实现高效的日志收集策略（比如 sidecar 模式）、利用 Kubernetes 原生的特性（如 Logs API、Kubelet 日志和 DaemonSets）并探索云供应商的解决方案（AWS CloudWatch...这些云供应商解决方案提供了无缝集成、简化设置以及一些额外的特性，如日志分析和告警。 有效的日志管理策略 有效的日志管理涉及高效存储、处理和索引日志，以便于快速分析和检索。...执行日志分析 日志分析涉及到深入挖掘日志数据，以发现对系统的见解和趋势。请使用提供高级分析功能（如日志解析、日志查询和基于机器学习的日志分析）的日志管理平台。...Kubernetes 日志管理的最佳实践 遵循如下的最佳实践可以简化 Kubernetes 日志的管理，并确保从数据中获得最大的收益。标准化和集中化： 一致性是关键！...对日志进行充实：配置 Logstash 流水线，利用额外的元数据解析和丰富日志，从而实现更简单直接的关联和分析。
如果函数的执行时间超过配置的超时时间，将导致超时错误。 如处理大型数据集的 Lambda 函数超过了配置的超时时间，导致超时错误。...DLQ好处 错误隔离： DLQ 有助隔离和包含错误，防止它们影响主流程 诊断洞察： DLQ 中捕获的消息作为有价值诊断信息，有助识别和解决bug 保持数据完整性： 与丢失潜在重要的消息相比，DLQ 允许通过为失败的消息提供辅助存储来保持数据完整性...这确保一致性，并使消费者更容易解释错误响应 带有上下文的错误消息：包括提供有关错误性质的描述性错误消息。...如对于客户端错误使用 400 Bad Request，对于与服务器相关的问题使用 500 Internal Server Error 包括诊断信息：如适用，包括错误响应中的诊断信息。...利用 CloudWatch Logs Insights 有效地查询和分析日志数据。这种方法简化了对模式的识别，加快了问题解决速度。
实时分析：利用流数据平台(如Apache Kafka或Apache Flink)和可视化工具(如Grafana或Kibana)来处理和分析大容量、实时数据流，以获得系统性能洞察。...（3）云资源监控监控：跟踪云服务（如AWS CloudWatch、Azure Monitor）的资源利用率和性能指标，以优化成本并确保服务可用性。例如，监视自动扩展组中已配置实例的数量。...它侧重于获取上下文信息，揭示预定义指标之外的见解，培养持续改进的文化。实现可观察性通常需要额外的工具和架构考虑，这可能会增加复杂性和资源需求。...监控提供了系统运行状况的集中和即时视图，跟踪预定义的度量和阈值，而可观察性提供了对系统行为的整体理解，捕获上下文信息并支持深入分析。...通过结合监控和可观察性技术并利用适当的工具，组织可以获得对系统性能的全面了解，及早发现问题，并不断优化其系统。
数据跳过对于优化查询性能至关重要，通过启用包含单个数据文件的列级统计信息（如最小值、最大值、空值数等）的列统计索引，对于某些查询允许对不包含值的文件进行快速裁剪，而仅仅返回命中的文件，当数据按列全局排序时...同时在0.10.0中支持了Spark 3.1.2版本。 3. 查询端改进 为 MOR 表添加了 Hive 增量查询支持和快照查询的分区修剪，添加了对Clustering的增量读取支持。...我们改进了列表逻辑，在查询时间上获得了 65% 的提升，在针对 Hudi 表的 Presto 查询上获得了 2.8 倍的并行度。...可以从 0.10.0的 hudi-cli 执行上述命令。•我们围绕元数据表对 0.10.0 版本进行了一些重大修复，并建议用户尝试元数据以从优化的文件列表中获得更好的性能。...总之任何在 0.10.0 之前创建的没有主键的 Hudi 表都需要使用带有 0.10.0 的主键字段重新创建，另外我们计划在未来版本中去掉对主键的限制。 6.
