案例分享|从发现到处理,15分钟故障解决
用户的应用软件比较多,软件工程师数量比较少,日常问题都处理不过来,未能及时发现PACS+数据库离线问题。接入LinkSLA智能运维管家平台后,平台MOC工程师在数据库卡死的第一时间联系用户工程师,卫宁PACS+数据库异常,并协助现场工程师进一步检查SQL server数据库。最终锁定是数据库占用CPU资源未释放,将数据库使用资源情况做限定。问题得到解决。
企业级IT应用运维监控层次架构设计
企业基本都有自己的IT系统,而每个IT系统都有自己的监控系统。企业级的IT应用监控架构是一种综合性的解决方案,涉及到很多层级和相应的工具。随着企业IT系统的规模和复杂程度的不断增加,监控和管理系统也面临着越来越大的挑战。大家有时在建立监控时,不知道从何处入手;有时建立监控系统后,发现很多的盲点无法监控到。本文将分享IT应用运维监控的基本原理、通用监控体系和应用场景、监控平台设计、智能监控的实现方法
如何搞定轻量级日志系统Loki
为什么使用 LokiLoki 是一个轻量级的日志收集、分析的应用,采用的是 promtail 的方式来获取日志内容并送到 loki 里面进行存储,最终在 grafana 的 datasource 里面添加数据源进行日志的展示、查询。loki 的持久化存储支持 azure、gcs、s3、swift、local 这 5 中类型,其中常用的是 s3、local。另外,它还支持很多种日志搜集类型,像最常用
这 5 个冷门且实用的 Kubectl 使用技巧,99%的人都要知道
kubectl 是 K8s 官方附带的命令行工具,可以方便的操作 K8s 集群。这篇文章主要介绍一些 kubectl 的别样用法,希望读者有一定基础的 K8s 使用经验。有一篇文章也介绍了一些技巧,写博客的时候正好搜到了,正好也分享出来吧。Ready-to-use commands and tips for kubectl1、打印当前使用的API# kubectl 的主要作用就
分布式存储在云环境下的应用和部署
随着互联网数据规模越来越大,并发请求越来越高,传统的关系数据库系统在性能、价格、可扩展性方面已经不能很好地满足需求。谷歌、亚马逊等互联公司率先在后台基础设施中引入超大规模分布式存储系统,用来解决海量数据的存储问题。与传统的集中式存储技术不同,分布式存储没有将数据存储在某个特定节点上,而是通过网络将各个节点分散的存储资源汇聚成一个虚拟的存储备,将数据分散在各处。相较于集中存储,分布式存储成本低,扩展
TCP通信过程详解以及tcp长连接和短连接
1. TCP连接当网络通信时采用TCP协议时,在真正的读写操作之前,server与client之间必须建立一个连接,当读写操作完成后,双方不再需要这个连接 时它们可以释放这个连接,连接的建立是需要三次握手的,而释放则需要4次挥手,所以说每个连接的建立都是需要资源消耗和时间消耗的经典的三次握手示意图:经典的四次挥手图:tcp的十种状态图:注意:当一端收到一个FIN,内核让read返回0来通知应用层另
常见的API接口漏洞总结
了解接口常见漏洞,将帮助你在测试接口获取更多的思路。信息披露信息可能会在 API 响应或公共来源(如代码存储库、搜索结果、新闻、社交媒体、目标网站和公共 API 目录)中披露。敏感数据可以包含攻击者可以利用的任何信息。例如,使用WordPress API的网站可能会在不知不觉中与导航到API路径的任何人共享用户信息。/wp-json/wp/v2/usersGET https://www.
分布式实时日志:ELK 的部署架构,该如何玩转?
一、概述ELK 已经成为目前流行的集中式日志解决方案,它主要是由 Beats、Logstash、Elasticsearch、Kibana 等组件组成,来共同完成实时日志的收集,存储,展示等一站式的解决方案。本文将会介绍ELK常见的架构以及相关问题解决。Filebeat:Filebeat是一款轻量级,占用服务资源非常少的数据收集引擎,它是ELK家族的新成员,可以代替 Logstash 作为在应用服务
Redis 6.2&7 Rehash相关优化 | 运维进阶
一、Redis rehash问题回顾简单回顾下超出key阈值后,需要额外的hash表内存大小:键值个数需要额外的hash表内存大小134,217,7282GB67,108,8641GB33,554,432512.0MB16,777,216256.0MB8,388,608128.0MB4,194,30464.0MB2,097,15232.0MB1,048,57616.0MB524,2888.0MB随
K8s 持久化存储 PV 与 PVC,到底有哪些不同?
