业务同学反馈有个服务在部署容器后不间断收到积压告警，该服务对积压敏感，影响派单的时效性。原来部署到ECS上的服务没有积压情况，准备往容器迁移。下面是业务同学做的排除测试，另外容器当前在J/K可用区部署，而MQ集群部署在B/G/F区。
2、如果需要卸载，执行命令：rpm -e 软件名，执行失败的时候可以使用：rpm -e --nodeps 软件名强制卸载，卸载之后再使用 rpm -qa | grep mysql 或者rpm -qa | grep mariadb查看结果。
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。上一篇介绍了Google开发的容器监控工具cAdvisor，但是其提供的操作界面较为简陋，且不支持监控多Host，实用性有待提高。因此，本篇会介绍一个流行的生产级监控工具，不，准确说来应该是一个监控方案，它就是Prometheus！
EDAS支持语言Java，C++，PHP。EDAS支持Idea，Eclipse；Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理，不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架，能构建高可用的分布式系统，考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网（轻量配置中心）。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置，优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能，可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口，需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的，可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址}；通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS)，调用链查询(可查看慢业务和出错业务)，调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能，但目前只有短信与邮件通知的方式，报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型：中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上，仅允许部署单独一个应用)，Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例)，所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况，对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态，对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器，容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延，容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理，包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数，Tomcat参数，可对应用的实例分组(可按分组部署应用，添加实例到分组)，可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群：Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息，应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组（group、DataId、Content）组成。 EDAS 提供主子账号体系，付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源，所有权限)，但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建，子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权，EDAS授权(两种方式互斥，有了RAM授权，那么就不能在EDAS中授权)，主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB（Server Load Balancer）、专有网络VPC（Virtual Private Cloud）这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生，如果无客户访问网站，
云服务器（Elastic Compute Service，简称ECS）是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的 IaaS（Infrastructure as a Service）级别云计算服务。云服务器ECS免去了您采购IT硬件的前期准备，让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器，实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。阿里云ECS持续提供创新型服务器，解决多种业务需求，助力您的业务发展。
版权声明：本文为木偶人shaon原创文章，转载请注明原文地址，非常感谢。 https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/80266203
通过 OpenTelemetry 和 Elastic Search 之间的合作，这正是标准化势在必行的时刻。
去年底我写了一个阿里云云监控的 Prometheus Exporter, 后续迭代的过程中有一些经验总结, 这篇文章就将它们串联起来做一个汇总, 讲讲为什么要写 Exporter 以及怎么写一个好用的 Exporter何为 Prometheus ExporterPrometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_reques
很多人提到云计算，一定会说到云计算具备自动伸缩能力，会按照客户的业务负载自动伸缩，我在刚接触云计算时也这么认真。真是这样吗？没这么简单！
对于云上的用户来说，业务日志里面报超时问题处理起来往往比价棘手，因为1) 问题点可能在云基础设施层，也有可能在业务软件层，需要排查的范围非常广；2) 这类问题往往是不可复现问题，抓到现场比较难。在本文里就分析下如何来分辨和排查这类问题的根本原因。
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
作为一个 Java 程序员，我们大多数会在 Intellij IDEA 中基于 SpringBoot 来开发 WEB 应用，所以本文中的测评将会基于以下几个架构来构建：
在接触 Cloud Toolkit 之前，用什么方法来部署一个 SpringBoot 应用呢？作为一个偏正经的测评人员，我不会为了凸显出 Cloud Toolkit 的强大而去翻出一些上古的部署工具来做对比，而是直接使用 Intellij IDEA 的内置功能与之对比。
ARMS是一款阿里云应用性能管理（APM）类监控产品。一共提供三种监控，应用监控，前端监控，自定义监控。
Elastic 与 OpenTelemetry 在各个领域展开合作，不仅在分析方面，还在通用架构和语义约定方面。
选择2台：32核，64G的ECS机器，最少支持2万视频的处理/天，这个量是最低量，服务器不会有压力，做好监控(zabbix/prometheus)后不断调整各项参数，将其优化到最优解。
在所有更改中，某些内容保持不变。这些问题是，我们如何以最小的工作量和无中断的方式将代码部署到生产中。其次，我们如何知道服务是否正常运行，是处于运行状态还是处于关闭状态，如果我们配置正确，服务是否按预期运行呢？
如今，来自不同来源和模式的数据使得查明软件问题和理解问题的根本原因变得困难。通用模式有助于标准化数据，从而改进可观测性和安全解决方案中数据的分析、可视化和关联，从而加速根本原因分析。为了确保我们的客户和更广泛的社区能够从标准化中受益，Elastic 致力于基于 Elastic Common Schema (ECS) 和 OpenTelemetry (OTel) 开发指标、日志、跟踪和安全事件的通用架构。
✅ Major Linux distros such as Debian, Ubuntu, CentOS, Fedora and ArchLinux etc.
