最佳行动，以最大化长期收益（奖励）。 目标：智能体通过试错学习最优策略。 常见算法： Q-Learning。 深度强化学习（DQN）。 策略梯度方法（Policy Gradient）。 应用场景： 游戏智能体（AlphaGo）。 自动驾驶。 资源分配优化。 3. 机器学习的核心组成部分 3.1 数据 数据是机器学习的核心驱动力。 数据分为训练集、验证集和测试集： 训练集：用于模型学习。 验证集：调整模型超参数。 测试集：评估模型性能。 3.2 模型 模型是描述输入与输出关系的数学或算法结构。 例如：线性回归、神经网络、支持向量机。 3.3 算法 算法决定了模型如何从数据中学习。 例如：梯度下降用于优化模型参数。 3.4 目标函数 用于衡量模型的好坏。 常见目标函数： 回归问题：均方误差（MSE）。 分类问题：交叉熵损失。 3.5 优化方法 优化算法负责调整模型参数以最小化目标函数。 常用方法： 梯度下降（GD）。 随机梯度下降（SGD）。 Adam。 4. 机器学习的主要流程 定义问题： 确定要解决的任务，例如分类、回归或聚类。 数据收集与预处理： 数据清洗、归一化、缺失值处理、特征提取。 选择算法： 根据任务目标选择合适的学习算法。 训练模型： 使用训练数据调整模型参数。 验证与调参： 通过验证集选择最佳超参数（如学习率、正则化系数）。 测试与评估： 测试模型性能，使用指标如准确率、F1 分数、MSE。 部署与维护： 将模型应用到实际场景，监控性能并定期更新。 5. 常用机器学习算法 | 算法类别 | 常见算法 | 应用场景 | |---------------------|-----------------------------------------|-----------------------------------------| | 回归 | 线性回归、岭回归、Lasso 回归 | 房价预测、销量预测 | | 分类 | 决策树、随机森林、SVM、逻辑回归 | 垃圾邮件识别、图像分类 | | 聚类 | K-Means、DBSCAN、层次聚类 | 客户分群、文档主题分析 | | 降维 | PCA、t-SNE、UMAP | 数据可视化、高维特征压缩 | | 神经网络 | CNN、RNN、Transformer | 图像处理、自然语言处理 | 6. 机器学习的挑战 数据质量： 噪声、缺失值、不均衡数据等问题影响模型性能。 过拟合与欠拟合： 模型过于复杂会导致过拟合，过于简单则欠拟合。 可解释性： 尤其在深度学习模型中，模型的决策过程往往难以解释。 计算资源： 复杂模型需要高性能计算资源支持。 道德与隐私： 数据的收集和使用可能引发隐私问题和伦理争议。 7. 应用场景 图像处理： 人脸识别、目标检测、图像分割。 自然语言处理： 情感分析、机器翻译、文本摘要。 语音处理： 语音识别、语音合成。 推荐系统： 个性化推荐（电影、商品等）。 金融领域： 风险评估、欺诈检测、投资预测。 医疗： 疾病预测、医学影像分析。 8. 机器学习与深度学习的关系 机器学习：广义上的概念，包括传统算法（如线性回归、随机森林）和深度学习。 深度学习：是机器学习的子领域，使用多层神经网络处理复杂数据。 总结 机器学习是让计算机通过数据和算法自动学习的一门技术，覆盖从简单的统计模型到复杂的深度学习算法。 它在多个领域表现出了强大的适应性和应用潜力，但其成功依赖于数据质量、模型选择以及对问题的深入理解。 机器学习（Machine Learning，ML）和人工智能（Artificial Intelligence，AI）之间的关系非常密切，机器学习实际上是人工智能的一个子领域或实现方式。它们的关系可以通过以下几个方面来理解： 1. 