什么是可靠性？系统的可靠性表现为在一定期间内，用户可以预测其发生的行为，也就是说，在一定的期间内，系统不会发生计划外的行为。例如，服务器运行时不会出现意外的停机、应用程序的性能符合预期、计划的停机很少发生等等。
参考链接: https://github.com/wstart/DB_BaseLine
概述 软件开发过程中，应用发布非常频繁，通常情况下，开发或运维人员会将系统里所有服务同时上线，使得所有用户都使用上新版本。这样的操作时常会导致发布失败，或因发布前修改代码，线上出现 Bug。 假设一个在线商城，每天都有大量的用户访问，如果直接在所有用户中部署新版本应用，一旦出现问题，所有用户都可能受到影响。相比之下，通过引入灰度发布策略，先将新版本的应用部署到少量的用户中，检查是否存在问题，如果没有，再逐步扩展到更多的用户中，由此解决全量发布的各种弊端。 灰度发布是一种软件发布策略，它允许你在生产环境中渐进
开发过程中，研发人员会提交SQL更新脚本到Git源码库，然后测试负责去拉取这些SQL脚本，并手动在测试环境或其它环境的数据库中执行这些脚本，很麻烦，本代码的用途就是为了替代手工执行的操作
8 月 28 日，网曝华住旗下酒店开房记录疑似泄露，并在黑市进行售卖，数据量合计多达140G约5亿条，售卖总额打包8比特币，约合人民币37.6万元。涉及的酒店包括汉庭、美爵、禧玥、诺富特、美居、CitiGO、桔子、全季、星程、宜必思尚品、宜必思、怡莱、海友等。
如前一章提到，监控有赖于运维各专业条线协同完善，通过将监控体系进行分层、分类，各专业条线再去有重点的丰富监控指标。
这一年，蓝鲸平台从自动化运维平台，重新定义为研发运营一体化平台，实现了CI、CD、CO的IT管理全生命周期的打通。
OcceanBase是淘宝开源的一个分布式关系数据库，以下是其官方地址：https://oceanbase.alipay.com/
引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统，随着业务的发展，难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前，新建索引意味着业务要停止写入，这是非常影响用户使用体验的，为此，MySQL引入了online create index，极大地减少了业务停写的时间，使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
不知不觉间，2022 年的脚步已经走到了倒数第二个月。临近年末，我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化，例如基线告警、数据服务平台新增 TDengine 数据源支持、行级权限根据用户属性实现动态赋权。
在写文章的时候，我一直在纠结，这个到底能不能算增量备份，因为使用binlog的这种方式，按照官方文档的说话，应该叫做 point-in-time ，而非正经的增量模式，但是也聊胜于无。
出现性能问题的一个常见的迹象是用户的应用程序出错，此时，用户需要跟踪从应用程序到数据库的组件，确定问题出在哪里？此外，问题也可能由应用程序和数据库之外的因素引起，例如，大量的通信导致路由或者交换机崩溃或超载，应用程序与数据库的连接发生中断。大量的磁盘操作引起的I/O中断。
产业互联网的升级换代，也同时带来网络安全的巨大变化。传统威胁是在客户端、企业私有云环境，随着业务上云，安全风险也随之上云。比如，以往传统认为linux系统没有恶意软件不需要安全软件，在产业互联网普及的今天，这一错误认知已彻底被打破。云端，已经成为硝烟弥漫的网络安全新战场。
在DBA的日常工作中，快速部署数据库高可用架构，且标准化地入网部署数据库是一项重要的基础任务。本文将介绍常见的部署MGR的方式，并重点介绍万里数据库的GreatADM数据库管理平台进行图形化、可视化、标准化的部署过程，以提高交付效率和质量，给DBA提供一种全新的体验。（本文阅读大约需要4-6分钟）
使用SQL执行计划基线可以保证SQL的性能不下降，但实际生产中默认没有开启，这里是姚远老师在给OCM的学员授课中关于SQL执行计划基线的一个案例，大家可以借鉴一下。
