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    前端监控系统未来的演进方向是什么?| GMTC

    谈及前端的性能优化,那一定离不开对前端监控的讨论。前端的开发环境相对复杂,页面的访问速度、移动端的首屏秒开展示等都直接影响用户体验,也对业务访问量、用户增长等有着一定的影响。有了监控才能客观、系统地进行分析性能瓶颈、验证优化结果。 前端监控一般分为三大类:数据监控、性能监控以及异常监控。监控通过对用户行为以及性能数据的收集与跟踪,以监控数据为基础,对页面进行指导和优化。针对企业中的大前端多技术栈混合开发、多端开发的架构现状,往往还需要覆盖多技术栈、多端的前端监控系统。可以说,大前端监控体系对业务的保驾护航,

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    为什么是InfluxDB | 写在《InfluxDB原理和实战》出版之际

    从2016年起,笔者在腾讯公司负责QQ后台的海量服务分布式组件的架构设计和研发工作,例如微服务开发框架SPP、名字路由CMLB、名字服务、配置中心、NoSQL存储等,在分布式架构、高性能架构、海量服务、过载保护、柔性可用、负载均衡、容灾、水平扩展等方面做了大量的工作,以公共组件的形式,支撑了来自QQ后台和其他BG海量服务的海量流量。后来在2018年底,笔者负责监控大数据平台的研发工作,目标是解决现有监控后台成本高昂的痛点,和支撑内部和外部的海量监控数据的需求,打造千亿级监控大数据平台。 笔者发现当前在监控技术领域缺乏优秀的监控系统,尤其是在海量监控数据场景,很多团队常用的一种做法是堆机器和堆开源软件,比如采用大量高配置的机器,单机百CPU核数、TB内存、数十TB的SSD存储,堆了一堆开源软件,例如Elasticsearch、Druid、Storm、Kafka、Hbase、Flink、OpenTSDB、Atlas、MangoDB等。

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