如何确保基于堆栈驱动程序日志的指标获得0值，而不是没有数据？

要确保基于堆栈驱动程序日志的指标获得0值，而不是没有数据，可以采取以下步骤：

确保正确配置日志收集：首先，确保堆栈驱动程序的日志已正确配置和启用。检查日志收集器是否正确配置为捕获堆栈驱动程序的日志，并确保它正在运行并记录数据。
检查日志源：确保堆栈驱动程序的日志源正在生成日志数据。检查日志源的设置和配置，确保它们按预期生成日志。
检查日志传输：确保日志数据能够正确传输到指标系统。检查日志传输管道，例如日志收集器和指标系统之间的连接，确保数据能够顺利传输。
配置指标提取规则：在指标系统中配置适当的指标提取规则，以从堆栈驱动程序的日志中提取所需的指标。确保规则正确匹配日志格式，并将日志数据解析为指标。
检查指标聚合和计算：确保指标系统正确聚合和计算堆栈驱动程序日志中的指标。检查指标系统的设置和配置，确保它们按预期处理日志数据并生成正确的指标。
监控和警报设置：设置监控和警报规则，以便在指标值为0时及时收到通知。确保监控系统能够正确解读指标数据，并在需要时触发警报。

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嵌入式代码中产生bug的几大原因~

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为什么变更感知对现代应用程序的排障工作非常重要

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性能最佳实践：查询模式和分析

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集装箱时代的分布式记录（第3部分）

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使用Flink进行实时日志聚合：第二部分

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一个数据库性能规模化的传说

跟随新员工Joan，观察她在从无法扩展的内部数据库系统迁移到分布式数据库的过程中如何调试问题。...由于如今每年都会出现一些新的数据保护法案，公司董事会决定维护自己的数据中心，而不是使用流行的云供应商来存储敏感信息。...调优凭借在入门任务中获得的经验，Joan 开始计划如何处理她的新任务：一个行为异常的应用程序。其中一个应用程序臭名昭著地导致整个系统的稳定性问题，每次出现问题都会扰乱其他工作负载。...这个异常的应用程序已经基于官方支持的驱动程序，所以Joan 可以将它从潜在根本原因的列表中排除。这项特定服务负责将从旧系统备份的数据注入新的数据库。...检查日志和仪表板有助于调查此类案例，因此请确保在数据库集群和所有客户端应用程序中都提供可观察性工具。如果使用分布式跟踪，例如OpenTelemetry 集成，则可以获得额外分数。

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MongoDB部署检查列表建议

确保所有实例都使用日志。模式设计 MongoDB中的数据有一个动态设计。集合强制执行文档结构。这有助于迭代开发和多态性。然而，集合通常保存具有高度同质结构的文档。有关详细信息，请参阅数据建模概念。...确保模式设计支持您的部署类型：如果您计划使用分片集群进行水平扩展，请设计您的模式以包含一个强健的片键。片键通过确定MongoDB如何划分数据来影响读写性能。...- 确保您的副本集至少包含三个数据承载节点，这些节点与日志记录一起运行，并且为了可用性和持久性，您使用 w:"majority" 写策略发出写操作。 - 配置副本集成员时使用主机名，而不是IP地址。...- 确保所有mongod实例之间的完全双向网络连接。 - 确保每个主机都可以自行解决。 - 确保副本集包含奇数个投票成员。 - 确保mongod实例有0票或1票。...- 对高可用性，将副本集部署到至少三个数据中心。分片 - 将配置服务器放在专用硬件上，以便在大型集群中获得最佳性能。确保硬件有足够的 RAM 将数据文件完全保存在内存中，并且有专用的存储器。

