除了一体化代码之外,我们的项目还有许多微服务支持。他们每个都需要被监控。由DevOps工程师监控它们几乎是不可能的。我们开发了一个监控系统,作为开发人员的服务。他们可以自己配置监控系统中的指标,使用它们,构建基于指标的仪表板,设置由阈值触发的警报。DevOps工程师唯一必须提供的是基础设施和文档。
如果您使用监控系统(如Zabbix或Nagios),那么您就知道监控的工作原理。简而言之,它可以描述如下:监控系统接收各种指标(CPU /内存使用,网络利用率等)。一旦其中一个指标的值超出预定阈值,它就会激活相应的触发器,监控系统会通知您其中一个指标超出正常限制。通常手动设置每个度量的阈值,这不太方便。
优化 Storm 拓扑性能有助于我们理解 Storm 内部消息队列的配置和使用,在这篇文章中,我将向大家解释并说明在 Storm(0.8或0.9)版本中工作进程以及相关联的 Executor 线程是如何完成内部通信的。
4.1 监听器 1 后端监听器 后端监听器是一个异步监听器,使您能够插入BackendListenerClient的自定义实现。通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->后端监听器”,如图34所示。
指标提供了对集群中正在发生的事情的洞察力。 它们是用于监视和调试的宝贵资源。 Alluxio 有一个基于 Coda Hale 指标库的可配置指标系统。 在度量系统中,源生成度量,汇使用这些度量。 度量系统定期轮询源并将度量记录传递给接收器。
八卦 Storm的作者是Nathan Marz,Nathan Marz在BackType公司工作的时候有了Storm的点子并独自一人实现了Storm。在2011年Twitter准备收购BackType之际,Nathan Marz为了提高Twitter对BackType的估值,在一篇博客里向外界介绍了Storm。Twitter对这项技术非常感兴趣,因此在Twitter收购BackType的时候Storm发挥了重大作用。后来Nathan Marz开源Storm时,也借着Twitter的品牌影响力而让Storm
Storm介绍及原理 一、概述 Storm是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单、可靠的处理大量的数据流。 Storm有很多使用场景:如实时分析,在线机器学习,持续计算,分布式RPC,ETL等等。 Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个结点每秒可以处理数以百万计的消息)。 Storm的部署和运维都很便捷,而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。 二、组件 1、结构 storm结构称为topolo
Spring Boot是一款非常流行的Java框架,它可以快速开发基于Spring的应用程序。监控是应用程序运行的重要组成部分,它可以帮助我们了解应用程序的状态,识别性能瓶颈,并快速解决问题。Spring Boot提供了一些内置的监控工具,本文将介绍Spring Boot监控的详细文档,并给出一些示例。
本文主要分析storm的worker进程间消息传递机制,消息的接收和处理的大概流程见下图
目前有好几种监控spark应用程序的工具:web UIs,指标系统和外部监控仪。 一,web界面 1,界面的基本介绍 每一个Spark应用程序都会启动一个spark ui,默认端口是4040端口,用于展示对应用程序有用的信息。包括以下信息: 1),stages和tasks列表。 2),RDD大小的总概和内存使用。 3),运行环境信息。 4),运行的Executors状态。 你可以在浏览器输入: http://<driver-node>:4040访问该界面。如果多个SparkContexts在同一台主机上运行
默认情况下,AppOptics注册表会定期将指标推送到 api.appoptics.com/v1/measurements。要将指标导出到SaaS AppOptics,必须提供您
在Storm之前,进行实时处理是非常痛苦的事情: 需要维护一堆消息队列和消费者,他们构成了非常复杂的图结构。消费者进程从队列里取消息,处理完成后,去更新数据库,或者给其他队列发新消息。
9.网站属性 键 默认值 描述 spring.hateoas.use-hal-as-default-json-media-type true 是否应将application / hal + json响应发送到接受application / json的请求。 spring.http.converters.preferred-json-mapper 用于HTTP消息转换的首选JSON映射器。默认情况下,根据环境自动检测。 spring.http.encoding.charset UTF-8 HTTP请求和响
编者:本文作者为携程大数据平台负责人张翼。张翼浙江大学硕士毕业,2015年初加入携程,主导了携程实时数据计算平台的建设,以及携程大数据平台整合和平台技术的演进。进入互联网行业近10年,从事大数据平台和架构的工作超过6年。 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来分享我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的,目前有一些什么新的尝试,未来的方向是怎么样的,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴。 为什么要做数据平台 首先先介绍一下背景,为什么我们要做这个数据平台?其实了解携程的
