但以上的几个方法都需要关注服务器的存储和计算资源，以便随时调整以满足更高的性能，并且高并发的请求也是分时段的，配置了更高性能的服务器在访问量变低的时候也是资源浪费。
一、背景二、创建IAM角色和用户三、配置CloudWatch代理日志保留策略四、下载并安装代理安装包五、创建CloudWatch代理配置文件六、运行CloudWatchAgent参考
在这篇文章中，我们将讨论 10 个良好的安全实践，这些实践将使我们能够正确管理我们的 S3 存储桶。
设备影子服务使用MQTT话题，便于应用和设备之间的通信，下面是相关的MQTT QoS 1话题：
时间序列用于现代监控，作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样，现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示，帮助我们监控我们的服务器和服务。
Istio Mixer 是 Istio 和其他基础设施的沟通桥梁，其中的具体实现是通过适配器进行的，请求经过 Mixer 时候会使用模板进行处理，生成适配器所需的输入内容。根据 Istio 的对象参考，总结了一份适配器和模板的关系表，希望对 Mixer 用户能有所助益。
Kubernetes 是容器编排市场的主导者，经常被用来托管微服务。微服务的每个实例都会生成大量的日志事件，并且这些事件很快就会变得难以管理。但是，更糟糕的是，当问题发生时，由于服务之间的复杂的交互以及几乎无穷无尽的可能故障模式，很难找到问题根源。这种潜在的问题推动了 Kubernetes 日志管理工具的流行。
对于希望按需快速部署、监控和扩展网络应用的云计算架构师和开发人员来说，AWS的Elastic Beanstalk （测试版）是一个非常有用的工具。他们所要做的就是上传代码并让Elastic Beanstalk自动处理部署任务——从容量配置、负载平衡和自动缩放到应用运行情况监控。与此同时，他们可以保留对控制应用的AWS资源的完全控制。 他们甚至可以在任意时间使用Elastic Beanstalk控制台来访问底层资源。 也就是说，在平台即服务（PaaS）上进行网络应用开发是存在着一定风险漏洞的。具体的威胁风险包
一、基于aws lambda构建监控告警的思考二、什么是serverless？三、serverless解决了什么问题四、常见serverless应用场景五、为什么serverless淡出视野？六、参考
https://medium.com/disney-streaming/delivering-data-in-real-time-via-auto-scaling-kinesis-streams-72a0236b2cd9
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，通常用于托管微服务。但是，微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些日志事件很快就会变得难以管理。更糟糕的是，当出现问题时，由于服务间的复杂交互以及不可预知的故障模式，很难找到根本原因。
很多公司选择AWS作为其IT解决方案，AWS有很多云服务，以下介绍AWS中几类比较重要的服务。
在构建爬虫系统时，充分利用云平台的资源管理功能可以优化爬虫的性能，提高爬取速度。在本文中，我将与大家分享如何设计一个高效的云爬虫系统，以实现资源管理的优化。通过合理配置云平台，我们可以充分发挥云计算的优势，提升爬虫的效率和稳定性。下面是一些实际操作价值的内容，让我们马上开始！
为了帮助充分利用AWS的托管服务快速构建起一套集群环境，彻底去掉“单一故障点”，实现最高的可用性，我们准备了《低代码智能集群@AWS的架构与搭建方案》看完本文，带你掌握“基于nginx配置服务器集群”。
公有 PaaS 平台并没有达成共识，没有统一应用的 PaaS 服务 API，因此不便于应用在各平台之间移植。谷歌、亚马逊与微软三大巨头在 PaaS 领域分庭对立，在强大的技术实力与基础资源的支撑下，构建了与自身文化相对应的公有云 PaaS 平台。相对于三大巨头，于2007 年起家的 Heroku，正是由于看到了大平台厂商对应用代码的“侵入性”，以及对开发人员的“绑架”，因而独辟蹊径地开发了一套可移植的 PaaS 平台。
Grafana 是一跨平台的开源的可视化分析工具。目前网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，主要用于大规模指标数据的可视化展示。
在亚马逊的每一份年报中，Jeff Bezos 都会附上一份 1997 年致股东信的原件副本。在信中，Bezos 概述了亚马逊是否成功的基本衡量标准：坚持不懈地关注客户、创造长期价值而不是关注企业短期利润，以及持续进行大胆的创新。Bezos 写道，“如果我们执行得很好，那么每天都是‘第一天（Day one）’。”
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后，为降低维护工作量，我们开发了一个 Github Webhook 项目，用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
译自 Getting Started with Infrastructure Monitoring 。
自动缩放服务能够帮助管理人员识别未充分使用的资源，从而减少公共云成本。了解负载平衡和标记功能是如何最大限度发挥这些优势的。 可扩展性是公共云的基石。但是，正如在有需要时扩展资源一样，在不需要或者资源未被充分使用时也需要收缩资源，这两者是同等重要的。这就有助于降低公共云成本、加速系统打补丁和更新升级，以及提高安全性。 但是，在动态云环境中实现手动实例管理实际上是不可能的。相反，IT团队应当使用云自动扩展服务。以下是一些入门提示。 识别不需要的工作负载与资源 在一个生产环境中，将很可能需要确保云工作负载或应用程