在Kubernetes情境中，可观察性指的是获得对于在Kubernetes集群中运行的容器化应用程序的行为、性能和健康状况的洞察。...想要在Kubernetes中实现集中式日志记录，组织可以利用强大的日志聚合工具或云原生解决方案，如Amazon CloudWatch Logs或Google Cloud logging。...上下文信息：自定义事件可以包含有助于排除故障和分析根本原因的其他上下文信息。组织可以附加相关的详细信息，例如错误消息、时间戳、受影响的资源或任何其他提供事件重要性的元数据。...这个额外的上下文有助于更有效地理解和解决问题。 与外部系统集成：Kubernetes自定义事件可以由外部系统使用，例如监控平台或事件管理工具。集成这些系统允许组织基于特定事件触发自动响应或通知。...地理洞察：组织可以将合成测试配置为从不同的地理位置运行，从而获得对来自不同区域的应用程序性能的洞察。这有助于识别可能影响用户体验的延迟问题或区域差异。
比如，如何在几秒钟内监视API端点上的命中情况或数据库延迟？当下捕捉到的单个数据点本身不会有太多的表征意义。然而，随着时间的推移，对相同趋势的跟踪会告诉你更多的信息，包括特定指标变化所产生的影响。...然而Prometheus是最近发展起来的，它承担了支撑扩展性的额外挑战，并包含了许多特性，包括灵活的查询语言、推送网关(用于从临时的或批处理的作业中收集指标数据)、一系列出口商以及其他工具。...存储 Graphite可以存储时序数据，这些数据通常是从数据采集的守护进程(如上面提到的那些)或其他监控解决方案(如Prometheus)中收集的。...当然，Prometheus的查询语言允许用户自己实现事件跟踪。 云监控能力 AWS CloudWatch已经可以用于Graphite涵盖的大多数功能。...例如，到2016年年中，时序数据库管理系统在过去12个月中获得了近27%的流行份额，是图形数据库管理系统的两倍多。
该查询列出了 PostgreSQL 数据库中的表和索引，显示了它们的类型、名称、模式名称和大小 如果您正在使用 PostgreSQL 并希望检查是否有任何可能影响数据库性能的额外索引，则可以使用一个简单的查询...pg_stat_activity: 此视图通过提供每个进程的额外上下文(如其所连接的数据库)来补充 pg_locks。...结合动态阈值: 考虑实现可以根据不同条件(如时间、预期的工作负载波动或特定操作事件)调整的动态阈值。这种方法使阈值能够更具上下文相关性，并减少误报。...它深入洞察 PostgreSQL 实例的性能，帮助数据库管理员和开发人员有效地优化和维护数据库系统。 该工具提供性能监控、查询分析、日志洞察等功能。...它自动从 PostgreSQL 的统计信息收集器收集数据，使关键指标在自定义控制面板中可见。 Datadog 的集成有助于查询级性能洞察，以优化缓慢的查询。
在这篇文章中，笔者探索了在这样的一个环境下，获得全栈可见性的不同方面和可能会遇到的一些挑战。 到底什么全栈？...在笔者的演示中，经常会使用下面的图片来说明容器化应用程序中最重要的层是什么，并讨论传统的单片应用程序之间的一些重要区别。实际上，随着容器的使用和一些编排平台的使用，还引入了额外的抽象层。...根据上面的图片，为了获得我们的应用程序的全栈可见性，我们需要从下面的层中收集性能指标： ·在基础设施中，我们希望收集不同的资源指标，比如CPU、内存、磁盘、网络等等，可能来自物理服务器或虚拟服务器，也可能是云实例...在后一种情况下，这些指标通常可以通过某种API(如Amazon Cloudwatch)来访问，同样包括我们在云平台上使用的服务的其他指标。...例如，在CoScale中，我们使用一个丰富的插件库来监控来自已知服务的应用程序特定指标，如NGINX、Redis、MongoDB和许多其他服务。
获胜者是： Grafana在这里大获全胜，而Prometheus则获得第二名。 ? 存储: 可视化是任务的一部分，但我们无法凭空想象时间序列。...Graphite: 这是Graphite赢得Grafana的地方。Graphite可以存储从其他来源（通常是直接监控工具）获得的时间序列，并提供查询语言来获取存储的数据。...Prometheus存储时间序列的方式是迄今为止最好的方式（由于其维度模型，它使用时间序列中的键值标记来更好地组织数据并提供强大的查询功能）。...Graphite：GitHub中已有一些组件 可用于将AWS Cloudwatch数据推送到Graphite，但同样，这并不是必需的，而且考虑到Cloudwatch已经可用于Graphite将涵盖的功能...Cloudwatch和Gnocchi已经涵盖了时间序列收集和存储。 开源 VS 企业 在许多开源项目中，通常的做法是包括某种企业/商业产品，其中包括额外的果汁。