人工智能的定义 人工智能是使计算机和机器模拟人类智能行为的技术，目的是让机器能够像人类一样理解、学习、推理、决策和自我优化。 AI 的目标包括： 感知：通过图像、声音、文字等感知世界。 推理：根据已有的信息推理出结论。 决策：根据推理的结果做出决策。 学习：通过经验不断优化自身的行为和决策过程。 2. 机器学习是人工智能的一部分 机器学习是实现人工智能的一种方法和技术。换句话说，机器学习是实现 AI 目标的一种手段。 机器学习允许计算机通过数据自我改进，而不需要显式编程。 机器学习帮助计算机从数据中学习模式，进而完成分类、预测、推荐等任务。 3. 人工智能的组成 人工智能可以通过多种技术实现，机器学习是其中之一。AI 的其他组成部分包括： 专家系统：模拟专家决策的系统，通过规则和知识库进行推理。 自然语言处理（NLP）：使计算机理解和生成自然语言。 计算机视觉：使计算机能够理解图像和视频。 机器人学：结合硬件与软件使机器人能够执行任务。 强化学习：AI 的一种方法，让智能体通过与环境的交互学习优化决策。 4. 机器学习与人工智能的关系 机器学习是实现 AI 的核心技术之一： 机器学习通过算法和模型使得计算机能够通过数据自动学习，而 AI 需要这种学习能力来模拟人类智能。 AI 是广义的目标，而机器学习是实现该目标的一种方法： AI 涉及到更多的技术，包括规则引擎、专家系统等，而机器学习则专注于从数据中“学习”而非显式编程。 5. 机器学习在 AI 中的应用 在 AI 中，机器学习已成为解决许多问题的主流技术。以下是几种常见的机器学习在 AI 中的应用： 计算机视觉：使用卷积神经网络（CNN）进行图像识别、人脸识别、目标检测等任务。 自然语言处理（NLP）：通过深度学习模型（如 Transformer、GPT）进行机器翻译、情感分析、文本生成等任务。 推荐系统：基于用户行为数据，通过机器学习模型推荐个性化的内容（如电影推荐、购物推荐）。 语音识别和合成：通过声学模型和深度学习技术（如 RNN、LSTM）进行语音识别和语音合成（ASR、TTS）。 自动驾驶：结合计算机视觉、传感器数据分析以及强化学习，训练自动驾驶系统进行环境感知和决策。 6. AI 的其他技术与机器学习的区别 虽然机器学习在现代 AI 中占据核心地位，但 AI 还包括一些非基于数据学习的技术： 规则系统：通过定义固定的规则进行推理（如专家系统）。 搜索算法：通过探索问题空间来寻找最优解（如A*算法、深度优先搜索等）。 推理引擎：基于逻辑推理进行决策（如推理系统）。 这些方法虽然能模拟一些智能行为，但并不依赖数据学习，缺乏机器学习那种自我改进的能力。 7. 机器学习与深度学习的关系 深度学习（Deep Learning，DL）是机器学习的一个子领域，它通过神经网络特别是深层神经网络（DNN）进行学习。深度学习技术在图像识别、自然语言处理、语音识别等任务上取得了革命性的进展。 机器学习包括传统的学习算法（如决策树、SVM、KNN 等），而深度学习则强调通过复杂的多层神经网络进行端到端学习，尤其适用于大数据和高维数据。 8. 总结：机器学习与人工智能的关系 机器学习是实现人工智能的核心方法之一，是通过数据和算法让计算机自动学习和做出决策的一种方式。 人工智能是更广泛的概念，包含了模仿人类智能行为的各类技术，而机器学习仅仅是其中的一部分。 机器学习可以看作是现代人工智能的一种实现方式，特别是在大数据和计算能力快速发展的背景下，机器学习逐渐成为许多 AI 应用的主流技术。 简单来说，所有的机器学习都是 AI，但并非所有的 AI 都是机器学习。
