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Oracle检查(Health Monitor)

一、Oracle检查Oracle数据库包括一个名为Health Monitor的框架,用于运行诊断检查数据库的各种组件。 Oracle视器检查各种组件数据库,包括文件,内存,事务完整性,元数据和进程使用。 下图为组件框架 ? 也可以根据需要定期运行检查程序视器在自动诊断存储库(ADR)中检查存储结果,建议和其他信息。2、运行方式DB-online(即在OPEN模式下) 检查可以在数据库打开时运行(或称联机模式)。 3、通过ADRCI接口查看报告adrci> adrci> show hm_run –列出所有检查运行过的(可查询V$HM_RUN视图获取) adrci> create report hm_run

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Springboot之状况

在微服务环境中,因为我们的服务节点比较多,所以我们需要获取每个服务节点的信息来掌握整个系统的运行情况及问题解决,本文就来具体介绍下怎么实现SpringBoot项目中的服务Actuator   Spring Boot Actuator可以帮助你和管理Spring Boot应用,比如检查、审计、统计和HTTP追踪等。 Admin需要单独的服务来,所以我们先来搭建专门的的服务。 还没有听服务所以里面是空的!二.客户端  需要的客户端就可以使用我们讲Actuator的项目,具体步骤官也有说明。 好了SpringBoot项目的服务我们就介绍到这儿,后面的微服务中还有很多地方要涉及到服务,到时我们再介绍其他应用相关的内容~

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    Spring Boot应用的

    在之前的系列文章中我们学习了如何进行Spring Boot应用的功能开发,以及如何写单元测试、集成测试等,然而,在实际的软件开发中需要做的不仅如此:还包括对应用程序的和管理。 http:localhost:8080info 除了使用系统默认的信息,我们还可以定义自己的health indicator。 withDetail(count, count).build(); } } catch (Exception e) { return Health.down(e).build(); } }}最后,还需要注册刚刚创建的器 health提供应用程序的状态,或者是某个核心模块的状态。 metrics,这个endpoint显示Metrics 子系统管理的信息,后面的文章会详细介绍它。 综合下,经过上述设置,在本地访问http:127.0.0.1adminhealth来访问状态。

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    SpringBoot开发案例之Actuator

    前言在秒杀案例进入实际生产环境中,需要实时或定期服务的可用性。Spring Boot 的 actuator()功能提供了很多所需的接口,可以对应用系统进行配置查看、相关功能统计等。 集成pom.xml中引入以下: org.springframework.boot spring-boot-starter-actuator application.properties配置如下:#的 包括默认配置trueGETbeans查看bean及其关系列表trueGETdump打印线程栈trueGETenv查看所有环境变量trueGETenv{name}查看具体变量值trueGEThealth查看应用指标 :blog.52itstyle.com, email: 345849402@qq.com, name: 爪哇笔记, version: v1.0.0 }}actuator 还会对一些集成的第三方应用进行检查

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    SpringBoot开发案例之Actuator

    前言在秒杀案例进入实际生产环境中,需要实时或定期服务的可用性。Spring Boot 的 actuator()功能提供了很多所需的接口,可以对应用系统进行配置查看、相关功能统计等。 集成pom.xml中引入以下: org.springframework.boot spring-boot-starter-actuator application.properties配置如下:#的 包括默认配置trueGETbeans查看bean及其关系列表trueGETdump打印线程栈trueGETenv查看所有环境变量trueGETenv{name}查看具体变量值trueGEThealth查看应用指标 :blog.52itstyle.vip, email: 345849402@qq.com, name: 爪哇笔记, version: v1.0.0 }}actuator 还会对一些集成的第三方应用进行检查

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    springBoot Actuator

    微服务作为一项在云中部署应用和服务的新技术是当下比较热门话题,而微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的,运行在不同的机器上相互通过服务调用进行交互,业务流会经过多个微服务的处理和传递,在这种框架下,微服务的显得尤为重要 Actuator分成两类:原生端点和用户自定义扩展端点,原生的主要有: 路径 描述 autoconfig 提供了一份自动配置报告,记录哪些自动配置条件通过了,哪些没通过 beans 描述应用程序上下文里全部的 也可作为一条规则添加到黑盒扫描器中进一步把。 安全的做法是一定要引入security依赖,打开安全限制并进行身份验证。同时设置单独的Actuator管理端口并配置不对外开放。 包括了整体的状态Status和明细details,Status有4个状态描述:? disk.free, diskFreeInBytes); builder.withDetail(disk.total, totalSpaceInBytes); }}实际问题在公司的一个实际项目中,由于平台会定时检查实例的状态

