在介绍运维之前，大家先来快速了解一下无服务器(serverless)的概念。由于笔者的实战经验是在AWS平台上，本文中出现的无服务器均指使用AWS Lambda构建的serverless应用。Serverless的特点是用户无需预配置或管理服务器，只需要部署功能代码，服务会在需要的时候执行代码并自动伸缩，从每天几个请求到每秒数千个请求，轻松地实现FaaS（Function as a Service）。如下图所示：
·全球所有玩家的持久化信息（包括用户基本信息、等级、装备、进度等状态信息）都保存在中心站点。玩家统一通过HTTP(S)登录中心站点并获取状态信息。
为发送通知，需收集各种信息如移动设备令牌、email、phone和第三方通道信息。
设备影子服务使用MQTT话题，便于应用和设备之间的通信，下面是相关的MQTT QoS 1话题：
基于aws Cloudwatch创建监控和告警后,可以将告警信息结合SNS主题和lambda函数发送通知到告警群,比如钉钉、企业微信、飞书等等。本篇我们就详细介绍下如何将Cloudwatch告警信息推送到告警群,以飞书为例。
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在无服务器计算的世界中，AWS Lambda 已经成为构建可伸缩和高效应用程序的基石。虽然 Lambda 简化了代码的部署和执行，但强大的错误处理对于确保无服务器函数的可靠性至关重要。本指南探讨在 AWS Lambda 中进行错误处理的最佳实践，帮助构建具有弹性的无服务器应用程序。
Serverless架构在今天已经不再是新鲜的事物。该架构具有多个特点：较低的运营和开发成本、能快速上线、自动扩展、安全性高和适合微服务等。各大云服务商也提供了各自的Severless解决方案。然而，尽管Serverless架构在某些方面表现出色，但在当前轰轰烈烈的“微服务”进程中，它仍然不是一种主要的选择。除了由于本身特性导致的使用场景受限外，我想乏善可陈的关于Serverless最佳实践的总结也是一个重要的因素。我有幸参与了一项基于AWS搭建的Serverless (FaaS) 系统的开发工作，该系统提供了一组核心服务。通过几次系统故障调研和性能优化的实际体验，我发现系统监控在Serverless架构中至关重要。所以本文将从Serverless系统监控的角度来展开一些讨论。
一、基于aws lambda构建监控告警的思考二、什么是serverless？三、serverless解决了什么问题四、常见serverless应用场景五、为什么serverless淡出视野？六、参考
Kubernetes 是容器编排市场的主导者，经常被用来托管微服务。微服务的每个实例都会生成大量的日志事件，并且这些事件很快就会变得难以管理。但是，更糟糕的是，当问题发生时，由于服务之间的复杂的交互以及几乎无穷无尽的可能故障模式，很难找到问题根源。这种潜在的问题推动了 Kubernetes 日志管理工具的流行。
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，通常用于托管微服务。但是，微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些日志事件很快就会变得难以管理。更糟糕的是，当出现问题时，由于服务间的复杂交互以及不可预知的故障模式，很难找到根本原因。
2014 年我们发布了 Lambda 服务，掀起了 Serverless 革命。现在越来越多的人谈论 Serverless 的未来。事实上，我们自己构建的应用程序中有一半以上是基于 Lambda 的，Serverless 能够最大限度地利用云计算的价值。现在，越来越多的客户正在决定采用 Serverless。这里，我们不只是在谈论 Lambda、API Gateway、Step Functions 或 EventBridge 等 Serverless 服务，而是如何使用 Serverless 实现快速原型设计、成本可控、高可用、自动扩展以及高效运维，这些都是用户在选择初始应用架构时需要考虑的关键设计因素。
但以上的几个方法都需要关注服务器的存储和计算资源，以便随时调整以满足更高的性能，并且高并发的请求也是分时段的，配置了更高性能的服务器在访问量变低的时候也是资源浪费。