模型（Model）在计算机科学和机器学习中是一个广泛使用的概念，其含义可以根据上下文的不同而有所变化。以下是对模型的多角度理解和相关解释： 1. 模型的基本定义 模型是指用数学方法或计算机程序表达某种现实世界现象或问题的简化表示。 它可以是公式、算法、程序或结构，用于描述输入与输出之间的关系。 通过模型，我们可以对某个系统进行分析、预测或决策。 在机器学习中，模型是对数据模式的抽象表达，用于完成任务（如分类、预测、生成等）。 2. 模型在机器学习中的意义 机器学习中的模型是一个经过训练后能够完成特定任务的程序，其核心目标是学习从输入到输出的映射关系。 模型的基本要素 输入（Input）：模型接收的数据，比如图片、文本或数值。 参数（Parameters）：模型内部的可学习变量（如权重和偏置）。 输出（Output）：模型的预测结果，比如类别标签、生成的文本等。 目标函数（Objective Function）：模型优化的依据，比如损失函数。 训练过程（Training Process）：通过优化算法（如梯度下降）更新模型参数，使其表现更优。 3. 模型的类型 按功能分类 预测模型： 目标：预测未来的值或结果。 示例：线性回归预测房价，时间序列模型预测股票。 分类模型： 目标：将数据分配到预定义的类别中。 示例：卷积神经网络（CNN）用于图像分类。 生成模型： 目标：生成与输入类似或有创意的输出。 示例：GAN（生成对抗网络）生成图片，GPT 生成文本。 按学习方式分类 监督学习模型： 依赖带标签的数据。 示例：支持向量机（SVM）、决策树。 无监督学习模型： 学习数据的分布或模式，无需标签。 示例：K-Means 聚类、自编码器。 强化学习模型： 学习智能体在环境中的最佳行为。 示例：Q-Learning，Deep Q-Network。 4. 深度学习中的模型 深度学习模型是由神经网络结构构成，模仿人脑工作方式。 常见模型包括： CNN（卷积神经网络）： 适合图像处理任务，如目标检测、分类。 RNN（循环神经网络）： 适合序列任务，如语音识别、文本生成。 Transformer： 适合自然语言处理，能够处理长序列，代表模型包括 BERT 和 GPT。 生成对抗网络（GAN）： 用于生成图像、音乐等。 这些模型的区别在于结构不同，适用场景也有所差异。 5. 模型的开发与优化 模型开发包括以下几个阶段： 数据准备： 收集、清理、标注数据。 模型选择： 根据任务目标选择合适的模型架构。 训练与优化： 使用训练数据调整模型参数，降低损失函数。 验证与测试： 评估模型性能，防止过拟合。 部署与应用： 将模型应用于实际场景。 优化模型性能的方法 数据增强：提升数据多样性。 正则化：防止过拟合。 调整超参数：优化学习率、批量大小等。 更改模型结构：增加深度或改进网络结构。 6. 模型在实际应用中的意义 模型在多个领域中广泛应用： 图像处理：目标检测、面部识别。 自然语言处理：机器翻译、问答系统。 语音处理：语音识别（ASR）、语音合成。 金融预测：风险评估、股票预测。 自动驾驶：环境感知、路径规划。 7. 模型与现实世界的联系 模型是现实问题的抽象： 优点： 简化复杂系统。 提供可解释性和可预测性。 局限性： 依赖数据质量。 在复杂场景中可能不足以完全描述问题。 模型的迭代 模型需要不断优化和更新，以适应新数据和环境。 例如，GPT 系列模型每一代都通过更大的数据和更深的架构提升能力。 总结 模型是描述问题和解决方案的数学或算法工具。 在机器学习中，模型通过训练数据学习任务，能完成分类、预测或生成等任务。 从传统统计模型到现代深度学习模型，技术发展使得模型在解决实际问题中的表现越来越强大。 模型的成功不仅依赖其算法结构，也取决于数据质量、计算资源和对问题的深入理解。