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    必须的几个Kubernetes指标

    尽管有一些可观察性平台可以帮助你 Kubernetes 集群的正确指标,但准确地了解哪些指标将帮助你有效。在本文中,我们将向你介绍 Kubernetes 的几个排名榜首的指标。 这个指标可以帮助你防止节点耗尽内存,并指示那些内存资源分配过度、不必要地增加了基础设施开销的节点。高内存压力还可以判断应用程序是否存在内存泄漏。不可用你会立即想知道你的什么时候出了问题。 毕竟,你的节点和应用程序需要连接才能运行。这个指标可以让你知道什么时候出现了阻碍节点连接的问题。这些问题可能是不适当的配置或与硬件的物理连接问题造成的。 Kubernetes 运行的指标掌握所有 Kubernetes 指标对于确保及早发现、预防和及时诊断可能导致集群宕机的问题至关重要。 使用正确的策略、Kubernetes 指标所关注的知识以及正确的工具集,是确保生产环境始终处于启动和运行状态的最佳方法。

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    Nacos服务

    joshua317原创文章,转载请注明:转载自joshua317博客 https:www.joshua317.comarticle186一、引言Nacos 的关键特性指出:nacos支持服务发现和服务测 对于复杂的云环境和拓扑环境中(如 VPC、边缘等)服务的检查,Nacos 提供了 agent 上报模式和服务端主动检测2种检查模式。 基于CAP理论,在分布式系统中,数据的一致性、服务的可用性和分区容错性只能三者选二。一般来说分布式系统需要支持分区容错性,那么就只能在C和A里选择一个作为系统支持的属性。 CP模式下则支持注册持久化实例,此时则是以 Raft 协议为集群运行模式,因此分区下不能够注册实例,在正常情况下,可以编辑服务器别的配置。 P (分区容错性):当出现分区后,系统能够继续工作。打个比方,这里个集群有多台机器,有台机器出现了问题,但是这个集群仍然可以正常工作。

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    原创 | 一文了解大数据在国内外疾病测与预防中的应用现状

    一、大数据在我国疾病测领域中的应用现状2003年SARS爆发,暴露了我国传染病测报告信息严重滞后的问题,畅通的疾病测信息成为疾病预防制信息建设的当务之急。 据媒体报道,疾直报专的数据来源完全取决于上报数据,由于种种因素,疾直报专无法与医院内部进行直接连通。由于采集不到数据,这一系统自然无从发挥功能。 2月3日,卫委发布了《关于加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防工作的通知》。各地卫委根据通知不断改进采集方式,多数医院开始采用直报的方式,总算逐渐发挥了专的作用。 并且,下一步将实现相关数据的自动抓取,利用“大数据+格化”等手段,开展精准流调,实施精准防。 2011年之后,日本医疗数据也已经全面采用电子化报送系统,个人可以通过随时查阅云端保存的各种医疗信息。目前,发达国家已搭建较为成熟的医疗大数据平台,并在有效管理和技术升级上展开激烈竞争。

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    3月11日数据动态早报 | 人口信息化和医疗大数据规划正式发布

    ---- 一、通信行业数据动态1 浙江电信防电话诈骗系统平台的运用,实现了对国际来话、省际来话、间来话等疑似诈骗电话的分析、、拦截和反制,并向公安部门推送异常呼叫疑似诈骗的电话号码,从而从技术上大幅减少了电话诈骗案件的发生概率 享受物联(IoT)、虚拟现实等大量数据服务将不再是空谈,换句话说,如果4G的重点是让更快速地传输移动数据,那么5G的重点就是让更智能,在对以亿计的物和设备进行无线连接和交互操作时,能够更加灵活 五个维度,覆盖事前、事中、事后的全方位实时风险。 【】2 人口信息化和医疗大数据规划正式发布。 、疾病预防、卫生应急、、日常护理中的应用,促进由医疗救治向服务转变,实现以治疗为中心向以为中心的转变。

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    BAT频挂钩移动医疗 行业爆发前兆?

    不过,无论手Q中心,或是未来换个马甲的微信中心,亦或是单独成立腾讯中心,只有丁香园一张牌仍显得腾讯在移动医疗领域的势力比较单薄,丁香园与腾讯中心的连线组合也很难被看好,这其中涉及到问诊 百度底子好 或在压注云平台百度在移动医疗领域也在行动,只是没向AT那样大手笔的引起舆论关注,百度早前悄然搭建的“百度”平台,除了提供一些医疗保知识外,还能提供挂号服务,已有不少医院加入了这一平台 另外,除了平台,百度还搭建了dulife智能硬件平台,主打测牌,手环、心电仪、血压仪、体脂测量仪、智能体重秤、皮肤检测仪应有尽有,不过目前来讲这些主打的智能设备中看不中用,百度搭建智能硬件平台目的更多是为市场卡位 移动医疗的市场前景首先要看其能解决什么问题,综合目前各类移动医疗项目来看,挂号、电子病历报告、常见病预防测、慢性病长期测、病情交流分析、医疗案例共享、售药品器材、问诊、用药(病症)查询、医疗服务市场 智能硬件主导的“前向测”所产生的数据信息可以判断人体的程度,化的“后向就医”能降低用户的时间成本,从这两方面看,移动医疗有市场,但短时间内不能撬动国内目前的医疗体系。

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    全面解析微服务系统分层,啃透服务治理核心!

