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=平台+数据

会比开发更加重要 的发展日新月异,曾几何时,仅仅是被认知为跑机房,装系统,设计网络,给开发擦屁股。...但是现在运变得极度重要,职责也更加细化,譬如稍大点的公司就将划分为基础,网络,DBA, 应用,架构师。...发展新方向 之前我写过一篇文章,谈及如何用大数据思维做,当然这篇文章有他自己的局限性,只是谈及了监控,灌输一种 data based 的理念。...一切服务都是为了帮助数据进行流转和变换,服务的状态也都反应在数据流上,这种瞬态和终态的量是非常大的,所以我们需要借助大数据的思维去做处理。 到这里就可以参考大数据思维做灌输的概念了。...所以未来可以完全依托一个固定的分布式操作系统,在其上开发各种工具,利用大数据相关的理念和工具,监控,追踪,分析服务的状态,解决现有的工具碎片化,难以复制,难于贡献生态的问题。

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相关指标数据采集并ES入仓 - 笔记

收集到的应用指标数据最好要进行ES入仓,入到Kafka里面,并通过Kibana可视化展示。 需要进行采集的应用进程相关指标如下: ?...指标值 indexValue CHAR 是 支持批量 指标类别 indexType CHAR 是 安全 测试 运行 应用 环境 指标描述 indexDesc VARCHAR 是 指标说明,指标采集数据源...legao……) 采集时间 collectTime TIMESTAMP 是 支持批量 应用名称 appName CHAR 是 以AIOPS的3位编码为准 主机名 hostName CHAR 否 发送数据源主机...dataSource CHAR 是 脚本路径@主机IP 下面是应用指标数据进行ES入仓的请求说明 测试区接口说明: 访问链接:http://192.168.10.10:10222/haha/heiheiAPI...bash shell生成时间戳示例 date +'%s' # bash shell请求示例 curl -s -XPOST -H "Content-Type:application/json" -d 请求数据

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数据生态之数据思维

数据根据上述方式的发展历程逐步构建数据生态,如果我们把方式的发展浓缩成技术提升和工具建设,那与之相对应的,数据的发展也有四个阶段:自动化能力、平台化能力、数据能力、智能化能力...在数据能力中,数据已初步形成初步数据生态标准,具备构建数据中台和数据可视化,同时也能对数据的进行血缘能力和影响能力的初步分析。...在智能化能力中,数据已形成较大的规模,因此将经验和大数据、机器学习的技术相结合,开发成一系列智能策略,提升数据的输出能力,让数据边界延伸至更多的场景。...二、 什么是的“数据思维” 方式的发展提升了人员的基础门槛能力,在现在很多的企业中,人员的日常离不开数据的过程和结果靠不靠谱,都可以通过数据来验证。...而人员只需要将场景的数据和其他第三方数据进行有机的结合,因此人员随时看数据,并不需要成为他们,服务能力的边界延伸并不意味技术的延伸,人员跟需要善于运用现有的数据来获得想要的结果和反馈

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监控,如何获取数据

如果想做自动化高效化,则少不了搭建监控系统。目前市面上已经有大量成熟、开源的监控平台可供挑选。但如果想实现一个监控系统,或了解监控系统的原理,则可参见本文。 1....常见监控系统划分 常见监控系统可按有/无Agent,使用Pull/Push获取数据进行简单划分。 [sqpnqlpbyh.png?...相信/开发对此协议都很熟悉,用于监控时,它可以直接输入系统命令从而获得监控数据输出。优点是一次就能获取大量的信息,缺点是交互不好控制和获取到的输出往往需要清洗处理。SSH示例如下。...系统文件读取的系统的运行数据,应用数据文件读取的是应用的运行数据。仅以系统文件举例,例如Linux系统的监控,大多可以靠读取/proc/目录下的文件实现。...小结 监控系统可按“有/无agent”、“使用pull/push获取数据”划分成6类。 Agent实际是一个轻量程序,用于提供系统无法直接提供的数据

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Apache Doris元数据

这个 bdb 目录相当于 bdbje 的 “数据目录”。 其中 .jdb 后缀的是 bdbje 的数据文件。这些数据文件会随着元数据 journal 的不断增多而越来越多。...从 FE 内存中恢复元数据 在某些极端情况下,磁盘上 image 文件可能会损坏,但是内存中的元数据是完好的,此时我们可以先从内存中 dump 出元数据,再替换掉磁盘上的 image 文件,来恢复元数据...如果你并不十分了解 FE 元数据的运行逻辑,或者没有足够 FE 元数据经验,我们强烈建议在实际使用中,只部署一个 FOLLOWER 类型的 FE 作为 MASTER,其余 FE 都是 OBSERVER...,这样可以减少很多复杂的问题!...所以如 最佳实践 一节中所述,如果你没有丰富的元数据经验,不建议部署多 FOLLOWER。

