本篇内容主要分为四个部分： 实时计算平台建设 中移信令业务优化 稳定性实践 未来方向的探索 image.png 中移（苏州）软件技术有限公司是中国移动通信有限公司的全资子公司，公司定位为中国移动云设施的构建者...image.png 目前 Flink 主要用于中移信令数字的处理、实时用户画像和埋点、实时数仓、实时运维监控、实时推荐以及移动云的数据管道服务。...image.png 中移的实时计算平台功能分为三大部分。...、实时性能指标采集以及消息延迟报警和任务反压报警等。...如上图所示，当数据从 source 发送到 channel 的时候，会把一份数据先 copy 到内存里，从 channel 再发送到 sink 的时候，又会从 channel 再 copy 到内存。
SQL数据库和Hadoop 区别 用向外扩展代替向上扩展 Hadoop集群就是增加更多的机器。一个Hadoop集群的标配是十至数百台计算机。...这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。...根据B Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。...B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3）。...而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。
Kafka topic按照集群类型来划分，如实时性要求高日志单独划分一个topic，系统\中间件\数据库划各划分一个topic，指标数据（主要是监控）对应放入同一个topic，其它指标放入同一个topic...3）数据处理：不同集群的logstash根据划分规则到kafka消息队列中拉取指定topic的消息数据，并推送到ES大集群。...ES主要是存储数据层，理论上可以不关注数据存储在哪个集群，且数据在一个大集群中便于后续数据集中处理。 4）可视化：可视化分为多个集群，一个处理重要业务数据或可视化，一个其它数据访问。...五、运维数据消费场景 ---- 数据消费目标主要是易用性，引导具体专业人员发挥主观能动性，从消费方向看主要是自动化、分析、检索三方面。...3、检索 -自定义数据检索 自定义检索是指针对ES中的运维数据进行实时自定义检索，这一块的可视化可以通过kibana实现数据检索。
类型（Type） Document 的类型，类似于关系型数据库中的表的概念。该概念在6.X 时还可以使用，但在 Type 的概念已在7.X 开始废弃，官方认为这是个错误的设计。...Document (文档) 文档是 ES 索引的基本单位，每个索引都是由数量众多的文档组成，Document 相当于传统数据库中的行，ES 中数据以 JSON 的形式来表示。...映射（mapping） 相当于数据库中的 schema，用来约束字段的数据类型，每一种数据类型都有对应的使用场景。mapping 中定义了一个文档所包含的所有 field 信息，每个文档都有映射。...检索流程：检索内存中 Translog → 检索磁盘 Translog → 检索磁盘 Segment； 根据 query 查询 Doc，近实时检索写入的数据。...检索流程：检索 filesystem cache中 segmnet → 检索磁盘 Segment。
pod或者所有pod的监控指标数据 1.4deployment监控 image.png image.png 可以选择所有负载或者某一个负载不同时间段的监控数据 1.5查看某个deployment中具体pod...Pod 内 Container 的监控指标对比图 2.helm的安装和使用 2.1helm的安装 2.1.1helm服务端的安装 image.png 找到扩展插件，选择你的集群，选择helm，点击安装到你的集群中即可...image.png 日志服务中找到【检索分析】，然后选择你的主题，设置你的日志时间，可以搜索你想要查看的日志内容 4.告警设置 image.png image.png 可以设置不同的告警指标条件，然后将告警通过不同的方式来给不同的用户组...TKE 还支持使用腾讯云提供的 PAAS 服务或开源软件对事件流水进行检索 image.png image.png 可以将持久化日志存储到ES或者CLS中 6.健康检查 image.png 点击健康检查...image.png 立即检查，会在集群中安装agent进行检查，检查完可以查看结果报告 image.png 根据报告可以适当的调整集群，修复告警项 7.TecentDB部署WordPress 7.1创建
Cruise Control是一个Kafka负载平衡组件，可以在大型Kafka集群中安装使用。在添加或删除Kafka代理时，Cruise Control可以根据特定条件自动平衡分区。...负载监控器 基于标准Kafka指标和资源指标生成集群工作负载模型，以利用磁盘、CPU、字节输入速率和字节输出速率。将集群模型输入到异常检测器和分析器中。...检索指标 Cruise Control使用Kafka存储和检索其指标，该指标由Metric Fetcher读取。...每个Metric Fetcher都在集群中分配了几个分区以获取样本。指标标准样本由指标标准样本聚合器组织，该指标标准聚合器根据指标标准样本的时间戳将每个指标标准样本放入工作负载快照中。...在Cloudera环境中使用Cruise Control时，将HttpMetricsReporter 指标报告给Cloudera Manager时间序列数据库。