本文介绍了PaaS云服务在实际业务中的应用，并分析了PaaS云服务的优点和缺点。作者认为PaaS云服务具有高度灵活性、可扩展性、成本效益和高效性等优点，但同时也存在一些缺点，如技术难度高、实施复杂、依赖第三方服务、需要投入较多资源等。在实际应用中，PaaS云服务需要根据业务需求和场景，选择合适的架构和技术方案，并注意维护、监控和优化云服务。
一直以来，公有云安全是横亘在广大用户面前的一道鸿沟。云安全（Cloud Security）是指用于控制云计算的安全性、合规性和其他使用风险的过程、机制和服务。公有云提供商们都强调安全是其最高优先级工作，动辄就发布上百页的云上安全最佳实践白皮书，举办几百几千人安全大会，发布几十甚至上百个安全服务。但与此同时，用户们对云上安全的担心一直挥之不去。在福布斯（Forbes）2019年的一份报告中，66%的IT从业人员认为安全是他们使用公有云服务最大的担心。Gartner预测到2020年，至少50%的企业用户会在不知情或误操作地将一些IAAS存储服务、网络、应用或API直接暴露到互联网上，而到2023年，至少99%的云上安全问题都是用户的错误引起的。
“Less is more”是路德维希·密斯·凡德罗在建筑领域提出的观点，近些年来，这一观点不断被用于生活中的其他领域。在软件开发世界中，也有对“Less is more”这一观点的架构理念，这就是如今逐渐盛行的“Serverless 架构”。
Grafana是一款开源的数据可视化产品，支持prometheus等多种数据源，界面效果炫丽，操作方便灵活，支持大屏展示模式。可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点：
在过去的几年里，无服务器已经引起了很多关注， 许多财富500强公司纷纷开始在生产中使用无服务器架构，它只是比以往更受欢迎。虽然无服务器提供了很多好处，但是由于新的计算模式使得开发人员改变了观点，因此很多人还没有进行切换。
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数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
安装配置Grafana Grafana介绍 Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知，主要特点如下。 展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式； 数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB等； 通知提醒：以可视方式定义最重要指标的警报规
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微服务架构有别于传统的单体式应用方案，我们可将单体应用拆分成多个核心功能。每个功能都被称为一项服务，可以单独构建和部署，这意味着各项服务在工作时不会互相影响
在App和网站中使用推送通知有不同的原因，并且在提高流量和与客户互动方面有很多好处。推送通知是一种交互式可点击消息，可将访问者直接引导至你的网站。它们可以帮助你以指数方式增加流量和参与率。因此，营销人员，广告商，品牌和企业必须了解如何更好地使用此类服务。
本文主要介绍如何使用prometheus + grafana+node_exporter 监控 Linux，在介绍如何监控之前，先简要介绍一下grafana和grafana的安装
修改配置文件的scrape_configs，上面的Job是prometheus自身的，下面的Job是我们新增的，用来监控我们的服务器的（192.168.1.3）。
因一业务需要，想要对API服务接口添加一些监控，以帮助跟踪应用程序的性能、问题和用户活动等。实现监控的方式有多种多样的方式，以下是一些常用的方法：
近年来，通知功能已经成为许多应用程序中突出的特性。构建一个能每天发送数百万通知的可扩展系统绝非易事。这正是为什么我觉得有必要记录我在这方面踩坑之路。也叫用户触达系统。
当谈到DevOps时，有许多工具可用于自动化、协作和监控软件开发和运维过程。波哥收集整理了以下DevOps常见的工具及其简介：
最近，我在YouTube上看了一个非常出色的开发人员的视频[1]。它的标题是“无服务器毫无意义”。虽然我非常喜欢该视频，但也不敢确定作者关于无服务器的观点是否完全正确，因此我想在本文中进行讨论。
Grafana能够支持各种类型的数据源，提供对应数据源的查询编辑器，通过数据源查询并对得到的数据进行转换和可视化。
