metrics

1、信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定的信用等示。因此，信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化，并假定信用评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。转换矩阵（Transition Matrix一般由信用评级公司提供），即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化（转换）到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。2、信用工具（包括债券和贷款等）的市场价值取决于债务发行企业的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布，同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值（价格），从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的，也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值，从而将Var的方法引入到信用风险管理中来。3、信用计量模型的一个基本特点就是从资产组合而并不是单一资产的角度来看待信用风险。根据马柯威茨资产组合管理理论，多样化的组合投资具有降低非系统性风险的作用，信用风险很大程度上是一种非系统性风险，因此，在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。另一方面，由于经济体系中共同的因素（系统性因素）的作用，不同信用工具的信用状况之间存在相互联系，由此而产生的系统性风险是不能被分散掉的。这种相互联系由其市场价值变化的相关系数（这种相关系数矩阵一般也由信用评级公司提供）表示。由单一的信用工具市场价值的概率分布推导出整个投资组合的市场价值的概率分布可以采取马柯威茨资产组合管理分析法。4、由于信用计量模型将单一的信用工具放入资产组合中衡量其对整个组合风险状况的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的风险，因而，该模型使用了信用工具边际风险贡献这样的概念来反映单一信用工具对整个组合风险状况的作用。边际风险贡献是指在组合中因增加某一信用工具的一定持有量而增加的整个组合的风险（以组合的标准差表示）。通过对比组合中各信用工具的边际风险贡献，进而分析每种信用工具的信用等级、与其他资产的相关系数以及其风险暴露程度等各方面因素，可以很清楚地看出各种信用工具在整个组合的信用风险中的作用，最终为投资者的信贷决策提供科学的量化依据。

【答案】：A在CreditMetrics模型中，信用工具(包括贷款、私募债券等)的市场价值取决于借款人的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。

可以查看这个参数和监控里面都是可以看到的，而且那个成功的次数和命令都不一样

【答案】：CC项，Credit Metrics模型的目的是计算出在一定的置信水平下，一个信用资产组合在持有期限内可能发生的最大损失。

【答案】：AA【解析】信用风险取决于债务人的信用状况，而Credit Metrics模型认为债务人的信用风险状况直接源自于借款人信用等级的变化。故选A。

【答案】：ACredit Metrics模型本质上是一个VaR模型，在测算过程中，非交易性资产组合的价格不能够像交易性资产组合的价格一样容易获得，Credit Metrics模型的出现解决了这一难题。

理由就是总要取个数。在适应不同分辨率的时候要除2，奇数肯定不行。偶数，你要取6，我要取10，OK，那就定个8吧。

【答案】：BCreditMetriCs模型认为债务人的信用风险状况用债务人的信用等级来表示。故本题选B。

可能是坐标问题，可能你那个图相对绝对坐标就是不正的。或者转化的问题。用如下方式：平面图先导出cgm格式的文件，然后新建一个工程图，导入你刚导出的cgm文件，然后在导出dwg/dxf格式的文件就可以了，保证和原图一样，不会由于坐标或者层的设置冲突导致图形变形。

【答案】：CCreditMetrics模型是将单一的信用工具放入资产组合中衡量其对整个组合风险状况的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的风险。故选C。

品牌指标http://fanyi.baidu.com/?aldtype=23#en/zh/brand%20metrics

compliance metrics合规性度量compliance[英][ku0259mu02c8plau026au0259ns][美][ku0259mu02c8plau026au0259ns]n.服从，听从; 承诺; 柔软度; 顺度; 例句:1.General electric runs compliance training throughout its global businesses. 通用电气公司在其全球分支机构开展了合规培训。