与大多数使用AWS部署的应用程序一样，我们的应用程序将事件记录到CloudWatch日志中。由于CloudWatch也是AWS提供的一项管理服务，因此我们可以很容易地集成它来存储和查询应用程序事件。...但是，它不是满足我们需求的最佳解决方案： 原因如下： 扩大规模的速度不够快。 应用程序需要不断运行，这会产生额外的成本。...上述两点是应用程序监控指标方法的结果，每隔设定的时间间隔来查询CloudWatch。我的团队需要尽快进行扩展并且节约成本，因此我们开始创建自己的解决方案。...向上缩放流将多个分片分成两半以获得所需的总分。 这意味着可以将最小的流缩小到其当前打开的分片计数的一半。相反，这也意味着可以将最高的流扩展为其当前打开的碎片计数的两倍。...转发日志与已处理日志 转发到日志处理器的日志事件总和等于每个数据点发送给Kinesis的记录总和。这意味着处理后的数据可以实时获得！
以下是一些常见的性能优化方法： 优化数据库模式：根据应用程序的需求和数据访问模式，选择合适的数据库模式，如关系型数据库、文档数据库、键值数据库等。...缓存机制：使用缓存技术，如Redis、Memcached等，可以减少数据库的访问压力，提高查询的响应速度。 查询优化：通过优化查询语句和数据访问方式，可以减少数据库的查询时间和资源消耗。...我们首先创建了一个名为cloudwatch_client的CloudWatch客户端和一个名为dynamodb_client的DynamoDB客户端。...运行结果 在性能监控和优化的过程中，我们可以通过输出结果来了解操作的状态和结果。例如，在获取性能指标的输出结果中，我们可以看到性能指标的数值和时间范围。...在优化数据库的查询的输出结果中，我们可以看到优化过程的状态和结果。
这些模型在庞大而多样的语料库上接受过预先训练，在各种NLP任务中的表现逐渐优于许多其他模型，因为它们能够从广泛的训练中进行概括，甚至从以前看不见的财务数据中获得有意义的见解。...检索增强组件，它为新闻简报或推文中的简短陈述引入了额外的上下文。它使用搜索引擎和经过验证的财务来源从外部来源收集相关背景信息。...当基于查询检索相关的金融上下文时，我们的目标是访问真实的、相关的、有洞察力的和全面的数据，而不是随机的互联网搜索。...2、接下来，我们执行一个两步知识检索过程，包括多源知识查询和基于相似度的检索。这些步骤使我们能够收集与输入查询相关的上下文。两步知识检索：我们通过两步过程检索给定查询的上下文财务信息。...该算法旨在从第一步获得的结果中进一步过滤和提取最相关的内容。具体来说，我们使用改进的重叠系数作为相似性度量来检索和经验选择与输入查询相似度高于0.8的上下文。
为了确保软件的可靠性，所有这些组件都需要得到适当的监控。 网络监控 - 网络监控侧重于硬件(如路由器和交换机)，涉及跟踪带宽使用、正常运行时间和设备状态等内容。...Prometheus 提供了灵活的数据模型和强大的查询语言，这使它非常适合存储基础设施监控数据。通过其内置的报警和可视化功能，Prometheus 使您能够洞察基础设施的性能和可用性。...Jaeger 捕获和可视化跟踪，跟踪表示请求在系统中的传播路径，允许用户识别基础设施中的瓶颈、延迟问题和性能优化。 基础设施监控教程 现在让我们看一个如何为应用程序实现监控系统的示例。...OpenTelemetry 输入 - 使用 OpenTelemetry 收集应用程序性能指标，如日志、指标和跟踪。...AWS Cloudwatch 输入 - AWS CloudWatch 插件可以轻松地从 AWS 收集所有所需的云基础设施指标。
动态框架与 Apache Spark DataFrame 类似，后者是用于将数据组织到行和列中的数据抽象，不同之处在于每条记录都是自描述的，因此刚开始并不需要任何架构。...借助动态帧，您可以获得架构灵活性和一组专为动态帧设计的高级转换。您可以在动态帧与 Spark DataFrame 之间进行转换，以便利用 AWS Glue 和 Spark 转换来执行所需的分析。...SQL 直接分析 Amazon S3 中的数据。...只需在 AWS 管理控制台中单击几下，客户即可将 Athena 指向自己在 S3 中存储的数据，然后开始使用标准 SQL 执行临时查询并在数秒内获取结果。...Athena 没有服务器服，因此没有需要设置或管理的基础设施，客户只需为其执行的查询付费。您可以使用 Athena 处理日志、执行即席分析以及运行交互式查询。
该平台每天处理 20-3000 万个事件，这些事件来自不同的来源，并在不到 10 秒的时间内将其提供给 UI 和警报评估进行查询。您可以在此处阅读有关该平台的更多信息。...关于如何在微服务应用程序中调试问题的思维模型 结果： 表面上看，实验的输出质量看起来不错。...但是，一旦您在生产环境中对其进行测试，或者将其提供给试图进行调查的人，值班工程师最终会遇到以下问题： 通用建议：- “检查 CloudWatch 上相关基础设施的指标”是一个通用的建议，除非开发人员确切地知道哪些组件最相关...除了数据之外，我们还有一些额外的学习： 对确定性结果的偏好： 鉴于在值班时提出的问题至关重要，并且存在升级或业务损失的风险，工程师更喜欢确定性结果而不是概率性结果。...(b) 从数据生成摘要 此摘要器帮助用户首先阅读最相关的要点，而不是手动浏览所有数据。 如您所见，这些是辅助实现，高度依赖于中心框架。
