除基础功能之外，Aerospike还支持AMC控制台、API等多种监控方式，有集群QPS、健康度、负载等多项监控指标，对运维比较友好。...本文主要做一些Aerospike灰度部署、使用方面的经验分享，希望对正在调研或者已经准备使用Aerospike的读者提供一些参考。...此外，灰度的理念并不限于Aerospike本身，对其他基础组件的迁移和规划，也能够带来一定的借鉴意义。...如何检查观察阶段和灰度阶段两份数据的一致情况？逐key比对差异在性能上难以满足要求。...考虑数据完全一致情况下Redis查出的数据应该和Aerospike查出来的数据完全相同，所以抽样记录Redis和Aerospike的数据查询结果记录到日志，对比分析1分钟、5分钟、30分钟、1小时内不一致数据占比
本文主要想和大家分享一下团队最近经历的在保障大数据高并发、低延时、高吞吐读写的同时，如何不停机地在 AWS 上更换关键大数据服务的实践，供感兴趣的同学参考。...如何设计不停机的更换方案？ 总体设计 那么如何设计这样一个关键大数据服务不停机无缝切换的方案呢？...数据验证 + 关键业务指标监控 在做完新旧集群的数据对齐后，我们通过再一轮的数据验证保证数据的准确性。...监控部分由业务模块加上相应的关键指标，比如 Aerospike 里的 hit ratio（有多少发送到 Aerospike 的 key 并且该 key 能在 Aerospike 里找到对应的记录，即hit_ratio...此外，监控部分也有对 Aerospike 本身的读写性能、QPS 等等的报警指标，帮助时刻关注对线上服务的影响和性能变化。 具体迁移更换步骤 1.
一般系统会内置常用的统计周期，也会支持用户自定义统计周期，统计周期需要特别注意的便是日期格式了，比如 yyyymmdd，还是 yyyy-mm-dd。...・说明每个指标的定义、业务口径、技术口径、更新周期等 ・说明各个数据指标的类型，以及派生指标由数仓的哪些数据模型加工，其派生维度是什么，统计周期是什么；复合指标的派生维度，由哪些指标加工而成 评审后进行补充完善...4、指标开发 1）指标加工 我们来看下各类指标如何加工： ● 原子指标 原子指标来源于数据模型，是从上述 “数据模型” 中直接读到的度量，是数据模型表中的一个字段，如上述的 “存款业务模型” 中，可以把...派生指标中内置的计算逻辑有：求和、均值、计数、去重计数、最大值、最小值等，也可以自定义函数。 内置的统计周期有：当日、当月、当年、去年、最近 7 天、最近 30 天、历史截止当前，也支持自定义。...● SQL 指标 当存在以上通过内置函数、内置运算符加工不出来的逻辑较为复杂的指标时，可采用自定义 SQL 指标实现。只要遵循正确的语法结构，便可以灵活加工。
2、明确数据域数据仓库模型设计除横向的分层外，通常也需要根据业务情况进行纵向划分数据域。划分数据域的意义是便于数据的管理和应用。...所有指标的定义，都必须遵循同一套标准，这样能有效的避免指标定义存在歧义，指标定义重复等问题。...需要注意的是原子指标只是用来辅助定义指标一个概念，通常不会对应有实际统计需求与之对应。（2）派生指标派生指标基于原子指标，其与原子指标的关系如下图所示。...与原子指标不同，派生指标通常会对应实际的统计需求。请从图中的例子中，体会指标定义标准化的含义。 （3）衍生指标衍生指标是在一个或多个派生指标的基础上，通过各种逻辑运算复合而成的。...例如比率、比例等类型的指标。衍生指标也会对应实际的统计需求。2）指标体系对于数仓建模的意义通过上述两个具体的案例可以看出，绝大多数的统计需求，都可以使用原子指标、派生指标以及衍生指标这套标准去定义。
