在所有更改中,某些内容保持不变。这些问题是,我们如何以最小的工作量和无中断的方式将代码部署到生产中。其次,我们如何知道服务是否正常运行,是处于运行状态还是处于关闭状态,如果我们配置正确,服务是否按预期运行呢?
本文所有 shell 命令均在阿里云ECS服务器上测试过,以确保每行代码都是百分百可用的。测试使用的服务器配置信息如下:
EDAS支持语言Java,C++,PHP。EDAS支持Idea,Eclipse;Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理,不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可用的分布式系统,考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网(轻量配置中心)。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置,优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能,可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口,需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的,可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址};通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS),调用链查询(可查看慢业务和出错业务),调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能,但目前只有短信与邮件通知的方式,报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型:中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个应用),Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况,对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态,对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器,容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延,容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理,包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数,Tomcat参数,可对应用的实例分组(可按分组部署应用,添加实例到分组),可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群:Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息,应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组(group、DataId、Content)组成。 EDAS 提供主子账号体系,付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源,所有权限),但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建,子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权,EDAS授权(两种方式互斥,有了RAM授权,那么就不能在EDAS中授权),主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB(Server Load Balancer)、专有网络VPC(Virtual Private Cloud)这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生,如果无客户访问网站,
作为一个 Java 程序员,我们大多数会在 Intellij IDEA 中基于 SpringBoot 来开发 WEB 应用,所以本文中的测评将会基于以下几个架构来构建:
在接触 Cloud Toolkit 之前,用什么方法来部署一个 SpringBoot 应用呢?作为一个偏正经的测评人员,我不会为了凸显出 Cloud Toolkit 的强大而去翻出一些上古的部署工具来做对比,而是直接使用 Intellij IDEA 的内置功能与之对比。
网站监控是网站管理中非常重要的一个环节,很多时候网站无法打开、服务宕机的时候基本上都不是访客因为无法访问网站发的邮件或者通过即时通信找的,这就显得很尴尬了。 所以我们需要使用一款企业级的监控工具来检测我们的网站,而阿里云·云监控就是这么一款非常好用的企业级监控服务工具,而且还是免费的哦!
上半年,DOIT 发布了《行业云原生应用白皮书》,下半年,阿里云发布《云原生架构白皮书》,腾讯云发布《腾讯云原生路线图手册》,华为云也提出了云原生 2.0 的概念,总之,2020 年的舆论场上,容器云原生很火,2021 年也会继续。
去年底我写了一个阿里云云监控的 Prometheus Exporter, 后续迭代的过程中有一些经验总结, 这篇文章就将它们串联起来做一个汇总, 讲讲为什么要写 Exporter 以及怎么写一个好用的 Exporter何为 Prometheus ExporterPrometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_reques
IDEA 中有很多鬼斧神工的插件,在一次与中间件运营团队的同事的交流中了解到这款插件:“这款免费的 IDEA 插件可以有效地提升开发部署效率。”使用了一段时间之后,决定做一个简单的测评,以向更多的 IDEA 使用者介绍这款工具,如果你拥有云主机并且需要进行开发部署,你可以选择阅读这篇文章。
自从产品经理银时小伙和他的开发小哥们在去年12月发布 Cloud Toolkit(一款 IDE 插件)以来,已帮助数以万计的开发者们提高了业务的部署效率。期间,开发者们不仅是 Cloud Toolkit 的使用者,同时也作为设计者参与了插件的更新迭代。
Logtail的安装配置流程相对比较简单,如果日志服务和ECS在同一账号下,则只需5个步骤即可实现采集。
最近不少读者都留言说博客中的代码越来越反哺归真,但讨论的问题反倒越来越高大上了,从并发到乱序执行再到内存布局各种放飞自我。
经过上次redis超时排查,并联系云服务商解决之后,redis超时的现象好了一阵子,但是最近又有超时现象报出,但与上次不同的是,这次超时的现象发生在业务高峰期,在简单看过服务器的各项指标以后,发现只有cpu的使用率在高峰期略高,我们是8核cpu,高峰期能达到90%的使用率,其余指标都相对正常。
运维监控工具千千万,仅开源的解决方案就有流量监控(MRTG、Cacti、SmokePing、Graphite 等)和性能告警(Nagios、Zabbix、Zenoss Core、Ganglia、OpenTSDB等)可供选择。
如今如果没有提及容器,就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家,都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及,更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间,但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展,越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处,但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且,随着云计算中容器的日益普及,包括亚马逊网络服务(AWS)
在如今,在讨论云时是很难不提及容器技术的。无论你是刚刚入门的技术新人或者经验丰富的专业人士,一定都应当知道这些与云中容器技术相关的重要术语。 随着云计算中容器技术的普及,越来越多的企业都不选择考虑其他选项了。 虽然容器技术已经面世一段较长时间了,但最近是Docker帮助它们进入了企业应用的焦点。随着云的发展,更多的企业了解了采用混合云和多云模式的好处,但是确保软件在不同环境之间迁移时能够稳定运行则成为了一大挑战。容器技术是通过将应用程序机器所有组件打包成为单个可便携的包来解决这一难题的。 此外,随着云计
一个Web应用从开发到能成功的部署,这一个阶段是一个很重要的过程,部署不仅要有守护机制,还要有普遍性的监控体系,一个好的监控体系,通过指标的分析,能很方便的找到,有什么问题和问题在哪里。Node.js Web应用程序也是如此,你要部署到机器中,要对外提供服务,在执行业务单元时,有消耗,也有可能需要提升的点。不仅是内存的利用率,CPU的利用率,也有错误日志上报,profile分析等等,利用这些指标,来提高应用的健壮性,快速的修正问题。
俗话说的好 “问题排查不用愁,Arthas 来帮您忙。” 今天就来说说这个让妈妈再也不用担心我排查问题的 Java 诊断神器——Arthas!