HostPath 是一种持久化存储,但 HostPath 内容是存储在节点上,导致只适合读取。如果要求 Pod 重新调度后仍然能使用之前读写过的数据,就只能使用网络存储了,网络存储种类非常多,且有不同的使用方法,常见公有云提供商有块存储、文件存储、对象存储三种。K8s 解决这个问题的方式是抽象了PV 和 PVC 来解耦这个问题,从而让使用者不用关心具体的基础设施,当需要存储资源的时候,只要像 CP
救火分享:记一次 K8s 管理节点故障排查经历,太深入了
集群以及环境信息的信息:k8s v1.18.43 节点 Master 均为 8核 16G,50Gi-SSD差异化配置的 19 节点 Minioncontrol-plane 组件 (kube-apiserver,etcd,kube-controller-manager,kube-scheduler) 以 static-pod 的模式进行部署3 个 kube-apiserver 前端有一个 VIP 进
2023世界人工智能大会亮点回顾
从出现伊始就让人眼花缭乱的AI 新闻:这是人类曙光,是定义未来 10 年的机会,是新的移动互联网,新的工业革命,新的普罗米修斯之火......讲真,这些你也听腻了吧?2023世界人工智能大会闭幕,我们就从技术、应用、社会角度,以图文共赏的形式去观察人工智能的发展趋势吧。大模型的风潮卷了半年,2023年的世界人工智能大会(WAIC)成了不可缺席的盛典。——AI应用展示!AI绘画、写文、作诗早已不是新
如何快速查看 Kubernetes Pod 崩溃前的日志
当pod处于crash状态的时候,容器不断重启,此时用 kubelet logs 可能出现一直捕捉不到日志。解决方法:kubectl previous 参数作用:If true, print the logs for the previous instance of the container in a pod if it exists.单容器pod:kubectl&
一个 Redis 最好存多少 key ?| 运维进阶
我们来看一段对话:下面来解析:一、存在哪?1. 哈希表(hashtable)要知道能存多少,首先要知道Redis的键值对存在哪?你可能已经猜到了哈希表,它是天然的键值对数据结构,各种语言都支持该数据结构,基本上是使用数组链表的形式实现的(JDK 8用的红黑树),下面是一个整体结构。dictEntry存储的是实际键值对,它的的结构定义如下所示:typedefstruct dictEntry
Python 命令补全工具 argcomplete
1. 概述在使用Python 命令或者 Python的命令行工具的时候,一个痛点是没有补全。比如python -m后面输入包名字,就没有提示,每次想运行一个http server的时候,都需要搜索一下http服务的包名。另外,像pip,pipx等命令也没有提示,使用不太方便。偶然看到argcomplete[1]这个库,按tab键就可以给Python的命令行添加自动补全,简直是使用Python的一个
如何调试容器网络?有了这条命令,轻松搞定
nsenter 命令是一个可以在指定进程的命令空间下运行指定程序的命令。它位于 util-linux 包中。用途一个最典型的用途就是进入容器的网络命令空间。相当多的容器为了轻量级,是不包含较为基础的命令的,比如说ip address,ping,telnet,ss,tcpdump等等命令,这就给调试容器网络带来相当大的困扰:只能通过 docker inspect ContainerID&n
一份供前端开发参考的 commit 规范
什么是约定式提交约定式提交(Conventional Commits)是一种用于代码版本控制的规范,旨在通过明确和标准化提交信息来提高代码协作质量和效率。其基本原则是通过规定提交信息的结构和语义来提高代码版本控制的可读性、可维护性和自动化程度。约定式提交规范通常要求提交信息包括一个描述性的"类型"、一个可选的"作用域"、一个用于简洁说明的"主题&q
服务案例 | 消失的Linux定时清除任务
企业数字化转型,应用软件不断升级,对运行环境的要求也越来越高,CPU、内存等硬件也同步进入升级。当业务运行或备份时,将产生大量历史文件和临时文件,这就是在运维检测中,我们常看到文件每天几个G,甚至几十G增加的原因。迅猛增长的文件占用大量内存空间,要求足够的硬盘容量支撑系统的正常运行。受限于硬盘容量,经验型的现场工程师会采用各种技术,自动清除临时数据和历史文件。避免硬盘剩余空间不足,影响系统正常运行
使用 Promethues 实现应用监控的一些实践
在这篇文章中我们介绍了如何利用 Prometheus 监控应用。在后续的工作中随着监控的深入,我们结合自己的经验和官方文档总结了一些 Metrics 的实践。希望这些实践能给大家提供参考。确定监控对象在具体设计 Metrics 之前,首先需要明确需要测量的对象。需要测量的对象应该依据具体的问题背景、需求和需监控的系统本身来确定。从需求出发Google 针对大量分布式监控的经验总结出四个监控的黄金指
大模型在银行业客服中心的应用
随着金融科技领域的不断发展,金融机构改变了传统方式,将更多服务从线下转移到线上,为了提升客户体验和效率,金融机构不断探索自然语言处理、机器学习等技术手段来优化客服服务,其中大模型技术被广泛应用,成为当前最热门的研究方向之一,是目前通往AGI的实现方式。大模型最早的关注度源于NLP领域,随着多模态能力的演进,CV领域及多模态通用大模型也逐渐成为市场发展主流。本报告主要针对当前最为热门的大模型进行研究