ODS ETL过程临时表 按天分区 最多保留最近7天分区。 DBSync非去重数据 按天分区 由应用通过中间层保留历史数据,默认ODS层不保留历史数据。
存储容量是指存储器可以容纳的二进制信息量,用存储器中存储地址寄存器MAR的编址数与存储字位数的乘积表示。
API 监控报告是一种监测 API 异常的工具。在 API 管理中,查看 API 异常监控的监控报告,是 Eolink Apikit 常用的功能。Eolink Apikit 的监控报告有 3种:
很多时候,我们希望监控一些最新信息,能够第一时间在微信上看到。现在有很多这方面的消息推送工具,比如wxpusher、Pushplus、server饭、server酱等:
Prometheus 监控服务(TMP) 1. TMP 和自建有什么区别吗 TMP 完全兼容开源生态,并与腾讯云监控数据打通,帮助用户快速搭建监控体系(自定义监控,组件监控,基础监控等),支持 Grafana 并预设了常用的监控 Dashboard,支持丰富的 Exporter 并预设了常见的告警模板;很好解决了开源社区 Prometheus 高可用搭建困难, Prometheus 性能可扩展性差,运维消耗人力等痛点。 2. TMP 的监控数据是怎么采集的? 通过 Prometheus agent 拉取
日志服务(Cloud Log Service,下文简称CLS服务)是腾讯云提供的一站式日志数据解决方案,可以快速便捷的接入,享受日志采集、日志存储到日志内容搜索、统计分析等全方位稳定可靠的日志服务。下文讲解业务接入腾讯云日志服务方案。
Bing搜索的首页每天都会推送一张很漂亮的图片,把它保存下来,当做电脑桌面或是自己的网站背景图还不是美滋滋…… 今天的bing图片是这样的 既然要抓取这张图片,首先就得弄清这张图是从
无论您经营的是在线商店、公司网站还是旅游博客,都没有关系:您需要相信网站可以安全使用和访问。因此,HTTPS 已成为万维网的标准,如果您的网站不安全,大多数浏览器都会阻止访问它,您的 SEO 排名也会受到影响。因此,任何 Web 服务器管理员的一项重要任务是管理 SSL/TLS 证书并在它们过期之前对其进行更新。
Zabbix 数据库在没有使用分区分表功能,默认使用Housekeeping(管家功能)进行删除历史数据和趋势历史记录,如果zabbix数据库使用了分区分表功能需要把Housekeeping(管理功能)关闭。Housekeeping功能监控数据量少可以使用,但监控数据量多每次执行删除旧数据会降低MySQL数据库性能,并且还会产生很多空间碎片。经常会出现警报" Zabbix housekeeper processes more than 75% busy"的告警。(zabbix_server.conf配置文件两个参数进行历史记录数据删除:间隔多久删除一次,默认单位小时HousekeepingFrequency=1,一次删除多少数据,默认单位行MaxHousekeeperDelete=5000)。
首先申明我的观点,redis本身只是缓存,不适合作为数据库使用,有说微博就是拿redis当DB用的,自己去证实吧。如果非要拿redis当数据库,就不得不考虑数据丢失问题,这里讨论两种常见的可能造成数据丢失的情况。
使用 SAP S/4HANA Cloud 2302,新的范围项目 6GD首先发布在德国和美国的国家版本下,提供项目制造的按订单设计 (ETO)的功能。
目前EasyNVR作为TSINGSEE青犀视频开发的稳定可靠的智能安防监控平台,具备视频采集、直播、转码、分发等能力,其中在录像功能方面,不仅可以调取录像视频直接回放,还可以将录像文件通过接口调用下载。
基于我之前的博客文章,我在其中解释了如何利用 Shodan 搜索过滤器进行简单的 Shodan 搜索。事实证明,这些搜索对于蓝队识别可能构成安全风险的异常互联网暴露实例而言是有利的。
之前几期的监控肯能有人不大认同,你这一个是特殊时期分析问题的,一个是分析日志的,我要的是正常人用的那种监控,正常人的那种
