“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”。
https://medium.com/disney-streaming/delivering-data-in-real-time-via-auto-scaling-kinesis-streams-72a0236b2cd9
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。
随着微服务的设计模式得到越来越多开发者的实践，容器和微服务已经在生产环境中开始了规模化的部署。在这一过程中，也面临着越来越多的挑战。比如说，很多的微服务之间是相互依赖的，我们需要有更多的手段和方式来进行微服务的计划，扩展和资源管理，另外微服务之间的隔离更少，它们通常会共享内核或者网络，也对安全性提出了更高的要求。
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。
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。
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
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
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。
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。
每年，软件工程行业都会冒出各种新工具和新趋势。由于我已经研究一段时间了，我想是时候开始开发一个像样的雷达工具，来发现哪些趋势将产生持久的影响，而哪些趋势将虎头蛇尾。可以肯定的是，我曾做过一些令人尴尬的预测，例如和我的一个朋友打赌 Git 会输给 Mercurial，因为 Git 的用户功效学太差了。但我们都知道结果如何。
Sysdig 的研究人员发现了一种新的云原生挖矿攻击行动，并将其命名为 AMBERSQUID。攻击针对不太常用的 AWS 服务，如 AWS Amplify、AWS Fargate 和 Amazon SageMaker。这些不常见的服务往往意味着其安全性也会被忽视，AMBERSQUID 可能会让受害者每天损失超过 1 万美元。
原文：https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-opensearch-performance-gap
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。
对于选择容器管理解决方案的组织来说，了解给定的解决方案以及提供该解决方案的供应商是很重要的。这是因为每个容器管理提供商的产品都提供了各种功能和工具，这些功能和工具在确定其容器管理解决方案的性质方面发挥着关键作用。
最近，我在YouTube上看了一个非常出色的开发人员的视频[1]。它的标题是“无服务器毫无意义”。虽然我非常喜欢该视频，但也不敢确定作者关于无服务器的观点是否完全正确，因此我想在本文中进行讨论。
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
Cortex作为一款为生产Web服务的工具，能够和AWS服务结合起来，重点解决jupyter notebook到生产的缺乏基础框架的问题。
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。
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。
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：
作者 ｜ M. Altun 译者 ｜ Flora 策划 ｜ 田晓旭 本文作者使用简单明了的语言介绍了当今使用的一些 DevOps 技术和工具。阅读本文后，您将对这些 DevOps 工具，工作方式、以及如何在软件过程中使用有一个整体的了解。 最近一段时间，我们见证了 DevOps 技术的飞速发展。当今流行且功能强大的工具可能会成为下一年度的过时工具，甚至可能很快被另一种工具取代。如前所述，作者的目的不是通过这篇文章来评判哪些工具最受欢迎或功能最全，而是让读者全面了解 DevOps 工具的工作方式以及如何在软件
在不断发展的DevOps世界中，深入了解系统行为、诊断问题和提高整体性能的能力是首要任务之一。监控和可观察性是促进这一过程的两个关键概念，为系统的健康和性能提供了宝贵的可见性。虽然这些术语经常可以互换使用，但它们代表着理解和管理复杂系统的不同方法。
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。
Amazon EKS（Amazon Elastic Kubernetes Service）是一项托管服务，允许您在 AWS 云上运行 Kubernetes，而无需设置、管理或维护自己的控制平面和节点。
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。
获取AccessKeyId,SecretAccessKey,SessionToken
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。
随着容器和云技术的发展, 大量的应用运行在云上的容器中, 它们的好处是毋庸置疑的, 例如极大的提高了我们的研发部署速度, 快速的扩缩容等等, 但是也存在一些小小的问题, 例如难以调试. 基于VM的部署我们可以通过安全的方式登录到主机上做一些你想做的事情, 但是云上的容器那就是不太方便了(目前AWS的ECS已经有类似docker exec的方式直接进入容器中了, 其他的云未作了解). 但是就算能进入容器也不意味着调试就好做了, 通常来说使用的镜像都是经过优化和精简的(如果要调式可能需要安装大量的组件).
这里通过一个简单的电商网站订单实时分析系统和大家一起梳理一下大数据环境下的实时分析系统的架构模型。当然这个架构模型只是实时分析技术的一 个简单的入门级架构，实际生产环境中的大数据实时分析技术还涉及到很多细节的处理, 比如使用Storm的ACK机制保证数据都能被正确处理, 集群的高可用架构, 消费数据时如何处理重复数据或者丢失数据等问题，根据不同的业务场景，对数据的可靠性要求以及系统的复杂度的要求也会不同。这篇文章的目的只是带大家入个门，让大家对实时分析技术有一个简单的认识。
以前很多开发者都是采用的单体架构，为了保证服务的稳定性，只需要维护一台服务器及数据库就可以啦，但是随着业务的增长会面临两个问题，如果流量比较大，这个服务器可能顶不住这么大的流量，其次硬件啥的损坏也会导致整个系统瘫痪。
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。
云原生计算基金会（CNCF）提出了一套云原生可观测性标准协议，称为OpenTelemetry Protocol。OpenTelemetry定义了云原生可观测性的三个重要支柱：Log、Metrics、以及Trace。
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。
实时订单开发，说实话，最近开发，掉了一半的头发，复杂度，我就点到为止，还是希望大家多看看flink，这个可是开发利器。写这篇文章的目的，就是给大家分享一下实时订单的开发思路和遇到问题如何去解决。我就写的比较简单点，很多花里胡哨的业务逻辑我就隐藏了，以及给下游提供数据，给策略提供数据这些我就不追溯了。
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的网络等要求进行设置，如果大家有问题讨论或咨询可以后台私信我或者加入知识星球问我，知识星球的加入方式在文章末尾。
当AWS在re:Invent第一天的议程中发布Fargate时，秦小康几乎按耐不住自己的兴奋。在随后几场国内外的演讲中，他和Rancher Labs的创始人梁胜博士都在开心地转述着这件事。秦小康是Rancher Labs中国区的总经理。
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。
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：
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。
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。
专注于机器学习应用的人们知道，从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。其中工作量很大的地方在于将模型打包，预留 API 接口，并和现有的生产系统相结合。近日，GitHub 上有了这样一个项目，能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。
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。
说明：Virtual Kubelet(VK)是一个开源的Kubernetes kubelet实现，将Kubernetes连接到其他API，伪装成一个kubelet。这允许节点由其他服务支持，如ACI、AWS Fargate、Hyper.sh、IoT Edge等。VK的主要方案是将Kubernetes API扩展到无服务器容器平台，如ACI、Fargate和Hyper.sh，虽然对其他是开放的。但是，应该注意的是，VK明确无意替代Kubernetes联邦。VK具有可插拔的体系结构，可直接使用Kubernetes原语，使其更容易构建。Virtual Kubelet由Cloud Native Computing Foundation（CNCF）托管。如果您是一家希望帮助塑造容器打包、动态调度和面向微服务的技术发展的公司，请考虑加入CNCF。有关谁参与以及Virtual Kubelet扮演角色的详细信息，请阅读Virtual Kubelet CNCF项目建议书（https://github.com/cncf/toc/blob/master/proposals/virtualkubelet.adoc）。
导语 | Serverless 环境给DevOps和开发团队带来了复杂性和可观察性方面的挑战。在分布式系统里，为这些现代环境建立可观察性策略是至关重要的，以便快速识别、排除故障和解决问题。本文由 Epsagon Director of Engineering Gal Bashan 在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021上的演讲《Observability in Serverless Environments》整理而成，带大家回顾可观察性、它的关键因素（指
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。
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