俗话说的好 “问题排查不用愁,Arthas 来帮您忙。” 今天就来说说这个让妈妈再也不用担心我排查问题的 Java 诊断神器:Arthas!
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。上一篇介绍了Google开发的容器监控工具cAdvisor,但是其提供的操作界面较为简陋,且不支持监控多Host,实用性有待提高。因此,本篇会介绍一个流行的生产级监控工具,不,准确说来应该是一个监控方案,它就是Prometheus!
生产环境,有时候开发需要权限去看k8s某个namespace下的pod的运行状态,或者其它的运行信息(ELK或其它组件并不能完全覆盖这种场景,或者特地引入kubesphere这套组件也太重了),这种情况我们要如何高效解决?
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随着越来越多的应用程序运行在容器里,各种容器安全事件也随之发生,例如攻击者可以通过容器应用获取容器控制权,利用失陷容器进行内网横向,并进一步逃逸到宿主机甚至攻击K8s集群。
很多人提到云计算,一定会说到云计算具备自动伸缩能力,会按照客户的业务负载自动伸缩,我在刚接触云计算时也这么认真。真是这样吗?没这么简单!
ARMS是一款阿里云应用性能管理(APM)类监控产品。一共提供三种监控,应用监控,前端监控,自定义监控。
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本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。本篇会介绍几个目前比较常用且流行的容器监控工具,首先我们来看看Docker自带的几个监控子命令:ps、top以及stats,然后是一个功能更强的开源监控工具Weave Scope。
Apache默认监听80端口,所以只需在浏览器访问ECS分配的IP地址http://<ECS公网地址>
✅ Major Linux distros such as Debian, Ubuntu, CentOS, Fedora and ArchLinux etc.
稳定性保障是个复杂的话题,需要有效、可迭代、可持续保障集群的稳定性,系统性的方法或许可以解决该问题。
指定样式格式的版本 在Exporter响应的HTTP头信息中,可以通过Content-Type指定特定的规范版本,例如:
Docker DevOps 入门手册 零、前言 一、映像和容器 二、应用容器管理 三、编排和交付 DevOps 2.5 工具包 零、前言 一、根据资源使用情况自动缩放部署和状态集 二、自动缩放 Kubernetes 集群的节点 三、收集和查询指标并发送警报 四、调试通过指标和警报发现的问题 五、使用自定义指标扩展HorizontalPodAutoscaler 六、可视化指标和警报 七、收集和查询日志 八、我们做了什么? Docker AWS 教程 零、前言 一、容器和 Docker 基础 二、使用 D
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统,目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB,数百多个 Redis 缓存集群实例,数万多个 Redis 数据节点,其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
作业容器信息面板提供了作业容器快速切换选择组件和作业容器的命令菜单。还展示了当前选定的作业容器基本信息,运行信息、状态信息。采用圆环图展示了作业运行状态数量、比例统计信息。
pure-ftpd.conf 找到 ForcePassiveIP ,取消注释,修改 ip 地址为所在公网IP。
高可用 - 06 Keepalived基础功能应用实例用到了vrrp_script这个模块,此模块专门用于对集群中服务资源进行监控。与此模块一起使用的还有track_script模块,在此模块中可以引入监控脚本、命令组合、shell语句等,以实现对服务、端口多方面的监控
在 Docker 环境中,监控是确保系统稳定性和性能的关键活动之一。在监控 Docker 环境时,我们通常会关注容器监控和主机监控两个方面。
通过 OpenTelemetry 和 Elastic Search 之间的合作,这正是标准化势在必行的时刻。
根据给定的云服务器ID列表,批量启动云服务器,一次最多可以启动1000台。POST /v1/{project_id}/cloudservers/action参数说明请参见表1。参数说明参数是否必选描述project_id是项目ID。获取方法请参见获取项目ID。请参考响应(任务类)。启动云服务器请求参数中,必须以“os-start”字段下发
Spring Cloud Gateway是一个基于Spring Framework 5、Project Reactor和Spring Boot 2构建的网关,可以用于在微服务架构中进行路由、负载均衡、限流、安全等功能。它采用了WebFlux框架,支持非阻塞式的响应式编程模型,可以处理大量的并发请求。为了保证网关的高可用性和稳定性,我们需要对其进行监控。
竣达技术丨设备云监控管理平台是用于集中式管理和查看远程监控设备的运行状态,用户可先关注平台微信公众号,再扫码关注对应设备,就可以随时随地的查看设备的运行状态,并能及时接收微信推送的设备告警信息,满足物联网、无人值守、远程监控需求的集中管理平台。
本MongoDB模板采集数据,通过mongo命令,执行内置的函数获取监控数据,修复了不支持认证的问题。
motd:是英文缩写message of the day 。译文是:每日提示信息,问候报文。那你为什么要用MOTD?其实目的很简单,是提示进入系统的用户注意事项,或提示系统运行的概要信息让用户更好的了解系统。在Linux系统要实现自己的MOTD,首先需要认识/etc/motd文件。
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文,是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术,高性能全局一致性SCC和热备无感秒切,无论在跨机扩展还是跨机切换,都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线,目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度,演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
从YARN基本架构图来看,它主要由ResourceManager、NodeManager、APP
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