应用容器平台Docker本周基于各个公司对容器化应用程序分发支持的全面性程度，宣布了针对容器应用程序日志管理的生态系统技术合作伙伴（ETP: Ecosystem Technology Partners，下文以缩写代称）计划。 第一批被认可的日志专业合作伙伴包括Amazon CloudWatch、elastic.co、Graylog、Rapid7/Logentries、Loggly、Papertrail、Sematext Logsene、Sumo Logic、Treasure Data。 Docker的ETP
在无服务器计算的世界中，AWS Lambda 已经成为构建可伸缩和高效应用程序的基石。虽然 Lambda 简化了代码的部署和执行，但强大的错误处理对于确保无服务器函数的可靠性至关重要。本指南探讨在 AWS Lambda 中进行错误处理的最佳实践，帮助构建具有弹性的无服务器应用程序。
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，通常用于托管微服务。但是，微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些日志事件很快就会变得难以管理。更糟糕的是，当出现问题时，由于服务间的复杂交互以及不可预知的故障模式，很难找到根本原因。
Kubernetes 是容器编排市场的主导者，经常被用来托管微服务。微服务的每个实例都会生成大量的日志事件，并且这些事件很快就会变得难以管理。但是，更糟糕的是，当问题发生时，由于服务之间的复杂的交互以及几乎无穷无尽的可能故障模式，很难找到问题根源。这种潜在的问题推动了 Kubernetes 日志管理工具的流行。
在介绍运维之前，大家先来快速了解一下无服务器(serverless)的概念。由于笔者的实战经验是在AWS平台上，本文中出现的无服务器均指使用AWS Lambda构建的serverless应用。Serverless的特点是用户无需预配置或管理服务器，只需要部署功能代码，服务会在需要的时候执行代码并自动伸缩，从每天几个请求到每秒数千个请求，轻松地实现FaaS（Function as a Service）。如下图所示：
一、背景二、创建IAM角色和用户三、配置CloudWatch代理日志保留策略四、下载并安装代理安装包五、创建CloudWatch代理配置文件六、运行CloudWatchAgent参考
你需要做的就是在你的 Spring Boot 项目中配置好依赖和参数后，Spring Boot 项目启动后就会自动将日志上传到 Azure 供分析。
https://medium.com/disney-streaming/delivering-data-in-real-time-via-auto-scaling-kinesis-streams-72a0236b2cd9
原文：https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-opensearch-performance-gap
获取AccessKeyId,SecretAccessKey,SessionToken
在今天的这个教程里，我们来针对初学者如何快速地了解 Beats 是什么，并如何快速地部署 Beats。如果你想了解更多关于 Beats 方面的知识，可以参阅我的文章。
Istio Mixer 是 Istio 和其他基础设施的沟通桥梁，其中的具体实现是通过适配器进行的，请求经过 Mixer 时候会使用模板进行处理，生成适配器所需的输入内容。根据 Istio 的对象参考，总结了一份适配器和模板的关系表，希望对 Mixer 用户能有所助益。
但以上的几个方法都需要关注服务器的存储和计算资源，以便随时调整以满足更高的性能，并且高并发的请求也是分时段的，配置了更高性能的服务器在访问量变低的时候也是资源浪费。
基于AWS EKS的K8S实践系列文章是基于企业级的实战文章，一些设置信息需要根据公司自身要求进行设置，如果大家有问题讨论或咨询可以加我微信（公众号后台回复 程序员修炼笔记 可获取联系方式）。
“Less is more”是路德维希·密斯·凡德罗在建筑领域提出的观点，近些年来，这一观点不断被用于生活中的其他领域。在软件开发世界中，也有对“Less is more”这一观点的架构理念，这就是如今逐渐盛行的“Serverless 架构”。
可让您轻松收集、处理和分析实时流数据，以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能，可以经济高效地处理任意规模的流数据，同时具有很高的灵活性，让您可以选择最符合应用程序需求的工具。借助 Amazon Kinesis，您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis，您可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应，无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。