混合云环境的兴起和容器化技术（如Kubernetes）的采用彻底改变了现代应用程序的开发、部署和扩展方式。
以上是Alertmanager项目中的一些主要目录，可以在Alertmanager GitHub[1]上查看最新的源代码和目录结构。
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译自 Getting Started with Infrastructure Monitoring 。
Lambda是AWS推出的基于Function-as-a-Service(FaaS)的Serverless服务。我结合项目使用体验，发现Lambda不适合或者说不能独立支撑以下场景： 用户期望稳定的低延迟 请求需要在多个函数间跳转 可预期的大量调用 与此同时，Lambda和其它AWS服务结合起来能为以下场景提供良好的解决方案： 作为监听器异步响应Webhook (API Gateway + SQS + Lambda) 处理需要延时执行或指定时间执行的任务 (Step Functions + SQS + La
运维监控工具千千万，仅开源的解决方案就有流量监控（MRTG、Cacti、SmokePing、Graphite 等）和性能告警（Nagios、Zabbix、Zenoss Core、Ganglia、OpenTSDB等）可供选择。
在DevOps领域，有许多优秀的开源工具可以帮助开发和运维团队更好地协作，自动化流程，并提高生产效率。这里列举了多款最棒的开源工具，可以很好地实行 DevOps：
如果看过 ThreadPoolExecutor 的源码，大概可以知道它对核心参数基本都有提供 set / get 方法以及一些扩展方法，可以在运行时动态修改、获取相应的值。
对 PostgreSQL 的性能问题进行监控至关重要。PostgreSQL 是一个强大的开源关系数据库系统，以其健壮性、可扩展性和对可扩展性和标准符合性的强调而脱颖而出。在本 PostgreSQL 监控指南中，我们将介绍应监控的关键 PostgreSQL 指标、PostgreSQL 监控的最佳实践以及一些可以设置 PostgreSQL 监控的工具。
AWS Spot实例，即竞价实例，是AWS把用户未购买的空闲计算资源以低于按需价格的方式出售给用户，以期带来收益。通常，AWS Spot实例的价格是按需实例价格的30%，对于AWS使用者来说，如果合理使用，可以大大节省云上费用的支出，是节省成本的一大利器。
作者 | Gergely Orosz 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Gergely Orosz 的个人博客。 亚马逊有大量的内部系统。作为软件工程师和工程经理，下面这些值得了解一下。 当作为 SDE（软件开发工程师）或 SDM（软件开发经理）加入时，你必须学会使用亚马逊自定义的技术栈，这和 AWS 客户所使用的技术栈有着惊人的差异。下面这些是你可能会遇到的系统。 与 SDE 密切相关的内部系统 Code：代码搜索和 VCS（Git）。 Crux：亚马逊的代码评审系统。 B
作者：高铭谦，腾讯云高级工程师 背景 当我们在笔记本电脑、平板电脑和智能手机上运行应用程序时，很容易看到设备是否已开机，Wi-Fi 网络连接是否在线。当磁盘空间不足发出警告时，我们也可以从屏幕中获得通知。当我们能直接与设备交互的时候，我们能很清楚知道设备的运行情况。 假如当你作为一个技术客服，解决来自客户投诉的终端问题的时候，你无法看到具体错误，也无法与设备直接交互，这样会极大增加检测和诊断问题的难度。因此，当运行基于云的服务时，我们会面临一个类似的难题：如何监控这些远程服务，如何了解我们的客户是否满意？
「使用线程池 ThreadPoolExecutor 过程中你是否有以下痛点呢？」 1.代码中创建了一个 ThreadPoolExecutor，但是不知道那几个核心参数设置多少比较合适 2.凭经验设置参数值，上线后发现需要调整，改代码重启服务，非常麻烦 3.线程池相对开发人员来说是个黑盒，运行情况不能及时感知到，直到出现问题 如果你有以上痛点，动态可监控线程池（DynamicTp）或许能帮助到你。 如果看过 ThreadPoolExecutor 的源码，大概可以知道它对核心参数基本都有提供 set / get
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