随着分布式应用越来越普遍，分布式应用需要依赖强大的可观测性设施来提供监控保障，强大的可观测性设施需要依赖高质量的遥测数据。虽然已经有许多开源或者商业供应商提供了遥测数据监测采集方案。但是在没有统一标准的情况下，采集的遥测数据兼容性差，维护监测客户端也给使用者带来沉重的负担。
导语 | 腾讯云加社区精品内容栏目《云荐大咖》，特邀行业佼者，聚焦前沿技术的落地与理论实践，持续为您解读云时代热点技术，探秘行业发展新机。 随着分布式应用越来越普遍，分布式应用需要依赖强大的可观测性设施来提供监控保障，强大的可观测性设施需要依赖高质量的遥测数据。虽然已经有许多开源或者商业供应商提供了遥测数据监测采集方案。但是在没有统一标准的情况下，采集的遥测数据兼容性差，维护监测客户端也给使用者带来沉重的负担。 Opentelemetry可以为开发者们提供统一的，与第三方无关的遥测数据采集方案，以
Zabbix是一个企业级的高度集成开源监控软件，提供分布式监控解决方案。可以用来监控设备、服务等可用性和性能。
简单工厂模式属于创建型模式，又叫做静态工厂方法（Static Factory Method）。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建哪一种产品类实例。在简单工厂模式中，可以根据参数的不同返回不同类的实例。简单工厂模式专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为不同工厂模式的一个特殊实现
查看采集数据的tomcat日志，习惯性的先翻到日志的最后去查看有没有异常的打印，果然发现了好几种异常信息，但是最多还是这个：
在2021年4月份，Elastic刚刚入围了Gartner的APM魔力象限。如Elastic同时新晋入围的，还有阿里云：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据：数据采集平台之Apache Flume
这些内容的前提是最好有一些 OpenTelemetry 的背景知识，看起来就不会那么枯燥，为此这篇文章就来做一个入门科普，方便一些对 OpenTelemetry 不是那么熟的朋友快速掌握一些 OpenTelemetry 的基本概念。
服务心跳机制主要用于确认服务的存活状态，UAVStack的心跳数据还负责上报节点的容器及进程监控数据，支持在前端实时查看应用容器和进程的运行状态，并根据这些数据对容器和进程做出预警。
或许你不理解这个事实，你的公司其实是一台运作良好的赚钱机器。既然是赚钱机器，埋点必定和提升公司业绩挂钩。那我们要怎么通过埋点来帮助公司赚钱呢？
随着用户数量扩大，业务不断发展，移动端技术也在突飞猛进中暴露出了诸多“疑难杂症”，比如应用的稳定性如何保障、性能如何提升等等，都是移动端领域需要重点攻克的技术方向。
本科时，毕业论文需要不少网络上用户的问答数据。那时，我还没有搞过网络爬虫，只能利用关键词搜索的方式，找到相关数据，然后一条一条复制。我也觉得这样很傻，但不得不承认这确实我最初的操作方式，很艰难，累的手疼。
以前有写过两篇文章来简单聊过如何做开源的事情，最近我自己组了一个社区里面也有不少朋友对开源感兴趣，于是我便根据自己的经验系统的梳理了一些关于开源的事情。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说大数据采集工具，除了Flume，还有什么工具？,希望能够帮助大家进步!!!
