最近，微软的「开源版图」又增添了一抹新的色彩：Lumos库也开源了。Lumos是一个Python库，用于网络应用程序中的度量回归的自动检测与诊断。
可信计算场景下，证明一个系统是否可信的信息由系统自身产生，验证方需要判断系统哪一部分给出的答案才是值得相信的。返回可信信息的程序本身，以及运行这些程序的BIOS、内核，都是不可信的，因为它们都可能被篡改。
Linux定时器分为低精度定时器和高精度定时器两种类型，内核对其均有实现。本文讨论的是我们在应用程序开发中比较常见的低精度定时器。作为常用的基础组件，定时器常用的几种实现方法包括：基于排序链表实现、基于小根堆实现、基于红黑树实现、基于时间轮实现。本文讲解的是时间复杂度最优，也是linux内核采用的基于时间轮的实现方式。
美国国防部于20世纪80年代初提出了《可信计算机安全评估准则》（TCSEC），该评估准则定义系统中实现安全功能的软件和硬件的总和为可信计算基，明确安全机制首先要做到“可信”；有一点要意识到的是，可信不等于安全，但可信是安全的前提。1999年, IBM、HP、Intel和微软等著名IT企业发起成立了可信计算平台联盟（TCPA, Trusted Computing Platform Alliance），这标志着可信计算进入产业界。2003年，TCPA 改组为可信计算组织（TCG, Trusted Computing Group）。目前，TCG已经制定了一系列的可信计算技术规范，如可信PC、可信平台模块（TPM）、可信软件栈（TSS）、可信网络连接（TNC）、可信手机模块等，且不断地对这些技术规范进行修改完善和版本升级。
Prometheus 是一个开源监控系统，它前身是 SoundCloud的告警工具包。从 2012 年开始，许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃，越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目，且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构，Prometheus 在 2016 年继Kurberntes 之后，加入了 Cloud Native Computing Foundation。
你们中的一些人可能不知道CNCF社区有一个非常有价值的报告工具--DevStats。
Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化，它在其他领域也被广泛的使用包括工业传感器、家庭自动化、天气和过程控制等。
mysql -u root -p < myems_billing_baseline_db.sql
InfluxDB是一个时间序列数据库，旨在处理较高的写入和查询负载。它是TICK堆栈的组成部分 。InfluxDB旨在用作涉及大量时间戳数据的任何用例的后备存储，包括DevOps监控，应用程序指标，IoT传感器数据和实时分析。。
大型互联网的系统一般会架构散布于多个数据中心和一些私有/公有云，由真实物理机以及虚拟机组成。架构中部署的关键工具包括实现报警的Zabbix，以及一个采集、聚合和存储度量的六阶段流水线。流水线主要由开源
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块，以便以临时方式回答操作问题，在仪表板中显示趋势，或生成有关系统故障的警报。
Prometheus 是由 SoundCloud 开源监控告警解决方案。2012年成为在社区开源，拥有非常活跃的开发人员和用户社区，Prometheus于2016年加入云原生计算基金会（CNCF），成为继k8s之后的第二个托管项目。
IBM Linux Technology Center (LTC) 成立于 1999 年 8 月，想让 Linux 成功的共同梦想使其与 Linux 开发团体直接合作。它的 200 多名员工使之成为开放源代码开发者的较大团队组织之一。他们提供的代码范围包括，从补丁到结构化的内核改变，从文件系统和国际化工作到 GPL'd 驱动程序。他们还致力于追踪 IBM 内部进行的 Linux 相关开发。
和Linux容器以及一直流行的云计算一样，DevOps是如今IT领域最热的几大话题之一。如下Google趋势图显示了过去几年里“DevOps”相关搜索量增长趋势，可以看出这一软件开发方式的持续热度。但
如何检查Ubuntu Linux上的内存使用情况，我们可以安装并使用Smem内存报告工具来显示Ubutnu Linux系统上的内存使用情况。 Smem是一个命令行工具，用于检查Linux，每个进程的内存使用情况，百分比或图表。 Stellarium smem是一个可以在Linux系统上提供大量内存使用情况报告的工具。 与现有工具不同，smem可以报告比例集合大小（PSS），这是对虚拟内存系统中库和应用程序使用的内存量的更有意义的表示。 📷 Smem使用被称为Resident Set Size(RSS)的标准
纲要 场景类型介绍 场景设计 场景执行 场景监控 监控要从影响性能的因素切入场景监控 场景介绍 1、手动设计测试场景 1.1 用户组模式 1.2 百分比模式 2、面向目标测试场景 要点：a、两种测试场景的应用场景，优点？ b、两种模式的区别，应用场景举例说明 场景设计 1、Initialize：释义、常用设置及原因？ 2、start Vusers：释义、常用方式及原因？ 3、duration：常规压测、稳定性测试的时间 4、stop Vusers：一般如何start就如何st
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
腾讯云Linux服务器操作系统(TencentOS Server)顺利通过测评，并获得安全可靠等级“I 级”。
