Promtail主要是用来发现目标、将标签附加到日志流以及将日志推送到Loki。截止到目前，Promtail可以跟踪两个来源的日志：本地日志文件和systemd日志（仅支持AMD64架构）。...其中grafana.enabled=true选项可以将Grafana一起进行部署，如果希望同时安装Prometheus，则也可以选择配置prometheus.enabled=true参数，演示中并未开启此参数...这些配置是通过secret（内容为loki.yaml的详细配置）挂载到Pod中的，查看Loki配置文件的默认值： $ kubectl get secrets loki -n loki -o "jsonpath...接下来，要想真正使用DynamoDB作为Loki的索引存储、S3作为日志存储，需要配置loki.yaml文件，这里可以修改secret文件，也可以配置新的configmap来挂载到Pod上。...prefix为我们指定的DynamoDB表的名称。
它具有以下文件夹结构： project/ |__ template.yaml |__ iot/ |__ app.py |__ requirements.txt template.yaml的内容是： Transform...首先，使用AWS CLI，我们将Slack应用程序Webhook的URL存储在Systems Manager中。 我们将VALUE替换为实际网址。...（我们从上述文件夹结构的项目目录中运行这些特定命令。）....bashrc文件中。...为了增强我们的原型，我们可以增加带有DS18B20温度传感器的Raspberry Pi的数量，或添加其他类型的传感器（例如湿度传感器），将Python程序转换为可安装的程序包，将Python程序作为Linux
例如: 系统是写多读少的吗？(例如基于时间的日志) 数据是否是只写入一次并被读取多次?(例如用户配置文件) 返回的数据总是惟一的吗?(例如搜索查询) 选择正确的缓存策略是提高性能的关键。...如果在缓存中没有找到，则未命中缓存。应用程序必须做一些额外的工作，它需要查询数据库来读取数据，将数据返回给客户端，然后还要将数据存储在缓存中，这样对相同数据的后续读取可以命中缓存。...另一个优点在于缓存中的数据模型可以与数据库中的数据模型不同。例如，多个查询产生的响应可以存储在某个请求id上。 当使用cache-aside时，最常见的写策略是直接将数据写到数据库中。...对DynamoDB的读写可以通过DAX完成。(附注：如果您计划使用DAX，请确保熟悉它的数据一致性模型以及它如何与DynamoDB交互。)...同样，这个模式也可以与cache-aside组合使用。 第五种 Write-Back 这种策略下，应用程序将数据写入缓存，缓存会立即确认，并在延迟一段时间后将数据写入数据库。
我们可以进入Pod中查询，如果Pod进程已经崩溃，那么将无法进入容器内部，没关系，Pod所在宿主机挂载的日志文件，你不得不查询已经崩溃Pod所在宿主机，然后通过命令行进入宿主机中查询日志，这样的话如果碰到一个服务多个副本运行在同一个节点上...Ingester 它的主要功能是接收来自Distributor发送的日志并写入到后端存储中，其中后端存储可以是DynamoDB、 S3、 Cassandra、FS等等。...默认情况下Chunks使用FS本地文件系统存储，文件系统存储存在一定的限制，大约可以存储550W个chunk，超过这个限制可能会有问题。 ?...Loki配置 Loki的配置比较多，配置在/etc/loki/loki.yaml中，如果需要优化存储或者日志接收出现异常问题时可能需要修改配置。...功能配置 clients：用于配置Loki服务端地址 positions：收集日志文件位置，在Kubernetes中服务以Pod形式运行，Pod生命周期有可能随时结束，所以需要记录日志收集位置并挂载到宿主机
在这个文件中，我创建了一个名为“ext”的文件夹，该文件夹已经解压缩了DynamoDB文件。你现在应该这样做。...注意：您可以在我的GitHub网站上找到所有代码。您必须自己下载DynamoDB并在运行这些文件之前将其解包到ext文件夹中。...加载数据 现在执行加载数据脚本，如下所示：node MoviesLoadData.js 这需要5-10秒加载，并将5000个电影加载到存储在内存中的新数据库中。 现在我们将再次从亚马逊教程中变化。...我们将在您的Express Node.js Web应用程序中配置/电影URL。此页面将响应以下网址： GET / movies？...GettingStarted.NodeJs.html 将您的应用程序移动到已托管的DynamoDB上的AWS上 现在，我们将重新配置应用程序以使用在线DynamoDB服务而不是内存中的服务。
