医保费用监控指标体系建立（九）其他专项分析

1.  通用指标分析 医生通用指标反映医生宏观及微观情况,其报表设计各个维度选取范围如下: 维度 选取范围 说明 时间维度(D) D1~D2 险种(S) S1~S2 就医方式维度(J) J2 门特病 维度(P) P60 医生的明细维度 指标组(T) T2.T5 报表设计通过上述选取范围进行组合,具体见概要设计. 2.  组合指标分析 除医生相关维度外,同时增加其他维度,形成组合维度情况,如下表: 序号 组合维度 指标 说明 - 略^_^ 3.  其他指标分析 医师日均接诊人次数异常 ... 原文

本文内容整理来自[敏捷运维大讲堂]蒋君伟老师的线上直播分享.分别从以下3个维度来分享:1.云时代监控分析的窘境:2.使用标签标记监控数据的维度:3.监控数据应用场景. 云时代监控分析的窘境 在虚拟化与容器技术广泛应用的情况下,运维对象大规模地增长,监控平台每天存储的指标都以亿计,所以监控数据如今已经成了大数据.传统的监控工具在这种场景下,对于数据的提取分析,已经力不从心,反而成为了运维的负担. 我们用一个典型的互联网档案分析应用举例说明: 这个应用支持容灾与负载均衡,它部署在三个数据中心,并同时

1.启动基础工程 1.1.启动[服务中心]集群,工程名称:springcloud-eureka-server 参考 SpringCloud2.0 Eureka Server 服务中心 基础教程(二) 1.2.启动[服务提供者]集群,工程名称:springcloud-eureka-client 参考 SpringCloud2.0 Eureka Client 服务注册 基础教程(三) 1.3.启动[服务消费者],工程名称:springcloud-eureka-ribbon 参考 SpringClou

数据库漏洞的存在有多种方式,由于每一个现实的场景由多维组合而成,因此数据库漏洞对应也可以从不同角度归类划分.这种分类将更有利于我们掌握对每种漏洞的防护技术.安华金和数据库安全实验室主要从以下九个角度对数据库漏洞进行分类介绍: 1.从漏洞作用范围划分 远程漏洞:攻击者可以利用并直接通过网络发起对数据库攻击的漏洞.这类漏洞危害极大,攻击者能随心所欲的通过此漏洞危害网络上可辨识的数据库.此类漏洞为黑客利用漏洞的主力. 本地攻击:攻击者必须在本机拥有访问权限的前提下才能发起攻击的漏洞.比较典型有本地权限

监控UNIX一. lr监控UNIX ,UNIX先启动一rstatd服务 以下是在IBM AIX系统中启动rstatd服务的方法: 1. 使用telnet以root用户的身份登录入AIX系统 2. 在命令行提示符下输入:vi /etc/inetd.conf 3. 查找rstatd,找到#rstatd   sunrpc_udp     udp     wait    root    /usr/sbin/rpc.rstatd rstatd 100001 1-3 4. 将#去掉 5. :wq保存修改结果

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使用Jprofiler监控分析案例 一.cpu负载过高:http://localhost:8080/PerfTeach/CpuTopServlet?id=1 cpu消耗高的可能原因1.使用了复杂的算法,比如加密.解密2.压缩.解压.序列化等操作3.代码bug,比如死循环 dstat监控起来,先看一下资源是否正常,用5个并发跑60秒 CPU:100% TPS才几百,肯定就有问题 TOP:JAVA占的CPU最多 查看进程,是tomcat 使用jprofiler查看,很明显有个自己写的userToSt

1.ClientHello 中的参数 ClientHello---{   Random_C .extension }   在 extension中的扩展中包含 ( supported_version . supported_groups. signatureschemlist.key_shared ) 2.服务器接收到之后需要选择支持的最高版本协议,秘钥分发算法和选择的公钥,加密签名算法.以及random_S.session_id 回复 serverHello,算出自己前主秘钥,紧接着使用自己选

数据结构 ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成.Segment实际继承自可重入锁(ReentrantLock),在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色:HashEntry则用于存储键值对数据.一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组,每个Segment里包含一个HashEntry数组,我们称之为table,每个HashEntry是一个链表结构的元素. 面试常问: 1. ConcurrentHashMap