丨导语丨 我们都知道，数据可视化，直接对接的是数据，准确来说应该是加工好的指标数据。本文，我将结合之前的工作场景分享有关我是如何理解“指标”这个话题。...注：还有一些数据和编程的指标定义和本文指标关系不大故不一一列出。 由此可见，指标是以概括某个事实场景数值的表现，所以可视化对接的是指标，展示的也是指标。 指标怎么展示？...复合指标（逻辑计算）：在事务型指标和存量型指标的基础上复合而成。 指标分类示例，通过简单SQL的方式，再体现下会更直观： 指标如何去开发？...修饰类型：对修饰词的一种抽象划分。 修饰词：指除统计维度外指标的业务场景限定抽象。抽象词隶属于一种抽象类型，如访问终端类型下的PC、安卓、苹果。 度量/原子指标：具有明确含义的业务名词。...派生指标：原子指标+多个修饰词(可选)+时间周期。明确原子指标、修饰词、时间周期和派生指标的定义。 指标体系搭建流程也是OneData的设计思想，推荐《大数据之路》这本书，有很好的解释。
目录 背景 理解和识别业务过程常见错误 业务过程本质 总结 背景 最近笔者参与并完成了数据中台从0到1的建设，当然数据中台如何定义争论也很多，这里笔者此篇文章不去讨论，但数据仓库是数据中台能否解决数据复用...这里关于OneData数仓做一点说明，其不是除Innmon 3NF范式建模、Kimball维度建模以及Valut建模方法之外新数仓建模方法论，OneData建模方法论本质上是Kimball维度建模方法论结合平台系统...如定义数据域、原子指标、业务限定、统计周期、派生指标和衍生指标等，在数据仓库模型的基础上进行“拖拉拽”生成相关指标，并平台层面验证相关指标的一致性和唯一性（所属数据域，业务过程、来源表、中文和英文名称、...下面给出来引用《大数据之路》书中的名词术语解释： 关于原子指标、业务限定、统计周期、派生指标和衍生指标定义上述都有讲不再展开，这里重点解释一下数据域，数据域的定义是来自阿里出版《大数据之路...无论如何,业务过程都要交付可以被各种分析过程所使用的绩效指标。 业务过程常常会被表述为行为动词，因为它们通常表示业务执行的活动。
有些指标的计算逻辑较复杂，仅凭借业务口径一段描述，使用指标的人还是无法理解这指标计算逻辑，需一些伪码或SQL描述。 3 如何规范化定义指标 如何高效、规范化管理指标。...支持按指标名称、标识、业务口径检索： 既然指标系统能实现指标规范化定义，解决“如何系统化、规范化定义指标”，如何基于指标系统构建全局的指标字典，因为这是指标治理的最终结果。...其实老师在提出源自指标多还是派生指标多的时候可以去反向思考一下另外一个问题，我们在数据系统设计时是复合索引多还是单值索引多？ 哪个多少并不重要重要的是如何合理去定义与规范？...原子指标是不是一般无法产出具体的指标数据，而仅仅是一个定义。 如果先有指标，再关联元数据，如何赋能技术口径？是否可以直接通过事实表生成指标，可是这种方式又如何保证指标的唯一性？ 指标和元数据相互关联。...派生指标如何生成？
— 05— 如何建立指标体系 1、首先定义指标并归集到对应的主题域 指标的本质是量化了的目标，比如常见的例子： ①我们要把用户的盘子做大，那对应的量化指标就是已注册用户数； ②我们要统计今天的销售额，那对应的量化指标就是总支付金额...主题域在“仓库模型中心”进行创建与定义，在这里只需要将对应的指标划归到对应的主题域就行了。 2、然后是拆分原子指标与派生指标 先来看看原子指标跟派生指标这两个概念具体是什么？...原子指标无业务意义，它只是预定义的代码片段而已。业务中用到的指标基本都是派生指标。...3、接着定义原子指标与派生指标的生产逻辑 在本章的开头有提到这样一句话：“将指标的组成部分解耦拆分开来，并在逻辑表中进行规范性的定义”，这个解耦跟定义的过程，就是把一个派生指标拆解成原子指标、时间周期、...当指标为业务动作（动词）：如点击、支付、下单等，单位除定义为“次数” 外，还需考虑跟这个动作关联的实体的单位，如“商品”时需要定义多一个单位“笔数”；为“用户”时则需要定义多一个“人数”等；所以一个下单动作的指标
