黄雷，腾讯云高级工程师，曾负责构建腾讯云云监控新一代多维业务监控系统，擅长大规模分布式监控系统设计，对 golang 后台项目架构设计有较深理解，后加入TKE团队，致力于研究 Kubernetes 相关运维技术，拥有多年 Kubernetes 集群联邦运维管理经验，目前在团队主要负责大规模集群联邦可观测性提升，主导研发了腾讯云万级 Kubernetes 集群监控告警系统，智能巡检与风险探测系统。 如果问笔者，在管理 Kubernetes 集群的时候，有什么开源组件是一定会用的，那笔者觉得 Promethe
微软就给 VisualStudio 2019 一个在线安装工具，需要通过命令行输入参数才可以离线下载
网上大多命令一贴，然后就让安装。其实命令安装很简单，新手不要怕命令，多接触接触Linux就不会怕命令了（都有这个过程的） DNT：(C++系列 + Net系列) vs_community.exe --layout d:\vs2017 --add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop --add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeCrossPlat --add Microsoft.VisualStudio.Work
Workload XM是Cloudera现代数据平台以工作负载为中心的管理工具，可主动分析数据仓库、数据工程和机器学习环境的工作负载，提升应用程序性能，以及优化基础架构的容量配置。Workload XM与Cloudera Enterprise平台内的多种计算引擎进行交互，使用户能够全面了解各类性能指标，从而通过迭代模式进行自助服务。
我们可以捕获生产环境的工作量，在测试环境上重放，从而在不影响生产环境的前提下做一些改动测试。 捕获：需要Oracle版本为10.2.0.4或更高. 重放：需要Oracle版本为11g Release 1或更新.
我并不是程序员，用VS2019也就最近一个月的事，前段时间用VS2019跑腾讯云的API Explorer工具里的7种SDK时用它搞PythonSDK、Node.jsSDK、.NETSDK、C++SDK，java php go sdk需要单独配。后来莫名其妙VS软件出了问题，老是报错 (异常来自 HRESULT:0x80070490)，但是用CMD命令行调试程序是正常的，用VS软件调试就报这个错：
Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 是一个Java语言实现的用于云端或者服务器端的数据库性能测试工具，其内部涵盖了常见的NoSQL数据库产品，如Cassandra、MongoDB、HBase、Redis等等。
在11g中，database replay是一个很重要的新特性，按照这个特性的说法，可以完整地捕获数据库的负载信息，便于在需要的时候随时重放。 使用这种方法，可以以二进制文件格式捕获 SQL 级以下的
特点与对比 Calico是一个基于BGP协议的虚拟网络工具，在数据中心中的虚拟机、容器或者裸金属机器（在这里都称为workloads）只需要一个IP地址就可以使用Calico实现互连。 项目主页：ht
一直觉得 Mixer 的功能会比较不稳定，这次在《深入浅出 Istio》一书的的验证过程中发现，Prometheus 的部分无法工作了，因此今天排查一下，也因此有了些收获，这里做一个简单的记录。
目前，在系统设计中引入了越来越多的NoSQL产品，例如Redis/ MongoDB/ HBase等，其中性能指标往往会成为权衡不同NoSQL产品的关键因素。对这些产品在性能表现和产品选择上的争论，Ivan碰到不止一次。虽然通过对系统架构原理方面的分析可以大致判断出其在不同读写场景下的表现，但一是对受众有较高的要求，也来的不那么直接。这时候，没有什么比一次性能测试更有说服力。有什么好的性能测试工具呢？这就是今天的主角YCSB。YCSB是Yahoo开源的一套分布式性能测试工具，方便易用，拓展性强。Ivan最近研究HBase二级索引时用它来做性能测试，感觉还是非常顺手的。虽然网上已经有很多YCSB的介绍文章，但用来指导实际操作还是有些不便。Ivan会用两三篇文章来介绍一下YCSB的实际使用。本文是官方文章的译文，选择这篇文章是因为其与具体操作的关系比较紧密，感兴趣的同学可以了解一下。
现如今企业的数据查询需求在不断增多，在共享同一集群时，往往需要同时面对多个业务线或多种分析负载的并发查询。在有限的资源条件下，查询任务间的资源抢占将导致性能下降甚至集群不稳定，因此负载管理的重要性不言而喻。
