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干货!Zabbix+ES怎么玩?如何应对海量级监控数据?一文带你玩转开源解决方案。

写在开篇不管zabbix的后端数据库是oracle还是mysql,当zabbix监控的量级达到了一定程度后,那么对数据库的性能是一个非常严峻的挑战。特别是对历史数据的查询,将会变得非常非常的慢,别告诉我可以建索引优化,当量级达到一定的程度的时候,索引真的没啥效果了。如果再不继续寻找合适的解决方案,那么就一定会引发数据库层面的问题,最终导致服务不可用。当监控数据越来越大的时候,存储不足的时候,怎么办?那就删历史数据呗,但如果要求至少要保存半年甚至1年以上的历史数据,且又高端存储磁阵紧缺面临扩容难题的时候怎么办

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​enginx:基于openresty,一个前后端统一,生态共享的webstack实现

webstack的前世今生就是一个重复造轮的过程,它的目标是将本地程序栈弄成分布式b/s web,其实这在语言端可以做(比如语言模块的http unit,然后是一层层我们从桌面时代开发最基本的socketapp开始,http封装之后也许是一个aysn网络io库,最终到达语言库级的webframework直到专门的独立程序支持,也许这个时候人们发现那个网络io库可以独立出来作为一个server,再比如第三方容器在这种需求下很容易出现,流控安全等需要也会泛滥),于是终于发展到用独立的服务器OS组件来实现这些强化,形成专门的产品来做,体现在开发上首先是webserver+CGI处理。web作为b/s在架构上假设有服务端程序存在,而cgi就是开发web程序的语言同webserver交互的扩展,动态语言将运行结果转成web page app的手段。像mod_swgi,mod_php就直接将phpcgi做到了语言。如webstack.语言则屈居之下。—— 这完全是语言,独立件,一方做大了包裹另一方的关系但二者始终是一体的。

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Service Mesh在有赞的实践与发展

Service Mesh 的概念自 2017 年初提出之后,受到了业界的广泛关注,作为微服务的下一代发展架构在社区迅速发酵,并且孵化出了诸如 Istio 等广受业界关注的面向于云原生 (Cloud Native) 的微服务架构。目前阿里、华为云、腾讯云都在 Service Mesh 上投入了大量精力进行研发和推广。阐述和讨论 Service Mesh 架构的文章目前网络上已经非常丰富,在此不再赘述。本文主要阐述 Service Mesh 架构在有赞是如何一步步发展和落地的,期望能够给读者带来一定的思考和借鉴意义,并对 Service Mesh 架构能够解决的问题和应用场景有进一步的了解。同时,有赞 Service Mesh 架构发展的过程也正是有赞微服务架构的演进过程,期待能够给正在进行微服务改造的团队带来一定的启发和思考。

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