问题1：什么是Creditmetrics模型？ 问题2：Creditmetrics模型是什么意思？ Creditmetrics模型（信用计量模型）是J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。 Creditmetrics模型的基本思想 1、信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定的信用等示。因此，信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化，并假定信用评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。转换矩阵（Transition Matrix一般由信用评级公司提供），即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化（转换）到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。 2、信用工具（包括债券和贷款等）的市场价值取决于债务发行企业的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布，同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值（价格），从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的，也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值，从而将Var的方法引入到信用风险管理中来。 3、信用计量模型的一个基本特点就是从资产组合而并不是单一资产的角度来看待信用风险。根据马柯威茨资产组合管理理论，多样化的组合投资具有降低非系统性风险的作用，信用风险很大程度上是一种非系统性风险，因此，在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。另一方面，由于经济体系中共同的因素（系统性因素）的作用，不同信用工具的信用状况之间存在相互联系，由此而产生的系统性风险是不能被分散掉的。这种相互联系由其市场价值变化的相关系数（这种相关系数矩阵一般也由信用评级公司提供）表示。由单一的信用工具市场价值的概率分布推导出整个投资组合的市场价值的概率分布可以采取马柯威茨资产组合管理分析法。 4、由于信用计量模型将单一的信用工具放入资产组合中衡量其对整个组合风险状况的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的风险，因而，该模型使用了信用工具边际风险贡献这样的概念来反映单一信用工具对整个组合风险状况的作用。边际风险贡献是指在组合中因增加某一信用工具的一定持有量而增加的整个组合的风险（以组合的标准差表示）。通过对比组合中各信用工具的边际风险贡献，进而分析每种信用工具的信用等级、与其他资产的相关系数以及其风险暴露程度等各方面因素，可以很清楚地看出各种信用工具在整个组合的信用风险中的作用，最终为投资者的信贷决策提供科学的量化依据。 Creditmetrics模型分析 (一) 在险价值(VaR)方法： 在险价值模型就是为了度量一项给定的资产或负债在一定时间里和在一定的置信度下其价值最大的损失额。 一支交易股票的在险价值 VaR方法度量非交易性金融资产如贷款的在险价值时则会遇到如下问题： 1.因为绝大多数贷款不能直接交易，所以市值P不能够直接观察到。 2.由于贷款的市值不能够观察，也就无法计算贷款市值的变动率u03c3。 3.贷款的价值分布离正态分布状偏差较大。 （二）“信用度量制”方法(CreditMetrics) 信用度量制是通过掌握借款企业的资料如： （1）借款人的信用等级资料 （2）下一年度该信用级别水平转换为其它信用级别的概率 （3）违约贷款的收复率 计算出非交易性的贷款和债券的市值P和市值变动率u03c3，从而利用在险价值方法对单笔贷款或贷款组合的在险价值量进行度量的方法。 Creditmetrics模型与KMV模型的比较 KMV模型与creditmetrics模型是目前国际金融界最流行的两个信用风险管理模型。两者都为银行和其它金融机构在进行贷款等授信业务时衡量授信对象的信用状况，分析所面临的信用风险，防止集中授信，进而为实现投资分散化和具体的授信决策提供量化的、更加科学的依据，为以主观性和艺术性为特征的传统信用分析方法提供了很好的补偿。然而，从上述的介绍和分析中，我们又可以明显地看到这两个模型在建模的基本思路上又相当大的差异，这些差异还主要表现在以下几个方面。 1、KMV模型对企业信用风险的衡量指标edf主要来自于对该企业股票市场价格变化的有关数据的分析，而creditmetrics模型对企业信用风险的衡量来自于对该企业信用评级变化及其概率的历史数据的分析。这是两者最根本的区别之一。 2、由于KMV模型采用的是企业股票市场价格分析方法，这使得该模型可以随时根据该企业股票市场价格的变化来更新模型的输入数据，得出及时反映市场预期和企业信用状况变化的新的edf值。因此，kmv模型被认为是一种动态模型，可以及时反映信用风险水平的变化。然而，creditmetrics采用的是企业信用评级指标分析法。企业信用评级，无论是内部评级还是外部评级，都不可能象股票市场价格一样是动态变化的，而是在相当长的一段时间内保持静态特征。这有可能使得该模型的分析结果不能及时反映企业信用状况的变化。 3 、同时，也正是因为kmv模型所提供的edf指标来自于对股票市场价格实时行情的分析，而股票市场的实时行情不仅反映了该企业历史的和当前的发展状况，更重要的是反映了市场中的投资者对于该企业未来发展的综合预期，所以，该模型被认为是一种向前看（forward-looking）的方法，edf指标中包含了市场投资者对该企业信用状况未来发展趋势的判断。这与creditmetrics模型采用的主要依赖信用状况变化的历史数据的向后看（backward-looking）的方法有根本性的差别。kmv的这种向前看的分析方法在一定程度上克服了依赖历史数据向后看的数理统计模型的“历来可以在未来复制其自身”的缺陷。 4 、KMV模型所提供的edf指标在本质上是一种对风险的基数衡量法，而creditmetrics所采用的与信用评级分析法则是一种序数衡量法，两者完全不同。以基数法来衡量风险最大的特点在于不仅可以反映不同企业风险水平的高低顺序，而且可以反映风险水平差异的程度，因而更加准确。这也更加有利于对贷款的定价。而序数衡量法只能反映企业间信用风险的高低顺序，如bbb级高于bb级，却不能明确说明高到什么程度。 5、creditmetrics采用的是组合投资的分析方法，注重直接分析企业间信用状况变化的相关关系，因而更加与现代组合投资管理理论相吻合。而kmv则是从单个授信企业在股票市场上的价格变化信息入手，着重分析该企业体现在股价变化信息中的自身信用状况，对企业信用变化的相关性没有给予足够的分析。

【答案】：C信用度量制方法(CreditMetriCs)是从资产组合的角度来看待信用风险的。可疑类、损失类的贷款余额之和。

risk metrics风险矩阵（一种分析项目的潜在风险的方法）risk英 [ru026ask]美 [ru026ask]n. 风险；危险；冒险vt. 冒…的危险n. (Risk)人名；(英、阿拉伯)里斯克metrics英 ["metru026aks]美 ["mu025btru026aks]n. 度量；作诗法；韵律学

传输控制协议没有度量拯救这是有道词典翻译的tcp：传输控制协议no：没有metrics：作诗法；韵律学；度量。名词save：储存，保留，

financial metrics 资产指标；财务纬度 财务指标例句筛选1.There are three main financial metrics that we track closely.我们密切追踪三个主要财务指标。2.Calculating and storing financial and non-financial metrics in a fast way.迅速计算和存储财务和非财务指标。

告诉你如何找英文资料，在google中输入marketing metrics 加上后缀.pdf搜索就行了,很多的.你可以试试.

