TCPProbe 开源项目教程
1. 项目介绍
TCPProbe 是一个现代的 TCP 工具和服务,用于网络性能的可观测性。它能够暴露套接字底层 TCP 会话和 TLS 及 HTTP 的详细信息(超过 60 个指标)。用户可以通过命令行运行 TCPProbe,也可以将其作为服务运行。TCPProbe 高度可定制,并且可以通过 gRPC 与应用程序集成。它还可以作为云原生应用程序在 Kubernetes 集群中运行,通过在 Pod 上添加注解来实现对探测过程的精细控制。
2. 项目快速启动
2.1 安装
首先,克隆项目仓库:
git clone https://github.com/mehrdadrad/tcpprobe.git
cd tcpprobe
2.2 运行 TCPProbe
使用 Docker 运行 TCPProbe:
docker run --rm mehrdadrad/tcpprobe smtp gmail.com:587
2.3 使用 Docker Compose
编辑 docker-compose.yml 文件以自定义选项和目标,然后启动服务:
docker-compose up -d
2.4 Kubernetes 部署
使用 Helm Chart 在 Kubernetes 上安装 TCPProbe:
helm install tcpprobe tcpprobe
3. 应用案例和最佳实践
3.1 网络性能监控
TCPProbe 可以用于监控网络性能,特别是在高负载或复杂网络环境中。通过捕获 TCP 连接的状态信息,如拥塞窗口和序列号,TCPProbe 可以帮助识别网络瓶颈和性能问题。
3.2 故障排查
在网络故障排查中,TCPProbe 可以提供详细的 TCP 会话信息,帮助快速定位问题。例如,通过分析重传次数和状态变化,可以判断是否存在网络丢包或延迟问题。
3.3 自动化测试
TCPProbe 可以集成到自动化测试框架中,用于验证网络服务的稳定性和性能。通过定期运行 TCPProbe,可以确保网络服务在不同负载下的表现符合预期。
4. 典型生态项目
4.1 Prometheus
TCPProbe 可以与 Prometheus 集成,通过 Prometheus 的 exporter 功能,将捕获的 TCP 指标暴露给 Prometheus,从而实现长期的性能监控和报警。
4.2 Kubernetes
作为云原生应用程序,TCPProbe 可以无缝集成到 Kubernetes 生态系统中。通过在 Pod 上添加注解,可以实现对特定服务的精细监控。
4.3 gRPC
TCPProbe 提供了 gRPC 接口,允许用户通过编程方式与 TCPProbe 交互,实现更复杂的监控和自动化任务。
通过以上步骤,您可以快速上手并深入了解 TCPProbe 项目,利用其强大的功能进行网络性能监控和故障排查。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00