本文将介绍使用50k并发用户测试轻松运行负载测试所需的步骤(以及最多200万用户的更大测试)。
日志数据记录了所有利用 Telnet 协议的恶意行为以及相关的攻击源 IP 地址,每一个 IP 地址代表一 个攻击源。通过统计分析,我们共发现攻击源 118,527 个。图 4.1 为 7 个月以来攻击源的活跃情况。如 图所示,2019 年以来 Telnet 的利用情况逐月增加,8 月活跃的攻击源最多,数量高达 61,526 个,其中 弱口令探测行为有 53,347 个;另外,6 月样本下载的行为最多,高达 4,118 个。整体来看,后半年攻 击源的数量有所减少。
使用袋鼠云数栈的某教育行业客户,在之前的信息化过程中建设了多个系统,已经意识到自身数据孤立的现状,面对TB级的数据量,需要更高效的方式进行数据治理和分析,为业务方提供高质量数据。
可以使用Postgres Exporter采集PG的各种指标,并将其发送给普罗米修斯。更多详细信息参考:
北京时间 2023 年 1 月 15 日 11 时 14 分,我国在太原卫星发射中心使用长征二号丁运载火箭,以“一箭十四星”发射方式,成功将包括北邮一号卫星在内的 14 颗卫星发射升空。据悉,北邮一号卫星发射升空后卫星正常入轨,遥测参数正常,太阳翼、天线均展开正常,发射任务获得圆满成功。
第一个特性很好理解,我们可以用kafka去发消息和接受消息,做一个广播,这个很多工具都可以做到,redis也支持,自己实现也可以,但是kafka强大在他的高可用高性能和可靠性。 第二点,kafka他自己有个参数,log.retention.hours,日志删除的时间阈值(小时为单位),默认是168小时,也就是七天,这七天内的消息,你都可以重新消费到,也可以确定从何处开始消费。 第三点,kafka利用Kafka Streams,我们可以对kafka消息流进行处理,比如有一些要对消息进行特殊格式化或者过滤的场景,利用kafka的库类可以轻松实现。go也有goka这个包支持流式操作。 而分布式,Kafka作为一个集群,运行在一台或者多台服务器上.
vivo推送平台是vivo公司向开发者提供的消息推送服务,通过在云端与客户端之间建立一条稳定、可靠的长连接,为开发者提供向客户端应用实时推送消息的服务,支持百亿级的通知/消息推送,秒级触达移动用户。
4、一个ext3的文件分区,当使用touch test.file命令创建一个新文件时报错,报错的信息是显示磁盘已满,但是采用df -h命令查看磁盘大小时,只使用了60%的磁盘空间,为什么会出现这个情况,说说你的理由
10.1 使用w查看系统负载 监控系统状态 w / uptime 命令,查看系统负载 cat /proc/cpuinfo 命令,查看cpu核数——>里面的processor 表示逻辑cpu,若后面跟的数字为0 ,则表示有一颗 逻辑cpu,若是为1 ,则表示有2颗 逻辑cpu w命令 w 命令,用于显示已经登陆系统的用户列表,并显示用户正在执行的指令。 第一行 最左边会是系统的时间 然后是系统启动了多长时间,如up 3:40就是启动了三小时四十分钟 登陆了几个用户,比如 2 users 最右边是最关键的
微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前,针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min,3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈:查询平均耗时 > 1000ms,失败率居高不下。针对这些问题,微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景,将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程,希望对你有用!