智能、自动化是对系统孜孜不倦的追求，尤其是在资源调度这块。传统的YARN/MESOS有各种资源分配算法，如DRF,capacity scheduler，fair scheduler。这些调度算法聚焦在资源的匹配和分配上面。其中最大的问题设计思路是基于预留的思路，要求应用提出资源的需求，而在现实中往往是不现实的。不现实在两个方面： job需要的资源和需要处理的数据量，过程的复杂度强相关。而这两者在实际的生产系统中都不是一成不变的，所以往往预留的资源要么多大，要么过小。 单个job实际上本身也是一个复杂的过程，
fork join框架是java 7中引入框架，这个框架的引入主要是为了提升并行计算的能力。
YCSB，全称为“Yahoo！Cloud Serving Benchmark”，是雅虎开发的用来对云服务进行基准 (benchmark) 性能测试的工具。可以用来对多种 NoSQL 数据库，如 MongoDB、Redis 等进行性能测试。官方内置了丰富的性能测试场景 (称之为: workload)，压测场景可以通过文件进行配置，便于压测场景的复现重用。
KEDA 支持 Kubernetes Workload 触发器，即可以根据的一个或多个工作负载的 Pod 数量来扩缩容，在多级服务调用的场景下很有用，具体用法参考 KEDA Scalers: Kubernetes Workload。
java.util.concurrent.ExecutorService 接口表示一个异步执行机制，使我们能够在后台执行任务。因此一个 ExecutorService 很类似于一个线程池。实际上，存在于 java.util.concurrent 包里的 ExecutorService 实现就是一个线程池实现。
钟华，腾讯云专家工程师，Istio project member、contributor，专注于容器和服务网格，在容器化和服务网格生产落地方面具有丰富经验，目前负责 Tencent Cloud Mesh 研发工作。 Istio 在大规模场景下 xDS 性能瓶颈 xDS 是 istio 控制面和数据面 envoy 之间的通信协议，x 表示包含多种协议的集合，比如：LDS 表示监听器，CDS 表示服务和版本，EDS 表示服务和版本有哪些实例，以及每个服务实例的特征，RDS 表示路由。可以简单的把 xDS 理解
自从Oracle 10g开始支持AWR以后，相比于Statspack，除了有更多新的内容可供参考，HTML保存格式也是为查看文档提供了很多便利。
1.服务器在数据中心硬件采购成本中占比最高， 其中 CPU、GPU 和 DRAM 是主要成本项；
摘要： With the development in the Cloud datacenters, the purpose of the efficient resource allocation is to meet the demand of the users instantly with the minimum rent cost. Thus, the elastic resource allocation strategy is usually combined with the prediction technology. This article proposes a novel predict method combination forecast technique, including both exponential smoothing (ES) and auto-regressive and polynomial fitting (PF) model. The aim of combination prediction is to achieve an efficient forecast technique according to the periodic and random feature of the workload and meet the application service level agreement (SLA) with the minimum cost. Moreover, the ES prediction with PSO algorithm gives a fine-grained scaling up and down the resources combining the heuristic algorithm in the future. APWP would solve the periodical or hybrid fluctuation of the workload in the cloud data centers. Finally, experiments improve that the combined prediction model meets the SLA with the better precision accuracy with the minimum renting cost. 预测式策略，使用功能了exponential smoothing and auto-regressive and polynomical fitting model，组合预测模型的目的是满足不同流量的需要同时满足服务SLA的要求使用PSO算法来进行一个细粒度的调度。用更低的租用成本实现更高的预测精度。