关于耦合及其在分布式系统设计中的作用，我们可以为其写一整本书。许多集成模式都与耦合有关。...然而，当我们看着月账单上的成本费用时，我们的反应可能是这样的：这真的值得吗？让我们来看一个实际的例子。...这段 Python 代码接收来自 API Gateway（这里未显示）的传入请求，执行一些逻辑，然后将业务领域对象存储在 DynamoDB 表中。...这些服务可能可以通过自动化代码进行配置，比如面向文档的（JSON/YAML），或者是面向对象的（CDK）。我们通过自动化代码配置基础设施，而不是执行命令式语句。...因此，我们发现： 将所有东西变得松散耦合实际上可以让你云账单上的数字降下来。 结论 这篇文章比我原先计划的要长一些。
因此后下手不如先下手，现在就开始接触使用DynamoDB，免得以后被动。 在使用DynamoDB之前，我们先了解一下DynamoDB。 ...DynamoDB Local介绍完了，我们看一下如何下载和使用DynamoDB Local。 点击这里下载DynamoDB Local。...-inMemory DynamoDB Local可以将数据保存到本地，也可以将数据保存到内存中。上面的-dbpath就是保存到本地，这里就是保存到内存。至于区别嘛，就是一个可以持久化，一个没法持久化。...-optimizeDbBeforeStartup 如果启用了此项参数，就可以在DynamoDB Local启动时首选初始化底层数据库。背后的事情，就是将持久化的数据加载到服务中。...-port 默认端口是8000.如果8000被占用了，就可以通过这个参数绑定其他端口。 -sharedDb DynamoDB默认为每个用户标示一组数据库文件。
在machinery中，支持两种配置方式，分别是： 基于yaml文件的配置 基于环境变量的配置 基于配置文件 对于配置文件，machinery中支持的格式为yaml，下面是一个基本的machinery的配置文件..."` DynamoDB *DynamoDBConfig `yaml:"dynamodb"` } 调用yaml文件的配置方式，通过NewFromYaml()接口来完成，NewFromYaml(...yaml，然而并不是所有项目都是采用了yaml文件，例如我们目前项目中配置文件普遍使用了toml文件。...由于支持了基于环境变量的配置初始化，那么，我们可以将所有的配置均放在同一个配置文件中（对于我们的项目来说，即为toml文件），并在项目init阶段，将machinery的配置从toml文件中全部加载到临时环境变量并读取...// 调用代码 //首先将配置文件加载到内存appConfig结构中 // （具体加载到内存中的方法很多，每个项目都有自己的方式，略去） //然后将相关配置加载到环境变量 os.Setenv("BROKER
对于数据存储，我们将在DynamoDB中创建两个表： data —将保留带标签的输入数据进行训练 model —存储训练工作中的元数据和指标 环境设定 初始化 由于项目将与Node Lambda文件和Python...因为s3proxy将使用路径参数来定义所请求key的文件，并将其作为S3存储桶中的文件夹。 对于该train功能，将使用DynamoDB流触发器，该触发器将包含在资源部分中。...模型完成后，将使用tfjs模块中的转换器将其直接保存为TensorFlow.js可以导入的形式。然后将这些文件上传到S3并以当前纪元为键将其上传到新文件夹中。...还将维护“最新”文件夹，以定义客户端应使用哪种模型进行预测。最后，每个模型拟合的结果将存储model在DynamoDB 中的表中。...DynamoDB流触发器是比较初级的，并且在大容量环境中可能最终变得过于激进。更为健壮的解决方案可能是将新事件附加到文件中并分别对新事件进行计数，这也可以减轻每次训练运行时扫描整个表的负担。
Ingester（采集器） 采集器服务负责将日志数据写入长期存储的后端（DynamoDB、S3、Cassandra 等等）。 采集器会校验采集的日志是否乱序。...范围 KEY - 这是写的时候需要的，读的时候可以省略，可以通过前缀或者范围来查询。 上面支持的这些数据库中接口的工作原理有些不同： DynamoDB 支持范围和哈希 KEY。...相比之下，单二进制模式下的 Loki 可以将数据存储在磁盘上，但在水平可扩展模式下，数据存储需要在云存储系统中，如 S3、GCS 或 Cassandra。...，loki-config.yaml 和 promtail-config.yaml 两个配置文件会被下载到我们使用的目录下面，Docker 容器会使用这些配置文件来运行 Loki 和 Promtail。...Loki 性能优化 现在我们知道了如果使用大量的标签或有大量值的标签是不好的，那我应该如何查询我的日志呢？如果没有一个数据是有索引的，那么查询不会真的很慢吗？
