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2 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesTelemetry Gap Detection

Triggering alerts when expected time-series data points are missing from a source during periodic queries.

Distinct from Missing Value Detection: Focuses on the monitoring alert triggered by missing data, not just the identification of nulls in a dataset.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Telemetry Gap Detection. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Telemetry Gap Detection GitHub Repositories

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  • ccfos/nightingaleAvatar de ccfos

    ccfos/nightingale

    13,108Voir sur GitHub↗

    Nightingale is a Prometheus-compatible monitoring and alerting platform designed to centralize telemetry management across multiple time-series databases. It functions as a multi-source alerting engine and metric data pipeline that ingests telemetry via remote write protocols and triggers alarms based on data from sources such as Prometheus, Elasticsearch, Loki, and ClickHouse. The system is distinguished by its automated alert healing system, which executes predefined scripts and RPC-based corrective actions when monitoring thresholds are breached. It supports distributed alert processing, a

    Triggers an alert when expected data points disappear from a data source during periodic queries.

    Goalertingccfmetrics
    Voir sur GitHub↗13,108
  • hadley/r4dsAvatar de hadley

    hadley/r4ds

    5,070Voir sur GitHub↗

    r4ds est un cursus de science des données et une ressource pédagogique conçue pour maîtriser le langage de programmation R. Il fournit un chemin d'apprentissage structuré pour le processus de bout en bout d'importation, de nettoyage, de transformation et de visualisation des données. Le projet met l'accent sur un guide de science des données reproductible et un cursus complet pour le data wrangling. Il inclut des tutoriels spécialisés sur la grammaire des graphiques pour la visualisation de données en couches et des publications techniques créées avec Quarto qui mélangent code exécutable et prose narrative. Le matériel couvre un large éventail de capacités analytiques, incluant l'ingestion de données à partir de sources diverses, la jointure de données relationnelles et la gestion des variables catégorielles. Il aborde également le nettoyage de données, la modélisation mathématique et la génération de rapports et présentations professionnels multi-formats. Le cursus se concentre sur l'application pratique de la programmation fonctionnelle et des principes de tidy data pour créer des analyses transparentes et répétables.

    Detects absent data rows and converts them into explicit markers to make dataset gaps visible.

    R
    Voir sur GitHub↗5,070
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  2. Data & Databases
  3. Missing Value Detection
  4. Telemetry Gap Detection

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  • Implicit Missingness DetectionIdentifying absent data rows and converting them into explicit markers. **Distinct from Telemetry Gap Detection:** Distinct from Telemetry Gap Detection: focuses on static dataset gaps rather than real-time monitoring alerts.