ELK多种架构及优劣 既然要谈ELK在大数据运维系统中的应用，那么ELK架构就不得不谈。本章节引出四种笔者曾经用过的ELK架构，并讨论各种架构所适合的场景和优劣供大家参考。 先大致介绍ELK组件。...ELK在大数据运维系统中的应用 在海量日志系统的运维中，以下几个方面是必不可少的： 分布式日志数据集中式查询和管理 系统监控，包含系统硬件和应用各个组件的监控 故障排查...图5 ELK在运维系统组件中应用图示 汇总ELK组件在大数据运维系统中，主要可解决的问题如下： 日志查询，问题排查，上线检查 服务器监控，应用监控，错误报警，Bug管理 性能分析...，用户行为分析，安全漏洞分析，时间管理 综上，ELK组件在大数据运维中的应用是一套必不可少的且方便、易用的开源解决方案。...本文所述案例和架构来自于IBM Platform团队在使用ELK套件中的实战经历和工作总结，IBM Platform冲出了ELK套件仅对日志搜集的约束，除Logstash所支持input plugin外
什么是规则 复杂企业级项目的开发以及其中随外部条件不断变化的业务规则(business logic),迫切需要分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，并把这些商业决策放在中心数据库或其他统一的地方...免体检累积最高限额表在规则中又是如何实现的呢？ ? 结合现实生活中的一个例子来看变化的业务与IT的“矛盾” 没有规则时： ? 有了规则后： ?...”的概念 规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。...特色一：支持基于规则的各种复杂流转模式 ? 特色二：多种复杂事件发起模式 ? 特色三：灵活全面的规则设计 ? BRMS在其它金融领域中的应用场景介绍 规则引擎在信用卡申请场景中的应用 ? ?...规则引擎在反欺诈场景中的应用 ? ? 黑规则：甄别嫌疑订单 白规则：订单解除嫌疑 商家管理处罚系统，对违规商家处罚处理。 搜索排名，降低违规商家搜索排名权重。
例如，在2017-18年冬季，纽约市住房管理局报告称，其约143.5万套公寓中，多达80%的公寓出现了供暖中断。...因此，在白天拍摄的图像中，夜间亮度被用作目标变量，它增加了一些有趣指标，比如游泳池的存在或用于屋顶的材料类型。...这两种方法都说明了直观的、人为的指导对于机器学习技术在困难问题上的有效应用是必不可少的。 当“正确”的模型预测错误的事情时 在研究人员要求预测什么的问题上时，预测模型绝对没有常识。...事实上，当使用手电筒应用程序时，人们在黑暗中摸索并不小心点击广告的可能性非常高——如果你是人类，这种几率也非常可预测！ 毫不奇怪，这些点击与购买意图毫无关联。...当一个模型的预测可能有偏差时 模型倾向于“简单”预测的一个非常重要的含义是：在预测范围的两端都可能引入偏差。就广告而言，这可能意味着大多数广告针对的是非常偶然的情况（如手电筒应用的用户）。
上面列举的规则集只是一类规则，实际上在我们系统中还有很多其他种类的规则集。规则最好由业务人员维护，可以随时修改，不需要开发人员介入，更不希望重启应用。...1.2.2 什么是规则引擎规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件， 实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。...在 DRL 文件中添加查询定义，然后在应用程序代码中获取匹配结果。查询搜索一组定义的条件，不需要when或then规范。查询名称对于 KIE 库是全局的，因此在项目中的所有其他规则查询中必须是唯一的。...Drools 引擎的工作内存中设置全局值，在 DRL 文件中的规则上方声明全局变量，然后在规则的操作 ( then) 部分中使用它。...决策表的主要构成：规则条件定义：定义了一些规则中用到的条件，例如：逾期天数，逾期金额等。规则结果定义：定义了一些规则中的结果，例如：分配到哪些队列中，在队列中停留时间等。
在 Spring Boot 应用中，监控和日志管理是确保系统稳定性和性能的重要手段。...1.1 在 Spring Boot 中集成 Prometheus添加依赖： 在 pom.xml 中添加 micrometer 和 Prometheus 的依赖。...2.1 在 Spring Boot 中集成 ELK添加依赖： 在 pom.xml 中添加 Spring Boot Starter Logback 和 ELK 相关依赖。...在 "Management" -> "Index Patterns" 中，创建一个新的索引模式，如 spring-boot-logs-*。创建可视化和仪表盘：在 "Discover" 中查看日志数据。...总结通过集成 Prometheus、Grafana 和 ELK，您可以实现对 Spring Boot 应用的全面监控和日志管理：Prometheus 与 Grafana：主要用于应用性能监控、系统指标收集和可视化