👉腾小云导读 微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前,针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min,3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈:查询平均耗时 > 1000ms,失败率居高不下。针对这些问题,微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景,将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程,希望对你有用! 👉目录 1 背景介绍
从监控上看和另外一个程序(管理员平台)的内存使用情况吻合,使用率降下来是因为重启了apiserver和管理员平台,且问题只出现在最近两天的晚上,管理员平台中有一段逻辑是定时全量拉取集群数据(设计不合理,后续需要改),管理员平台的日志里显示拉取数据超时,基本猜测和管理员平台调用k8s api不合理有关,且k8s apiserver应该也有bug,导致内存泄露或者goroutine泄露。但是最近代码都没动过,为啥之前没事呢,后负责管理员平台的同事说近两天美东专线有问题,延迟是之前的3倍,而且出现问题的时间正好匹配,那接下来就查一下具体原因。
大家好,我是Coder哥,最近在交付项目,部署脚本,k8s, docker用的比较多,我发现一个问题,大家对k8s的监控聊的比较多,但是对docker的监控好像兴致不是很高,可能是现在用docker部署整套项目的公司比较少的原因吧。由于自己的项目用docker比较多(穷逼没钱搞k8s),我们今天来聊聊Docker中的监控。
微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。
我们知道树莓派是最常用的开发板,树莓派受欢迎的原因之一在于树莓派的功能非常全面,不论是做视频播放、音频播放等功能,树莓派都能派上用场。为增进大家对树莓派的认识,本文将带大家了解一下曾有人用树莓派做了什么。如果你对树莓派具有兴趣,不妨继续往下阅读哦。
我们都知道,黑匣子是用于记录飞机飞行和性能参数的仪器。在飞机出问题后,用于定位问题原因。JFR 就是 Java 的黑匣子。
备注:这里要注意,数据更新间隔和自定义时间间隔是并行运行的,所以通常都会有冲突,要先单独按照自定义时间间隔执行Item,可以将数据更新间隔设为0,这样数据更新间隔这个策略就不会被执行,而只执行自定义时间间隔。对于自定义时间间隔的写法可以查看官网上的教程。 下图的自定义时间间隔表示,在星期一到星期五每天下午五点到八点每隔二十分钟执行Item监控脚本,更新数据。
MongoDB数据库默认的管理工具是(CLI)Shell命令行,对于专业的DBA来说比较容易上手,但是对于普通人员GUI可视化工具更方便使用。我们就来介绍13个好用的MongoDB可视化工具。MongoDB官方提供了社区版的Compass,可以独立安装使用,也提供了云服务器版本MongoDB Atlas。商业版本的MongoDB必须购买其订阅。MongoDB Atlas旨在在AWS,Azure和Google Cloud等云平台上运行。阿里云MongoDB数据库也提供了基于Web的管理工具。免费使用。MongoDB自带的Shell命令行工具,大家应该很熟悉了。
昨晚,墨天轮邀请到MySQL技术顾问崔虎龙做了题为《一小时掌握MySQL故障排查思路方法》的直播分享,引起了大家的广泛关注,直播后很多小伙伴来找小编询问PPT、思维导图、视频等,在这里小编火速整理了一下PPT和视频,并就24个典型问题请讲师做了解答,分享至此供大家参考学习。
打开TwinCAT3,选择菜单栏中“文件”>“新建”>“项目”,在新建项目窗口中,选择“TwinCAT Projects”,如图1-2所示
本文主要介绍了zabbix进行数据库表分区的方法: 在系统监控中,zabbix已经代替了nagios+cacti,zabbix以其良好的图形展示和高度自定义赢得了很多运维人员的喜爱。但是由于在工作中,zabbix跑的时间过长(我们公司跑了将近3年),web页面经常卡顿,监控数据有时很难插入数据库,且数据库队列经常性卡死,经过查看,发现mysql的数据量高达83G,急需瘦身,于是有了此文。 步骤: 修改表结构: use zabbix; Alter table history_text drop