最近我们在做数据库的技术选型，要做选型的话难免需要对数据库进行一个基准测试，以便可以横向对比不同数据库性能。
近日，第四届中国云计算基础架构开发者大会（China Cloud Computing Infrastructure Developer Conference – 简称 CID），本着纯技术、非商业的原则，以「自由、协作、创新」为理念，在深圳与技术开发者们见面。本届 CID 大会聚焦业界最前沿的云计算基础架构技术成果，覆盖主论坛与三大技术主题分论坛，围绕基础架构技术领域的技术交流，展示先进技术在行业中的典型实践，赋能行业客户业务变革。
Oracle 9i执行Stackpack(10g是AWR)，当前是一个普通账户，没有DBA权限。
2022 年 10 月，腾讯自研业务产品全面完成云原生上云。自研业务产品云上规模已突破 5000w CPU，借助云原生的技术优势，全面提升了腾讯自研业务产品的运营效率，在此过程中我们也对腾讯云产品进行了打磨和验证。无论是在业务场景、稳定性要求、运维效率等多个方面，大规模容器化过程中都面临不少的技术挑战。本篇将进行分享，希望可以给广大开发爱好者带来灵感。
AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。对于AWR的管理，主要是针对快照和基线的管理而言。比如设定快照的间隔，删除快照，设定快照的保留时间。那对于基线而言则是基线的创建，删除，自动创建等。本文主要描述这2部分的内容。
ycsb是yahoo开源的一个多功能压测软件，支持mysql mongodb redis hbase等多种软件。
在TKE中LogListener是以DaemonSet模式运行，可通过CRD方式创建采集配置采集TKE集群日志。本文介绍如何通过CRD方式创建采集配置。
异步上下文管理器。类似于同步上下文管理器，我们知道使用with可以实现一个上下文管理的器，而对于异步上下文管理器其根本表现形式为async with,下面的一段代码告诉你async with是如何运作的。
TiKV 底层使用了 RocksDB 作为存储引擎，然而 RocksDB 配置选项很多，很多情况下只能通过反复测试或者依靠经验来调优，甚至连 RocksDB 的开发者都自嘲，他们没办法弄清楚每个参数调整对性能的影响。如果有一个自动 tuning 的方案就可以大大减少调优的人力成本，同时也可能在调优的过程中，发现一些人工想不到的信息。我们从 AutoML 中得到启发，希望能用 Automated Hyper-parameter Tuning 中的一些方法来对数据库参数进行自动调优。
胡启明，腾讯云专家工程师，开源项目Crane的Founder和负责人。 背景 随着越来越多的企业将应用程序迁移到 Kubernetes 平台，它逐渐成为了资源编排和调度的重要入口。众所周知，Kubernetes 会按照应用程序申请的资源配额进行调度，因此如何合理的配置应用资源规格就成为提升集群利用率的关键。这篇文章将会分享如何基于 FinOps 开源项目 Crane 正确的配置应用资源，以及如何在企业内推进资源优化的实践。 Kubernetes 如何管理资源 Pod 资源模型 在 Kubernetes 中可
【导读】最近谷歌Jeffrey Dean等人发表工作《The Case for Learned Index Structures》：用机器学习来学习数据分布，从而替代B-Trees、哈希索引和布隆过滤器减少索引的大小，结果表明新方法3x性能提升和10-100x空间缩小。 ▌知乎网友相关回答 ---- 摘抄自知乎网友Huijun Wu的回答 链接：https://www.zhihu.com/question/263916416/answer/27 这篇文章应当是一个引领新潮流的工作。如果将ML理解为一个建模
自研业务存储平台-是 QQ 的富媒体（图片、视频、语音、文件等）数据传输、存储、处理等全链路解决方案的平台。致力于为用户提供稳定快速的群聊 、单聊图片上传和下载服务。为了面对突发热点也能快速响应，作者团队决定对其进行上云处理。本文着重以 QQ 聊天图片（简称：QQ 图片）为例讲述整个上云的过程及调优。
MPAM（Memory System Resource Partitioning and Monitoring）[1]特性用于解决混部业务时由于共享资源竞争带来的性能下降问题，MPAM 作为继 x86 RDT[2]技术后的另一个针对 CPU 访存系统资源隔离的全新特性倍受关注，相比其他架构的类似特性，Arm64 架构下的 MPAM 特性采用全新的确定性流控方式，控制手段更加丰富，控制对象覆盖更广，目前在鲲鹏服务器上的应用取得了良好的结果。
