ITPub博客

试想下：如果我们管理的是上千台机器且目录结构混乱，那么我们面临的将是上千个脚本及定时任务，这个工作量是非常大的。 运维累都是有原因的，此时就可以轮到故障自愈出场了。

今天我们来思考一个简单的问题，一个程序是如何在 Linux 上执行起来的？ 我们就拿全宇宙最简单的 Hello World 程序来举例。

有没有那么几个瞬间，你要么想把自己脑子里的东西掏出来给别人看，要么想撬开别人的脑子看看里面都装了什么？虽然错过了霍格沃茨的入学时间，但如果从现在开始学习扩散模型和神经学，可能很快你就能实现这个目标了。

在微服务架构或分布式环境下，服务注册与发现技术不可或缺，这也是程序员进阶之路必须要掌握的核心技术之一，本文通过图解的方式带领大家轻轻松松掌握。

数据总线作为大数据架构下的流量中枢，在不同的大数据组件之间承载着数据桥梁的作用。

故事的开头，是一位业务部门的同事找到我们，咨询了一个经典问题： 「需求方经常说我们做的报表看起来数据不准，有什么办法吗？」

当下，大数据技术已经进入了普惠期，企业可以低成本且快速的构建大数据技术能力，全面连接业务，创造价值。本文从大数据的定义出发、梳理大数据技术发展的重要里程碑，并立足当下，思考未来的大数据技术演进方向。

“大数据”已跃升为我们行业中最受炒作的术语之一，但炒作不应使人们忽视这样一个事实，即这是数据在世界上的作用真正重要的转变。数据源的数量、速度和价值正在迅速增加。

大数据的技术组件众多，但可分为数据存储型的、数据查询型的、数据计算型的。所以多租户管理就是针对这些核心组件的权限、资源和配额进行管理。

技术领域每隔几年就会出现一堆新的概念，概念刚出的时候都有一个非常清晰的锚点，在某个层面提出更优的解决办法。数据领域也不例外。

本文从云数据库成本挑战引入FinOps的概念，结合HBase成本优化项目阐述了FinOps的具体原则与实践案例。 最后总结了云数据库FinOps之道，形成数据库成本优化真正的闭环解决方案，形成长效机制，彻底解决四种常见成本优化挑战。

本次分享的内容是中通快递在数据治理方面的实践.

本篇为大家带来微服务架构的后端技术选型，当你需要进行技术选型时，可以参照他来设计自己的决策树。

Redis是面试中绕不过的槛，只要在简历中写了用过Redis，肯定逃不过。今天我们就来模拟一下面试官在Redis这个话题上是如何一步一步深入，全面考察候选人对于Redis的掌握情况。

今天主要简单介绍了一下Kubernetes的核心组件和Kubernetes高可用部署方案以及相关技术选型。Kubernetes很难，要学会Kubernetes完全通过看书是不现实的，必须要反复实践。

一个有效的架构描述需要做到以人为本，不同的利益相关方展示不同的视点及视图。 那究竟需要从哪些视点入手，应该展示哪些视图？这是个问题。

在高速发展的过程中无论是从用户感受到的服务质量上来看还是从内部的成本效率来看，解决数据存储的问题是迫在眉睫的事情，于是我们在2018年启动了自研数据库与存储平台的计划，通过几年时间的建设，我们初步具备了一些能力，现在就这些能力给大家做下简单的介绍。

当前分布式数据库架构有不少，但是总体架构相差不大，主要组件都包含协调节点、数据分片、元数据节点、全局时钟。

这可咋办呢？索引也优化了，连接池也用上了，Redis缓存命中率也符合预期。然而，所有的请求都集中在一台主MySQL上，压测的时候，还是挺吃力的，那就来试试读写分离吧。

虽然我们正在运维的数字化工作空间中协同运作，但我们需要正视的是我们对运维数据的认识及应用还处于皮毛，虽有理念但缺乏必要的、可执行的方法。如何借鉴大数据领域数据治理的经验，反思运维数据平台建设应该关注的问题，减少不必要的坑，做好运维数据治理，让运维数据更好用，用得更好，完善运维数字化工作空间，是本文的目的。