    - 前言 -“”是微服务治理的一个重要环节,系统的完善程度直接影响到我们微服务质量的好坏,我们的微服务在线上运行时,有没有一套完善的体系能去了解到它的情况,这对整个系统的可靠性和稳定性非常重要 如下图所示,大致可以划分为五个层级的:2、最底层基础设施这层一般由运维人员负责,涉及到的方面比较接近硬件体系,例如,交换机,路由器等低层设备,这些设备的可靠性稳定性就直接影响到上层服务应用的稳定性 ,所以需要对的流量,丢包情况、错包情况,连接数等等这些基础设施的核心指标进行。 3、系统层这层涵盖了物理机、虚拟机、操作系统等,这些都是属于系统级别的方面,主要对几个核心指标进行,如cpu使用率、内存占用率,磁盘IO和带宽情况。 微服务的agent例如springboot也提供了检查的端点,可以检查cpu使用情况、内存使用情况、jvm使用情况,这些需要一个检查机制,能够定期对服务的和机器的进行check,比较常见的是

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    全面解析微服务系统分层,啃透服务治理核心!

    - 前言 -“”是微服务治理的一个重要环节,系统的完善程度直接影响到我们微服务质量的好坏,我们的微服务在线上运行时,有没有一套完善的体系能去了解到它的情况,这对整个系统的可靠性和稳定性非常重要 如下图所示,大致可以划分为五个层级的:2、最底层基础设施这层一般由运维人员负责,涉及到的方面比较接近硬件体系,例如,交换机,路由器等低层设备,这些设备的可靠性稳定性就直接影响到上层服务应用的稳定性 ,所以需要对的流量,丢包情况、错包情况,连接数等等这些基础设施的核心指标进行。 3、系统层这层涵盖了物理机、虚拟机、操作系统等,这些都是属于系统级别的方面,主要对几个核心指标进行,如cpu使用率、内存占用率,磁盘IO和带宽情况。 微服务的agent例如springboot也提供了检查的端点,可以检查cpu使用情况、内存使用情况、jvm使用情况,这些需要一个检查机制,能够定期对服务的和机器的进行check,比较常见的是

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    大数据在环境保护中的应用

    【案例III】空气污染实时与溯源当时环保局对我们提出了空气污染实时的需求后,我们提出了双层多元的设计。什么叫双层的多元? 就是一共有两层:第一层是基于标准化的测仪器,为此我们建设了十几个标准站点。第二层利用低成本的分布式传感器,基于行政村建设了几百个小型空气污染测点,实现3到5分钟传回传一次数据。 怎么来利用大数据和物联技术来解决这些问题呢?我们利用空气质量、水质的在线测,使用红外相机,视频,还有无人机,以及数据实时高速传输技术,建设了一套自然保护区生物多样性测系统。? 互联的发展为我们提供了许多新的数据源,比如:智能家居采集到的数据;终端(手环等)采集到的数据;个体数据等,都可以用起来。资源在共享的情况下,才能够发挥重要的作用。 但如果是一个人群,长期暴露的影响会比较大。Q4:区域环境数据实时,每个测采样点一般是多大范围?A4:不同地区不一样。我们建的光散射法小型测站点,是一个行政村一个。

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    码如何通过提升小程序的用户体验?

    全国各地的大街小巷,公共场合,随时随地都要打开码,如此大的请求量?如此大的用户数据?是谁在背后为码保驾护航呢?真相:码在前扑汤蹈火,腾讯云前端性能(RUM)在后保驾护航。 某省码小程序服务自,哪一个产品操作可覆盖这些服务自场景呢?对于一个日活超千万的服务,存在一些服务异常是不可避免的。如何能快速发现并有效分析定位问题? 4.png 针对异常还可做不同维度的占比分析,更加精准的知道异常分布情况(类型、地域、机型等)。 根据以上问题,云团队提供了一套端到端一体化解决方案,客户操作一般从前端发起,请求通过传到后端,应用服务器接收请求并由业务逻辑服务处理,最后通过数据模型处理完成查询或增删修改等。 方案也被不断的证明与应用优化,将更好的为业务场景赋能。让码更“”,让疫情防更高效率。