【答案】：AVaR模型是针对市场风险的计量模型；CreditMetrics是针对信用风险的计量模型，CreditMetrics模型本质上是一个VaR模型。故选A。

metrics 是“度量,指标”的意思.

Uses a broad spectrum of measurements in calculating quality of an Article and provides comparative impact in terms of popularity对一篇论文质量评估和阅览量统计分析

核心数，线程数，频率，缓存，网上搜“CPU天梯图”

Training metrics指的是培训指标企业在实施培训过程中，除了关注培训的内容和方法外，更注重培训效果达到既定的目标，培训的投入产出是否达到预期，培训是否给员工带来知识面的拓宽和能力的提升，最终给企业带来效益等等，所以说培训效果是培训工作的目标，也是培训工作的核心内容。但是，对培训效果的评估和考核一直是培训工作的难点，特别是像国内一些刚发展起来的企业，在培训方面还没有完善相关的机制，面对不同的培训内容和培训体系，如何科学、合理，有针对性的评估培训效果，

进程优化或者是流程测量 但用于产品方面

<dependency><groupId>io.dropwizard.metrics</groupId><artifactId>metrics-core</artifactId><version>2.2.0</version></dependency>

翻译：队列指标

目的：ambari-metrics是一个很容易出问题挂掉的组件，如果无法重启的情况下。我们可以舍弃之前集群的监控数据，然后进行格式化恢复。 注:操作后历史监控数据不可恢复 This is usually due to AMS Data being corrupt. 1.Shut down Ambari Monitors, and Collector via Ambari 2.Cleared out the /var/lib/ambari-metrics-collector dir for fresh restart 3.From Ambari -> Ambari Metrics -> Config -> Advanced ams-hbase-site get the hbase.rootdir and hbase-tmp directory4.Delete or Move the hbase-tmp and hbase.rootdir directories to an archive folder 5.Started AMS. 6.All services will came online and graphs started to display, after a few minutes