Flexera的一份报告发现，安全问题在使用云服务的组织面临的挑战中名列前茅，83%的受访者将其列为他们最关心的问题。...它将监控系统性能，提供事件和用户登录历史的基本安全报告，并进行高级安全报告，例如防病毒和恶意软件事件、漏洞扫描和支持历史报告。 CloudWatch CloudWatch适用于在AWS上运行的私有云。...它跟踪有关AmazonEC2实例、EBS卷和关系数据库服务实例的指标。它可以自动监控和报告AWS系统运行状况和性能，而无需额外的软件要求。...CloudMonitoring CloudMonitoring可用于MicrosoftAzure私有云，并提供对整个私有云的洞察。它监视和报告应用程序、日志文件和安全威胁。...Microsoft云监控内置于Azure中，可为管理员节省额外软件采购和安装的时间和精力。 AppDynamics 对于运行私有云设备和应用程序组合的数据中心，AppDynamics是一个重要的产品。
好处是搭建容易，良好的伸缩性，以及免费。但带来的额外成本是，独立出来的日志服务也需要做好全方位的监控（应用状态，硬盘，网络等），避免因为基础服务的问题导致系统全面故障。...AWS无服务器架构中的日志是一个开箱即用的服务，所有日志自动采集到AWS CloudWatch Logs中，只要根据服务名称找到对应的日志组，即可进行查询搜索，不需要任何配置，也没有任何维护成本。...Duration则通过取平均数来反映一段时间的性能表现，在笔者的项目中Lambda function的耗时主要集中在SQL的查询上，这个数字可以相应地反映技术人员对查询优化的效果。...除了开箱即用的几个指标以外，还可以结合CloudWatch metrics的API，在相应的功能代码中埋点，定制化采集指标。...得益于强大的AWS生态，利用Lambda构建的无服务器应用经过少量甚至无需任何配置，即可以极低的价格获得完整的运维功能和体验。
这样想，如果你使用标题作为一个查询，而给定的方法无法检索到正确的摘要，就将其包含在结果列表的前100名中，我们有一个非常次优的排序函数，用于CORD-19搜索应用程序的上下文。...结果 本节对所获得的一些结果进行了总结。我们在这里报告三个重要的指标。与查询匹配的文档百分比、前100个位置的召回率以及考虑返回的前100个文档的平均倒数排序(MRR)。...这太宽泛了，几乎匹配了语料库中的所有文档(89%)，但却获得了良好的召回率和MRR指标(分别为94%和80%)。...在本例中，我们将它设置为1.000个文档，以便与语义搜索实验中使用的最近邻操作符进行比较。 语义搜索 表2的第一行是通过语义搜索得到的结果。...语义搜索获得的结果令人失望，值得进一步研究。 重要的是，要强调我们在搜索的上下文中，使用和评估了语义模型。这里报告的（糟糕的）性能不一定适用于其他语义任务。 ?
在企业的实践中，由于Spot实例会随时被回收，不合理的使用会对系统的稳定性造成冲击。如何在节省成本的同时，保证系统的稳定性和可靠性，是一个值得投入的课题。...而Lambda运行的日志都保存在CloudWatch Logs中，CloudWatch Event的方式是与EC2实例不交叉的链路，不存在上述的问题。...可观测性是大规模长期运营的前提，可以在以下场景发挥作用： 1）观测及排障：实际查询实例由于何原因被终止，是否因为Spot实例回收导致实例中断。...3）容量规划：比例阈值指标经数据分析后，得出如季节性或节日性规律，便于做好下一周期的Spot实例容量规划和控制管理。...可观测性 通过监测Amazon EventBridge中的EC2 Spot Instance Interruption Warning的CloudWatch事件，配置CloudWatch规则，触发Lambda
这有一个很有用的例子：写一个函数从 S3 的文件中返回前“n”行。...我们可以从 Python 文档中的数据类示例开始。...下方的例子应该返回两个文件中最长的公共行，但它只返回了第一个匹配的行：# Function to find the longest common line in two filesdef find_longest_common_line...for line in f1: if line in f2: return lineCW 还出现了其它问题，原因是它没有足够的上下文来理解我的意图...在那之前，CW 可以帮助你成为一个更好的程序员，这样即使世界上最后一个程序员是你，人类的最后一行代码也不会有 bug。
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