解压缩，执行bin/elasticsearch.bat 启动后测试，GET localhost:9200，效果如图
自从产品经理银时小伙和他的开发小哥们在去年12月发布 Cloud Toolkit（一款 IDE 插件）以来，已帮助数以万计的开发者们提高了业务的部署效率。期间，开发者们不仅是 Cloud Toolkit 的使用者，同时也作为设计者参与了插件的更新迭代。
IDEA 中有很多鬼斧神工的插件，在一次与中间件运营团队的同事的交流中了解到这款插件：“这款免费的 IDEA 插件可以有效地提升开发部署效率。”使用了一段时间之后，决定做一个简单的测评，以向更多的 IDEA 使用者介绍这款工具，如果你拥有云主机并且需要进行开发部署，你可以选择阅读这篇文章。
上半年，DOIT 发布了《行业云原生应用白皮书》，下半年，阿里云发布《云原生架构白皮书》，腾讯云发布《腾讯云原生路线图手册》，华为云也提出了云原生 2.0 的概念，总之，2020 年的舆论场上，容器云原生很火，2021 年也会继续。
我们都知道，我们每执行一次 SQL，数据库除了会返回执行结果以外，还会返回 SQL 执行耗时，以 MySQL 数据库为例，当我们开启了慢 SQL 监控开关后，默认配置下，当 SQL 的执行时长大于 10 秒，会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
轻量应用服务器是面向入门级云计算及简单应用用户，提供基于单台云服务器的域名管理、应用部署、安全和运维管理的一站式综合服务。用户可以选择精品应用镜像（比如wordpress），并可在控制台实现全方位的服务器、域名、防火墙、安全防控、监控等管理和操作。轻量应用服务器 （Simple Application Server），是可快速搭建且易于管理的轻量级云服务器。
疫情初期某地政府决定发放一批免费口罩面向该市市民，该市市民均可免费预约领取，预约时间为早上9点-12点，因此该场景为限时抢购类型场景，会面临非常大的定时超大流量超大并发问题，在该项目的落地过程中，涉及的架构演变，做了一些记录和思考。
随着微服务的设计模式得到越来越多开发者的实践，容器和微服务已经在生产环境中开始了规模化的部署。在这一过程中，也面临着越来越多的挑战。比如说，很多的微服务之间是相互依赖的，我们需要有更多的手段和方式来进行微服务的计划，扩展和资源管理，另外微服务之间的隔离更少，它们通常会共享内核或者网络，也对安全性提出了更高的要求。
Docker DevOps 入门手册 零、前言 一、映像和容器 二、应用容器管理 三、编排和交付 DevOps 2.5 工具包 零、前言 一、根据资源使用情况自动缩放部署和状态集 二、自动缩放 Kubernetes 集群的节点 三、收集和查询指标并发送警报 四、调试通过指标和警报发现的问题 五、使用自定义指标扩展HorizontalPodAutoscaler 六、可视化指标和警报 七、收集和查询日志 八、我们做了什么？ Docker AWS 教程 零、前言 一、容器和 Docker 基础 二、使用 D
网站监控是网站管理中非常重要的一个环节，很多时候网站无法打开、服务宕机的时候基本上都不是访客因为无法访问网站发的邮件或者通过即时通信找的，这就显得很尴尬了。 所以我们需要使用一款企业级的监控工具来检测我们的网站，而阿里云·云监控就是这么一款非常好用的企业级监控服务工具，而且还是免费的哦！
经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰期，在简单看过服务器的各项指标以后，发现只有cpu的使用率在高峰期略高，我们是8核cpu，高峰期能达到90%的使用率，其余指标都相对正常。
ES (Elasticsearch）是当前主流的大数据搜索引擎，具有扩展性好，检索速度快，近实时等优势，依托于ES的这些优势，其不仅广泛地应用于各种搜索场景，如日志检索，应用搜索等，在安全分析等领域也开始逐渐展现其强大的能力。 在传统安全领域，企业通常会借助防火墙，杀毒软件等为企业构造起一套固若金汤的安全防御体系，然而即使在如此严密的防护之下，仍然无法完全保证内部数据的安全，尤其是当面临内部威胁时。这时，根据已有安全数据进行安全分析，及时发现并处理威胁就显得尤为重要。然而，现代企业的安全数据已随着日益蓬勃发展的信息网络技术而迅速膨胀，对海量安全数据的采集，处理，存储，查询等正日益困扰着企业安全分析团队。 而ES正是为应对海量数据的采集和检索而生的，将ES应用于安全分析领域可以非常便捷高效地解决安全分析领域海量数据的存储和检索问题。使用ES进行安全分析的工作流如下图：
