MassTransit本身定位轻量级的服务总线，并支持多种传输方式如：RabbitMQ、Azure Service Bus、ActiveMQ、Amazon SQS、Kafka、Azure Event Hub。消息异常处理：重试配置、重新交付、erro管道、死信管道。分布式事务处理：sagas、Courier。容器支持：.NETcore自身的、autofac、castle windsor等、调度支持：Quartz 、hangfire。更多功能参考官网文档。
云安全是公有云厂商最着力宣传的卖点之一，但是对于企业用户而言，过于信任和盲从云服务的默认配置是一件非常危险的事情，企业的安全架构师及云安全审核人员需要对云计算初始环境的安全漏洞和配置错误进行全面评估和调优。以下，我们列举微软Azure云计算环境的TOP20常见账户和配置漏洞（初始默认配置），对企业选择其他类似公有云服务也有一定借鉴意义。微软 Azure TO
NPM（Network Performance Monitor）网络性能监视器是OMS（Operations Management Suite）中还在Preview的一个新解决方案组件。通过NPM，我们可以在云端监视多个网络的子网或者服务器之间的延迟、路由中的错误等网络问题，并且把这些问题生成警报，警报的阈值还可以自动学习来调整。通过NPM的仪表盘，可以清晰的看到网络中的性能情况、错误的节点。
在不断发展的DevOps世界中，深入了解系统行为、诊断问题和提高整体性能的能力是首要任务之一。监控和可观察性是促进这一过程的两个关键概念，为系统的健康和性能提供了宝贵的可见性。虽然这些术语经常可以互换使用，但它们代表着理解和管理复杂系统的不同方法。
我们正在继续有关在Flink的帮助下实现实时日志聚合的博客系列。在本系列的《使用Flink进行实时日志聚合：第一部分》中，我们回顾了为什么从长期运行的分布式作业中实时收集和分析日志很重要。我们还研究了一种非常简单的解决方案，仅使用可配置的附加程序将日志存储在Kafka中。提醒一下，让我们再次检查管道
欢迎阅读本系列文章，我叫Maxfield Stewart。本文将深入探讨微服务成为Riot容器平台上实时运行的应用程序的五个关键需求。Riot的每项微服务都必须：
继上一篇初识Streams Messaging Manager和使用SMM监控Kafka集群之后。我们开始逐渐介绍使用SMM的用例。
OSSEC是一个开源的，基于主机的入侵检测系统（HIDS），可执行日志分析，完整性检查，Windows注册表监控，rootkit检测，基于时间的警报和主动响应。如果你想留意它内部发生的事情就将应用程序安装在您的服务器上。
Argo CD不直接使用任何数据库（Redis被用作缓存），所以它看起来没有任何状态。之前，我们看到了如何实现高可用性的安装，主要是通过增加每个部署的副本数量来完成的。但是，我们也有应用程序定义（如Git源集群和目标集群），以及关于如何访问Kubernetes集群或如何连接到私有Git回购或私有帮助集群的详细信息。这些东西构成了Argo CD的状态，它们保存在Kubernetes资源中——要么是本地资源，比如连接细节的秘密，要么是应用程序和应用程序约束的自定义资源。 灾难可能会由于人工干预而发生，例如Kubernetes集群或Argo CD名称空间正在被删除，或者可能是一些云提供商出现的问题。我们也可能有要将Argo CD安装从一个集群移动到另一个集群的场景。例如，也许当前的集群是用我们不想再支持的技术创建的，比如kubeadm（https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/），现在我们想转移到云提供商管理的技术。 你可能会出现在脑海中：“但我认为这是GitOps，所以一切都保存在Git回购中，这意味着它很容易重新创建？”首先，并不是所有的东西都被保存到Git回购中。例如，当在Argo CD中注册一个新集群时，我们必须运行一个命令，使这些详细信息不在Git中（出于安全原因，这是可以的）。其次，重新创建GitOps回购中的一切可能需要很多时间——可能有数千个应用程序、数百个集群和成千上万的Git回购。更好的选择可能是从备份中恢复到以前的所有资源，而不是从头开始重新创建所有的资源；这样做要快得多。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