(1)Topologies 拓扑 解释: 拓扑类似一个集装箱,所有的货物都会存储在集装箱里面最后被托运走,storm里面所有的代码和文件最终会被打包在一个拓扑中,然后提交在storm集群中运行,类似于Hadoop中的一个MapReduce的作业,最大的区别在于MapReduce最终会主动停止,Storm的Topologies不会主动停止,除非你强制kill掉它 相关拓展: TopologyBuilder : Java里面构造Topology工具类 生产模式 Config conf = new Con
通过这篇文章,我想分享我们部署的重要方面,这些方面帮助我们实现了一个可伸缩、可靠的环境。我希望如果你现在开始在生产环境中使用 Airflow,或者想评估一些不同的想法并将它们融入你的用例中,这会对你有所帮助。
Drpc(分布式远程过程调用)是一种同步服务实现的机制,在Storm中客户端提交数据请求之后,立刻取得计算结果并返回给客户端。同时充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。 二、具体原理
在今天的这个教程里,我们来针对初学者如何快速地了解 Beats 是什么,并如何快速地部署 Beats。如果你想了解更多关于 Beats 方面的知识,可以参阅我的文章。
本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控。
通过ack机制,spout发送出去的每一条消息,都可以确定是被成功处理或失败处理,从而可以让开发者采取动作。
这是一个开源的监控系统,我们这里只是存储数据使用 可以使用docker安装,然后去8880端口进行访问,你也可以自定义端口在命令中的 -p 默认账号密码都是 root
Conky 是一个轻量级的系统监视工具,可以显示系统状态、资源使用情况、网络流量等信息。它支持通过配置文件自定义显示内容和格式。
随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同。 轮询,平均分配
对于维护、管理Linux系统来说,它的性能监控非常重要,特别是实时监控数据,这个数据有利于我们判断服务器的负载压力,及时调整资源调配,也有助于更好的服务于业务。所以,今天民工哥给大家安利一款 Linux 性能实时监测工具:Netdata。
本文获文章作者授权翻译,转载需要注明来自公众号EAWorld 作者:Daniel Berman 译者:白小白 原题:Prometheus vs. Graphite: Which Should You Choose for Time Series or Monitoring原文:https://logz.io/blog/prometheus-vs-graphite/ 全文3742字,阅读约需要15分钟 任何系统、应用程序、产品或流程的关键性能指标之一是某些参数或数据点在一段时间内的表现。比如,如何在几秒钟
摘要:随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视,为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析。CSDN在此编译、整理。
网络监控是网络管理的重要组成部分,定期网络监控可以预防故障、优化性能、规划容量,确保网络的可用性、安全性等。相比较普通的监控工具,开源网络监控工具拥有可定制性、灵活性、可扩展性等优势,受到国内外众多企业的追捧,有哪些好用的开源网络监控工具,该如何选择呢?
在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗。大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录)。
本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Tutorial Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。 Storm对于实时计算的的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop为我们提供了Map和Reduce原语,使我们对数据进行批处理变的非常的简单和优美。同样,Storm也对数据的实时计算提供了简单Spout和Bolt原语。 Storm适用的场景: 1、流数据处理:Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久
原题:Observability at Scale: Building Uber’s Alerting Ecosystem
目前有三类常见的流计算框架和平台:商业级的流计算平台、开源流计算框架、公司为支持自身业务开发的流计算框架
Storm集群架构 Storm集群采用主从架构方式,主节点是Nimbus,从节点是Supervisor,有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中,架构如下图所示: 具体描述,如下所示: N
在互联网业务蒸蒸日上的今时今日,系统架构日渐复杂,随着软件产品和工程团队的变革,许多开源的监控工具应运而生,其中有一些相当出名,比如 Zabbix、Nagios 还有 StatsD。也有一些问题被大家不断讨论,例如,监控领域的开源工具 Zabbix 和 Nagios 哪个更好?StatsD 是否有可能取代 Zabbix 或 Nagios 成为系统监控的新标准? StatsD 的诞生 作为一个大型的手工艺成品在线市场平台,Etsy 曾被纽约时报拿来和 eBay,Amazon 等比较。早在2009年,Etsy
