上一篇文章《使用压缩文件优化io (一)》中记录了日志备份 io 优化方案,使用文件流数据压缩方案优化 io 性能,效果十分显著。这篇文章记录数据分析前置清洗、格式化数据的 io 优化方案,我们有一台专用的日志前置处理服务器,所有业务日志通过这台机器从 OSS 拉取回来清洗、格式化,最后进入到数据仓储中便于后续的分析。
得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展,日志场景逐步产生了一些新需求,主要表现在:应用数量逐步增多,研发需要打印更多的日志定位业务问题,安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛,我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse,以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行日志平台新存储的选型评估,本文会介绍我们如何通过 Clickhouse 的冷热分离存储替代 ES 的实施方案。
使用ES来查询业务日志在开发中是非常常见的一种方式,典型的解决方案是ELK,已经非常成熟了。Flink是一个比较年轻的开源项目,已经发展了好几年,但是周边的生态还是不是很完善,比如日志收集其实不太友好,比如session模式想要按job收集日志就做不到,另外比较流行的是yarn和k8s模式,k8s理论上应该是比较容易收日志的,越来越多的公司大量java应用都跑在k8s里。日志收集这块也限制只能用商业产品,不好用。我们希望接到es里
ELK作为日志UI产品,自诞生就备受关注,时至今日也热度不减,在Github上有着高达 54.7k的关注。
最近遇到一个日志备份 io 过高的问题,业务日志每十分钟备份一次,本来是用 Python 写一个根据规则扫描备份日志问题不大,但是随着业务越来越多,单机上的日志文件越来越大,文件数量也越来越多,导致每每备份的瞬间 io 阻塞严重, CPU 和 load 异常的高,好在备份速度很快,对业务影响不是很大,这个问题会随着业务增长,越来越明显,这段时间抽空对备份方式做了优化,效果十分显著,整理篇文章记录一下。
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示,全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长,数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年,全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问,因此不能简单的把所有数据存放在低速设备,企业需根据数据的访问频度,使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此,把数据存储在不同层级,并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
从 /data/minio/oss/.minio.sys/config/config.json 找到登录秘钥。如下图所示:
给算法同学重构了一版代码。原则是边重构边测试,即使看起来有多么简单逻辑,反复测试是必不可少的。
作为一名合格的MySQL DBA,备份是重中之重。为了保证备份集的安全可靠,除了集中存储以外还有其他更好的方案吗? 当然是有的,可以存储在OSS或者分布式存储上。那么问题来了,如何能够实现自动备份,不需要人工干预即可上传到OSS上,节约大量的时间去悠哉悠哉地喝喝茶、看看报呢?且听下文
在实际生产中,日志是非常重要的调试工具,日志内容至少需要包括时间戳、日志级别、日志内容
既支持各种 「S3」 协议的对象存储如 阿里云OSS、七牛云OSS、MinIO 等,同时也支持阿里的 FastDFS。
ossutil支持在Windows、Linux、macOS等系统中运行,您可以根据实际环境下载和安装合适的版本。
Grafana是一款能够提供查询、告警和可视化指标、日志、链路跟踪的软件,并且提供了TSDB时序数据库用于存储数据。 一共有3个版本,Grafana OSS(开源版),Grafana Enterprise(企业版),Grafana Cloud(云版)。 开源版为免费版本,升级企业版要重新安装;企业版包含开源版内容,并且可以升级到完整的企业版功能,是官方推荐安装的版本;云版提供免费的10K系列指标、50G大小日志、50G大小链路追踪功能。
使用velero可以对集群进行备份和恢复,降低集群DR造成的影响。velero的基本原理就是将集群的数据备份到对象存储中,在恢复的时候将数据从对象存储中拉取下来。可以从官方文档查看可接收的对象存储,本地存储可以使用Minio。下面演示使用velero将openstack上的openshift集群备份恢复到阿里云的openshift上。
Artifactory 是 JFrog 的一个产品,用作二进制存储库管理器。二进制存储库可以将所有这些二进制统一托管,从而使团队的管理更加高效和简单。
阿里函数计算与腾讯云的SCF类似,都是无服务的执行环境,它支持配置OSS的触发器,借助该功能我们可以把阿里OSS的增量数据同步到COS上。
随着互联网的蓬勃发展,软件开发技术更新速度越来越快,程序员只有不断学习,充实自己,才能不被淘汰。那么我们如何了解国内最新的技术理念、服务框架、技术架构呢?为了节省时间,高效学习,小编已经为大家整理好了
Serverless架构是近年来迅速兴起的一个技术概念。基于这种架构能构建出多种应用场景,适用于各行各业。只要是对轻计算、高弹性、无状态等场景有诉求,您都可以通过本文来熟悉一些基础概念,并从相关场景中获得启发。
2.finally是不管try或者catch任何一块有return, 最终都会执行的块
在构建 Web 站点的过程中,任何一个细节都有可能影响网站的访问速度。如果开发人员不了解前端性能相关知识,很多不利网站访问速度的因素会在线上形成累加,从而严重影响网站的性能,导致网站访问速度变慢、用户体验低下,最终导致用户流失。页面性能对网页而言,可谓举足轻重。因此,对页面的性能进行检测分析,是开发者不可忽视的课题。那么我们如何对页面进行监控分析及性能评判?对性能评判的规则又是什么样的呢?