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如何构建一个私有存储云

云计算的标准定义包括以下特点：弹性增长和缩减消耗资源;交付即服务，以抽象术语而不是在物理硬件上定义的服务产品的标准集合;多租户支持多客户端;按需访问很少或不需要手动干预的资源;报告和计费，以及基于时长收费的详细报告...私有存储云应该反映这些相同的功能。在这种情况下的客户，应该能够请求存储容量，而不必担心如何交付。...安全性确保数据在私有存储云用户之间不可见，而诸如服务质量（QoS）的性能特征使得每个用户接收一致的服务等级，而不管其系统负载如何。...因此，服务质量变得非常重要，作为确保最终用户获得他们需要的性能，或将性能限制到他们用新系统支付的水平的工具。需要应用程序编程接口（API）近年来，存储设备世界已经看到了微小的管理演变。...一些平台本地实现API，而一些平台已经围绕现有API工具构建了API封装。这里的关键要求是确保API，CLI和GUI操作顺畅，而不是相互跨越。

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最新基准测试：Kafka、Pulsar 和 RabbitMQ 哪个最快？

基于我们的观察，以及 BookKeeper 实现了一个分组 fsync 算法的事实，我们相信，它确实依赖于 fsync 每个写操作来确保其正确性，但是，社区中可能有人比我们更清楚我们的结论是否正确，我们希望可以从他们那里获得反馈...OMB Kafka 驱动程序修复我们修复了 Kafka 驱动程序中一个严重的 Bug，这个 Bug 让 Kafka 生产者无法获得 TCP 连接，存在每个工作者实例一个连接的瓶颈。...最后，它还优化内核中的电源管理服务质量（QoS），这是为了提高性能，而不是省电。...如果 Kafka 被配置为每次写时 fsync，那么我们就会因强制进行 fsync 系统调用而人为地妨碍了性能，并且没有获得任何额外的好处。...我们通过不断增加这个值，直到它对 Pulsar 最终达到的峰值稳定吞吐量没有可测量的影响。

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降低观测性成本的自建方法

数据量不是问题，数据管理才是虽然一些可观测性供应商会建议限制数据摄取以降低成本，但这种策略可能会损害可观测性，导致生产问题被遗漏、无法获得进行根本原因分析所需的宝贵数据，以及违反各种监管要求的风险增加...这不仅降低了可观测性费用，更重要的是，它将历史数据和运营数据分开，确保运营数据查询保持快速。尽可能最小化数据生成停止生成不必要的日志、跟踪和指标。...将日志和跟踪记录转换成指标并没有规定说你必须以原始形式摄取数据。由于日志的大小，存储日志的成本特别高。日志数据中并非所有字段都有用。...DevOps 团队也可以获得相同的洞察，因为这些数据仍然可以被索引;只是要索引的数据量大大减少了，从而优化了成本。存储指标的成本较低的一个例外情况是高基数指标。...这些指标具有许多不同值的标签，例如支持数百万用户的 IP 地址指标。标签下的每个不同值都提供了一种查询数据的方式。这会降低查询速度，增加成本，并导致更长时间的中断。

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ROS 2 Foxy Fitzroy：为生产和开发机器人设定新标准

分层抽象使开发人员可以专注于其独特的应用程序，算法或驱动程序，而不是基础细节。...这些指标很容易在操作过程中记录下来，例如包括ROS主题周期的平均值，最小值，最大值和标准偏差。统计数据可用于数据分析，诊断系统不正常行为以及作为已知问题警报和通知系统的输入。...这些新的改进表明，现在可以将rosbags包含在任何使用QoS的基于ROS的日志记录系统中。 ROS 2 Foxy的另一个新的有用的rosbag功能是在记录和播放数据时压缩和解压缩包文件的功能。...Navigation2基于原始的ROS 导航堆栈，但具有一些改进，例如通过行为树（BT）的可扩展性以及使用生命周期节点的启动流控制。...驱动程序和“开箱即用”的集成传统上，开发人员和公司都能够利用ROS生态系统中支持的大量硬件和组件驱动程序。使用ROS 2，没有什么不同。

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微软发布Windows Defender System Guard运行时认证技术