在正式阅读本文之前,我们先思考一个问题-几乎每个IT公司都有一套自己的运维监控系统,每家公司的运维都在做监控系统,而似乎每家都在面临一个问题,监控系统不好用,不能解决实际的监控问题,有没有更好的监控系统呢?答案是有的,本文将为您揭晓谜底。
这是去年在线上遇到了一个系统负载的问题,问题的内容如下:某个从库上的系统负载从5天前开始,一直处于比较高的状态,磁盘IO也比较高,这里我先截取一部分监控的曲线图:
MQ是消息服务中间件,基于高可用分布式集群技术,是消费模式基于发布订阅模式的消息系统。支持Java,C++以及.NET,PHP,Python,为分布式应用系统提供异步解耦、削峰填谷的能力,具备海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。具有消息查询,消息回溯(不是消息撤回,也不支持消息撤回),消息轨迹查询,堆积监控报警功能。 MQ协议支持接入方式 : TCP、HTTP(RESTful 风格)、MQTT。MQ支持公网访问,但可用性较低。 MQ应用场景 : 分布式事务,物联网应用,实时计算(将产生的数据实时流入到实时计算引擎来实现),同步大规模缓存。 实时计算引擎一般有 : Spark / Storm / EMR / ARMS / BeamRunner。 MQ拥有管理工具 : Web控制台,Open API,mqadmin命令集。拥有微消息队列(LMQ),RocketMQ消息队列,Kafka消息队列,跨域中继服务(CRS)等组件。 Web控制台提供消息查询、消息轨迹查询、重置消费位点、资源统计、监控报警等操作。消息查询有三种方式 :** 根据Message ID(精确查询),Message Key(模糊查询)以及Topic查询(范围查询),HTTP消息目前只支持Message ID和Topic两种查询方式。** 消息轨迹查询只支持TCP和HTTP协议,可追踪消息从生产者发出到消费者消费的整个链路中各个相关节点的时间地点。 重置消费位点可跳过堆积的消息,即不想消费这部分消息,或者只想消费某个时间点后的消息(这些消息不论之前是否消费过)。 资源报表可对消息发送和消息消费的数据进行统计,暂不支持HTTP消费数据的统计查询。 监控报警一般用在消息堆积数或者延迟时间超过阈值之后,对报警接收人发送短信,如果发现消息堆积很多,可检查阈值是否设置过小导致消息堆积,可调整业务代码或者对消费者进行扩容,可使用jstack查看是否消费线程阻塞。 微消息队列(LMQ)基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport 消息队列遥测传输)协议,标准协议端口为1883,支持加密SSL,WebSocket,Flash接入方式。协议重要部分主要分为 : MQ Core Service(负责底层的消息存储和分发),MQ私有协议服务器以及MQTT协议网关服务器(负责对客户端提供服务和协议转换)。主要使用场景有 : 直播互动、车联网、金融支付、即时聊天等。协议相关 : QoS(Quality of Service)指代消息传输的服务质量。它包括QoS0(最多分发一次)、QoS1(至少达到一次)和QoS2(仅分发一次)三种级别。cleanSession标识客户端建立TCP连接后是否关心之前状态(true or false)。 MQTT可进行实例管理(查看消息收发TPS、同时在线连接数、订阅关系数等信息,可设置实例报警),可申请MQTT Topic,可为Topic申请MQTT Group ID(一组逻辑功能完全一致的节点共用的组名,代表一类相同功能的设备,必须拥有Topic的读写权限)。可进行签名计算和签名生成。 MQTT可获取离线消息,可主动拉取离线消息,客户端每次拉取消息数量最多为30条,拉取请求的最大频率限制为5次/秒。离线消息优先级低,对其进行有限和最终能处理即可,要求比较实时。 MQTT可获取客户端上下线事件(上下线事件触发时,会向后端MQ推送一条上下线消息,通过订阅这条消息获取),上下线事件类型一般放在MQ的Tag中,有三种状态 : connect(客户端上线),disconnect(客户端主动断开连接),tcpclean(实际的TCP连接断开)。tcpclean代表客户端网络层连接的真实断开,判断客户端下线请使用tcpclean事件。 