Lustre 如何工作的 📷 Lustre 架构说明 lustre是一个基于对象的分布式文件系统。它核心有三个组件元数据服务(mds)、对象存储服务(oss)和客户端(client).lustre采用块设备来存储文件和元数据,每个块设备由单一独立的lustre服务来管理。比如lustre的元数据服务,元数据需要存储在块设备上,元数据进程需要把元数据写入到这个块设备上。lustre的总容量是所有的ost(oss管理的块设备)之和。lustre客户端是通过标准的Posix/IO的系统调用。 📷 MDS(meta
最近在使用 Terraform Cloud 来置备 OCI 的 Always Free Tier, 发现它非常好用,相比 Terraform OSS, 用起来省心多了。
又是做好人好事的一天,有个小可爱私下问我有没有好用的springboot文件上传工具,这不巧了嘛,正好我私藏了一个好东西,顺便给小伙伴们也分享一下,demo地址放在文末了。
大家好,我是鱼皮。今天分享一个超好用的springboot文件上传工具。 文件上传是再平常不过的一个功能,做后端开发的基本都会接触到,虽然不难可着实有点繁琐。数据流的开闭、读取还容易出错,尤其是在对接一些OSS对象存储平台,一个平台一堆SDK代码看起来乱糟糟的。 下边给我大家推荐一个工具Spring File Storage,上传文件只要些许配置一行代码搞定,开发效率杠杠的,一起看看是不是有这么流批! “官网:https://spring-file-storage.xuyanwu.cn Spring Fi
今天分享的内容是 Docker 最佳实战「2024」 系列文档中的 Docker 部署单节点 Grafana 实战。
本项目启动需要依赖MySql、Elasticsearch、Redis、MongoDb、RabbitMq等服务,安装依赖服务请参考mall在Windows环境下的部署,数据库中需要导入mall_tiny.sql脚本。
本项目不仅仅是一个开发架构,而是努力打造一套从 前端模板 - 基础框架 - 分布式架构 - 开源项目 - 持续集成 - 自动化部署 - 系统监测 - 无缝升级 的全方位J2EE企业级开发解决方案。
oss-server是针对项目开发时提供的小型对象存储系统,开发者在针对文件上传时业务剥离,同时方便文件迁移,为满足单个项目,多个系统的情况下,提供统一的oss服务
摘要 广发证券蔡波斯先生通过三个大方向来为我们分享基于Spring Cloud及K8S构建微服务应用。 基于Spring Cloud构建微服务 Netflix OSS- Eureka Eureka服务
1. 前言 2020 年 12 月 22 日Spring官方博客宣布,Spring Cloud 2020.0.0正式发布。2020.0.0是第一个使用新的版本号命名方案的Spring Cloud发行版本。在此之前Spring Cloud使用英国伦敦地铁站的命名方式来命名一个大版本(train version),如果不按照新的版本号命名的话,本次的版本号应该是Ilford。
企业应该投资并部署开源SIEM(安全信息和事件管理)工具吗?SIEM是现代企业网络安全的重要组成部分。实际上,SIEM解决方案提供了关键的IT环境保护和合规性标准实现。只有通过日志管理,安全分析和关联以及报告模板,企业才能抵御现代网络攻击。
ApiBoot是一款基于SpringBoot1.x,SpringBoot2.x的接口服务集成基础框架,内部提供了框架的封装集成、使用扩展、自动化配置等,让接口开发者可以选着性完成开箱即用,不再为搭建接口框架而犯愁,从而极大的提高开发效率。
nohup 详解
本篇文章主要是记录整体调整Python数据统计分析项目规范性的过程,以及自己的一些思考。
所以Logstash一般可以用fluentd或者filebeat替代,这就有了EFK