对于SaaS企业，一种和传统软件完全不同的商业模式，需要有全新的衡量维度。传统的业务指标完全无法捕捉推动SaaS性能的关键因素。在SaaS世界中，有一些关键变量会对未来结果产生重大影响。本文旨在帮助SaaS从业者们了解哪些变量是真正重要，以及如何衡量这些变量并根据结果采取行动。 本文全面而详细地介绍了SaaS企业想要优化SaaS业务所需的关键指标，目的是足够帮助您回答以下问题： 你的SaaS业务是否有真的被市场所需要？ SaaS企业管理层应该关注哪些指标？ 首席执行官应该踩油门还是刹车？ 加速增长对现金流的影响是什么？ SaaS的意思是软件及服务，传统软件的商业模式是一次性购置，后续仅仅支付更新或者维护费用，而SaaS只要在一开始支付较少的费用即可在云端使用产品和服务，如果不满足需求可以随时取消。 这就个企业带来了一个挑战，如果客户支付给你的钱低于你的霍克成本，你便处于亏本状态，商业无法成立。 因此，SaaS或者订阅的商业模式，就存在2个指标： 客户获取和客户留存以及扩展 。 此外，任何企业都关注收入，还有1个指标：客户变现。 以上，便组成了SaaS最核心的3个财务指标。 客户按月订购产品和服务的模式，核心指标关注MRR（月经常性收入）； 客户按年订购产品和服务的模式，核心指标关注ARR（年经常性收入）和ACV（年度合同金额）。 对于每一项SaaS服务，需要经历三个主要阶段。大多数人都明白首先是启动阶段，然后就是每个人都梦想钞票滚滚来的稳定阶段，其中一个阶段往往没有被谈到，即SaaS服务的高增长，这也是通常被重点强调的时期段。 这包括一切准备任务，产品开发，以此“走向市场”，获得首批客户。 如果市场喜欢你的产品，接纳你的软件，那么你可能会经历一段快速发展时期。虽然这听起来很不错，但通常要花费更多钱，因为你需要快速的数据拓展，存储，带宽和各种技术上升需求，以支持新客户。SaaS客户喜欢上该产品往往是由于他们无需创建自己的企业IT基础设施。那么，不需要创建IT基础设施是因为你的SaaS产品已通过后端提供给了会员。 SaaS服务已开始平缓进行中。你开始获取稳健收益，并快速获取新客户，喜欢它的高增长阶段呢。你也将理解什么叫做“流失”。我们前面介绍到：“大举投入获客增长时，在这个阶段亏损将会越大。”但是仍然建议， 一旦业务表现能够成功，就要立马加大投入提升“增长”。 你可能会问：为什么？ SaaS通常是一个“赢家通吃”游戏，因此，一旦你的产品或服务等优势站在市场的领先地位，应当尽快地抢占市场份额，建立竞争壁垒。但这里有一个前提，你需要让投资人相信未来的盈利前景，让他们愿意投入资金，让企业得到更快的增长。 那么，驱动一家SaaS企业增长有哪些因素？接下来，我们将从产品、渠道、销售、客户留存等6个角度逐一解释。 一个SaaS公司，首要任务还是完善产品。 如果你的产品使用免费试用的策略，要让免费使用转化率达到健康的水平（理想情况下，大概在15-20％）。如果过于低的转化率，可能是你的价值主张没能与客户产生共鸣，或者你的产品没能匹配市场需求（也就是常说的没能找到PMF）。 多数SaaS企业都会尝试一些获取销售线索的方法，例如Google关键词付费广告，广播电视投放等。但是这些渠道都会随着时间的推移饱和，即时加大投入，所获得的销售线索也可能越来越少，正因如此，SaaS企业应该在持续评估原有的渠道的基础上，努力寻找全新并有效的线索来源渠道，从而保持销售线索的不断成长，如图所示： 由于每个渠道获取线索的转化率和成本都不尽相同，因此还需要评估每个渠道的ROI，从而得到回报率更高的渠道，尽可能的投入，而不在无利可图的线索渠道上花费功夫。 注：足够多的销售线索供应是SaaS公司的常年挑战之一，可能是增长最大的限制因素之一。如果您面对这种情况，我们建议是：在集客营销方法（Inbound Marketing，一种让顾客自己找上门的营销策略）上进行投入，虽然这种方法难以上手，但是一旦掌握，将能大幅度降低获取线索的成本，此外，典型的SaaS买家显然是喜欢上网的，因此更容易接受集客营销。 （1）销售有哪些关键的衡量指标？ 当然，每个销售渠道的重要指标因公司而异，不过，无论您的销售流程如何，都有通用的方法来衡量每个步骤。这涉及到每个步骤测量两件事情： 进入该销售环节的线索； 该步骤到下一步骤的转化率。 在上图的漏斗中，展示了一个非常简单的三阶段销售流程，访问者访问了一个网站，其中一部分人注册了试用版，最后一些人转化为购买。核心追踪数据只有三个：访客数量，试用数量和购买成单数量。我们的目标就是了解这三个环节之间的转化率，并不断推进提升转化率。 （2）用漏斗的衡量指标协助制定远期规划 了解转换率的另一个关键价值是能够对未来进行科学的预测。例如，如果你的公司想在下个季度要做到400万美元，你可以根据转化率倒推，先确定需要多少个付费订单，有多少次试用/演示次数，需要多少个销售人员，最后到需要多少个销售线索，这些关键的数据将为你提供相对准确决策依据。 （3）解析销售产能 在许多SaaS业务中，销售代表在达成交易中发挥关键作用，销售人员的数量和对应的能力则至关重要。当我们制定了销售目标后，还应当倒推需要多大的销售产能，得出销售产能后及时进行调整，如补充人员或提升销售人员的生产力等，否则可能造成增长停滞的问题，计算过程中值得注意的是，如果新来的销售人员只能完成预计的50%，那计算时只能按照半个人来计算。 客户留存率的重要性 在一家处于非常早期的SaaS公司而言，流失确实并不重要。假设你每月流失3％的客户，当你只有一百个客户，失去3个是不可怕的。你可以轻松地找到另外3个来替换它们。