之前在文章监控即服务:用于微服务架构的模块化系统我写了关于微服务架构的模块化监控系统的组织。没有什么是静止的,我们的项目在不断增长,存储的指标列表也在增长。在这篇文章中,我将告诉您我们如何组织在高工作负载下的Graphite + Whisper到Graphite + ClickHouse的迁移,关于期望和迁移项目的结果。
Apache Flink 作为流式处理领域的先锋,为实时数据处理提供了强大而灵活的解决方案。其中,KafkaSink 是 Flink 生态系统中的关键组件之一,扮演着将 Flink 处理的数据可靠地发送到 Kafka 主题的角色。本文将深入探讨 KafkaSink 的工作原理、配置和最佳实践,帮助读者全面掌握在 Flink 中使用 KafkaSink 的技巧和方法。
Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉,通过日志可以分析出很多有用的监控信息,如下面的这些信息。
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pytbull是Snort,Suricata和任何生成警报文件的IDS / IPS的入侵检测/预防系统(IDS / IPS)测试框架。它可用于测试IDS / IPS的检测和阻止功能,比较IDS / IPS,比较配置修改和检查/验证配置。 该框架随附了大约300个测试,分为11个测试模块:
本文整理了阿里13个开源中件间产品的架构及功能介绍,结合阿里中间件团队的访谈及分享,涵盖了消息中间件、服务框架、数据层、应用服务器和大规模分布式稳定性平台等等。整体中间件在阿里生态中的分布,如下图所示:
执行完毕后结果存储在redis中,查看redis中的数据,发现存在一个string类型的键值对:
ClickHouse 是一款优秀的 OLAP 分析引擎,尤其是在单表分析 、Colocate Join 方面性能表现尤为突出。ClickHouse 之所以在众多的 OLAP 分析引擎中成为佼佼者,主要是因为它具备以下特点:列式存储、LSM-Tree 存储引擎、向量化执行引擎、异步 Merge 和 Mutation 机制、并发 MPP+ SMP 等。
翻译自 How OpenTelemetry Works with Kubernetes 。
我使用的jmeter版本是5.4.1,在 JMeter 5.4.1 版本中,有许多不同的监听器(listener),每个都有其特定的用途。以下是一些主要的监听器及其用途:
所谓「代码热更新」,是指代码发生变化后,不用 reload 或者 graceful restart 进程就能生效。比如有一个聊天服务,连接着一百万个用户的长连接,所谓代码热更新就是在长连接不断的前提下完成代码更新。实际上因为所有的 require 操作都是通过 package.loaded 来加载模块的,只要代码是以 module 的形式组织的,那么就可以通过 package.loaded 实现代码热更新,并且基本不影响性能。
Security Affairs 网站披露,IBM X-Force 研究人员发现威胁攻击者正在利用 Citrix NetScaler 网关存在的CVE-2023-3519 漏洞(CVSS评分:9.8),开展大规模的凭证收集活动。
在流媒体视频世界中,慢启动、低码率、高失速率(stall rate)和播放失败可谓是四大“世界末日”,无论这四个中的哪一个发生都会导致糟糕的用户体验。当问题发生的时候,找到根本原因是十分重要的,可能是播放器的问题,也可能是缓冲算法或比特率选择的问题,或者是内容编码或打包的问题。为此,流媒体视频联盟发布了端到端工作流监控的最佳实践,这份文档中提出跨流媒体视频工作流的级联效应可以通过多点监控来观察记录和相互分离,这意味着从各个点(CDN、播放器、源或编码器)收集数据,然后将这些数据整合在一起。然而这些数据往往是孤立的,即使您可以尝试以某种方式连接它,那些从中派生的孤立的日志和指标通常也不足以驱动 QOE 或以真正有效的方式解决问题。
客户端可以使用和创建远程 Activator 类。使用 GetObject()方法,可以得到服务器激活的远程对象或知名的远程对象的代理。CreateInstance()方法返回客户端激活的远程对象的代理。 new 运算符可以代替 Activator 类激活远程对象。为此,还必须使用 RemotingConfiguration 类在客户端中配置远程对象。
InfluxDB是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。
由于最近在做监控方面的工作,因此也读了不少相关的经验分享。其中有这样一篇文章总结了一些基于Spring Boot的监控方案,因此翻译了一下,希望可以对大家有所帮助。 原文:Near real-time monitoring charts with Spring Boot Actuator, Jolokia and Grafana Spring Boot Actuator通过/metrics端点,以开箱即用的方式为应用程序的性能指标与响应统计提供了一个非常友好的监控方式。 由于在集群化的弹性环境中,应用程序的
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