【猫头虎科技解码】探秘Drools语法：规则引擎在实战中的应用️ 摘要 在现代软件开发过程中，Drools作为一种强大的业务规则管理系统（BRMS），为开发人员提供了一个高效、灵活的解决方案来处理复杂的业务决策逻辑...本文将深入探讨Drools的语法和规则引擎的核心概念，并通过十个实际的业务代码规则案例，展示如何在各种场景下灵活应用Drools，从而提高开发效率和业务逻辑的可维护性。...Drools规则引擎提供了一种将业务规则从应用代码中抽离，以声明式的方式进行管理和执行的方法，极大地提升了代码的清晰度和可维护性。...这种方式不仅使得规则更易于理解和维护，而且能够提高应用程序处理复杂业务逻辑的灵活性和效率。...Drools的规则不仅易于编写和维护，而且能够明显提升应用程序的逻辑处理能力。
Hugging Face 在开放 LLM 堆栈中的定位是什么？ 翻译自 How Hugging Face Positions Itself in the Open LLM Stack 。...Hugging Face 在生成式人工智能开发者生态系统中扮演着什么角色？我们来看一下该公司精明的开源品牌定位。 忘记 LAMP 堆栈，现在一切都是关于 LLM 堆栈。...在过去的一年中，诸如 LangChain 和 Anyscale 的 Aviary 等工具已经推出，帮助开发者基于或连接到大型语言模型（LLMs）构建应用程序。...他将这一努力比作敏捷方法在软件工程项目管理中取代瀑布模型的过程。...新的 LLM 堆栈与上世纪 90 年代末和本世纪初的 LAMP 堆栈并不直接可比——首先，在 LLM 堆栈中没有操作系统组件。但是，有一套工具，包括出色的开源版本，开发者在使用 LLMs 时开始青睐。
随着技术的不断进步和市场需求的不断增加，动力环境监控系统也不断升级和完善，如今已经成为电力设备监控领域的重要工具。...动力环境监控系统的应用场景非常广泛，例如：在电力领域，动力环境监控系统可以监测发电机、变压器、配电柜等电力设备的运行情况和环境参数；在工业制造领域，动力环境监控系统可以监测机床、输送带等生产设备的运行情况和能耗...动力环境监控系统可能出错的地方：动力环境监控系统可能出错的地方包括以下几个方面：设备故障或失灵，导致监测数据不准确或无法收集；数据采集、传输或存储出现问题，导致数据丢失或错误；系统设置或配置不当，导致系统出现漏洞或安全问题...这个问题没有一个固定的答案，因为不同的人和组织对于动力环境监控系统的看法和评价会因应用场景、需求和经验等因素而有所不同。...动力环境监控系统的误区主要是对系统功能和作用的误解或过度解读。例如，有些人可能认为动力环境监控系统可以完全避免电力设备的故障或失灵，或者可以实现100%的节能减排效果，这种想法是不正确的。
文章来源｜MS08067 公众号读者投稿 本文作者：VastSky（Ms08067实验室读者） 通过此文章，我将提供有关ELK攻击利用与安全防护的知识。关于利用ELK 的信息在网上非常罕见。...因此，这篇文章只是本人在日常工作和学习中的个人笔记，虽不完善，但可作为学习参考。通过这篇文章希望能为你提供一些在渗透测试期间可能有用的方法。...pretty' # 查询某一个索引 Kibana Kibana为在Elasticsearch中建立索引的数据提供搜索和数据可视化功能。该服务默认在端口5601上运行。...并且可以在配置文件/etc/kibana/kibana.yml中找到凭证 Logstash渗透测试和安全配置 Logstash是ELK堆栈的最后一项服务，用于收集，转换和输出日志。...Logstash 提权二 Logstash的conf.d配置目录通常由三个文件组成（input、filter、output）。在output.conf中执行命令。
HMaster选举与主备切换 HMaster选举与主备切换的原理和HDFS中NameNode及YARN中ResourceManager的HA原理相同。...当某个 RegionServer 挂掉的时候，ZooKeeper会因为在一段时间内无法接受其心跳（即 Session 失效），而删除掉该 RegionServer 服务器对应的 rs 状态节点。...分布式SplitWAL任务管理 当某台RegionServer服务器挂掉时，由于总有一部分新写入的数据还没有持久化到HFile中，因此在迁移该RegionServer的服务时，一个重要的工作就是从WAL...ZooKeeper在这里担负起了分布式集群中相互通知和信息持久化的角色。 小结： 以上就是一些HBase中依赖ZooKeeper完成分布式协调功能的典型场景。...由于ZooKeeper出色的分布式协调能力及良好的通知机制，HBase在各版本的演进过程中越来越多地增加了ZooKeeper的应用场景，从趋势上来看两者的交集越来越多。
CALL METHOD cl_http_client=>create_by_url EXPORTING url ...