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
MySQL作为一款面向企业的数据库产品，必须具有能够处理高峰活动和数据容量增长的能力。在进行容量规划时，架构师需要考虑因为用户的活动和数据增长所导致的资源使用变化，并需要考虑未来的促销活动或者其他预计的繁忙时期。
10月7日，爱尔兰数据保护委员会（Data Protection Commission）的一名发言人周一表示，该机构已经结束了针对Facebook旗下WhatsApp和Twitter可能违反欧盟数据隐私规定的调查。
一、为什么要做基线配置管理 一个组织在不同的时期部署了不同的业务系统，承载业务系统的是不同的操作系统和支持系统。业务系统在运行期间，基本上很少做操作系统的升级或变更。再就是由于不同供应商的支持原因，导致现存的操作系统和应用版本跨度很广，安全人员或运维人员资源不够的情况下很难支持做基线配置工作。 对组织的运维和安全人员来说，如果运行的业务系统一直不出事，是想不到要做基线配置、升级补丁、修复漏洞这些事情的，考虑做基线管理，通常来自于3个原因： 合规性性要求，上级安全检查； 遇到安全事件，根源落在安全配置或加固
随着互联网的高速发展，目前数据的存储越来越多，传统的数据库逐渐不能满足人们对海量数据、高效查询的需求，国产的数据库如雨后春笋一样，一个个冒了出来来解决我们高速科技发展的数据库瓶颈，今天就给大家聊一聊目前最火的五款国产数据库，大家一起来学习一下。
对于项目管理来说，文档非常重要，如果是传统的工程行业项目的话，仅仅标书就是几百上千页的。相对来说，其实信息系统开发项目已经好很多了。另外就是配置项，它是比文档更大的一个概念，项目文档是包含在配置项中的，除了文档之外，它还包括源程序、计划、报告等。今天我们就主要来看一看在信息系统项目中的这些文档和配置项相关的内容。今天的内容比较长，但是只是说明项比较多，重点内容其实还好。其它的相关了解知识也都是非常有用的内容，大家可以好好看看哦。
安全运维工作中经常需要进行安全基线配置和检查，所谓的安全基线配置就是系统的最基础的安全配置，类比木桶原理的那块最短的木板，安全基线其实是系统最低安全要求的配置，常见的安全基线配置标准有ISO270001、等级保护2.0等，也有某些企业自己的标准。
有时候突然会把几件不搭边的事情联系起来，竟然能够找到一些共通的地方。我在琢磨最近的几件事情的时候，脑海里不由得浮现出几个字：“半成品”
HIDS的功能主要是依靠agent的数据收集功能， 所以HIDS的功能对比，实际上是agent的功能对比。
Redis 通常是我们业务系统中一个重要的组件，比如：缓存、账号登录信息、排行榜等。
安全服务工程师大家应该都知道，对于他的岗位职责你可能会说不就是渗透测试啊、应急响应嘛.....实际上正式一点的企业对于安服的要求是包括了漏洞扫描、安全基线检查、渗透测试、安全加固、日志分析、恶意代码检查、应急响应、安全加固等差不多十个方面的内容的。内容多吗？我也觉得多！
AiTechYun 编辑：xiaoshan 要创建通用人工智能，必须首先掌握逻辑回归 从基础开始 在试图发展对世界的科学认识的时候，大多数的领域在探索重要的细节之前都要先进行广泛的尝试。在物理学中，我
最近在对接数据流转的一些问题，发现越是了解，越是担心，因为有不少潜在的问题，所以我就在想规划和统一所谓的数据源集市，能够实现数据流转方向的一个基线标准。
本文介绍了数据库优化技巧，包括设计优化、内核深度优化、数据层面优化、数据库迁移、数据库安全等方面的内容。此外，还提供了数据库最佳实践和社区活动推荐，以帮助开发者提高数据库应用水平。
Flyway是一款开源的数据库版本管理工具，它更倾向于规约优于配置的方式。Flyway可以独立于应用实现管理并跟踪数据库变更，支持数据库版本自动升级，并且有一套默认的规约，不需要复杂的配置，Migrations可以写成SQL脚本，也可以写在Java代码中，不仅支持Command Line和Java API，还支持Build构建工具和Spring Boot等，同时在分布式环境下能够安全可靠地升级数据库，同时也支持失败恢复等。