然而，随着您的业务规模的增长，想象你现在已经有一百万个客户，3％的流失意味着你每个月正在流失30,000名客户，想要再次获得这30,000名客户并不容易！ 关于流失率，一个常被忽略的地方在于流失率加上新增ARR相结合，不仅将决定业务发展的速度，也将决定公司能发展到最大规模，见下图： 为公司建一个类似上面这样的简单模型，将公司目前的ARR数据在蓝色曲线上体现出来。你是位于曲线左边、ARR增长速度很快、离增长天花板还很远？还是位于曲线右侧、营收增长趋于平稳而且已经没有太大增长空间了呢？在流失率或是获取新客户方面的提升能让你受益多少呢？ 预测流失：客户参与度评分 既然流失是如此重要，如果我们能预测哪些客户最有可能流失，那将是极有价值的，这样我们可以把最好的客户服务提供给这部分人，以挽救这种情况。 首先，我们可以通过跟踪客户的行为数据，来分析客户对企业的粘性。不同的功能将得到不同的分数。 除此之外，客户的满意度也是是流失的重要预测因素，因此调查客户满意度将是有用的，我们推荐衡量客户满意度的方式是采用净推荐值来计算（NPS），而且NPS的优点在于它是一个标准化的数字，所以你可以将你的公司与其他公司进行比较。 如果你公司的净营收流失率很高，每月超过2%的话，这表明你的公司哪里出问题了。2%的月流失率意味着你每年将会流失22%的营收。随着公司规模越来越大，这将是增长的主要障碍。因此我们建议，在公司很多问题都需要解决的时候，要优先解决导致高客户流失率的问题。 导致流失的原因包括： 1.产品不符合客户的期望。包括产品没能为用户提供足够高的价值，以及产品不稳定或是bug太多。 2.产品粘性不足。产品可能在头几个月提供一些价值，然后当客户享受价值后，他们可能会觉得他们不需要再为此付费了。为了提高产品粘性，可以尝试将产品作为客户工作流程中的关键部分，或将相关数据储存在产品中。 3.没有让客户的实际操作用户使用产品。 4.销售人员过度承诺或将产品出售给不合适的客户。 5.产品被销售给小微企业，但他们很快就倒闭了。 6.没有让客户方便增加订单金额的弹性定价策略。 7.要想了解客户为什么会流失，最好的方法就是打电话亲自咨询客户。 有关流失率分析：分组分析（Cohort Analysis） 因为流失率是决定一家SaaS公司能否成功的至关重要的因素，因此更需要深入的分析，Cohort Analysis（分组分析）则是帮助我们理解流失率的最重要的手段之一。 如上面这个分组分析图表所示，从红色框标注的纵向数据可以看出，1月到7月每个月的新增用户在第一个月的留存率越来越高。从绿色框标注的横向数据可以看出，1月份的新增用户的流失率在第四个月的时候开始趋于稳定。 分组分析可以帮我们解答下面这样的问题： 1.过去几个月新客户在哪个阶段流失严重？ 2.流失率在一段时间后是否开始趋于稳定？ 3.如果采取一些行动来尝试修复流失（即更好的产品功能，更容易的onboarding，更好的培训等），分组分析可以帮助我们知道这些变化是否有效。 负流失的力量 解决流失问题的终极解决方案就是实现负流失。即从剩余客户那里获得的新增营收大于流失客户流失的收入。 要想增加从现有客户那里获得的营收，有两种方法： 1.采用弹性定价方案。总有些客户在使用过程中需要更大的产品使用量，例如使用者数量、数据空间等，你需要推出多层面的定价策略，针对体现产品较高价值的大客户制定多种价格. 2.扩展销售。在组合中添加新产品，将产品捆绑交叉销售及追加销售。 为更直观地理解负流失的力量，可以看看下面两张图，通过分组分析（Cohort Analysis）了解一下3%的流失和-3%的流失在图表上的表现。 在下面的图表中，我们按照月份进行分组，每个月的群组使用不同的颜色，所以我们可以根据流失率来看看它们如何影响营收。 在上图中，每月流失3%，在每个月6000美元订单费用维持不变的情况下，公司在40个月之后的营收为14万美元，营收增长速度也逐渐趋缓。 而在这张图中，基于3%的负流失率，公司可能也流失了一些客户，但剩余客户为公司提供的营收是增长的，公司在40个月后的营收高达45万美元，是前者的3倍多，公司营收的增长速度也在加快。 客户预付费用的重要性 让客户预付费用是非常聪明的想法，因为客户的预付款可以为你提供现金流，为了能让客户预付费用，即使需要为客户提供一定的折扣来奖励这种行为也是可以的。 通常情况下，预付时间越长越有利于减少客户流失率，这是因为预付就意味着客户用实际行动对使用你的产品和服务进行了承诺。此外，如果早期在为客户部署服务时出现了问题，你也将会有更充足的时间解决这些问题。 凡事有利有弊，让客户预付费用也是。让客户预付费用可能会无形之中将一些客户拒之门外，影响客户的获取量。因此你需要在客户量和预付这两者间尽可能实现一种平衡。 核心是两点： 灵活定价机制，不同的打包定价。 在产品组合中添加新产品，向现有客户销售更多的产品。 在所有SaaS业务中，可能会有一段时间，你会意识到并不是所有的客户都是平等的。例如，更大的客户更难卖，但通常订单更大，流失更少。这就要求我们将客户群分为不同类型，并分别计算每个细分的单位经济效益指标。常见的分类方式包括先验分群、基于需求分群、基于价值的分群。（具体如何做，可以回头看看我们之前关于客户分群的两篇文章） 通过先分群再计算相关指标，尽管增加了工作量，但是了解不同类别的客户是有很高的价值的。将会告诉我们哪些部分的业务运行良好，哪些地方出现问题。除了知道在哪里集中和投入资源外，也会认识到接下来的产品方向和营销方向。翻译/编辑：LEAN WORK · SaaS研究院