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4.5.1 他山之石之数据

【概要】 ---- 本篇是《数智万物下的思考》第4章“平台”的第4节“分析平台”第1小节,主要观点有:: 1、在围绕“监管控析”的平台有机躯体上,数据平台定位为大脑,承担生产环境所有数据和信息汇总...)、应用运营几类数据出发,挖掘对应厂商对数据应用场景的观点。...3、数据平台考虑以下几个关注: 关注数据在运数字化空间的融合作用。 关注提升业务连续性保障、IT交付效率、感知客户体验、产品运营能力的分析能力。 关注数据治理、指标体系的建设。...得益于他们对“监管控”落地全家桶式的解决方案,加上围绕数据平台中专门打造的数据平台、日志、统一事件、可视化工具,从纸面上看,提供了相对齐全的数据分析能力。 统一的监控性能指标数据。...3、关注数据治理、指标体系的建设。 4、关注数据平台在多源、实时、海量的数据汇集能力,与低代码的数据开发,数据开放与输出的平台能力。 5、关注AIOps解决未知问题的数据分析能力。

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的感悟(做需要考虑事,组织结构,学习地图....)

需要考虑的事 简介 /* 是在于一个量 最少的人,最多的事 并且保证业务 比如说google的一个数据中心,只有几个人在维护 不能直接的创造价值,而是可以变相的节约成本...(7)资产管理 记录和管理相关的基础物理信息,包括数据中心、网络、机柜、服务器、ACL、IP等各种资源信息,制定有效的流程,确保信息的准确性;开放API接口,为自动化提供数据支持。...数据 数据负责数据存储方案设计、数据库表设计、索引设计和SQL优化,对数据库进行变更、监控、备份、高可用设计等工作。详细的工作职责如下所述。...研发 研发负责通用的平台设计和研发工作,如:资产管理、监控系统、平台、数据权限管理系统等。提供各种API供或研发人员使用,封装更高层的自动化维系统。详细的工作职责如下所述。...要做DBA,就要专门研究数据库,搞清楚数据库的原理结构,每个详细点。 每一门往后都有大量的东西要学习的,专精才能钱多,并且有成长。 不过当前都在往开发方向靠拢,未来的都要会一些开发才行。

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| 数据中心的四大法宝

对于数据中心,工作的重要性不言而喻,在数据中心生命周期中管理是历时时间最长的一个阶段。...投资巨大的数据中心,为了能够尽快得到收益,就需要在运的工作上多下工夫,切勿进入“一流设备、二流设计、三流”的不良运营之中,高品 质数据中心的工作至关重要。...那么如何才能提升数据中心的水平,本文提出了数据中心工作制胜的四大法宝,做好这四个方面的工作将使数据中心一直 运行于最佳状态,为数据中心创造最大的受益。...通过对数据中心而 输出的各种技术文档,将为后来人提供方便,并且可以提升数据中心整体的能力。数据中心的文档五华八门,你不知道什么时候其中的哪些文档就会派上用场。...工程文档、业务备份、在线监测、周期巡检是数据中心工作的四个重要方面,只有做好这四个方面的工作,才能让数据中心保持长期稳定运行,并能产生良好的效益,是数据中心水平高低的主要体现,拥有这四大法宝,将使数据中心终身受益

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平台元数据稽核小结

数据中的元数据建设都是重中之重,如果元数据不具有参考的价值,那么后续的操作都会受到影响,但是元数据的建设也应该是分成几个步子来走,首先得能够收集到元数据或者元数据的录入,数据有了后续做规范和标准化才有依据...,谁都受不了;有了数据,逐步来落实质量,这个过程就是逐步规范化的过程,这个过程中要把握的就是通用和定制的粒度,统一的模板,但是数据的意义可能会有所差别,这个平衡度就是关键。...比如你看到的一个元数据列表类似下面的形式,假设有9个数据库实例,其实这个阶段你也会犯嘀咕,要拍胸脯说元数据妥妥的,那是主观片面的,我们怎么来验证,或者怎么发现元数据问题来修复。...第三个阶段其实是对于未知问题的把握,比如我们的元数据库中录入了100个实例,但是可能某个服务器上另外又部署了2个实例,在元数据中可能遗漏了。...整个对比就是一个全面的比较,元数据就是一个列表,系统中抓取的信息也是一个列表,两个列表互相对比,就能够得到一些差异的数据

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数据平台落地构想

与此同时,各地政府在快马加鞭的构建业务大数据平台,用户端连接交互平台的建设,如小程序,网上办事大厅,政务微信等。然而资源整合、提升服务能力的趋势在各行各业也日益明朗。...Problems 资源服务能力,数据服务能力,连接服务能力在不断增强的情况下,对平台的要求就越来越高,传统的理念和思维模式已很难满足用户的需求。...为用户提供全套运营解决方案,有效的满足用户在监控自愈、CMDB配置管理、自动化、ITSM流程管理、数据分析、日志分析、数据运营,可视化大屏的全景式需求。...image.png 蓝鲸平台在满足用户基本的需求外,还通过监、管、控、 流、析五大数据抓手,将用户云平台、网平台、应用系统的全流程数据抓取出来,通过蓝鲸大数据平台进行采样、建模、分析、处理,最后通过统一运营门户...Summary 蓝鲸平台是一套PaaS平台+原子组件+业务场景的全景式平台,也是一套通过监、管、控、流、析、营六大能力实现数据全流程打通的数据平台、数据化运营平台。​​​​