数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
AWS Spot实例，即竞价实例，是AWS把用户未购买的空闲计算资源以低于按需价格的方式出售给用户，以期带来收益。通常，AWS Spot实例的价格是按需实例价格的30%，对于AWS使用者来说，如果合理使用，可以大大节省云上费用的支出，是节省成本的一大利器。
虽然最近亚马逊在迁离Oracle的数据库，使用Aurora PostgreSQL导致Prime Day促销日出现故障，但这似乎并不影响Amazon Aurora 数据库的推进，并且亚马逊一直在说Amazon Aurora兼容MySQL和PostgreSQL，是一种将数据库迁移到云的优秀工具。可见其要脱离Oracle的决心。而SAP也做出了同样的事情，在以前的SAP ERP系统里，SAP一直使用着别人的数据库，比如Oracle，后来SAP推出了HANA内存数据库，在S/4 HANA系列版本中，成功的使用了自己研发的数据库。可以看出这两家企业都想离开Oracle，所以合作是必然的事。
原文：https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-opensearch-performance-gap
一直以来，公有云安全是横亘在广大用户面前的一道鸿沟。云安全（Cloud Security）是指用于控制云计算的安全性、合规性和其他使用风险的过程、机制和服务。公有云提供商们都强调安全是其最高优先级工作，动辄就发布上百页的云上安全最佳实践白皮书，举办几百几千人安全大会，发布几十甚至上百个安全服务。但与此同时，用户们对云上安全的担心一直挥之不去。在福布斯（Forbes）2019年的一份报告中，66%的IT从业人员认为安全是他们使用公有云服务最大的担心。Gartner预测到2020年，至少50%的企业用户会在不知情或误操作地将一些IAAS存储服务、网络、应用或API直接暴露到互联网上，而到2023年，至少99%的云上安全问题都是用户的错误引起的。
除非你有AWS的背景或者正在申请AWS的相关职位，否则在AWS上的实现细节不需要了解。然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方
可让您轻松收集、处理和分析实时流数据，以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能，可以经济高效地处理任意规模的流数据，同时具有很高的灵活性，让您可以选择最符合应用程序需求的工具。借助 Amazon Kinesis，您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis，您可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应，无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。
传言要换“掌门人”的确实是亚马逊，但是此“掌门”并非 “掌”的是亚马逊的门，而是其门下最主要的分部之一——AWS。
“Less is more”是路德维希·密斯·凡德罗在建筑领域提出的观点，近些年来，这一观点不断被用于生活中的其他领域。在软件开发世界中，也有对“Less is more”这一观点的架构理念，这就是如今逐渐盛行的“Serverless 架构”。
Grafana 是 Grafana Labs 的第一款也是最重要的产品。它的定位是可视化, 用于监控展示 和 可观察性. 是当前最为完善、流行的云原生、公有云和企业监控可视化平台。
很多企业也开始尝试使用低代码来快速地搭建应用，从而减少开发成本和运维成本。FreeWheel核心业务开发团队在打造云原生微服务架构的过程中，搭建新服务的需求在日趋增多。
在无服务器计算的世界中，AWS Lambda 已经成为构建可伸缩和高效应用程序的基石。虽然 Lambda 简化了代码的部署和执行，但强大的错误处理对于确保无服务器函数的可靠性至关重要。本指南探讨在 AWS Lambda 中进行错误处理的最佳实践，帮助构建具有弹性的无服务器应用程序。
最近的“AWS re:Inforce 2022”介绍了众多的安全、身份和合规的产品和服务，笔者整理亚马逊相关资料一步一步介绍威胁建模环节该怎么做。
Grafana能够支持各种类型的数据源，提供对应数据源的查询编辑器，通过数据源查询并对得到的数据进行转换和可视化。
部署容器是使用Docker和容器化管理应用程序更高效、易于扩展和确保跨环境一致性性能的关键步骤。本主题将为您概述如何部署Docker容器以创建和运行应用程序。
近几年来，低代码和开发平台成为了技术圈子的热点话题。很多企业也开始尝试使用低代码来快速搭建应用，从而减少开发成本和运维成本。FreeWheel 核心业务开发团队在打造云原生微服务架构的过程中，搭建新服务的需求日趋增多。为了应对这一挑战，我们研发了基于 AWS 的低代码开发平台。本文从低代码和开发平台的基本概念讲起，带你体验 FreeWheel 核心业务开发团队低代码的实战之旅。
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，推动企业向微服务演进。微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些事件很快就变得难以管理。但更复杂的是当出现问题时，由于服务之间复杂的交互作用，以及可能的故障模式，导致很难找到根本原因。潜在的问题使得Kubernetes日志管理工具变得十分重要。