按照Loki数据的设计思路，日志原始文件可以存放在任何文件系统中，可以是filesystem，对象存储等。而日志的索引则专门存储到索引服务当中，这里面包含Loki内置的BoltDB当中。...首先，我们需要在schema_config中创建一个新的configs条目，要记住的是新加的存储模式起始时间必须是将来的某个时间点，这样Table Manager就可以在之前创建所需的表，并确保不会查询现有数据...我们只关心Loki新数据的保留策略，而以前的配置几乎不变。这样就大大简化了我们的升级过程。怎么样，切换就是这么丝滑，对吗？?...如果你跟小白一样日志的原始文件存储在S3上，那么我们可以直接找到旧的文件删除，这个动作仅仅只会影响我们查询不到这个时间区域的日志内容。...我们可以在配置中显式启用数据删除策略并将其保留期设置为大于0 table_manager: retention_deletes_enabled: true retention_period: 336h
接下来我们进入容器内部，查看下配置文件，默认路径为/etc/envoy/envoy.yaml： docker exec -it envoy /bin/bash root@27e422f34b38:/#...envoy-baidu.yaml，然后挂载到容器的/etc/envoy/envoy.yaml。...，主要用来启动三个服务： envoy gateway：其中将项目路径下/Envoy/envoy.yaml挂载到容器目录/etc/envoy/envoy.yaml。...基于上面的基础，再来看eShopOnContainers中的配置，其实就很明白了，主要是配置文件从Ocelot 转变到envoy.yaml，配置如下图所示。...保存至ConfigMap，在基于envoyproxy/enovy镜像构建容器，将配置从ConfigMap挂载到容器中，容器内部即可基于配置启动Envoy 网关了。
今天我们将一起探讨一个在Go社区非常热门的库——Viper。在任何大型的应用中，无论是前端还是后端，配置都是必不可少的一部分。在Go中，我们有一个强大的库可以帮助我们处理配置，那就是Viper。...本篇博文将全面地探讨Viper，并带你了解如何在你的Go应用程序中使用它。尤其是我们将深入探讨一个特殊的知识点——直接从字符串解析配置，这种情况下，字符的内容是YAML文本。 1....例如，从一个YAML文件中读取配置信息： viper.SetConfigFile("./config.yaml") err := viper.ReadInConfig() if err !...然后，我们尝试读取这个文件，如果有错误，我们会记录这个错误。最后，我们使用viper.GetString从配置文件中读取数据库主机。 3....在Viper中，我们可以使用viper.ReadConfig函数，该函数接受一个io.Reader。所以，我们可以将字符串转换成io.Reader，然后传递给这个函数。
● 在一个Pod中准备两个容器nginx和busybox，然后声明一个volume分别挂载到两个容器的目录中，然后nginx容器负责向volume中写日志，busybox中通过命令将日志内容读到控制台。...● HostPath就是将Node主机中的一个实际目录挂载到Pod中，以供容器使用，这样的设计就可以保证Pod销毁了，但是数据依旧可以保存在Node主机上。...● NFS是一个网络文件存储系统，可以搭建一台NFS服务器，然后将Pod中的存储直接连接到NFS系统上，这样，无论Pod在节点上怎么转移，只要Node和NFS的对接没有问题，数据就可以成功访问。...● 资源使用：用户可以在Pod中像volume一样使用PVC，Pod使用Volume的定义，将PVC挂载到容器内的某个路径进行使用。 ● 资源释放： ○ 用户删除PVC来释放PV。...---- ConfigMap高级 ● 在ConfigMap基础中，我们已经可以实现创建ConfigMap了，但是如果实际工作中这样使用，就会显得很繁琐。
我可以随便写标签吗？ 接下来我们就一点点来揭秘，开车！！！...如果我们想要在一个值中传递多个信息怎么办？...自定义结构体标签 现在我们可以回答开头的一个问题了，结构体标签是可以随意写的，只要符合语法规则，任意写都可以的，但是一些库没有支持该标签的情况下，随意写的标签是没有任何意义的，如果想要我们的标签变得有意义...总结 本文主要介绍一下Go语言中的结构体标签是什么，以及如何使用反射获取到解结构体标签，在日常开发中我们更多的是使用一些库提供好的标签，很少自己开发使用，不过大家有兴趣的话可以读一下validae的源码...，看看他是如何解析结构体中的tag，也可以自己动手实现一个校验库，当作练手项目。
