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。
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
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。
Grafana能够支持各种类型的数据源，提供对应数据源的查询编辑器，通过数据源查询并对得到的数据进行转换和可视化。
作者 | Sergey Gitlin、Krishna Puttaswamy、Luke Duncan、Deepak Bobbarjung、Arun Babu A S P 译者 | 平川 策划 | Tina 摘要：经过一年多的努力，我们为 Uber 的试验和特性标记生态打下了坚实的基础，相关的一切都已经转移到了新系统上，包括 2000 多名开发人员、集成的超过 15 个合作伙伴的系统、10 多个移动应用、350 多个服务。我们弃用了 Morpheus 中超过 5 万个过时的试验。 本文最初发布于
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。
MySQL8.0里包括一款功能——CPU资源分组管理。它实现的目的是将CPU资源分组，并且赋予运行不同类型的查询。通过它可以解决DBA的一些痛点，例如：夜间进行的批处理、大型报表非常耗费资源，为了不影响其它查询的进行，不得不将其放在从服务器上运行。使用资源组管理后，DBA可以将工作分配给限定的CPU核心或者是vCPU。另外，DBA还可以将资源分配给不同的应用，例如分配8个核心给应用A，分配4个核心给应用B，使服务器的资源更加合理的使用。
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。
提起正则表达式，可能大家的第一印象是：既强大好用但也晦涩难懂。正则表达式在文本处理中相当重要，各大编程语言中均有支持（跟 Linux 三剑客结合更是神兵利器）。 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。（来自百度百科） 个人理解如下：某个大佬为了从字符串中匹配或找出符合特定规律（如手机号、身份证号）的子字符串，先定义了一些通用符号来表示字符串中各个类型的元素（如数字用 \d 表示），再将它们组合起来得到了一个模板（如：\d\d模板就是指代两个数字），拿这个模板去字符串中比对，找出符合该模板的子字符串。 由几个例子去进一步理解，比如现在有一个字符串为： 1.test是一个正则表达式，它的匹配情况：I am a tester, and My job is to test some software. 它既可以匹配tester中的test，又可以匹配第二个test。正则表达式中的test就代表test这个单词本身。 2.\btest\b是一个正则表达式，它的匹配情况：I am a tester, and My job is to test some software. 它只能匹配第二个test。因为\b具有特殊意义，指代的是单词的开头或结尾。故tester中的test就不符合该模式。 3.test\w*是一个正则表达式，它的匹配情况：I am a tester, and My job is to test some software. 它匹配出了tester，也匹配出了第二个test。其中\w的意思是匹配字母数字下划线，表示的是数量，指有0个或多个\w。所以这个正则表达是的意思就是匹配开头为test，后续跟着0个及以上字母数字下划线的子字符串 4.test\w+是一个正则表达式，它的匹配情况：I am a tester, and My job is to test some software. 它只匹配了tester。因为+与不同，+的意思是1个或多个，所以该正则表达式匹配的是开头为test，后续跟着1个及以上字母数字下划线的字符串。 通过上述几个例子，应该可以看出正则表达式的工作方式，正则表达式由一般字符和元字符组成，一般字符就是例子中的‘test’，其指代的意思就是字符本身，t匹配的就是字母t；元字符就是例子中有特殊含义的字符，如\w, \b, *, +等。后续介绍一些基础的元字符。 元字符有很多，不同元字符有不同的作用，大致可以分为如下几类。 有些元字符专门用来指代字符串中的元素类型，常用的如下：
提起正则表达式，可能大家的第一印象是：既强大好用但也晦涩难懂。正则表达式在文本处理中相当重要，各大编程语言中均有支持（跟 Linux 三剑客结合更是神兵利器）。
原始研究中常常采用亚组分析的形式探索入组患者潜在的差异。事实上，亚组分析也广泛应用于meta分析中，是meta分析中处理异质性的常用方法之一。亚组分析通常从临床异质性和方法学异质性的角度探讨异质性的来源，可以解决同质性研究才能合并效应量的问题。可以按不同试验设计方案、纳入研究质量、参加人群特征、给药方式，治疗时间的长短、发表年代等，分成亚组进行分析。Meta分析中的亚组分析每次只能按照一个变量进行亚组分析，并且对每个亚组都要进行效应量的合并；若要对两个以上的变量进行分析，则应该采用Meta回归的方法。
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
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。
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：
在项目规模日益扩大，传统的单体项目无法满足需求的背景下的，也就是当需要「分布式系统」来提供更强的系统性能的时候，我们往往考虑如何进行系统架构和划分，在这种情况下，须有一个系统的方法论，以应对日益复杂的分布式系统。