Azure Monitor 是 Azure 中的一项完整堆栈监视服务，是一种收集和分析遥测数据的服务。它提供了一组完整的功能来监视 Azure 资源以及其他云中和本地的资源。Azure Monitor 该服务有助于实现云应用程序以及本地资源和应用程序的最大性能和可用性。它显示了应用程序的执行方式，并可识别应用程序存在的任何问题。
关于数据一致性的文章，园子里已经有很多了，如果你还不了解，那么可以通过以下的几篇文章去快速地了解了解，有个感性认识即可。
许多渗透测试人员和攻击者通常都会使用一种被称为“密码喷洒（Password Spraying）”的技术来进行测试和攻击。对密码进行喷洒式的攻击，这个叫法很形象，因为它属于自动化密码猜测的一种。这种针对所有用户的自动密码猜测通常是为了避免帐户被锁定，因为针对同一个用户的连续密码猜测会导致帐户被锁定。所以只有对所有用户同时执行特定的密码登录尝试，才能增加破解的概率，消除帐户被锁定的概率。
我们中的许多人都经历过无可奈何地挖掘多个服务器上的日志文件以解决严重生产问题的感觉。我们可能都同意这远非理想。在处理实时处理应用程序时，查找和搜索日志文件更具挑战性，因为调试过程本身对时间非常敏感。
您的答案必须简单明了。首先说明一下DevOps在IT行业中的重要性。讨论这种方法如何旨在使开发和运营团队共同努力，以最小的故障率加速软件产品的交付。包括DevOps如何成为增值实践，开发和运维工程师在整个产品或服务生命周期中（从设计阶段到部署点）携手合作。
RabbitMQ无疑是目前最流行的消息队列之一，对各种语言环境的支持也很丰富，作为一个.NET developer有必要学习和了解这一工具。消息队列的使用场景大概有3种：
我们有充分的理由证明Prometheus是一个日益流行的开源工具。开源工具可以为应用程序和服务器提供监视和警报。 Prometheus的强大优势在于监视服务器端指标，并将其存储为时间序列数据。尽管Prometheus并不适合于应用程序性能管理，主动控制或用户体验监视（尽管GitHub扩展确实使Prometheus可以使用用户浏览器指标），但Prometheus作为监视系统的能力是很强的，并且能够通过联盟实现高可扩展性服务器的数量使Prometheus成为各种使用案例的强大选择。
MongoDB Manual (Version 4.2）> Administration > Monitoring for MongoDB
无线传感器技术实现了更高水平的自动化，对许多行业都具有重大意义。零售业已从这种下一代技术中受益匪浅。在这里，我们重点介绍了零售中无线传感器的主要应用，并展示了该技术的多功能性。
本文讨论如何为云服务安全报警系统设置合适的报警分级，以避免产生过多误报或漏报，同时介绍了如何实现自动设置报警触发基准、提供基础规则集来缩短配置时间，以便将更多时间用于解决真正的问题。
应用程序故障可能由于各种原因而发生，并且有一些工具可以解决每个可能的错误源，例如日志管理工具，错误跟踪器，性能监视解决方案等。实际上，我们已经研究这个颇有几分，不同发现的方法记录在生产中，最常见的方式来解决的Java应用程序中的错误，如何以及应用监控点的工具可以检测错误帮助。
通过DynaTrace的OneAgent等功能组建能全面了解服务所运行的环境。其中包括：Metric、Log、Trace，具有完整的分布式跟踪能力，可以在抓取到代码层面的运行时信息，自动构建出运行时的上下文信息，将实体关系和用户体验以及用户的行为数据较好的关联起来。在实现服务的可观测性这个场景中，DynaTrace提供了一系列的工具和能力：
互联网安全中心（CIS）为云平台提供了基于共识且与云计算供应商无关的配置标准。这些被称为CIS基准的最佳实践是为了帮助企业在帐户级别保护公有云环境。
作者 | Jeremy Stanley 译者 | 冬雨 策划 | 蔡芳芳 触发或未触发数据警报，无非以下四种结果。 理想情况下，收到的第个警报都应关乎于你关心的真正的数据质量问题 (真阳性)。如果没有你关心的问题，就不应发出警告 (真阴性)。 然而在现实世界中，大多数数据质量监控解决方案远远没有这么完美。它们会发送一些无效的警报 (误报)。这些问题分散了数据团队的注意力，削弱了对监控解决方案的信心。 亦或，监控工具遗漏了真实的数据质量问题 (假阴性)。这样会对你的业务决策和数据产品造成损害，对数据的可信