AWS Spot实例，即竞价实例，是AWS把用户未购买的空闲计算资源以低于按需价格的方式出售给用户，以期带来收益。通常，AWS Spot实例的价格是按需实例价格的30%，对于AWS使用者来说，如果合理使用，可以大大节省云上费用的支出，是节省成本的一大利器。
本文是牛冬的 《Elasticsearch实战与原理解析》的读书笔记。电子书还是看文字类的舒服，可以在PC上阅读，也可以在手机上阅读。看文章最后，提供原文链接和源代码链接。
本文介绍了PaaS云服务在实际业务中的应用，并分析了PaaS云服务的优点和缺点。作者认为PaaS云服务具有高度灵活性、可扩展性、成本效益和高效性等优点，但同时也存在一些缺点，如技术难度高、实施复杂、依赖第三方服务、需要投入较多资源等。在实际应用中，PaaS云服务需要根据业务需求和场景，选择合适的架构和技术方案，并注意维护、监控和优化云服务。
一直以来，公有云安全是横亘在广大用户面前的一道鸿沟。云安全（Cloud Security）是指用于控制云计算的安全性、合规性和其他使用风险的过程、机制和服务。公有云提供商们都强调安全是其最高优先级工作，动辄就发布上百页的云上安全最佳实践白皮书，举办几百几千人安全大会，发布几十甚至上百个安全服务。但与此同时，用户们对云上安全的担心一直挥之不去。在福布斯（Forbes）2019年的一份报告中，66%的IT从业人员认为安全是他们使用公有云服务最大的担心。Gartner预测到2020年，至少50%的企业用户会在不知情或误操作地将一些IAAS存储服务、网络、应用或API直接暴露到互联网上，而到2023年，至少99%的云上安全问题都是用户的错误引起的。
AutoCAD 2024是一款功能强大的计算机辅助设计（CAD）软件，它为用户提供了创建和编辑 2D 和 3D 设计图形的工具。它之所以如此受欢迎和广泛使用，AutoCAD2024 Mac版软件的最新功能，包括行业特定的工具集、新的自动化和洞察力。
Serverless架构在今天已经不再是新鲜的事物。该架构具有多个特点：较低的运营和开发成本、能快速上线、自动扩展、安全性高和适合微服务等。各大云服务商也提供了各自的Severless解决方案。然而，尽管Serverless架构在某些方面表现出色，但在当前轰轰烈烈的“微服务”进程中，它仍然不是一种主要的选择。除了由于本身特性导致的使用场景受限外，我想乏善可陈的关于Serverless最佳实践的总结也是一个重要的因素。我有幸参与了一项基于AWS搭建的Serverless (FaaS) 系统的开发工作，该系统提供了一组核心服务。通过几次系统故障调研和性能优化的实际体验，我发现系统监控在Serverless架构中至关重要。所以本文将从Serverless系统监控的角度来展开一些讨论。
Elastic 中国开发者大会2018，干货满满。已然成为Elastic技术爱好者的狂欢日。
时间序列用于现代监控，作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样，现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示，帮助我们监控我们的服务器和服务。
Azure Monitor 是 Azure 中的一项完整堆栈监视服务，是一种收集和分析遥测数据的服务。它提供了一组完整的功能来监视 Azure 资源以及其他云中和本地的资源。Azure Monitor 该服务有助于实现云应用程序以及本地资源和应用程序的最大性能和可用性。它显示了应用程序的执行方式，并可识别应用程序存在的任何问题。
Kubernetes 主导着容器编排市场，推动企业向微服务演进。微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些事件很快就会变得难以管理。但更复杂的是，当问题发生时，服务和故障模式之间的复杂交互使得很难找到根本原因。潜在的问题使 Kubernetes 日志管理工具变得非常重要。
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，推动企业向微服务演进。微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些事件很快就变得难以管理。但更复杂的是当出现问题时，由于服务之间复杂的交互作用，以及可能的故障模式，导致很难找到根本原因。潜在的问题使得Kubernetes日志管理工具变得十分重要。
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后，为降低维护工作量，我们开发了一个 Github Webhook 项目，用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
当谈到DevOps时，有许多工具可用于自动化、协作和监控软件开发和运维过程。波哥收集整理了以下DevOps常见的工具及其简介：
设备影子服务使用MQTT话题，便于应用和设备之间的通信，下面是相关的MQTT QoS 1话题：
在发布的Apache Hudi 0.10.0版本中共解决了388个issue，包括众多重磅特性支持以及Bug修复。