高瞻啊

metrics-server 是 Kubernetes 生态中的一个重要组件，其主要的作用在于监测 Kubernetes的（node、pod）资源指标并提供监控系统做采集。Kubernetes 的许多特性都会依赖 metrics server，比如 kubectl top nodes/pods 指令；比如 HPA 需要根据其获取资源利用率；再比如 Istio 的服务组件等。 所以当 metrics-server 出现异常时，相关的组件都会受到影响。比如，如下这种典型的问题： 执行 kubectl top nodes 指令失败 报错信息如下: 其根本原因在于 Kubernetes 的 ApiServer 无法访问到 metrics-server，要验证这种问题，我们可以执行如下命令： 返回值如下: 可以看到访问 https://10.244.1.11:4443/apis/metrics.k8s.io/v1beta1 这个 API 异常，其访问的IP是一个典型的 clusterIP。 我们知道，通常情况下，Kubernetes 的 master 节点是访问不到 clusterIP 的。 而 Kubernetes 的 node 节点则可以访问的到，其主要的原因在于 kube-proxy，那么如果想要 master 节点可以访问到 Service 的 clusterIP，就要在 master 节点上也部署 kube-proxy ，确切的说是将 master 节点同时也作为 node 节点加入集群中去。并且为了避免调度对 master 节点造成影响，还需要对 master 节点打污点处理，这就是这次问题解决方案的主要思路。 目录结构说明： 文件内容: 文件内容: 文件内容: 文件内容: 执行成功，返回值类似下方: 执行成功，返回值类似下面: 返回如下: 正常情况，返回类似下面： 文件内容： 文件内容: 文件内容: 在未进行调整之前，返回值会包含类似一下的内容，很明显的可以看出连接异常： 在进行上文的调整后，正常情况下的返回值应该如下，这种情况下 apiserver 可以正常的访问到 metrics-server： 返回值类似下面: 返回值类似下面:

官方文档：https://www.app-metrics.io/ App Metrics提供MetricsBuilder进行配置，这些配置项为： 在讲度量定义之前，先了解MeasurementUnit（度量单位），既测量的内容的描述，这个是输出结果的辅助信息。 App Metrics提供默认的度量配置和度量类型。 主要用于直接反应当前的度量情况，例如CPU和内存的使用情况，直观看到当前实际的状况。如： 对于一些需要观察某些特别数据数量统计的时候，比如api的请求量等，可以通过CounterOptions来实现用途。如： 对于一些需要观察某些特别数据增长率的时候，例如每隔一段时间用户的增长率等，可以通过MeterOptions来实现用途。如： 主要反应数据的分布情况，例如Post和Put请求的数据尺寸。如： 主要以响应时间的情况作为度量进行监控。如： 主要以标准的性能度量计算方。如： App Metrics支持格式化为Plain Text（纯文本）和JSON，以及格式化为如：InfluxDB, Prometheus, Elasticsearch 和 Graphite 这类时序数据的储存格式。 MetricsBuilder可以配置一到多个格式化器，如使用Plain Text 和 Json 安装App.Metrics Nuget包 通过获取快照，将格式化后的内容打印出来 实现自定义格式器 安装App.Metrics.Abstractions Nuget包 继承IMetricsOutputFormatter接口，实现自定义格式器 可以在IMetricsBuilder上使用过滤器，在检索快照时，默认使用该过滤器。 度量类型 未完待续

按照文档 《Kubernetes heapster监控插件安装》 和 《Kubernetes Metrics Server安装》 完成Heapster和Metrics Server之后，想尝试通过 kubectl top nodes 查看安装效果，结果抛出下面的错误： 我用下面一张图简单描述了一下APIService、Service、Pod、kubelet四者的关系，APIService负责对外提供服务，Pod访问个节点的kubelet抓取节点上各种指标数据，然后提供给APIService。 所以，我首先查看了一下APIService的状态，看APIService是否正常。通过下面的命令查看 kube-system/metrics-server APIService 的状态，可以看到有下面的报错信息： 从上面信息可以看到，APIService访问后端服务无响应，所以我再去查看Pod的日志： 从错误信息可以看到： metrics-server在调用各节点的kubelet获取对应节点上的指标信息时，指标数据没有有效的时间戳 。 根本原因是： 某些pod或node没有正常运行 ，如下图所示。只要保证pod或node运行正常后，这些错误信息就会消失。 然而，这个错误并不是根本原因，在纠结了两天之后，我突然想到，既然https请求无法访问，是不是和代理有关系。 我之前在 /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml 中加了一个https代理： 删掉这个代理问题就解决了，如果不能删除这个代理，也可以配置 no_proxy 环境变量，把10.108.78.78加上。

路由更新中的hops为跳数，即中间经过了几个路由器，metrics为代价值。由于RIP路由协议就是使用跳数作为代价值，因此hops与metrics是相等的。

Spring Boot Actuactor 的 Metrics 是用来收集系统的总体运行状态的指标数据。 在 Grafana 上看到 Dubbo 请求相关指标数据： Provider 端： 配置： Consumer 端： 配置：见上面 Provdier 的配置，只是条件改为 consumer 在 application.yml 添加如下配置，开启 tomcat 相关指标的监控 Spring Actuator 引用 micrometer 工具来采集指标数据 在 Grafana 上看到 Tomcat 相关的指标数据： 配置： 默认是开启 JVM 相关指标的监控 在 Grafana 上配置： 在 Grafana 上查看指标： 配置： 在 Grafana 上查看指标： 配置： 在 Grafana 上查看指标： 配置： 表示该 JVM 进程中打开文件描述符的使用情况，包括：socket file 和 file 等 在 Grafana 上查看指标： 配置： 在 Grafana 上查看指标： 配置：