我们的运维工作基本都分布在以上4个层次，因此如何高效、高质量的交付就成为了我们主要面对的问题。
安全，一直是大部分公司想引起重视，又不引起重视的存在。想引起重视的原因是安全问题不断出现，经常会听到某某云厂商的服务器不可用了，某某公司的服务器被入侵了，某某公司的数据库被前员工删了，层出不穷的安全问题让安全人员防不胜防。
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。
我的本意是先抛出一个系统层的解决思路，然后引出更有张力的解决方案，但是当时方案还没有验证完，不足为凭，最近的对比测试结果出来了，我就把一些结果附上。
https://wangcy6.github.io/post/plan/oceanbase_day1/
最近完成了初版的数据逻辑备份恢复的功能，和业务方做了一些交流和演示，发现他们对于备份恢复侧的一些东东还是不够敏感，因为因为一些术语的差异，他们不大理解所谓的备份恢复能干什么，所以我们做了一些讨论，最后决定改为“数据克隆”。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，以及行业信息的共享,传统企业的运维己不再是固步自封，日新月异的计算技术的发展推动企业云平台的建设，云平台的计算能力为大数据分析提供了基础、云平台与大数据分析又将推动运维人工智能的发展。放眼云、大数据、人工智能的运维发展方向的同时，作为运维的生命线，安全生产保障的生命线仍需强调。作为传统企业的安全生产保障，主要以“监”、“管”、“控”为核心，其中“监”则主要指的的监控。
做好基线核查和加固是安全管理工作中的基础工作，但却与安全事件密切相关。例如系统账号登录策略未做好合规要求，黑客就可以通过弱口令、默认口令等方式登录系统。但如果做好基线核查和系统加固，既可以很好应对监管部门安全检查，也可以增加黑客入侵的困难，在面对突发安全事件或0Day漏洞时候有足够的响应处理时间，因此安全基线管理工作不可缺少。
Loki的第一个稳定版本于2019年11月19日发布，是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。 Grafana 对 Loki 的描述如下：
回归测试就是当开发人员对软件产品的基线版本做出任何改变时，测试人员针对这些改变进行的有针对性的测试活动。
当今时代处在信息大爆发的时代，信息借助互联网的潮流在全球自由的流动，产生了各式各样的平台系统和软件系统，越来越多的业务也会导致系统的复杂性。
code: https://github.com/rwightman/pytorch-image-models
在大量并发读请求、读多写少的业务场景下，本文利用 Sysbench 性能测试工具，调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力，并最终提高应用系统 QPS。
案例是一个泰国网站的生产环境（请脑补一句“萨瓦迪卡”，为了叙述方便，下文中均以"萨瓦迪卡"指代这个网站。）“萨瓦迪卡”是一个 采用 Wordpress + MySQL搭建的应用。这个遗留系统已经工作了五年。客户已经把在其它 VPS 上平移到 AWS 上。平移（lift and shift）是说原样复制，而迁移（migration）还要进行改造。而客户唯一发挥 AWS 优势的一点就是用了一个配置很高的 EC2 虚拟机 —— m4.4xlarge。这样一台配置的虚拟机有 16 个虚拟 CPU，64 GiB 的内存，以及 2000 Mbps 的网络带宽，最高 3000 IOPS 的 200GiB 的块存储设备（也就是硬盘）。
涉及到SQL层和存储层，其中SQL层需要解析SQL语句，生成抽象语法树(AST)，计算表达式等，存储层需要判断主键冲突，包括增量数据和基线数据上的主键冲突，如果是非重复主键，则将数据插入到增量数据中。
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