在DevOps中，Grafana主要应用在以下几个方面： 监控与告警 监控是DevOps的核心环节之一，它能够确保应用在生产环境中稳定运行。...结合实际业务需求，团队可以进一步分析系统资源利用率和业务发展趋势，制定出更为合理的优化方案。 3. 故障排查 在应用运行过程中，难免会遇到各种故障和异常。Grafana可以帮助团队快速定位问题所在。...通过分析历史数据和业务发展趋势，结合实际情况，团队可以制定更为合理的容量规划方案，确保系统在未来的一段时间内能够稳定运行。 5. 数据驱动决策 在DevOps中，数据是决策的重要依据。...团队需要统一数据源，确保各项指标的数据能够从同一个地方获取，避免数据不一致和重复工作。 2. 定制化图表：不同的业务和应用场景需要不同的图表展示方式。...在未来，随着技术的不断发展和业务的不断扩大，Grafana在DevOps中的应用将更加广泛和深入。
当爬取需要登录之后才可以获取的页面时，我们就可以借助cookie来实现。cookie是一种存储在本地浏览器中的用户认证信息，具体表现为一串字符串。...当我们在浏览器中登录之后，可以通过F12查看对应的cookie信息，示例如下 ? cookie的表现形式是键值对，类似python中的字典，可以有多个键，有些网站还会对值进行加密处理。...在urllib模块中的用法如下 >>> headers = { ......('http://www.test.com', headers = headers) >>> response = urllib.request.urlopen(request) requests模块中的用法如下...当然，模拟登录是比较复杂的，对于简单的用户名和密码登录的网站，程序处理还比较简单，对于需要验证码的网站，验证码的机器识别的难度决定了模拟登录的难度。
EDI最初是在由美国企业应用在企业间订货业务活动的电子数据交换系统，其后EDI的应用范围从订货业务向其他业务扩展，如POS销售信息传送业务、库存管理业务、发货送货信息和支付信息的传递业务等。...由于使用EDI可减少甚至消除贸易过程中的纸面文件，因此EDI又被人们称为“无纸交易”。...总之EDI是商业伙伴之间，将按照标准 、协议规范和格式化的经济信息通过电子数据网络，在商业贸易伙伴的计算机系统之间进行自动交换和处理的全过程。...物流EDI的运作过程如下所示： 发送货物业主在接到订货后制定货物配送计划，并把运送货物的清单及运送时间安排等信息通过EDI发送给物流运输业主和接收货物业主，以便物流运输业主预先定制车辆调配计划，接收货物业主制定接收计划...接收货物业主在货物到达时，利用扫描读数仪读取货物标签的物流条形码，并与先前收到的货物运输数据进行核对确认，开出收货发票，货物入库，同时通过EDI向物流运输业主和发送货物业主发送收货确认信息。
ZooKeeper 在 Kafka 中的应用：理论与 Java 实例 Apache ZooKeeper 在 Apache Kafka 的架构中扮演着至关重要的角色。...本文将深入探讨 ZooKeeper 在 Kafka 中的应用，并提供一个简单的 Java 代码示例来展示它们如何一起工作。 ZooKeeper 在 Kafka 中的作用 1....集群协调 ZooKeeper 为 Kafka 集群中的多个 Broker 提供了领导选举机制。...同步 ZooKeeper 在 Kafka 的分布式环境中保证数据的一致性。它管理 Kafka 集群中的所有 Broker，确保它们的状态同步。 4....节点管理 ZooKeeper 跟踪 Kafka 集群中每个节点的状态和信息。这包括节点加入或离开集群的情况，以及节点的健康状况。
将 RxJava 融入到实际项目架构中，解决复杂问题。 1.1 与 Retrofit 结合 Retrofit 官方支持返回 Observable 或 Flowable，是处理网络请求的黄金搭档。...1.2.1 与 MVP (Model-View-Presenter) 结合 MVP 的核心思想是将 Activity/Fragment (View) 从繁重的业务逻辑中解放出来，使其只负责 UI 的展示和用户交互的传递...View 通过观察 ViewModel 中的数据变化来自动更新 UI，ViewModel 则负责准备和管理这些数据。...生命周期感知: LiveData 和 StateFlow 能自动感知 Activity/Fragment 的生命周期，避免在非活跃状态下更新 UI。....)); // 在 onDestroy 中清理 @Override protected void onDestroy() { super .onDestroy(); disposables.clear