服务运行时将服务信息展示出来方便用户查看时服务易用性的重要组成部分。特别时对于分布式集群服务。 spark服务本身有提供获取应用信息对方法，方便用户查看应用信息。Spark服务提供对master，worker，driver，executor，Historyserver进程对运行展示。对于应用（driver／executor）进程，主要提供metric和restapi对访问方式以展示运行状态。 服务/进程通过Metric将自身运行信息展示出来。spark基于Coda Hale Metrics Library库展示。需要展示的信息通过配置source类，在运行时通过反射实例化并启动source进行收集。然后通过配置sink类，将信息sink到对应的平台。 以driver为例：driver进程启动metricSystem的流程： SparkContext在初始化时调用 ： MetricsSystem.createMetricsSystem("driver", conf, securityManager) 然后等待ui启动后启动并绑定webui（executor则是初始化后直接启动） metricsSystem.start() metricsSystem.getServletHandlers.foreach(handler => ui.foreach(_.attachHandler(handler))) 创建MetricConfig， val metricsConfig = new MetricsConfig(conf) 初始化MetricConfig，首先设置默认的属性信息： prop.setProperty("*.sink.servlet.class","org.apache.spark.metrics.sink.MetricsServlet") prop.setProperty("*.sink.servlet.path","/metrics/json") prop.setProperty("master.sink.servlet.path","/metrics/master/json") prop.setProperty("applications.sink.servlet.path","/metrics/applications/json") 加载conf/metric.properties文件或者通过spark.metrics.conf制定的文件。读取相关配置，metricsConfig.initialize() 在启动metricSystem时，则会注册并启动source和sink registerSources() registerSinks() sinks.foreach(_.start) 默认启动对source如下： 可配置的source如下： 配置方法：修改$SPARK_HOME/conf目录下的metrics.properties文件： 默认相关source已经统计在列。可添加source为jvmsource。添加之后则相关进程的jvm信息会被收集。配置方法 添加如下行： driver.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource executor.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource 或者*.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource source信息的获取比较简单，以DAGSchedulerSource的runningStages为例，直接计算dagscheduler的runningStages大小即可。override def getValue: Int = dagScheduler.runningStages.size 通过这些收集的信息可以看到，主要是方便查看运行状态，并非提供用来监控和管理应用 Metric信息展示方法： 收集的目的是方便展示，展示的方法是sink。 常用的sink如下： a) metricserverlet spark默认的sink为metricsserverlet，通过driver服务启动的webui绑定，然后展示出来。ip:4040/metrics/json(ip位driver节点的ip)展示：由于executor服务没有相关ui，无法展示metricsource的信息。 下图是配置过JVMsource后，通过driver节点的看到的metric信息。 b) CSV方式(将进程的source信息，写入到csv文件,各进程打印至进程节点的相关目录下，每分钟打印一次)： *.sink.csv.class=org.apache.spark.metrics.sink.CsvSink *.sink.csv.period=1 *.sink.csv.directory=/tmp/ c) console方式（将进程的source信息写入到console/stdout ,输出到进程的stdout）： *.sink.console.class=org.apache.spark.metrics.sink.ConsoleSink *.sink.console.period=20 *.sink.console.unit=seconds d) slf4j方式（直接在运行日志中查看）： *.sink.slf4j.class=org.apache.spark.metrics.sink.Slf4jSink *.sink.slf4j.period=10 *.sink.slf4j.unit=seconds e) JMX方式（此情况下，相关端口要经过规划，不同的pap使用不同的端口，对于一个app来说，只能在一个节点启动一个executor，否则会有端口冲突）： executor.sink.jmx.class=org.apache.spark.metrics.sink.JmxSink JMX方式在配置后，需要在driver/executor启动jmx服务。 可通过启动应用时添加如下操作实现--conf "spark.driver.extraJavaOptions=-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=8090 -Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=8001 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=8002 -Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=8003 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false" 可通过jconsole工具链接至对应driver进程所在ip和端口查看jmx信息。 除例metrics之外，用户还可以通过restApi接口查看应用运行信息。可以查询的信息如下（参见 http://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.html ）： 运行中的应用：通过driver进程查看： ip:port/api/v1/.... 其中Ip为driver所在节点ip，端口为4040. 如果一个节点运行多个driver，端口会以此累加至4040，4041，4042 . 如：10.1.236.65:4041/api/v1/applications/application_1512542119073_0229/storage/rdd/23(on yarn 模式会自动跳转至如下页面) 对于运行完的应用，可通过jobhistory服务查看 此场景下，需要提交应用时打开eventlog记录功能 打开方法在应用的spark-defaults.conf中添加如下配置spark.eventLog.enabled为true，spark.eventLog.dir为hdfs:///spark-history 。 其中/spark-history可配置，需要和jobhistory进程的路径配置一致 ，该路径可通过historyserver页面查看。 ip:port/api/v1/....(其中Ip为spark服务的jobhistory进程所在节点ip，默认端口为18080). 可通过如下方式访问： Spark作为计算引擎，对于大数据集群来说，作为客户端向Yarn提交应用来完成数据的分析。所使用的资源一般在yarn控制之下。其应用场景并非作为服务端为其他组件提供服务。其所提供的信息通常是针对app级别，如job，stage，task等信息。一般的信息监控需求均可通过其ui页面查看。对于一些应用的运行情况，可通过restapi获取和分析。