前言：可以创建AWR基线来为数据库建立已保存的工作负载视图，以便以后用来与其他AWR快照进行比较。
微软.NET 团队的项目经理在博客上发布了.NET 6 Preview 6, 在候选发布阶段之前的倒数第二个预览版，也就是8月份还会发布一个Preview 7，9月份开始进入RC，两个候选版本将专注于质量修复，直到 11 月的最终版本。 Preview 6 版本本身相对较小，而 Preview 7 功能方面会更多，Preview 6主要集中在网络开发方面，同时Visual Studio 2022 为WPF 应用程序的开发提供了实时预览。
https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/13074198.html
静态调度，是指根据容器请求的资源进行装箱调度，而不考虑节点的实际负载。静态调度最大的优点就是调度简单高效、集群资源管理方便，最大的缺点也很明显，就是不管节点实际负载，极容易导致集群负载不高。
Kubernetes 将自身边界内的事物都抽象为资源。其中的主要部分，是以 Deployment、StatefulSet 为代表的 workload 工作负载控制器，其他各类资源都围绕这些主要的资源工作。这些资源合并起来，可以为 IT 技术工作者展现出一个以 workload 为中心的模型。Kubernetes 中所有的资源，都通过声明式配置文件来编辑描述，一条条的 Yaml 字段定义，给了 IT 技术人员最大的自由度的同时，也对技术人员的能力提出了极高的要求。
kubevela 是 OAM 的实现，虽然是今年才发布的项目，但我们可以通过结合 kubevela 帮助我们更好地了解 OAM。
之前对 SPIFFE 和 SPIRE 进行了一个相对全面/啰嗦的介绍，这一篇就反过来，用一个简单的例子来展示 SPIRE 的基本用法，本文中会以 NGINX 作为服务生产方，使用 Ghostunnel 当做 NGINX 的反向代理，把原有的 HTTP 通信升级为支持定期正顺轮转的双向 TLS 认证协议，并且用 CURL 使用客户端证书来通过 Ghostunnel 安全地访问背后的 NGINX。这里为 CURL 和 NGINX 提供证书以及轮转的，就是 SPIRE 的 Server 和 Agent。
之前的几篇文章： 《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查看绑定变量值的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之rolling invalidation》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之聚簇因子(Clustering Factor)》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》
Istio 为 Service Mesh 中的微服务提供了非常丰富的统计指标（Metrics），这些指标可以让运维人员随时监控应用程序中服务的健康状况，在系统出现线上故障之前就发现潜在问题并进行处理。本文将介绍 Istio Metrics 的实现机制，以帮助读者深入了解其原理。
亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.3 版本已于 2024 年 5 月 20 日正式发布。该版本在功能特性上对数据湖、物化视图、负载管理等方面进行了多项更新，进一步简化湖仓一体架构、加速了查询性能；同时提交了若干改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验。
本文作者系杨昱明，现就职于甲骨文公司，从事数据库方面的技术支持。希望能通过发表文章，把一些零散的知识再整理整理。个人主页:https://blog.csdn.net/weixin_50513167，经其本人授权发布。
调度器的核心目标是: 将 workload bind 到 resource【workload --bind--> resource】，结合各类信息，将这一目标做到最优。
题图摄于加州一号公路蒙特雷海滩 本篇转发TAP系列文章之十，Tanzu Application Platform (TAP) 的应用感知能力。 Tanzu Application Platform (TAP)，VMware 在 2022 年 1 月正式发布的新一代 PaaS 平台，该平台一大特色即为应用感知能力，即在应用程序 CICD 的过程中平台将自动感知应用程序的开发框架及开发语言，那么在应用部署的过程中平台将根据以上自动判断的信息自动将应用部署的配置中注入最佳实践，比如应用安全加固、应用监控、应用自愈
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