OSSEC是一个开源的，基于主机的入侵检测系统（HIDS），可执行日志分析，完整性检查，rootkit检测，基于时间的警报和主动响应，使其成为服务器监控的理想选择。
为了真正实现业务运营的敏捷性和效率，企业需要缓解IT运营和开发这两个团队之间的紧张关系，可以通过名为“DevOps”的实践将运营团队和开发团队整合在一起。DevOps的成功很大程度上取决于现有的技术和工具以增强团队能力。例如，得到云计算支持的基础设施即代码（IaC）如今已经成为减少DevOps人工任务，并腾出更多时间来构建软件的出色工具。
在我们之前的博客文章中，我们主要关注跟踪，这是0.14.0版本中的一个新特性。但是跟踪并不是我们在0.14.0中对监视功能进行的惟一改进。我们还对Prometheus的监控进行了一些重大改进。Strimzi几乎从一开始就支持Prometheus的Kafka指标。但是在0.14.0中，通过添加对Kafka导出器（Kafka Exporter ）的支持，我们做出了一些重大改进。Kafka导出器增加了Kafka代理中缺少的一些额外指标。在这篇博文中了解更多关于它们的信息。
Apache Kafka有许多针对其操作的度量，这些度量指标非常多，会让人混淆哪些是重要的，哪些是可以忽略的。这些度量的范围从关于通信量总体速率的简单度量，到针对每种请求类型的详细时间度量，再到每个topic和每个分区的度量。他们提供了broker中的每个操作的详细视图，但也可能使你成为负责管理监视系统的人员的缺点。 本节将详细介绍一直要监控的最关键的度量标准，以及如何响应他们。我们还将描述一些再调试问题的时候需要账务的更重要的度量标准，然而，这并不是可用的度量标准的详细列表，因为列表经常发生变化，而且其中有许多只对硬编码的kafka开放人员有用。
传统IT技术团队中通常都有多个独立的组织-开发团队、测试团队和运维团队。开发团队进行软件开发、测试团队进行软件测试，运维团队致力于部署，负载平衡和发布管理。 他们之间的职能有时重叠、有时依赖、有时候会冲突。
什么是PHPIDS？ PHPIDS（PHP入侵检测系统）是由Mario Heiderich撰写的基于PHP的Web应用程序的最先进的安全层。 IDS既不剥离，消毒也不过滤任何恶意输入，它只是识别攻击者何时尝试破坏你的网站，并按照你想要的方式做出反应。PHPIDS目前是目前为止最好的开源入侵检测系统。不要忘记阅读其文档，以充分利用其功能。 插件实际上是做什么的？ 此插件将监视和保护你的CakePHP免受网络攻击。如果攻击者试图将恶意的有效载荷发送到你的站点，IDS会检测，记录并警告攻击者，提醒管理员或根据攻击
从建筑业到采矿业再到制造业，物联网为各行业提供了新的方法来改进其流程，使其更安全、更高效。
在 Halodoc，我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务，随着公司的发展，我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量，以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中，我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中，我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略，以拥有一个可扩展的数据平台。
Oracle故障诊断有助于预防，检测，诊断和解决问题。特别针对的问题是诸如由代码错误，元数据损坏和客户数据损坏引起的重大错误。
流数据处理正处于蓬勃发展中，可以提供更实时的数据以实现更好的数据洞察，同时从数据中进行分析的流程更加简化。在现实世界中数据生产是一个连续不断的过程(例如，Web服务器日志，移动应用程序中的用户活跃，数据库事务或者传感器读取的数据)。正如其他人所指出的，到目前为止，大部分数据架构都是建立在数据是有限的、静态的这样的基本假设之上。为了缩减连续数据生产和旧”批处理”系统局限性之间的这一根本差距，引入了复杂而脆弱(fragile)的端到端管道。现代流处理技术通过以现实世界事件产生的形式对数据进行建模和处理，从而减轻了对复杂解决方案的依赖。