MQTT通过Token鉴权服务向客户端提供访问权限。客户端需要采用MQTT控制报文以同步发送模式并且QoS必须为1,来上传Token。客户端应该对Token做好持久化,监听Proxy下推的Token失效的通知消息,Token失效必须重新申请。 LMQ的Topic,ClientId长度最大为64个字符,消息大小最大为64K,消息保存时间最长为3天,单个客户端订阅Topic数量最大为30个(超过该限制数量的Topic会被丢弃),消息顺序性为上行顺序。 跨域中继服务(CRS,跨域哦,实现服务发布与订阅,实现不同网络的服务互通)提供三种MQ消息发送方式 :可靠同步发送(发出消息响应后才能发下一个消息,应用场景广,如重要通知邮件、报名短信通知、营销短信系统),可靠异步发送(不需要等待响应即可发下一个消息,应用场景一般是耗时长,对RT响应敏感的业务,如视频上传后通知转码服务,转码后通知推送转码结果),One Way(单向发送,不需要响应的方式,耗时超短,对可靠性要求不高的场
相信有不少同学都看过“DBA随笔”,幕后的作者是我前同事小叶,作为小叶的导师,我教过他正事,也教过一些坏的习惯,不过写笔记这个习惯算是小叶自己开窍了,他已经坚持了很长一段时间了,这股学习劲头值得点赞,圈子就这么大,其实要深耕做点事情靠的还是兴趣和坚持。
来源丨Python之王 Python爬取天气数据及可视化分析 说在前面 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行,每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib、numpy、pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果,为获得未来天气信息提供了有效方法。 1.数据获取
【背景】由于公司业务平台的网络环境苛刻,以Zabbix server为核心开发设计一套适应性强的监控运维境更强的方案,不仅能满足当下的需求还能方便后续扩展。写这篇文档的初衷希望遇到类似环境的同学有一个参考,在碰到严格、复杂的网络环境,数量庞大机器管理,如何能够利用 Zabbix 的特性做到深度监控。
我们有时候总会有一些文件需要传输,但是选择百度网盘的话又被限速,用QQ传输的话,文件太大也不好下载,所以这时临时存储下载的网盘就用上了!今天要分享的就是一个临时存储下载网盘——BitSend。
注意:Zookeeper中保存Broker id和消费者offsets等信息,但是没有生产者信息。
随着 DT 时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到
本来说好的2021会有一个好开局,似乎又出了点问题。 年关将近,现在疫情反扑,部分小区甚至全部隔离,为了安全着想,近期返乡还要求提供7日内核酸监测。作为普通人,我们除了戴好口罩,不乱跑,还能干点啥? 要知道这个,我们需要理解疫情是如何传播,防控是怎么进行的。 病毒通过黏膜感染,飞沫传播,由于病毒可以在体外存活一段时间,因此甚至可以间接传播。 传染病的预防措施包括消灭传染源,切断传播途径和保护易感人群。由于新冠肺炎的潜伏期不短,感染特征也不算明显,因此实际情况会复杂些,因此我们需要核酸检测、隔离、健康码。
作者 | Lasse Vilhelmsen 译者 | 刘雅梦 策划 | 李冬梅 文描述了一个自动化的 CPU 垂直扩展系统的实现,在该系统中,优步(Uber)上运行的每个存储工作负载都被分配到了理想数目的内核。如今,该框架已被用于调整超过 50 万个 Docker 容器,自其建立以来,已净减少了超过 12 万个内核的分配,从而每年节省了数百万美元的基础设施支出。 在优步(Uber),我们在容器化环境中运行所有的存储工作负载,如 Docstore、 Schemaless、M3、MySQL、Cass
Discover 通过构建和丰富您的错误数据,提供跨环境数据的可见性。您可以查询和解锁对整个系统健康状况的洞察,并在一个地方获得关键业务问题的答案。
今天早上在公司,遇到了一个系统负载的问题,问题的内容如下:某个从库上的系统负载从5月26日开始,一直处于比较高的状态,磁盘IO也比较高,这里我先截取一部分监控的曲线图:
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