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Edge AI推理耗时日志埋点与性能看板教程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · Edge AI推理性能优化的意义
课程导入学习目标
02
Edge AI基础与推理性能指标
边缘计算概念 · 推理延迟 · 吞吐量
EdgeAI
03
日志埋点基础
日志系统设计原则 · 结构化日志与普通日志的区别 · 日志级别
日志埋点基础日志系统设计原则
04
推理耗时关键节点识别
模型加载 · 预处理 · 推理执行
推理耗时关键节点…模型加载
05
时间戳与计时方法
系统时钟 · 单调时钟 · CPU周期计数
时间戳计时方法
06
日志埋点实现技术
Python/C++/Java等语言… · 装饰器/拦截器/AOP方式自动埋点 · 手动埋点与自动埋点对比
日志埋点实现技术Python/C++/J…
07
边缘设备日志采集挑战
资源受限 · 存储有限 · 网络不稳定
边缘设备日志采集…资源受限
08
日志上下文关联
请求ID · 会话ID · 设备ID
日志上下文关联ID
09
推理耗时日志数据模型
设计日志字段 · 嵌套结构 · 事件类型
推理耗时日志数据…设计日志字段
10
日志落盘与文件管理
日志轮转 · 压缩 · 保留策略
日志落盘文件管理
11
日志传输与上报
MQTT · HTTP · gRPC
日志传输上报
12
日志数据清洗与预处理
解析日志 · 过滤无效记录 · 异常值处理
日志数据清洗预处理
13
性能看板需求分析
看板目标用户 · 核心指标展示 · 实时性要求
性能看板需求分析看板目标用户
14
时序数据库选型与接入
InfluxDB · Prometheus · TDengine
时序数据库选型接入
15
数据管道搭建
从日志文件到数据库的流式处理 · 使用Logstash/Fluentd… · 自定义采集器开发
数据管道搭建从日志文件到数据…
16
性能看板后端API设计
RESTful API · GraphQL · WebSocket实时推送
API性能看板后端
17
前端可视化框架选择
ECharts · Grafana · Plotly
前端可视化框架选…ECharts
18
核心图表设计
耗时趋势图 · 分布直方图 · 分位数（P50/P95/P99）
核心图表设计耗时趋势图
19
多维度筛选与下钻
按设备 · 模型 · 版本
多维度筛选下钻
20
实时监控与告警
阈值告警 · 动态基线 · 异常检测算法
实时监控告警
21
案例实战一
基于Python的ONNX Runt… · 实现简单看板
案例实战一Python
22
案例实战二
基于TensorRT的GPU边缘设备… · 使用Prometheus+Grafa…
案例实战二TensorRT
23
案例实战三
多模型多设备场景下的日志聚合与统一看… · 处理数据量大 · 维度复杂的问题
案例实战三多模型多设备场景…
24
性能优化闭环
通过看板发现瓶颈 · 定位问题 · 优化代码
性能优化闭环通过看板发现瓶颈
25
常见问题与排查
日志丢失 · 时间不同步 · 埋点开销过大
常见问题排查
26
安全与隐私
日志脱敏 · 访问控制 · 数据加密
安全隐私
27
测试与质量保障
埋点单元测试 · 集成测试 · 日志数据校验
测试质量保障
28
部署与运维
边缘端日志代理部署 · 云端服务容器化 · 看板高可用
部署运维
29
进阶技巧与扩展
使用OpenTelemetry进行分… · 与CI/CD集成 · 自动生成性能报告
进阶技巧扩展
30
综合项目实战与总结
从零构建一个完整的Edge AI推理… · 涵盖埋点 · 采集
综合项目实战Edge