MassTransit，直译公共交通， 是由Chris Patterson开发的基于消息驱动的.NET 分布式应用框架，其核心思想是借助消息来实现服务之间的松耦合异步通信，进而确保应用更高的可用性、可靠性和可扩展性。通过对消息模型的高度抽象，以及对主流的消息代理（包括RabbitMQ、ActiveMQ、Kafaka、Azure Service Bus、Amazon SQS等）的集成，大大简化了基于消息驱动的开发门槛，同时内置了连接管理、消息序列化和消费者生命周期管理，以及诸如重试、限流、断路器等异常处理机制，让开发者更好的专注于业务实现。 简而言之，MassTransit实现了消息代理透明化。无需面向消息代理编程进行诸如连接管理、队列的申明和绑定等操作，即可轻松实现应用间消息的传递和消费。
许多CI / CD系统工具为开发团队和DevOps团队提供了源代码控制，构建工件和部署功能等功能。GitLab就是其中之一，但是该产品为CI / CD管道带来了某些优势，从易于安装到高级自动化。基于Web的工具鼓励团队内适当的代码实践，并安全地部署到生产中。
作者 | Abdul Fattah Popoola 译者 | Sambodhi 策划 | 褚杏娟 未经验证的可观察性和随时待命的团队总会不可避免地遇到反应中断，而要想减少中断是很痛苦的，因为这就像蒙住双眼在大海捞针。我之所以知道这些，是因为我曾稳定了经历过混乱的团队。 未检测到的降级导致用户感到痛苦。 无休止的、海啸般的嘈杂警报。 24 小时待命压力，难以承受，不可持续。 这篇文章是针对那些因为一直救火而精疲力竭的工程师们，对想要将一项成熟技术加入到工具箱中的管理者来说，也有所帮助。毕竟有谁会不喜
（编者按：Prometheus 是一个开源监控系统，几乎所有云原生系统都以 Prometheus的指标格式输出运行时的监控信息。）
我们知道Kubernetes在安全方面与众不同，但直到现在我们才意识到其威胁的全部范围。自动化部署、共享基础设施以及跨越传统服务器和网络边界进行扩展的能力尽显眼前。但所有这些好处都伴随着更广阔的威胁景观。
创建多个日志，每个日志用于不同的目的。从以前的产品迁移过来的客户可以像过去一样利用这些日志，但现在还可以将所有日志信息导入一个单一的、中央的、机器可读的日志文件——结构化日志。然后可以将此文件与第三方分析工具一起使用。
实施ChatOps是一种现代工作方式，它将人员，工具和讨论结合在一起，以提高生产力并帮助企业更快地发展。在ChatOps上运行的组织将自动监视和系统解析与人工监督和分析相结合，以最大程度地提高正常运行时间和效率。
KubeEdge是一个开源系统，用于将本机容器化的应用程序编排功能扩展到Edge上的主机， 它基于kubernetes构建，并为网络，应用程序提供基本的基础架构支持。云和边缘之间的部署和元数据同步。Kubeedge已获得Apache 2.0的许可。并且完全免费供个人或商业使用。我们欢迎贡献者！
Saga 最初出现在1987年Hector Garcaa-Molrna & Kenneth Salem发表的一篇名为《Sagas》的论文里。其核心思想是将长事务拆分为多个短事务，借助Saga事务协调器的协调，来保证要么所有操作都成功完成，要么运行相应的补偿事务以撤消先前完成的工作，从而维护多个服务之间的数据一致性。举例而言，假设有个在线购物网站，其后端服务划分为订单服务、支付服务和库存服务。那么一次下订单的Saga流程如下图所示：
当Linux等操作系统运行时，会发生许多事件和在后台运行的进程，以实现系统资源的高效可靠的使用。这些事件可能发生在系统软件中，例如 init 或 systemd 进程或用户应用程序，例如 Apache、MySQL、FTP 等。
您使用的每一个热门应用程序的背后，都有一个由架构、测试、监控和安全措施组成的软件系统。今天让我们看一下满足生产环境应用程序的高级架构由哪些体系组成。
这篇文章的主要内容是展示Helios内部利用开源项目和创造性思维快速高效地向客户提供基于链路跟踪的告警机制。
在这篇博文中Anand Tiwari将讲述他在建立这样一个监控和警报系统时的经历和面临的挑战
随着微服务和API在现代软件开发中变得越来越普遍，测试和验证这些API对于确保软件质量变得越来越重要。如何在微服务中更好的做好系统及API的测试，很多公司与开发都做出了自己的尝试。
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