提起正则表达式，可能大家的第一印象是： 既强大好用但也晦涩难懂 。正则表达式在文本处理中相当重要，各大编程语言中均有支持（跟 Linux 三剑客结合更是神兵利器）。
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。
提起正则表达式，不知道大家第一印象是什么，可能是强大好用也可能是晦涩难懂。正则表达式在文本处理中相当重要，各大编程语言中均有支持，但可能使用起来有细微的差别，该学习笔记中元字符介绍一节不特定于某一个编程语言，旨在简要描述正则本身的基本用法。
在构建爬虫系统时，充分利用云平台的资源管理功能可以优化爬虫的性能，提高爬取速度。在本文中，我将与大家分享如何设计一个高效的云爬虫系统，以实现资源管理的优化。通过合理配置云平台，我们可以充分发挥云计算的优势，提升爬虫的效率和稳定性。下面是一些实际操作价值的内容，让我们马上开始！
Spring Cloud Stream 是一个用于构建基于消息的微服务的框架，它提供了一种简单的方式来连接消息代理和应用程序，以便它们可以互相交换消息。Spring Cloud Stream 中有两个高级特性：分组和多通道。
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。
这个问题和“最多能完成排序的块”相似，但给定数组中的元素可以重复，输入数组最大长度为2000，其中的元素最大为10**8。
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？
第一次看到这么多分组头都大了。首先要考虑如何分组得到grouplist，其次考虑如何在limma包中分组分析。
本文介绍了ABTest平台在个性化推荐系统、搜索引擎、广告系统等领域的应用，以及通过ABTest平台实现算法优化、服务提升、数据效果提升等作用。
这个问题来自于群里，实际数据量没有这么大，但为了测试PQ的适应性，我直接生成了50多万行大约1000组的随机数据，按组分类后给每个组增加汇总项，这在Excel中用分类汇总功能卡出翔（有兴趣的朋友可以试试）……PQ里会怎样？
搞懂AbstractFetcherThread的processPartitionData、truncate、buildFetch等方法，就掌握了拉取线程的处理逻辑。串联起这三个方法的doWork方法就能完整理解Follower副本应用拉取线程（即ReplicaFetcherThread线程），从Leader副本获取消息并处理的流程了。
现在互联网行业发展越来越迅速，大数据大家都听过，那么大数据行业的同学肯定都知道大数据是需要用到很多台机器的。目前大多数大数据系统都需要部署在很多台机器上，那么如何同时管理多台机器就成了一个问题。一般机器都是在机房，我们需要通过ssh远程连接到机器来进行操作。使用Windows的同学应该知道Xshell，使用这款工具，我们就可以同时打开多个ssh会话，并对不同的ssh会话按集群或者组分类，那么在mac上我们同样可以使用iTerm2进行配置，来实现该功能。本片文章主要就是带大家来一步步实现如何使用iterm2来进行配置，对多个ssh会话进行管理，分组。
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
今天带大家了解两个刚刚进入 stage3 阶段的新的 JavaScript 语法提案。
Grafana 是一跨平台的开源的可视化分析工具。目前网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，主要用于大规模指标数据的可视化展示。
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。
昨天介绍完GEO2R之后其实该和大家说一下富集分析相关的东西了（昨日链接：GEO2R差异表达分析软件）。但是，由于GEO数据库里面的数据种类比较多，所以经常我们用的这个数据集和其他数据集有区别，所以就导致碰到这种这样的问题。这里就简单说一下我们之前碰到的一些问题吧，如果大家还有新的问题，欢迎后台留言提问~
在这篇文章中，我们将讨论 10 个良好的安全实践，这些实践将使我们能够正确管理我们的 S3 存储桶。
欢迎大家关注我的公众号 javawebkf，目前正在慢慢地将简书文章搬到公众号，以后简书和公众号文章将同步更新，且简书上的付费文章在公众号上将免费。
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
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：
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。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
在实际中我们可能只是需要汇总数据而不是将它们检索出来，SQL提供了专门的函数来使用。聚合函数aggregate function具有特定的使用场景
除非你有AWS的背景或者正在申请AWS的相关职位，否则在AWS上的实现细节不需要了解。然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方
使用Gin框架写Go项目的时候，如果把路由都写在一个.go文件中，随着路由的数量的增加，会导致路由文件显得异常臃肿。
文章背景： 最近在看同事写的VBA正则表达式，发现其中用到了非捕获组(?:Expression)。因此，本文对非捕获组的用法做了一些研究。
IBM SPSS Modeler Social Network Analysis，中文叫做社交网络分析，本文将一律简称 SNA。
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