基于aws Cloudwatch创建监控和告警后,可以将告警信息结合SNS主题和lambda函数发送通知到告警群,比如钉钉、企业微信、飞书等等。本篇我们就详细介绍下如何将Cloudwatch告警信息推送到告警群,以飞书为例。
很多企业也开始尝试使用低代码来快速地搭建应用，从而减少开发成本和运维成本。FreeWheel核心业务开发团队在打造云原生微服务架构的过程中，搭建新服务的需求在日趋增多。
我平时几乎用不上System Data Archiver和System-Insights，这里特意整理一篇文档，主要是释疑，因为在分析系统日志时，System Data Archiver挺碍事，去掉System Data Archiver分析日志会容易一些。
随着过去几十年企业网络的兴起，以及近年来随着虚拟、云和边缘网络的增加，监控工具已经显得越来越重要。在当今大多数企业中，监控混合 IT 环境中的网络流量对于主动网络管理至关重要。无论是检测行为异常、占用带宽、应对新威胁，还是使用历史数据绘制趋势图，监控工具在未来仍将是必不可少的。
Auvik 是一家快速发展的网络管理软件公司，通过其基于云的解决方案提供IT 资产管理、流量分析和性能监控等工具。客户可以在 Auvik 的 Essentials 和 Performance 计划之间进行选择，这两种计划都提供无限的用户、网络站点、端点和支持。Essentials 计划涵盖监控和警报，但较大的公司将欣赏 Performance 用于取证流量数据、基于 ML 的应用程序可见性和网络流量分析的附加工具。
持续集成（Continuous integration，简称CI），简单来说持续集成就是频繁地（一天多次）将代码集成到主干。
随着云计算的广泛应用，数字化资产存储和管理已经变得更加便捷，但也引发了新的安全威胁和挑战。本文将深入探讨云计算安全的前沿策略，包括关键威胁、安全最佳实践以及如何保护您的数字资产。我们还将提供示例代码以帮助理解这些策略的实际应用。
Grafna 技术栈推荐客户端，支持收集度量、日志、跟踪和持续性能分析的遥测数据，跟Prometheus、OpenTelemetry、Grafana开源生态系统完全兼容
近几年来，低代码和开发平台成为了技术圈子的热点话题。很多企业也开始尝试使用低代码来快速搭建应用，从而减少开发成本和运维成本。FreeWheel 核心业务开发团队在打造云原生微服务架构的过程中，搭建新服务的需求日趋增多。为了应对这一挑战，我们研发了基于 AWS 的低代码开发平台。本文从低代码和开发平台的基本概念讲起，带你体验 FreeWheel 核心业务开发团队低代码的实战之旅。
本文翻译自国外的科技网站hackernoon，作者是云软件工程师Amrit Singh。如需查看英文原文，可在文章底部点击“阅读原文”。
Grafana 是 Grafana Labs 的第一款也是最重要的产品。它的定位是可视化, 用于监控展示 和 可观察性. 是当前最为完善、流行的云原生、公有云和企业监控可视化平台。
一般我们为了新建多表连接后映射的 ResultMap ，耗费不少时间，那么我们就来试一试这个多行编辑
ELK-logstash在搬运日志的时候会出现多行日志，普通的搬运会造成保存到ES中单条单条，很丑，而且不方便读取，logstash-filter-multiline可以解决该问题
王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 背景 “功能“解决是产品有或者没有一个能力的问题，有了“功能”之后，如何通过良好的引导、提示，以及交互来帮助用户更“流畅”的使用产品是一个值得思考的问题。 例如：乐高已经有了超过 3700 种不同的模块，这些模块可以拼出无限种模型。然而，不同模型的呈现完全不一样，有可能只是几个小模块的位置的改变就能带来意想不到的效果。 近过几年的努力，TKE 在功能层面提出了大量新特性：例如：通过 LB 直连 P
Grafana是一款开源的数据可视化产品，支持prometheus等多种数据源，界面效果炫丽，操作方便灵活，支持大屏展示模式。可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。
2018.11.28 IntelliJ IDEA 2018.3 正式版发布。对于一个忠实爱好者，迫不及待的我下载了最新版本来体验下。而且 IDEA 今年的第三次重大更新提供了不容错过的显著功能！你可以访问详细概述的新内容 What's New，或直接访问网站并立即下载 IntelliJ IDEA的全新版本。
【新智元导读】在 AI 领域中，科技巨头，比如Twitter、微软和苹果对拥有优秀技术的初创公司的收购价格屡创新高。本文分析认为，天价收购的背后，是大公司对人才的争夺。对于初创企业来说，靠销售产品来挣的钱显然比不上被巨头收购能拿到的多，并且，从收购的角度看，在初创阶段就有了收入的公司反而比不上那些没有收入的公司有价值，因为收购者会想要更加“原生”的技术。 卖给Twitter、微软和苹果的AI初创公司中，平均每位员工价值1000万美元 没有收入的初创公司比有收入的更值钱 抢占AI人才的竞赛颠覆了融资并购（M&
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