Apache ActiveMQ是最流行的开源、多协议、基于 Java 的消息代理。它支持行业标准协议，用户可以从多种语言和平台的客户端使用AMQP协议集成多平台应用程序。
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。本篇会介绍几个目前比较常用且流行的容器监控工具，首先我们来看看Docker自带的几个监控子命令：ps、top以及stats，然后是一个功能更强的开源监控工具Weave Scope。
4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis
Cargo watch用于rust项目开发过程中的自动监控文件更改，并执行指定的指令（比如自动重新增量编译）。
不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
6月29日，音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题，针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析，为大家带来纯干货的技术分享。下面是胡仁成老师关于海外视频云直播系统架构中的实践案例的分享。
| 导语 近期，在音视频及融合通信技术技术沙龙上，特邀请腾讯云技术专家胡仁成老师关于海外视频云直播系统架构中的实践案例的分享。
序言 传统软件项目交付中，各个角色分工明确，也暴露了很多软件交付中的很多问题。 DevOps的工作方式恰如其分的解决了其中一些问题，那么如何从传统交付流程迁移到具有伸缩性，灵活性，以及快速响应的持续交付中来，这种新的交付部署方式会给团队带来哪些变革，以及如何在大规模团队中落地。大规模团队将如何标准化的进行持续交付，以及它带来的便利和下一阶段的挑战是什么？ 本文的五个部分： 传统流程交付模式； 持续集成的交付模式； 微服务下的持续集成交付模式； 标准化的演进案例； 下一阶段的挑战。 (一)传统流程交付模式 首
随着 OpenTelemetry 中加入了分析功能，我们预计持续生产分析将成为主流。
Zabbix 5.2.6 数据库共有170张表，Zabbix 数据表的名称都是复数。资源之间的关联关系是通过外键来完成的。比如host和item的关联关系，就是在items表中使用hostid与hosts表中的资源进行关联。
如今如果没有提及容器，就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家，都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及，更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间，但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展，越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处，但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且，随着云计算中容器的日益普及，包括亚马逊网络服务(AWS)
为防止隧道检测脚本异常，另外编写监控监测脚本的脚本配合定时任务来定时监控，如果异常，重新拉起。
一.什么是HTAP HTAP数据库（Hybrid Transaction and Analytical Process，混合事务和分析处理）。2014年Gartner的一份报告中使用混合事务分析处理(HTAP)一词描述新型的应用程序框架，以打破OLTP和OLAP之间的隔阂，既可以应用于事务型数据库场景，亦可以应用于分析型数据库场景。实现实时业务决策。这种架构具有显而易见的优势：不但避免了繁琐且昂贵的ETL操作，而且可以更快地对最新数据进行分析。这种快速分析数据的能力将成为未来企业的核心竞争力之一。 如
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