1.通达信监控主力游资异动指标公式源码
2.vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码下载)
3.主力监控指标公式源码
4.FLINK 部署（阿里云）、监控监控 和 源码案例
5.consulmanager部署和使用
通达信监控主力游资异动指标公式源码
构建通达信监控指标与游资异动公式源码旨在实时分析金融市场上主力资金行为。站源站源此公式源码通过MA均线和SLOPE斜率计算，码监码多角度分析主力资金动态。控网
关键公式依次解析如下：
主力和相关公式使用5日均值计算，监控颜色为白色，站源站源手机答题源码uniapp表示短期资金趋势。码监码
主力对应日均值，控网使用**，监控显示中线资金状况。站源站源
主力的码监码日均值，以洋红色线突出显示，控网并加粗，监控强调长期资金动作。站源站源
主力代表日均值，码监码绿色线描绘资金变动。
主力为日均值，颜色为浅灰色，用于观察较长期的hostbill源码资金趋势。
主力则对应日均值，也显示为浅灰色，展现长期资金的动态。
公式中，主力资金指标的计算依据MA均值，结合斜率分析方法，评估资金流入流出趋势。
主力指标通过计算主力均线的SLOPE斜率与均值对比，评估短期资金趋势。
主力、主力、主力和主力分别针对不同日均值计算SLOPE斜率，结合均线对比，综合评估多周期内资金动态。
主力综合判断短期、中线、长期资金趋势一致性，并通过斜率指标确认多周期资金趋势同步性。滤镜 源码
主力指标确认短期、中线和长期资金趋势递减状态，用于分析市场资金层级。
主力指标则通过比较5日、日EMA趋势，评估资金趋势一致性。
主力以算术平均值显示当前价格波动，作为衡量价格形态的基础。
主力通过日和日EMA差计算，揭示价格变动趋势与速度。
主力通过5日EMA计算，强化趋势分析。
主力指标计算出量价关系的具体数值。
主力的AMOUNT/vol比率通过日MA平滑计算，反映市场情绪。
主力则综合考虑价格、成交量和量价关系的指标，通过EMA处理，vxg源码进一步筛选出资金异动现象。
在实际应用中，投资者可以通过设置特定条件（如在主力指标触发时显示图标），实时监控市场资金动态，为决策提供依据。
vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码下载)
运行环境及配置说明：本示例代码依赖Node.js环境，推荐使用Node版本..1。您可以使用vscode或其他开发工具进行开发。配置步骤如下：首先下载示例源码，并在vscode中打开。接着，依次执行以下命令：安装依赖包（npm i），启动开发环境（npm run dev），以及打包发布版本（npm run build:release）。
示例效果展示：由于视频流在线地址无法访问，视频流效果未能呈现。源码仅供参考，具体实现方式可参考以下内容。imoney源码
实现思路：首先在萤石官网添加视频设备，并开启直播以获取RTMP或HLS格式的视频流。然后，利用js插件video.js及videojs-flash等，结合leaflet地图在网页上展示视频监控播放效果。萤石官网提供了丰富的示例和开发文档，您可以参考以下链接获取更多信息：萤石官网（），萤石开发文档（open.ys7.com/doc/zh/）。
源码下载：感兴趣的朋友，可通过私聊我获取核心源码，仅需8.8元。
主力监控指标公式源码
主力监控指标公式源码是通过一系列复杂的计算，用于在股票交易市场中监控主力资金动向的一种工具。这些源码通常基于特定的软件平台，如通达信，并结合了成交量、价格以及其他相关因素来进行分析。
在通达信软件中，主力监控指标公式源码可能包含多个部分，每个部分都有其特定的功能。例如，源码中可能包括用于估算主力筹码和小筹码的公式，以及计算小股民套牢筹码比率和主力控盘筹码比率的公式。这些比率有助于投资者判断当前市场主力的操作意图和力量对比。
此外，源码中还可能包含用于绘制各种图形和线条的函数，以便更直观地展示主力资金的动向。例如，可以使用STICKLINE函数来绘制表示主力资金流入或流出的柱状图，或者使用COLOR函数来设置不同状态下图形的颜色。
总的来说，主力监控指标公式源码是一种强大的工具，可以帮助投资者更好地理解和把握股票市场的动态。然而，需要注意的是，这些源码并不能保证%的准确性，投资者在使用时应结合其他分析工具和市场信息进行综合判断。
具体的主力监控指标公式源码因软件平台和个人需求而异，但通常会包含上述提到的关键要素。如果你需要具体的源码示例或更详细的解释，建议咨询专业的股票分析师或软件开发者。
另外，值得注意的是，虽然这些源码可以提供有用的信息，但投资股票仍然存在风险。投资者在使用这些工具时应保持谨慎，并根据自己的风险承受能力和投资目标做出决策。