5月20日，中国信息安全测评中心发布安全可靠测评结果公告（2024 年第 1 号）：
在信息检索的背景下，学习排序的目标是训练一个模型，将一组查询结果排列成有序列表[1]。对于监督学习排序，预测器是以特征矩阵编码的样本文档，标签是每个样本的相关性程度。相关性程度可以是多级（分级）的，也可以是二进制的（相关或不相关）。训练样本通常根据它们的查询索引分组，每个查询组包含多个查询结果。
系统性能专家 Brendan D. Gregg 在 LinuxCon NA 2014 大会上更新了他那个有名的关于Linux 性能方面的 talk (Linux Performance Tools) 和幻灯片。分别从监控、测试、优化、配置的角度总结了Linux日常所用到的工具。下面是其中的主要图片资料，希望对您有所帮助。
机密计算联盟-Confidential Computing Consortium，CCC[1]是linux基金会的一个项目社区，致力于定义和加速机密计算的采用。联盟主要成员包括arm、谷歌、华为、英特尔、微软等巨头企业。目前CCC拥有11个项目，本文主要对其中的“机密计算认证框架（Certifier Framework for Confidential Computing）”这一项目进行介绍，该项目由VMWare公司启动，旨在通过提供简单的客户端信任管理，简化和统一了对多供应商机密计算平台上有关可信认证的编程和操作支持。若想了解更多可访问该项目github仓库[2]。
简单的说。簇(cluster)是一组计算机。他们，作为一个一般的为客户提供了一套网络资源。该计算机系统是集群中的单个节点(node)。
摘要总结：本文主要介绍了在CentOS 7服务器上部署和配置MongoDB和PMM的基础步骤和注意事项。包括MongoDB的下载和安装、MongoDB配置文件的制定、MongoDB服务器的启动和停止、PMM服务器的安装和部署、使用Web UI或curl命令进行数据操作、MongoDB和PMM服务器的日志查看和审计、MongoDB和PMM服务器的性能调优、使用工具进行数据操作和管理等方面的内容。同时，本文还介绍了在CentOS 7服务器上部署和配置MongoDB和PMM的技术细节和操作步骤，为其他用户提供了一定的参考和借鉴意义。
前言 Docker由于使用了基于namespace和cgroup的技术，因此监控docker容器和监控宿主机在某些性能指标和方式上有一些区别，而传统的监控方式可能无法满足docker容器内部的指标监控，本篇系列文章主要分享使用telegraf+influxdb+grafana去监控docker容器内部资源使用情况。目前主要关注的监控指标为：每个宿主机上的docker容器数量，每个docker容器的内存使用情况，CPU使用情况，网络使用情况以及磁盘使用情况。同时这套方案也能够监控到宿主机的一些基本资源使用情况
它类似于 SQL 的语言，但是PromQL表现力非常丰富，并且内置函数很多，在日常数据可视化以及 rule 告警中都会使用到它。
AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库，又是保存负载数据，所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集，处理，维护，以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘，可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
可以下载64位TCPing,并拷贝到C:\Windows\System32目录下
allinea_plugin_cleanup函数是allinea_plugin_initialize函数的镜像——当分析完成时，MAP调用此函数来清理自定义的度量插件。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天，Bug和性能问题成为威胁软件健康的两大的话题。 从单机时代开始，我们就投入了不计其数的人力、物力研究性能。 随着分布式系统的大量应用，对于性能问题的分析、调优，面临着很多前所未有的挑战。 很多团队经常面对下面这类技术困境： 如何使用开源软件构建机群？ 如何选择云服务？ 如何设计高效的分布式 Web 服务？ 如何开发高效的分布式机器学习系统？ 为什么我的 App 打开比较慢？ 为什么我的网站访问不了？ 怎么才能看到我的业务中哪个逻辑比较慢 …… “
在下游分析前，最好是先对peak calling 后的ChIP-Seq数据进行质量评估。
telegraf 整个包非常大，在这个方案只用了statsd插件部分的修改，所以更具体的需要根据自己需要进行学习，如果只是使用本方案就可以略过。
Docker，一个新的容器技术，它能够在相同的旧服务器上运行的更多的应用程序，这也使得它很容易打包和发布程序。它可以得到相同的硬件上比其他技术运行更多的应用（小的开销内存/ CPU/硬盘，这意味着更低成本）;它使开发人员能够快速创建简单的，现成的运行容器化应用;它使管理和部署应用程序更加容易。但docker在使用中也面临着诸多问题，以下将为大家列出docker的缺点 一、网络限制 容器网络（Docker Network ）让你可以方便地在同一主机下对容器进行网络连接。加上一些其他的工作，你就可以跨主机使用叠
案例是一个泰国网站的生产环境（请脑补一句“萨瓦迪卡”，为了叙述方便，下文中均以"萨瓦迪卡"指代这个网站。）“萨瓦迪卡”是一个 采用 Wordpress + MySQL搭建的应用。这个遗留系统已经工作了五年。客户已经把在其它 VPS 上平移到 AWS 上。平移（lift and shift）是说原样复制，而迁移（migration）还要进行改造。而客户唯一发挥 AWS 优势的一点就是用了一个配置很高的 EC2 虚拟机 —— m4.4xlarge。这样一台配置的虚拟机有 16 个虚拟 CPU，64 GiB 的内存，以及 2000 Mbps 的网络带宽，最高 3000 IOPS 的 200GiB 的块存储设备（也就是硬盘）。