将RxJava融入到实际项目架构中，解决复杂问题。1.1与Retrofit结合Retrofit官方支持返回Observable或Flowable，是处理网络请求的黄金搭档。...1.2.1与MVP(Model-View-Presenter)结合MVP的核心思想是将Activity/Fragment(View)从繁重的业务逻辑中解放出来，使其只负责UI的展示和用户交互的传递。...View通过观察ViewModel中的数据变化来自动更新UI，ViewModel则负责准备和管理这些数据。RxJava可以作为ViewModel内部处理异步数据流的强大工具，最终将结果暴露给View。...生命周期感知:LiveData和StateFlow能自动感知Activity/Fragment的生命周期，避免在非活跃状态下更新UI。数据驱动UI:UI的状态完全由数据决定，逻辑更清晰。...;//在onDestroy中清理@OverrideprotectedvoidonDestroy(){super.onDestroy();disposables.clear();//取消所有订阅}1.5复杂任务编排
在Hadoop中，ZooKeeper主要用于实现HA(Hive Availability），包括HDFS的NamaNode和YARN的ResourceManager的HA。...同时，在YARN中，ZooKeepr还用来存储应用的运行状态。...ResourceManager状态存储 在 ResourceManager 中，RMStateStore 能够存储一些 RM 的内部状态信息，包括 Application 以及它们的 Attempts...需要注意的是，RMStateStore 中的绝大多数状态信息都是不需要持久化存储的，因为很容易从上下文信息中将其重构出来，如资源的使用情况。在存储的设计方案中，提供了三种可能的实现，分别如下。...小结： ZooKeepr在Hadoop中的应用主要有： HDFS中NameNode的HA和YARN中ResourceManager的HA。 存储RMStateStore状态信息
好：图上游走方法科学有效 随机游走序列中节点共现与句子中单词共现均服从幂律分布，可通过word2vec(多使用skip-gram)求解 得到图上节点Embedding。...省：可持续迭代、节省重复训练成本 网络的演化通常是局部的点和边的变化，在网络演化过程中只需要对有变动的节点重新生成随机游走序 列，大大节省对整个图上节点重新生成游走序列的时间。...uniform：一视同仁的游走 uniform的特点是邻居节点集合中每个节点被选中的概率相等，转移概率为1/节点出度数。...frequency：带权重的游走 frequency的特点是邻居节点集合中每个节点被选中的概率与节点边的权值正相关，转移概率为归一化后的边权重。...metapath的特点是在异构图上提供有效游走路径。在某条固定的路径下，节点的下一跳节点类型已经确定，只在该类型的邻居节点集合中选取一个节点。
Scapy 又是scapy，这是python的一个网络编程方面的库，它在wlan中也有很强大的应用。...各种排查最后发现是操作系统的问题，在新装好的kali里也会出问题，但在ubuntu里是没有问题的。...所以可以找一个开放wifi多的地方玩，学校图书馆就不错，我们无线校园网都是不加密的嘿嘿。...如何构造恶意dns响应 首先要想的是如何让客户端(在没有IDS的情况下)认为我构造的数据包就是服务器返回给他的。...也就是最基本的： 1. dns协议中的id段要从嗅探道的dns请求中取出来，并放到dns响应中去。 2. 其次是scapy中dns响应包的构造，返回自己服务器的ip。
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