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    服务器性能:服务器的最佳实践

    服务器性能系统资源的过程,例如 CPU 使用率、内存消耗、存储容量、IO 性能、正常运行时间等。 什么是服务器? 性能通常涉及根据性能指标测量一段时间内的性能指标,这可能很麻烦,尤其是当服务器基础设施和周围越来越分散和复杂时。 服务器性能的最佳实践 服务器性能允许管理员跟踪有关服务器状态和状况的深入信息,下面给出了服务器性能的三个最佳实践。 清晰地映射整个的设计、获得关键数据的清晰可视化表示以及服务器报告,所有这些都有助于管理员、理解和做出优化服务器性能的决策,这可以通过使用云服务有效且轻松地完成。 常规服务器 服务器是指服务器核心功能的状况,服务器在识别服务器和故障方面起着重要作用,它可以帮助确定服务器操作调整、硬件更换和性能优化,物理检查可能包括 CPU 使用率、内存可用性和磁盘容量

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    Spring Boot Actuator:检查、审计、统计和

    springboot-actuator(一)Spring Boot Actuator可以帮助你和管理Spring Boot应用,比如检查、审计、统计和HTTP追踪等。 这种界面,都是文字的形式,看起来很麻烦,很讨厌。需要一个界面化的工具来进行查看。 springboot-actuator(二)Spring Boot Admin 是一个管理和Spring Boot 应用程序的开源软件,它针对springboot的actuator接口进行UI美化封装 客户端添加依赖 de.codecentric spring-boot-admin-starter-client 1.5.6 启动项目:http:localhost:9999搜集客户端数据PS:pom 就是个框架,admin变成了可视化。跟运维结合比较紧密,但是这也是springboot一部分也是需要了解的。

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    11.深入k8s:kubelet工作原理及其初始化源码分析

    官方提供了4中方式来获取容器信息:apiserver:通过 API Server 听 etcd 目录获取数据;File:启动参数 --config 指定的配置目录下的文件;通过 url 从上某个地址来获取信息拿 容器检查容器检查这个我们在前面已经聊过,主要是通过LivenessProbe 与ReadinessProbe来判断容器是否。 容器Kubelet 通过 cAdvisor 获取其所在节点及容器的数据。 cAdvisor 自动查找所有在其所在节点上的容器,自动采集 CPU、内存、文件系统和使用的统计信息。cAdvisor 通过它所在节点机的 Root 容器,采集并分析该节点机的全面使用情况。 在SyncLoop循环上还有很多xxManager,例如probeManager 会定时去 pod 中容器的状况,当前支持两种类型的探针:livenessProbe 和readinessProbe

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    Netflix是怎样做系统的?

    高亮提示我们还会对一些事件进行高亮提示,比如局部区域的流量疏散及就近的 服务部署,这些信息对于全面了解服务的情况至关重要,尤其是在真正发生系统故障的情况下。 这就是我们的 Telltale 。它现已成功运行并提供服务,着 Netflix 100 多个生产应用程序的运行状况。 3 应用程序评估模型 微服务并非是孤立存在和运行的。 :Atlas 时序指标区域流量疏散Mantis 实时流数据基础架构变更事件Canary 部署及使用上、下游服务的运行状况表征 QoE 的相关指标告警平台发出的报警不同的数据源对应用程序度的影响权重不同 在服务下游部署 canary 可能不如在上游部署带来的效果明显区域流量转移意味着某个区域的流量降为零而另一个区域的流量会加倍。你可以感受下不同的指标对于的影响。 这些原因包括实例异常、相关依赖的测和部署异常、数据库异常或者流量高峰等。突出高亮显示这些可能的原因可以帮助运维人员节省大量宝贵的时间。

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    大数据技术:让看病更加靠谱!

    临床辅助决策和科研支持,为管理者提供管理辅助决策、行业督、绩效考核支持,为居民提供测支持,为药品研发提供统计分析和治疗行为分析支持。 信息共享和实时数据,并提供数据源的存储、更新、挖掘和分析。管理和其他职能。 4、大数据技术在测中的应用在居民测方面,大数据技术可以提供居民的档案,包括所有的医疗信息和体检信息,为患病居民提供更有针对性的治疗方案。 对于居民,大数据技术整合相关信息,通过挖掘数据智能居民,通过移动设备定位数据分析影响居民的因素,为居民提供个性化的事务管理服务。 此外,还可以从社会中搜索大量服用某种药物的人的不良反应记录,通过比较分析和数据挖掘方法,更科学、更全面地获得药物的副作用。

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