在介绍运维之前，大家先来快速了解一下无服务器(serverless)的概念。由于笔者的实战经验是在AWS平台上，本文中出现的无服务器均指使用AWS Lambda构建的serverless应用。Serverless的特点是用户无需预配置或管理服务器，只需要部署功能代码，服务会在需要的时候执行代码并自动伸缩，从每天几个请求到每秒数千个请求，轻松地实现FaaS（Function as a Service）。如下图所示：
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术，比如虚拟机、容器、微服务，无论这些技术应用在哪些场景，降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。
据说商业就是一种买卖双方之间的公允价值交换。在我们看到一如云计算这样令人兴奋且具备变个性的产物时，很容易忘了这一点，然而它仍旧遵循商业逻辑的规则。基础架构即服务(IaaS)，一个托管的虚拟化产品，既不
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术，比如虚拟机、容器、微服务，无论这些技术应用在哪些场景，降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。过去十年来，我们已经把应用和环境中很多通用的部分变成了服务。Serverless的出现，带来了跨越式变革。Serverless把主机管理、操作系统管理、资源分配、扩容，甚至是应用逻辑的全部组件都外包出去，把它们看作某种形式的商品——厂商提供服务，我们掏钱购买。过去是“构建一个框架运行在一台服务器上，对多个事件进行响应”，Serverless则变为“构建或使用一个微服务或微功能来响应一个事件”，做到当访问时，调入相关资源开始运行，运行完成后，卸载所有开销，真正做到按需按次计费。这是云计算向纵深发展的一种自然而然的过程。 Serverless是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程，允许你在服务部署级别而不是服务器部署级别来管理你的应用部署。它与传统架构的不同之处在于，完全由第三方管理，由事件触发，存在于无状态（Stateless）、暂存（可能只存在于一次调用的过程中）计算容器内。构建无服务器应用程序意味着开发者可以专注在产品代码上，而无须管理和操作云端或本地的服务器或运行时。Serverless真正做到了部署应用无需涉及基础设施的建设，自动构建、部署和启动服务。 国内外的各大云厂商 Amazon、微软、Google、IBM、阿里云、腾讯云、华为云相继推出Serverless产品，Serverless也从概念、愿景逐步走向落地，在各企业、公司应用开来。
亚马逊的云计算业务亚马逊网络服务（AWS）推出了RoboMaker，这项服务旨在帮助开发人员通过云，构建，测试和部署机器人应用程序。
云原生计算基金会（CNCF）提出了一套云原生可观测性标准协议，称为OpenTelemetry Protocol。OpenTelemetry定义了云原生可观测性的三个重要支柱：Log、Metrics、以及Trace。
看见一篇非常通俗易懂且适合新手阅读的Web应用架构文章，我将其手工翻译了出来，分享给大家。
作者 | Dmitry Kruglove 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 初创公司的技术方面有时会非常多变，包含很多未知因素。使用什么技术栈？哪些组件对现在来说可能被过度使用，但在未来却值得关注？如何在保持足够高的质量标准以维持可维护的代码库的同时，平衡业务特性开发的速度？ 在本文中，我想和大家分享一下我们从头开始构建 https://cleanbee.syzygy-ai.com/ 的经验——我们如何根据需求塑造流程，以及当我们用新组件扩展我们的技术栈时，我们的流程是如何演变的。 企
对于选择容器管理解决方案的组织来说，了解给定的解决方案以及提供该解决方案的供应商是很重要的。这是因为每个容器管理提供商的产品都提供了各种功能和工具，这些功能和工具在确定其容器管理解决方案的性质方面发挥着关键作用。
Serverless架构在今天已经不再是新鲜的事物。该架构具有多个特点：较低的运营和开发成本、能快速上线、自动扩展、安全性高和适合微服务等。各大云服务商也提供了各自的Severless解决方案。然而，尽管Serverless架构在某些方面表现出色，但在当前轰轰烈烈的“微服务”进程中，它仍然不是一种主要的选择。除了由于本身特性导致的使用场景受限外，我想乏善可陈的关于Serverless最佳实践的总结也是一个重要的因素。我有幸参与了一项基于AWS搭建的Serverless (FaaS) 系统的开发工作，该系统提供了一组核心服务。通过几次系统故障调研和性能优化的实际体验，我发现系统监控在Serverless架构中至关重要。所以本文将从Serverless系统监控的角度来展开一些讨论。
在本文中，我们将探讨如何设计一个可扩展的指标监控和告警系统。一个好的监控和告警系统，对基础设施的可观察性，高可用性，可靠性方面发挥着关键作用。
背景 目前对于时序大数据的存储和处理往往采用关系型数据库的方式进行处理，但由于关系型数据库天生的劣势导致其无法进行高效的存储和数据的查询。时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式，使得时序大数据可以高效存储和快速处理海量时序大数据，是解决海量数据处理的一项重要技术。该技术采用特殊数据存储方式，极大提高了时间相关数据的处理能力，相对于关系型数据库它的存储空间减半，查询速度极大的提高。时间序列函数优越的查询性能远超过关系型数据库，Informix TimeSeries非常适合在物联网分析应用。 定义 时间
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