这是一篇迟来的文章，我本应该在很早之前写完，但是一直都发现时机不够成熟。去年，在经历了多个低代码前端项目的售前，以及一个低代码项目的技术实践强化，国内的 IT 企业缺乏对于『开发者体验』缺乏系统性的思考。
这一年，机器学习领域该关注什么？ 这部分以看到的两个 Quora 回答，最近读的一些东西来进行讨论。 What Are The Most Promising Areas Of Machine Lear
Node_exporter是可以在* Nix和Linux系统上运行的计算机度量标准的导出器。 Node_exporter 主要用于暴露 metrics 给 Prometheus，其中 metrics 包括：cpu 的负载，内存的使用情况，网络等。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “业界有很多度量生产力的指标，比如可执行文件大小、机器指令、代码行数、语句数量、功能点分析、圈复杂度、操作符数量、令牌数量等。为什么最终LOC（代码行数）度量指标成功了呢？” 作为软件工程师，你需要了解团队或个人在项目中的生产力情况。你尝试通过团队或个人过去在类似项目中的表现来预测生产力，但是一个新的项目出现时，过去的表现就没有那么具有参考性。 这时，你需要一个比整个项目粒度级别更小的度量系统。一个理想的度量指标能跨多个项目使用，以便在项目间进行比较。
GitLab Runner是一个开源项目，用于运行您的作业并将结果发送回GitLab。它与GitLab CI (opens new window)结合使用，GitLab CI (opens new window)是GitLab (opens new window)随附的用于协调作业的开源持续集成服务。
做软件的人，不管你是管理者、业务人员、需求分析人员、开发人员、测试人员、运维人员，在IT技术和过程推陈出新和突飞猛进的时代，很容易被人忽悠。你是不是经常发现，出于从众心理，你投入时间和金钱，读书和听课，学习并实践了身边其他人所热捧的新技术和新过程，从设计思维，到敏捷，到精益，到DevOps，到持续交付，到TDD，到DDD，到整洁架构，到基础设施即代码，到混沌工程，到AIGC。学了和用了一圈下来，结果发现，*软件质量仍然较差，用户价值仍然较低，软件交付仍然延期*。你感觉被人忽悠了。
微软在 MIT License 下开源了一个 GitHub 项目——Windows 计算器，短短 24 小时内就获得了接近 5000 颗星，并引发大量讨论。这个项目爆红的速度可能连微软自己都始料未及。科技媒体 The Verge 评价道，「虽然计算器只是 Windows 的一个很小的部分，但开源计算器这一事件延续了微软近年来拥抱开源的作风。」
本文演示了如何添加和识别存储空间，包括分区和安装文件系统。它还展示了调查驱动器空间利用率所需的命令。
此次开源的目的是想要「与社区一道打造更好的用户体验」。开源计算器意味着任何人都可以为改善这一 app 贡献代码，但微软会在实现新的功能原型、用户界面变动之前对它们进行评估或者审核代码。
在WinForm中，Font是用于控件中显示文本的字体。它是一个封装了字体族、字号、字体样式的类。
https://www.cyberciti.biz/howto/how-to-skip-chatgpt-from-wireguard-or-openvpn-on-linux/
linux系统中的Load对当前CPU工作量的度量 (WikiPedia: the system load is a measure of the amount of work that a computer system is doing)。也有简单的说是进程队列的长度。
受PromQL的启发，Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法，它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样，LogQL也是使用标签和运算符进行过滤，它主要分为两个部分：
下面是 Linux 下 4 个日常使用率非常高的监控工具，可以帮助我们准确快速的诊断系统问题。
做软件的人，不管你是管理者、业务人员、需求分析人员、开发人员、测试人员、运维人员，在IT技术和过程推陈出新和突飞猛进的时代，很容易被人忽悠。你是不是经常发现，出于从众心理，你投入时间和金钱，读书和听课，学习并实践了身边其他人所热捧的新技术和新过程，从设计思维，到敏捷，到精益，到DevOps，到持续交付，到TDD，到DDD，到整洁架构，到基础设施即代码，到混沌工程，到AIGC。学了和用了一圈下来，结果发现，软件质量仍然较差，用户价值仍然较低，软件交付仍然延期。你感觉被人忽悠了。
Apache Kafka有许多针对其操作的度量，这些度量指标非常多，会让人混淆哪些是重要的，哪些是可以忽略的。这些度量的范围从关于通信量总体速率的简单度量，到针对每种请求类型的详细时间度量，再到每个topic和每个分区的度量。他们提供了broker中的每个操作的详细视图，但也可能使你成为负责管理监视系统的人员的缺点。 本节将详细介绍一直要监控的最关键的度量标准，以及如何响应他们。我们还将描述一些再调试问题的时候需要账务的更重要的度量标准，然而，这并不是可用的度量标准的详细列表，因为列表经常发生变化，而且其中有许多只对硬编码的kafka开放人员有用。
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