NT 内核根据执行进程对象中保存的某些值确定进程是否受到保护，通过内核漏洞或驱动程序（例如 Mimikatz）篡改这些值就能有效地破坏进程保护。...如果 Windows Defender System Guard 可以获得主机系统在 VSM 处于活动状态下运行的证据，则可以使用此证明和签署的会话报告来确保特定围圈正常运行。...，为测量的引导日志（Measured Boot Log）建立信任；从测量的启动日志中提取 VSM IDK，并使用它们来验证 VBS 围圈签名；上述后端验证以及用可信任CA在围圈内生成的临时密钥公共组件的签名签发会话证书...（KMCI）；禁用测试签名；禁用内核调试测量会话报告中的安全级别本身就是一个重要而有趣的指标。...换句话说，运行时认证更多的是检测可能代表着攻击行为的微小痕迹，而不是寻找明显的信号。微软对这项新技术充满期待，认为这项技术有可能在平台安全方面取得重大进展。更多细节将会陆续发布。

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mongodb 总结

4.线程堆栈的尺寸默认的线程堆栈尺寸为10m ，调整为1m ，已经集成在启动脚本中。...Mongodb 的-v 日志适合在开发环境的调试线上部署不建议采用这个参数，目前线上部署的情况，-v 日志一天也会有几个G 的日志量，去掉这个参数，跟数据查询相关的操作就不会记日志了，数据库的内部的重要操作还是会写日志的...而mongodb 对中断连接的垃圾清理工作则是懒惰的被动清理方式，如果驱动程序端配置的连接数过大，一旦发生重连，则会导致mongo 端堆积大量的垃圾连接数据，导致主机资源耗尽。...关注的主要性能指标： 1】Faults：显示Mongodb 每秒页面故障的数量，这个是mongoDB 映射到虚拟地址空间，而不是物理内存，这个值如果飙高的话，可能意味着机器没有足够的内存来存储数据和索引...我们采用的架构为replSet 和Master-slave . 基于我们目前的架构以及数据一致性要求，我们没有安排相关的备份系统。

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Kudu1.7的新功能

在此模式下读取，可确保会话基于 "read-your-writes"和"read-your-reads"，同时最大限度地减少因等待未完成的写入事务而导致的延迟。...2.Kudu1.7的优化和提升 2.默认情况下，每个tablet副本现在跨三个数据目录而不是所有数据目录对数据块进行条带化。这降低了单个磁盘发生故障时对tablet造成的影响。...该功能适用于升级到Kudu1.7后创建的新副本。 2.Kudu服务器之前提供了启用单独的指标日志的功能，该日志存储服务器上可用的所有指标的定期快照。...此功能现在可以作为“诊断日志”的一部分，该功能默认启用。诊断日志包括定期dump出来的服务器指标和线程堆栈的集合。默认情况下，该诊断日志不会超过640MB，因为使用压缩，实际会更小。...3.改进了同步Java客户端中的错误处理，以便在抛出异常时，堆栈跟踪指示调用客户端函数的正确位置，而不是内部工作线程的调用堆栈。

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Honeycomb.io的Austin Parker：深入探讨OpenTelemetry

这些权衡通常直接或间接地受到其余可观察性堆栈的影响。让我们以 pod 日志和指标为例。您是通过 Prometheus 公开自定义指标，还是将抓取的日志转换为指标？...您需要运行单独的日志网关，而不是尝试将日志处理器与指标或跟踪处理器共置。您可能会发现跟踪提供了指标和日志为您提供的绝大部分效用，而服务的资源使用量略有增加。...对此并没有硬性规定，因为很大程度上取决于您的应用程序架构和可观察性后端。 OpenTelemetry 如何与 Kubernetes 堆栈中的其他可观察性工具集成，您遇到了哪些好处或挑战？...我看到的一种流行模式是使用 OpenTelemetry 创建“本地”集群监控堆栈，该堆栈集中所有跨单个集群的遥测数据，然后使用 Collector 的路由功能将关键指标、日志和跟踪数据发送到第三方解决方案...避免过度依赖自定义应用程序指标——通常，您可以将您感兴趣的数据捕获为跨度属性——这有助于控制成本并确保您的可观察性支出是线性的而不是指数级的。

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