如何建立指标体系 首先定义指标并归集到对应的主题域 指标的本质是量化了的目标，比如常见的例子： 我们要把用户的盘子做大，那对应的量化指标就是已注册用户数; 我们要统计今天的销售额，那对应的量化指标就是总支付金额...主题域在“仓库模型中心”进行创建与定义，在这里只需要将对应的指标划归到对应的主题域就行了。 然后是拆分原子指标与派生指标 先来看看原子指标跟派生指标这两个概念具体是什么？...原子指标无业务意义，它只是预定义的代码片段而已。业务中用到的指标基本都是派生指标。...接着定义原子指标与派生指标的生产逻辑 在本章的开头有提到这样一句话："将指标的组成部分解耦拆分开来，并在逻辑表中进行规范性的定义", 这个解耦跟定义的过程，就是把一个派生指标拆解成原子指标、时间周期、限定维度...当指标为业务动作（动词）：如点击、支付、下单等，单位除定义为“次数” 外，还需考虑跟这个动作关联的实体的单位，如“商品”时需要定义多一个单位“笔数”；为“用户”时则需要定义多一个“人数”等；所以一个下单动作的指标
，来高屋建瓴的审视一下 Aeropike 的设计思路，来看看如何Aerospike这款分布式数据库有什么亮点值得我们学习借鉴的，由于论文发布在2016年，笔者完成这篇文章时Aerospike的版本已经发布到...显然，这样的场景使用传统的 RDMS 是不现实的，在论文之中，提到 Aerospike 的一个典型的应用场景，广告推荐系统，我们来一起看看它们是如何契合的： 众所周知，广告推荐系统这样的应用场景需要极高的吞吐量...下图展示了一个广告推荐系统是如何结合 Aerospike来提供推荐服务的： [利用 Aerospike 实现的广告推荐系统，一个典型的 Lambda 架构的场景] 显然，这就是笔者之前的文章之中聊到的典型的...###2.Aerospike的总体架构 除了广告推荐系统之外，论文的原文还介绍了许多关于Aerospike的适用场景，有兴趣的可以通过原文深入了解。...设t为心跳消息的发送间隔，w为心跳信息的发送频率，r为在这个窗口时间中丢失的心跳消息的数量，α是一个比例因子，la（prev）之前的健康因子。
数据源指标：连接池使用量、连接数、等待时间等。 自定义指标：我们可以自定义一些指标来监控我们的应用程序。...Micrometer：Micrometer是一个通用的指标收集库，支持将监控指标发送到各种后端，如Prometheus、Graphite、InfluxDB等。.../actuator/threaddump：获取当前应用程序的线程信息。 自定义端点 除了内置的端点之外，我们还可以自定义一些端点来获取我们需要的指标信息。...四、Micrometer Micrometer是一个通用的指标收集库，它支持将监控指标发送到各种后端，如Prometheus、Graphite、InfluxDB等。...MeterRegistry来创建指标并发送到后端。
本文分享两大方向内容：一、公司在KV存储上的架构演进以及运维需要解决的问题；二、对NoSQL如何选型以及未来发展的一些思考。...此外，我们还自研了Redis客户端，用它来实现基本的集群功能，支持自定义读写比例，同时对故障节点的监测和隔离、慢监控以及每个节点健康性进行检查。但这种架构没有过多考虑运维效率的问题，缺少运维工具。...我们期望利用Aerospike减少TCO成本。Aerospike有如下特性： 一、Aerospike数据可以放内存，也可以放SSD，并对SSD做了优化。 二、资源池化，运维成本继续降低。...比如：一个集群放在一百台机器上，要做聚合指标，就很困难。 小米的open-falcon解决了这个问题，但是也会产生一些新问题。比如告警函数很少，不支持字符串，有时候会增加手工的操作等等。...在选择NoSQL方案时，可以从这些指标去衡量，单机在一定配置下的性能指标能达到多少？Redis在主机足够剩余情况下，单台的QPS40-50万是完全OK的。 3、数据规模。