随着数据量的爆发式增长,数字化转型称为了整个IT行业的热点,数据也开始需要更深度的价值挖掘,因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失,从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况,于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎,以便应对数据时代的到来。在此背景下,数据湖的概念被越来越多的人提起,希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下,又能够快速对接多种不同的计算平台,从而在数据时代占比的先机。
ApiBoot为接口服务而生,基于SpringBoot完成扩展、自动化配置,通过封装一系列Starter来让调用者快速集成组件,降低学习、使用门槛,提高开发效率。
Dapr 团队最近在博客上发布了 Dapr 完成模糊测试审核[1]的文章,该审计是 CNCF 通过模糊测试改善[2]开源云原生项目安全状况的计划的一部分。该审计由 Ada Logics[3] 于 2023 年 5 月和 6 月进行的,Ada Logics 团队为了改善 Daprs 安全状况,并且由于创建了大量模糊器,发现的问题数量很少,一共开发了 39个 fuzzer,发现了3个问题,三个问题的数量非常少,这证明了 Dapr 项目编写良好且维护良好的代码库。这也表明了代码库的成熟水平。 审计中的所有模糊器都是开源的,最初被添加到 CNCF 的模糊测试存储库[4]中,团队已经开始将模糊器迁移到Dapr 仓库中[5]来完善Dapr的测试。
Logtail的安装配置流程相对比较简单,如果日志服务和ECS在同一账号下,则只需5个步骤即可实现采集。
在微服务架构中,日志是一个不得不面临与需要解决的点。因为微服务架构中,服务是分散在不同的节点或虚拟机上运行,这意味着服务产生的日志也是分散的,所以收集分散的日志就成为了微服务中的一个痛点。否则有需要时查询起日志来就非常麻烦与不方便。
项目实现过程中,需要检查、查找或者调试程序bug等,此时程序日志则较为清晰地展现代码的运行过程。目前接触到的方法有打印消息到控制台,将重要信息输出到某个文件比如txt文件,或者直接使用日志库。
之前在和小伙伴在做技术分享的时候,分享了他们做的某医院数据上云方案。该医院因为数据延迟问题,病人无法及时看到检验报告。
下载地址:https://dl.minio.io/server/minio/release/linux-arm64/minio
功能上和ELK类似,但又比ELK要简单,依靠着更加简洁,高效,部署使用简单的优势很快受到许多人的青睐
T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术,包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中,您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外,数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据编排为数据管道的多个阶段(包括提取和分析)构建了数据湖。
目前我司正处于一种混乱的开发环境中; 对于数据库字段增修都是开发人员直上服务器数据库修改(我多次强调); 我未入职前,是直接通过SFTP连接服务器,对项目进行开发和修改(话说造成代码覆盖都不知道是谁干的,多次建议开发使用Git); 入职后我写一个开发规范文档:软件开发手册(欢迎各位大佬提出意见) 虽然对开发规范有所改变,但还是因为不可抗力因素无法执行,也是造成我最近想跳槽的原因;
目前我司正处于一种混乱的开发环境中; 对于数据库字段增修都是开发人员直上服务器数据库修改(我多次强调); 我未入职前,是直接通过SFTP连接服务器,对项目进行开发和修改(话说造成代码覆盖都不知道是谁干的,多次建议开发使用Git); 虽然对开发规范有所改变,但还是因为不可抗力因素无法执行,也是造成我最近想跳槽的原因;
程序在执行过程中 crash 是非常严重的问题,一般都应该在测试阶段排除掉这些问题,但是总会有漏网之鱼被带到 release 阶段。
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