FLINK 部署（阿里云）、监控 和 源码案例
FLINK部署、监控与源码实例详解
在实际部署FLINK至阿里云时，POM.xml配置是一个关键步骤。为了减小生产环境的包体积并提高效率，我们通常选择将某些依赖项设置为provided，确保在生产环境中这些jar包已预先存在。而在本地开发环境中，这些依赖需要被包含以支持测试。 核心代码示例中，数据流API的运用尤其引人注目。通过Flink，我们实现了从Kafka到Hologres的高效数据流转。具体步骤如下：Kafka配置：首先，确保Kafka作为数据源的配置正确无误，包括连接参数、主题等，这是整个流程的开端。
Flink处理：Flink的数据流API在此处发挥威力，它可以实时处理Kafka中的数据，执行各种复杂的数据处理操作。
目标存储：数据处理完成后，Flink将结果无缝地发送到Hologres，作为最终的数据存储和分析目的地。
consulmanager部署和使用
书接上回 渐行渐远：prometheus的安装以及监控指标的配置
这次主要介绍如何使用consulmanager 去监控各个监控项
一 consulmanager安装
github.com/starsliao/Te... #consulmanager项目地址
consulmanager 是一个开源的项目，现在已经更名为tensuns，有兴趣的可以自行研究
要想安装consulmanager，必须先安装下面三个 docker ，docker-compase， consul
1.1 安装consul
1.1.1 安装consul-基于centos7
1.1.2 生成uuid
1.1.3 配置文件设置
1.1.4 启动consul
访问方式 ip:
1.2 安装docker和docker-compase
1.2.1 安装docker
1.2.2 安装docker-compase
二 安装 ConsulManager
2.1 下载源码
下载地址 github.com/starsliao/Co...
目录结构如下：
2.2 docker-compose.yml 内容
2.3 启动并访问
三 配置consulmanager
3.1 云主机管理
3.1.1 同步云主机
云主机管理就是可以自动同步云服务器到consulmanager这个上面
前提是需要你在云账号里面创建access key 和secret key,这个账号还需要有访问主机的权限
新增云资源
创建完成之后，你可以手动同步，也可以自动同步，然后去云主机列表查看，是否同步过来了
3.1.2 批量云主机监控
前提是每天主机需要安装好node-exporter
选定好指定的组，选择好系统，点击生成配置，然后把这个配置，粘贴到prometheus的配置文件中
进行重启prometheus
然后进去到prometheus-target里进行查看
当然如果你的node-exporter的端口不是,怎么办，打开cousul的web页面，可以自定义设置
3.1.3 导入对应的模版
导入ID：
详细URL： grafana.com/grafana/das...
3.1.4 设置告警规则
3.2 blackbox站点监控设置
3.2.1. 配置Blackbox_Exporter
在Web页面点击
Blackbox 站点监控/Blackbox 配置，点击
复制配置，如下所示：
复制配置到 blackbox.yml，清空已有的配置，把复制的内容粘贴进去，重启blackbox_exporter
3.2.2 配置Prometheus
在Web页面点击 Blackbox 站点监控/Prometheus 配置，点击复制配置。编辑Prometheus的
prometheus.yml，把复制的内容追加到最后，reload或重启Prometheus
3.2.3. 配置Prometheus告警规则
在Web页面点击
Blackbox 站点监控/告警规则，点击复制配置。
编辑Prometheus的配置文件，添加 rules.yml，然后把复制的内容粘贴到rules.yml里面，reload或重启Prometheus。
然后去prometheus查看告警规则是否生成
3.2.4. 查看Prometheus
在Prometheus的Web页面中，点击Status-Targets，能看到新增的Job即表示数据同步到Prometheus。
3.2.5 新增tcp或者/grafana/das...
最终在grafana访问的效果如下：
四 总结
到这里基本的监控项和报警规则都已经设定好了，接下来会介绍告警的方式和具体实现