，所以，我们需要对nginx的运行有监控措施，实时掌握nginx的运行情况，那就需要收集nginx的运行指标和分析nginx的运行日志了。...1.2、业务流程 说明： * 通过Beats采集Nginx的指标数据和日志数据 * Beats采集到数据后发送到Elasticsearch中 * Kibana读取数据进行分析 * 用户通过...* Filebeat如何保持文件的状态 * Filebeat 保存每个文件的状态并经常将状态刷新到磁盘上的注册文件中。...* 该状态用于记住harvester正在读取的最后偏移量，并确保发送所有日志行。...iis kafka kibana logstash mongodb mysql nginx osquery postgresql redis suricata system traefik 可以看到，内置了很多的
二、指标定义标准化：关于指标定义的思考 数仓建设者对业务的把控程度直接决定了数仓质量的高低，因此在数据建设过程中如何实现数据模型与业务模型的统一，一直是我们思考的重点。...口径定义收口很容易通过系统实现，但是如何保证指标定义流程的标准化呢？最重要的是要保证指标定义工作可流程化。...然后是考虑如何对该业务事件进行量化，即明确定义“注册”事件的量化口径是“用户数”。 最后就是对指标进行维度拆解，该例所涉及的维度有两个“每日”和“IOS端”。...如果说原子指标只是一个抽象的逻辑定义，那么派生指标则具象化后的实际度量值。派生指标是由原子指标、维度属性、限定属性组合而成。...原子指标和派生指标的定义，通过派生指标继承原子指标业务场景、关联事件、统计逻辑、描述信息等元属性，进一步收敛了指标定义口径，提高了指标一致性。如果以软件工程举例：原子指标可以理解为父类。
2.1 相同指标名称，口径定义不同 不同的部门对相同的“新用户销售额”，因为口径定义的差别，导致指标数值的不一致。而这种情况是指标管理中最容易出现的情况。...三.规范化定义指标 面向主题管理 拆分原子指标和派生指标 为了解决前面提到的，“黑卡购买用户数”和“非会员购买用户数”，这两个指标对购买用户数口径定义不一致的问题，我们需要引入原子指标和派生指标的管理方式...； 统一，就是要确保派生指标和它继承的原子指标命名是一致的。...二级指标：基于中台提供的原子指标，业务部门创建的派生指标。...五.基于指标系统构建全局的指标字典 构建全局的指标字典分为两个场景： 一个是面对一个新的指标需求，如何基于指标系统完成指标开发流程； 另外一个是面对已经存在的，混乱的指标现状，如何进行全局梳理。
五、口径口径就是取数逻辑（如何取数的），比如要取的数是6岁以下儿童中男孩的平均身高，这就是统计的口径。六、指标指标是口径的衡量值，也就是最后的结果。比如最近七天的订单量，一个促销活动的购买转化率等。...对应sql中的where。 除此之外，指标本身还可以衍生、派生出更多的指标，基于这些特点，可以将指标进行分类： 原子指标：基本业务事实，没有业务限定、没有维度。...比如订单表中的订单量、订单总金额都算原子指标。 业务方更关心的指标，是有实际业务含义，可以直接取数据的指标。比如店铺近1天订单支付金额就是一个派生指标，会被直接在产品上展示给商家看。...需要有一个桥梁连接数仓中间层和业务方的指标需求，于是便有了派生指标 派生指标：维度+修饰词+原子指标。店铺近1天订单支付金额中店铺是维度，近1天是一个时间类型的修饰词，支付金额是一个原子指标。...与其他存储在维表中的维度一样，退化维度也可以用来进行事实表的过滤查询、实现聚合操作等。那么究竟怎么定义退化维度呢？