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如何多集群数据库?58 同城 NebulaGraph Database 实践

资源申请和集群管理方式 为了更好的管理和维护,图数据库在运部门集中管理。用户按需在工单平台中提交申请即可,工单中填写详细的资源需求数据和性能需求指标,由同学统一审核交付集群资源。...为了高效管理和规模化的集群,需要提前规划和制定规范。...61000 meta 端口;51000 ws_http_port;41000 ws_h2_port 62000 storage 端口;52000 ws_http_port;42000 ws_h2_port 规范...端口 路径打包生成 rpm,作为标准安装包 图片 服务请求直接通过 DNS 和网关服务到 Graph,方便计算和存储服务直接交互,由于是通过 DNS 访问,不对外暴露 Meta 节点信息,可以更灵活的...,较少服务绑定 Meta 节点 ip 带来的代价。

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故事】小白黑化记

来源:人那些事儿 ID:jzjytd2016 【01】换工作 2017年8月份的某一个晴朗慵懒的下午,我在望京中环南路7号西家大院E楼5层最角落且紧靠大落地窗的工位上掐指一算,我在研究院竟然已经工作...顶着小伙伴和家人都觉得你脑子进水的诧异目光,我开始了我的换工作大业,从实习开始就在研究院工作,突然开始可以选择了竟然有些茫然,种种纠结波折暂且不表,总之,在2017年12月18号,我走进了东四157号,正式成为了银河信息化集中交易团队的一份子...每每想到这些,我除了自责、懊恼、自我怀疑之外,也深深体会到了团队成员的团结和大家释放出来的善意,对于团队来讲,每天来自业务部门及客户的压力非常大,小心翼翼,如履薄冰,全部精力用来对抗外部还不够,对于团队内部制造麻烦消耗精力的人的态度...这次经历也让我对工作有了新的认识和更多的思考,在这里和大家分享一下: 操作层面 1....线上操作无小事”,坚持 “双人复核”,坚持“按照流程操作” 端正心态,受过去经历和个人性格的影响,我是一个有一点个人英雄主义倾向的人,来到新的团队,更是急于证明自己,心态出了问题自然会导致路线跑偏,生产系统线上是一个严谨度要求非常高的工作

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mysql数据方案

数据库不仅仅是dba的工作,每一个测试人员也应该懂得基本的数据操作,因为数据库是数据承载的地方并且是系统中非常重要的一部分,所以我们也需要熟练的对数据库进行基本维护。...导入单个库 mysql-hlocalhost -utester -p123456 < testdb1.sql 或者 mysql>source testdb1.sql; 第4组命令: 4.1:导出某些数据表...mysql -uusername -ppassword testdb1 < tables.sql 或者 mysql>source tables.sql; 02、shell脚本实现数据库备份 ----....000009 | mysql -utester -p123456 #根据日志文件binlog.000008将数据恢复到2019-05-31 23:59:59以前的操作。...总结:数据库的对于测试人员来说仍然是非常重要的,比如:非常重要也不太容易构建的测试数据需要做备份操作时,数据库的就显得很有技术含量,掌握数据的基本可以使测试工作做得更出色,同时也会让开发刮目相看

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IT发展进程中不同时期的差异!传统、互联网、业务

因此,互联网在基础设施、数据库、中间件、分布式存储、自动化部署等环节通常大量采用开源或基于SaaS的自动化监控工具,如Zabbix、Nagios和云智慧监控宝等,这些产品的横向扩展能力很强,具有分布式...于是,利用大数据技术消除业务与IT断层,解决数字化转型痛点成为IT发展的第一选择。...业务是以大数据技术为基础,覆盖企业所有业务系统和IT系统的新一代数据管理解决方案,通过全链路监控、端到端应用性能管理、实时业务数据分析与高度定制化的可视化大屏等手段,帮助企业第一时间发现业务数据波动...因此,业务必须具备强大的即时数据分析能力和开放的数据接口,能够接入各种ITSM/ITOA系统、APM、NPM和业务系统数据,而且业务与原因IT系统是松耦合、低侵入的,是可以弹性部署和灵活配置的,...通过不断的数据积累和持续学习,智能AIOps将把人员从纷繁复杂、过度依赖人工的监控、发现、告警和修复工作中彻底解放出来,而也将变得更加自动化、智能化。

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管理与自动化

此层次的维系统需要各类环境数据来作为判断条件,同时还要能够变化操作行为。另,此层次的维系统需要跟很多第三方系统对接(cmdb、网管系统)。...5.3 智能化此层次的维系统具备数据核心(大数据存储,所有运营中的数据都会按关联关系集中存储),具备根据数据自己分析和判断、并自我决策和执行的能力。...另外,对于大中型自动化平台而言, CMDB和配置系统依然不可或缺。CMDB即配置管理数据库,一般用于统一管理IT数据、服务器数据资产等。...CMDB数据的准确性和权威性,关系到自动化是否走在正确的路上。...自动化不是万能的,我们需要看清楚它的位置。(2)的本质到底是服务,是服务于业务,因为是用技术解决业务问题,的价值要依托于业务才能体现。

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