红象云腾（RedHadoop）公司创始人童小军认为创业是一个从0到1的过程。每个创业者都只能靠自己去经历从0到1的转变，才有资格通过和别人合作完成1到100，即使失败我们还能回归到1从新出发。...Hadoop平台已经成为大数据分析的水和空气，重要且开源免费，红象云腾公司的战略是夯实底层软件产品的稳定性，重点在应用软件的开发，已开发了RedDisk 网盘、SeasBase非结构化数据库等应用软件。...非结构化数据库)，可以快速将视频运动目标提取并转化成可以检索的元素，比如运动物体大小，颜色等，集成基础的人脸识别功能，未来希望能集成 图像识别能力，现在开放出基础软件，图像处理应用软件没有开放。...RedHadoop Enterprise CRH3提供了快速的数据迁移功能，无论是从传统的数据库向hadoop平台迁移还是在hadoop平台向传统的关系型数据库迁移CRH3都能够以并行的方式快速的完成数据同步...不断优化效果方便用户从 Oracle，SQLserver等系统导出数据到RedHadoop CRH3中。 产品目前的应用场景有哪些，有无一些重量级的客户？
结合业务的数据的特点，从输入、中间处理、存储&检索、分析等全数据流环节展开。...L = Logstash, Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，可同时从多个来源采集、转换数据，并将数据发送到存储库中。...3.1 Elasticsearch的组成 如果是集群部署的更好。 讲解内容包括： 集群、 索引、 分片、 副本、 分段、 倒排索引。 ES的底层是lucene等。 ?...4.1 全文检索等 其实也可以类比一下mysql，强调一下：关系型数据库一些检索是做不到的。 对比的目的：因为大家都熟悉关系型数据库，这样能够加深理解。...可以借助他山之石，把其他公司的应用场景、对应的硬件资源、写入、查询、QPS等性能指标展示出来，凸显牛逼功能和性能。 ?
假设有一条绳子，上面有红、白、蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序，您希望将之分类，并排列为蓝、白、红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳子上进行这个动作，而且一次只能调换两个旗子...解法 在一条绳子上移动，在程式中也就意味只能使用一个阵列，而不使用其它的阵列来作辅助，问题的解法很简单，您可以自己想像一下在移动旗子，从绳子开头进行，遇到蓝色往前移，遇到白色留在中间，遇到红色往后移，如下所示...注意B、W、R并不是三色旗的个数，它们只是一个移动的指标；什幺时候移动结束呢？...一开始时未处理的R指标会是等于旗子的总数，当R的索引数减至少于W的索引数时，表示接下来的旗子就都是红色了，此时就可以结束移动，如下所示： #include #include <stdlib.h
思考：大规模数据如何检索？ 如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？...为解决以上问题，从源头着手分析，通常会从以下方式来寻找方法： 1、存储数据时按有序存储； 2、将数据和索引分离； 3、压缩数据； 这就引出了Elasticsearch。 1....ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。 当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。 5）全文检索。...（1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index） （2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type）， （3）一个数据库表（...（5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET. 1.7 ELK是什么？
彤哥也是一直在寻找一种红黑树的记忆法，总算让我找到了那么一种还算不错的方式，从红黑树的起源出发，理解红黑树的本质，再从本质出发，彻底掌握不用死记硬背的方法，最后再把它手写出来。...从本节开始，我也将把这种方法传递给你，因此，红黑树的部分，我会分成三个小节来讲解： 从红黑树的起源，到红黑树的本质 从红黑树的本质，找到不用死记硬背的方法 不靠死记硬背，手写红黑树 好了，下面我们就进入第一小节...F H这个节点变成了F H J了，也不符合2-3树的规则，继续上移H，根节点变为D H，同时，上移的过程中，子节点也要相应的分裂，过程大致如下： ?...过程与2-3树一样，向上分裂即可，此时，中间节点有两个，取任意一个上移都是可以的，我们这里以左中节点上移为例，大致过程如下： ? 是不是挺简单的，至少比AVL树那种左旋右旋简单得多。...B树，一个节点可以存储多个元素，有利于缓存磁盘数据，整体的时间复杂度趋向于O(log n)，原理也比较简单，所以，经常用于数据库的索引，包括早期的mysql也是使用B树来作为索引的。
Druid 的架构融合了数据仓库，时间序列数据库和检索系统最好的特性。...和许多传统时间序列数据库不同，Druid 本质上是一个分析引擎。Druid 融合了时间序列数据库，列式分析数据库，和检索系统的理念。它在单个系统中支持了基于时间分区，列式存储，和搜索索引。...你可以在你的指标中包括百万唯一维度值，并随意按任何维度组合 group 和 filter(Druid 中的 dimension 维度类似于时间序列数据库中的 tag)。...你可以基于 tag group 和 rank，并计算大量复杂的指标。而且你在 tag 上检索和过滤会比传统时间序列数据库更快。 OLAP 和商业智能 Druid 经常用于商业智能场景。...你可以丢失所有 Druid 集群的数据，并快速从备份数据中重新加载。 滚动更新 通过滚动更新，你可以在不停机的情况下更新 Druid 集群，这样对用户就是无感知的。所有 Druid 版本都是向后兼容。