问题1体现的可能的一种情况是指标定义不够清晰明确，两个页面上的指标定义其实是不同的，但是展示给商家看到的可能是同一个中文名称。又或者同样一个含义的指标在不同的界面上展示的名称却不相同，让人产生歧义。...1.3 产品定位与功能 指标库给予每个指标一个精确且唯一的定义。通过指标库可以快速且规范的查询，开发和使用指标。 指标库主要提供如下服务： 通过设置指标的组成要素来唯一精确定义每个指标（派生指标）。...如果之前没有定义过，就新建维度指标等，并关联到正确的表字段上，在第一步导入表的过程中也可以快速关联到已经存在的维度指标。 第三步：生成派生指标。 有了维度，原子指标等元数据，就可以定义派生指标了。...试想一下，如果任意业务方 DM 库下的库表都允许添加进指标库，如何保证指标的口径是正确的？甚至各业务方可能会在任意时间修改自己的库表结构。...业务方制作每一个派生指标都是通过选择维度，原子指标，修饰词三种元数据来定义的，相对于使用名称来区别不同指标，更可以保证指标的唯一性。
好了，那么我们如何规范地去管理我们的指标呢。 Step1：面向主题域管理 为了提高指标管理的效率，你需要按照业务线、主题域和业务过程三级目录方式管理指标。 Step2：划分原子指标和派生指标 ?...二级指标：基于中台提供的原子指标，业务部门创建的派生指标。 ?...一个是面对一个新的指标需求，如何基于指标系统完成指标开发流程； 另外一个是面对已经存在的，混乱的指标现状，如何进行全局梳理。...； 7）区分指标类型，对于派生指标，要明确指标的统计粒度、修饰词、时间周期以及关联的原子指标； 8）按照指标系统对指标的规范化定义，把整理好的指标录入指标系统。...—— 05 | 如何统一管理纷繁杂乱的数据指标 —— 极客时间 · 郭忆 ?
Step2：划分原子指标和派生指标 原子指标 + 原子指标 = 派生指标 Step3：进行指标命名规范 需要遵循两个原则：易懂与统一 易懂，就是看到指标的名称，就可以基本判断这个指标归属于哪个业务过程...； 统一，就是要确保派生指标和它继承的原子指标命名是一致的。...对于原子指标，标名称适合用“动作 + 度量”的命名方式（比如注册用户数、购买用户数） 对于派生指标，应该严格遵循“时间周期 + 统计粒度 + 修饰词 + 原子指标”的命名方式。...二级指标：基于中台提供的原子指标，业务部门创建的派生指标。 三、命名规范 - 表命名 3.1 常规表 常规表是我们需要固化的表，是正式使用的表，是目前一段时间内需要去维护去完善的表。...业务域、主题域我们都可以用词根的方式枚举清楚，不断完善，粒度也是同样的，主要的是时间粒度、日、月、年、周等，使用词根定义好简称。
本文将基于个推SRA孟显耀先生所负责的DBA工作，和大数据运维相关经验，分享两大方向内容：一、公司在KV存储上的架构演进以及运维需要解决的问题；二、对NoSQL如何选型以及未来发展的一些思考。...此外，我们还自研了Redis客户端，用它来实现基本的集群功能，支持自定义读写比例，同时对故障节点的监测和隔离、慢监控以及每个节点健康性进行检查。但这种架构没有过多考虑运维效率的问题，缺少运维工具。...我们期望利用Aerospike减少TCO成本。Aerospike有如下特性： 一、Aerospike数据可以放内存，也可以放SSD，并对SSD做了优化。 二、资源池化，运维成本继续降低。...比如：一个集群放在一百台机器上，要做聚合指标，就很困难。 小米的open-falcon解决了这个问题，但是也会产生一些新问题。比如告警函数很少，不支持字符串，有时候会增加手工的操作等等。...在选择NoSQL方案时，可以从这些指标去衡量，单机在一定配置下的性能指标能达到多少？Redis在主机足够剩余情况下，单台的QPS40-50万是完全OK的。 3、数据规模。
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