本文讨论的都是基于Flink On K8s场景下，该场景下存在几个特点，一是存在线上业务系统资源复用，二是调度节点存在"随机性"，对现有的Flink Metrics采集及使用姿势提出了新的要求： Flink任务自动扩缩容，智能诊断场景依赖Metrics指标进行加工分析处理，现有Prometheus存储方案不再适合。 既有的指标采集需要先落本地，再由nodeexporter或lancer导出到目标存储，强依赖于Local环境，线上业务系统资源环境差异较大，扩容等维护成本较高，资源隔离性不够好。 期望在Flink On K8s场景下，Flink Metrics指标采集，能够不依赖于基础环境，对扩缩容友好，，支持指标采集及分析数据存储统一，降低指标维护使用成本，对Flink Metrics指标采集方案进行调研 2.1.1、 原理架构图如下 2.1.2、 配置方式 将flink-metrics-prometheus-1.14.3.jar 包放入到flink安装目录/lib下 修改flink-conf.yaml配置文件，设置属性 Example configuration: metrics.reporter.promgateway.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporter metrics.reporter.promgateway.host: localhost metrics.reporter.promgateway.port: 9091 metrics.reporter.promgateway.jobName: myJob metrics.reporter.promgateway.randomJobNameSuffix: true metrics.reporter.promgateway.deleteOnShutdown: false metrics.reporter.promgateway.groupingKey: k1=v1;k2=v2 metrics.reporter.promgateway.interval: 60 SECONDS 2.2.1、原理架构图如下 2.2.2、配置方式 将flink-metrics-prometheus-1.14.3.jar 包放入到flink安装目录/lib下 修改flink-conf.yaml配置文件，设置属性 Example configuration: metrics.reporter.prom.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter metrics.reporter.prom.port: 9250-9260 2.3..1、原理架构图如下 2.3.2、配置方式 将flink-metrics-influxdb-1.14.3.jar 包放入到flink安装目录/lib下 修改flink-conf.yaml配置文件，设置属性 Example configuration: metrics.reporter.influxdb.factory.class: org.apache.flink.metrics.influxdb.InfluxdbReporterFactory metrics.reporter.influxdb.scheme: http metrics.reporter.influxdb.host: localhost metrics.reporter.influxdb.port: 8086 metrics.reporter.influxdb.db: flink metrics.reporter.influxdb.username: flink-metrics metrics.reporter.influxdb.password: qwerty metrics.reporter.influxdb.retentionPolicy: one_hour metrics.reporter.influxdb.consistency: ANY metrics.reporter.influxdb.connectTimeout: 60000 metrics.reporter.influxdb.writeTimeout: 60000 metrics.reporter.influxdb.interval: 60 SECONDS 2.4.1、原理架构图如下 2.4.2、配置方式 将flink-metrics-jmx-1.14.3.jar 包放入到flink安装目录/lib下 修改flink-conf.yaml配置文件，设置属性 Example configuration: metrics.reporter.jmx.factory.class: org.apache.flink.metrics.jmx.JMXReporterFactory metrics.reporter.jmx.port: 9250-9260 2.5.1、配置方式 将flink-metrics-slf4j-1.14.3.jar 包放入到flink安装目录/lib下 修改flink-conf.yaml配置文件，设置属性 Example configuration: metrics.reporter.slf4j.factory.class: org.apache.flink.metrics.slf4j.Slf4jReporterFactory metrics.reporter.slf4j.interval: 60 SECONDS GraphiteReporter、StatsDReporter、DatadogHttpReporter 指标采集到Kafka后，将全量指标实时写入ClickHouse. 指标采集到Kafka后，将全量指标实时写入ClickHouse同时满足监控大盘需求及指标数据长期存储和二次加工分析，该方式优势指标数据源统一，任务大盘及告警

矩阵

metrics 指路由度量值，即从当前计算机发送数据包到目的地址的开销是多少，用于路径选择时使用，metrics值越小表示路径越好

【答案】：衡量标准是指人力资源管理者用来评价其运营状况所需要的一系列量化的绩效衡量尺度。人力资源管理协会提供的人力资源衡量标准包括：缺勤率、单位雇佣成本、每位员工的健康护理成本、人力资源费用系数、人力资本投资回报率、人力资本附加价值、收益系数、填补岗位时间、培训投资系数、流动成本、流动率、每名员工的工伤保险成本等。

Metrics 是量度的意思!!!!!!!!!!!!!!!!!!

应该是“指标”

quality metrics [计] 质量度量学例句1.Any such quality metrics need to be clear and unambiguous to avoid being misinterpreted. 为了避免曲解，任何一个质量度量方法都是需要清晰明确的。2.This paper raised a software quality evaluation model through the combination of existing software quality assurance models and software quality metrics technology. 本文通过结合现有的软件质量保证模型和软件质量度量技术，提出了一种改进的软件质量评价模型。

这是英语是指 集群指标 的意噢