=/opt/spark/template.yaml 关于 Apache Spark 3.0 是如何加载这些 PodTemplate 的文件，我们可以看看源码。...在将 PodTemplate 文件加载到系统里的关键方法是是 KubernetesUtils.loadPodFromTemplate()。...而在执行 spark-submit 的环境中，需要去读取 PodTemplate 文件，然后通过 ConfigMap 来挂载到 Driver/Executor Pod。...通过自定义镜像，将 PodTemplate 文件置入镜像的某个目录中，如 /opt/spark/template.yaml 然后在 SparkConf 填入参数 spark.kubernetes.driver.podTemplateFile...=driver-container 3 Example 下面给出一个例子，来给 Spark 的 Drvier/Executor 都加一个 initContainer，将 PodTemplate 文件 template-init.yaml
组件分享之后端组件——基于Golang实现的高性能和弹性的流处理器benthos 背景 近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件...组件基本信息 组件：benthos 开源协议：MIT license 官网：www.benthos.dev 内容 本节我们分享的是基于Golang实现的高性能和弹性的流处理器benthos，它能够以各种代理模式连接各种源和接收器...它带有强大的映射语言，易于部署和监控，并且可以作为静态二进制文件、docker 映像或无服务器函数放入您的管道，使其成为云原生。...image.png Benthos 是完全声明性的，流管道在单个配置文件中定义，允许您指定连接器和处理阶段列表： input: gcp_pubsub: project: foo subscription...具体使用方式如下： 1、docker安装 # Using a config file docker run --rm -v /path/to/your/config.yaml:/benthos.yaml
上一篇，我们搭建了一个两个节点的K3S集群，并且部署了一个dashboard，但是有一个不优雅的地方是访问dashboard需要加端口，这篇文章就来解决这个问题，最终效果是，通过域名访问dashboard.../ingress-nginx/main/deploy/static/provider/cloud/deploy.yaml 下载到本地，用文本编辑器打开，把里面的内容替换一下，因为国内访问不了。...文件，并执行命令：kubectl apply -f deploy.yaml稍等一会儿，就装好了。...下载到本地，并上传到服务器，执行命令kubectl apply -f cert-manager.yaml 创建文件issur.yaml apiVersion: cert-manager.io/v1 kind...可以使用命令kubectl get secret k3s-example-com-tls -n kubernetes-dashboard -o yaml看下有没有成功。
在迁移每张表的过程中，首先我们将原来在 MySQL 中需要迁移的相关表的 SQL 语句都整理了出来，利用之前所设计的主键以及附加索引将这些 SQL 语句对应到 DynamoDB 中各个 API。...中的数据进行迁移到 DynamoDB 中，这时所有的流量还读写原来的 MySQL； 数据同步： 接下来我们部署了一个后台 job 专门用于将 MySQL 的数据同步更新到 DynamoDB 中，这样两边的数据就保持了一致...在这个阶段中，我们将所有写入 MySQL 的数据同步到 DynamoDB 中。 接下来，我们将流量逐渐从 MySQL 中切换到 DynamoDB 中。...NO SQL 的转变 在迁移的具体实现中，首先我们将原来在 MySQL 中需要迁移的相关表的 SQL 语句都整理了出来，利用之前所设计的主键以及附加索引将这些 SQL 语句对应到 DynamoDB 中各个...所以当遇到要同时操作 25 个以上 item 的写入时，我们放弃了原生提供的事务方法，通过加悲观锁以及补偿的方式实现了此种业务需求。
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