也可以借助 Kibana Stack Monitoring 进行可视化监控，CPU 监控如下红圈所示： 3.2 核查热点线程 如果某个节点的 CPU 使用率很高，请使用节点热点线程 API 检查该节点上运行的资源密集型线程...4.1 扩展集群 繁重的数据写入（indexing）和搜索负载会耗尽较小的线程池。 为了更好地处理繁重的工作负载，向集群添加更多节点或升级（扩容）现有节点以增加容量。...避免策略包含但不限于： 避免脚本 script 检索。 少使用：fuzzy、regexp、prefix、wildcard检索 避免将 range 检索应用到 text 和 keyword 类型。...使用 search.max_buckets 集群设置降低允许的聚合桶的最大数量。 使用 search.allow_expensive_queries 集群设置禁用耗费资源的查询。...5、小结 建议提前做好集群监控和指标预警工作，“防范于未然”，结合节点的 CPU 核数最大化的提升线程池和队列的使用率。 你在实战环节有没有遇到高 CPU 利用率问题？你是如何解决的呢？
结合业务的数据的特点，从输入、中间处理、存储&检索、分析等全数据流环节展开。...2、L = Logstash, Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，可同时从多个来源采集、转换数据，并将数据发送到存储库中。...3.1 Elasticsearch的组成 如果是集群部署的更好。 讲解内容包括： 集群、 索引、 分片、 副本、 分段、 倒排索引。 ES的底层是lucene等。 ?...4.1 全文检索等 其实也可以类比一下mysql，强调一下：关系型数据库一些检索是做不到的。 对比的目的：因为大家都熟悉关系型数据库，这样能够加深理解。...可以借助他山之石，把其他公司的应用场景、对应的硬件资源、写入、查询、QPS等性能指标展示出来，凸显牛逼功能和性能。 ?
在网站架构中，通常是指利用集群的方式增加(或减少)服务器数量，从而提高(或降低)系统的整体事务吞吐能力。 扩展性: 对现有系统影响最小的情况下，系统功能可持续扩展或提升的能力。...实践原则: 基于稳态行为建立假设-定义业务/系统健康指标 模拟多样的真实事件-构建故障测试用例 在生产环境试验 可持续的自动化试验 最小化影响范围-压测流量 红蓝对抗: 红蓝对抗是指网络安全攻防演练，...流量: 使用系统中的某个高层次的指标针对系统负载需求所进行的度量。...饱和度: 服务容量有多 ‘满’ ，通常是系统中目前最为受限的某种资源的某个具体指标的度量 ，在内存受限的系统中，即为内存；在I/O受限的系统中，即为I/O； 很多系统在达到 100% 利用率之前性能会严重下降...如果已经成功度量了这四个指标，且在某个指标出现故障时(或者快要发生故障) 能够发出告警，那么从服务的监控层面来说，基本也就满足了初步的监控诉求。
---- （1）思考：大规模数据如何检索？ 如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？...ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。 当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。 5）全文检索。...（1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index） （2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type）， （3）一个数据库表...（5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET. 1.7 ELK是什么？...集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作； 负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。 3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。
假设有一条绳子，上面有红，白，蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序，您希望将之分类，并排列为蓝，白，红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳子上进行这份动作，而且一次只能调换两个色旗子...解法: 在一条绳子上移动，在程式中也就意味着只能使用一个阵列，而不能使用其他的阵列来作辅助，问题的解法很简单 您可以自己想像一下在移动旗子，从绳子开头进行，遇到蓝色往前移，遇到白色留在中间，遇到红色往后移...注意B，W，R并不是三色旗的个数，它们只是一个移动的指标；什么时候移动结束呢？...一开始时未处理的R指标会是 等于旗子的总数，当R的索引数减至少于W的索引数时，表示接下来的旗子就是红色了，此时就可以结束移动，如下所示： #include #include #include
在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大量数据，一个高效的索引能节省巨大的时间。...从算法时间复杂度分析来看，哈希算法时间复杂度为 O(1)，检索速度非常快。比如查找 id=7 的数据，哈希索引只需要计算一次就可以获取到对应的数据，检索速度非常快。...id=7 的数据，相对于直接遍历查询省了一半的时间，从检索效率上看来是能做到高速检索的。...从根本上上看，红黑树并没有完全解决二叉查找树虽然这个“右倾”趋势远没有二叉查找树退化为线性链表那么夸张，但是数据库中的基本主键自增操作，主键一般都是数百万数千万的，如果红黑树存在这种问题，对于查找性能而言也是巨大的消耗...从查找效率而言，AVL 树查找的速度要高于红黑树的查找效率（AVL 树是 4 次比较，红黑树是 6 次比较）。从树的形态看来，AVL 树不存在红黑树的“右倾”问题。
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