Skywalking从8.2版本开始了支持浏览器端的监控，也就是在仪表盘中的Web Browser选项，但是应用的人好像并不多，我在搜索相关文章时对配置Skywalking前端监控的文章很少，所以只能在组合有限的资料中进行配置
理论上，客户端可以直接向微服务发送请求，每个微服务都有一个公开的URL，该URL将映射到微服务的负载均衡器，由它负责在可用实例之间分发请求。但这种方式存在如下缺陷：
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问
作者简介 王小波，携程技术中心框架研发部高级工程师，主要负责用户行为数据采集系统及相关数据产品研发设计工作。之前主要从事互联网广告、RTB相关系统研发和设计工作。 一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LB
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：
举例： 队列主要用在系统解耦、流量削峰、异步处理、数据顺序处理等场景。新手在使用时可能会犯一些常见的错误。下面讲一个新手容易犯的错误，在这个示例中把队列的入队、出队和Redis存储节点的主从关系给混淆了，示例如下
在集群化环境里，日志采集是重要基础设施。本文结合最新的 1.0.9 版，对 logpipe 做一个简单的介绍。开源主流解决方案是基于 flume-ng，但在实际使用中发现 flume-ng 存在诸多问题。
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder。
一、背景 2020年K歌安卓的白屏反馈和top crash在逐渐恶化，深入分析后，这两个问题的原因都指向了内存不足，我们通过脚本压测直播、歌房等核心场景复现了问题，也实锤了我们的猜想，确定是内存、线程、fd等资源耗尽，app开始出现各种异常。当前需求的性能测试主要依赖我们测试同学的人工覆盖，在K歌需求飞速迭代的情况下，人工性能测试的发现问题能力出现了瓶颈： 测试人力有限，只能覆盖小部分的需求，大量的需求未经过严格的性能测试，可能会带着内存问题发布到外网； 测试场景不足，无法反映外网海量用户的复杂情况，很难
随着 Flink 实例的迁移下云以及新增需求接入，自建 Flink 平台规模逐渐壮大，当前总计已超 4 万核运行在自建的 K8S 集群中，然而 Flink 任务数的增加，特别是大状态任务，每次 Checkpoint 时会产生脉冲式带宽占用，峰值流量超过 100Gb/s，早期使用 OSS 作为 Checkpoint 数据存储，单个 Bucket 每 1P 数据量只有免费带宽 10Gb/s，超出部分单独计费，当前规模每月需要增加 1x w+/月。
今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，
完成对红酒窖的室内温度采集及监控功能。由本地应用程序+温度传感器定时采集室内温度上报至服务器，如果温度 >20 °C 则由服务器下发重启空调指令，如果本地应用长时间不上传温度给服务器，则给户主手机发送一条预警短信。
在我们场景下，需要将海量数据透传到我们的Kafka集群，这时候我们常常会遇到这些问题:
中心化的日志处理方案有效地解决了在完整生命周期内对日志的消费需求，而日志从设备采集上云是始于足下的第一步。
Zabbix 是一个高度集成的网络监控解决方案，可以提供企业级的开源分布式监控解决方案，由一个国外的团队持续维护更新，软件可以自由下载使用，运作团队靠提供收费的技术支持赢利。
Redis当下很流行，也很好用，无论是在业务应用系统，还是在大数据领域都有重要的地位；但Redis也很脆弱，用不好，问题多多。2012年以前都是以memcached为主，之后转到Redis阵营，经历过单实例模式、主从模式、哨兵模式、代理模式，集群模式，真正公司层面用得好的很少，对于Redis掌控都很片面，导致实际项目中问题不少。
UAVStack是一个全维监控与应用运维平台。UAV.Monitor具备监控功能，包含基础监控、应用/服务性能监控、日志监控、业务监控等。在应用监控中，UAV可以根据应用实例画像；其中应用实例组件可以对日志、服务、客户端等进行画像；基于客户端的画像又分为Http、Dubbo、MQ、Kafka、JDBC、Redis、MongoDB等等。
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 大数据的应用速度超过此前人们的预期，现在新的一轮风口吹向了AI，对于交互设计来说，数据交互才是核心的竞争力，今日头条类型的公司现在招聘都要求熟知各种算法，了解学习数据算法要趁早。——阿西UED 随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：
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2020年伊始，新冠病毒席卷全国，对人们的生活造成了严重的影响，成为了人们最受关注的话题。新冠病毒起源于武汉华南海鲜市场，在发现该冠状病毒具有传染性后，武汉作为国内第一个采取了应对措施的城市，然而由于该病毒具有高传染性、潜伏期长并且潜伏期可传染等特点，依然使得武汉成为了重灾区，具有大量的人员被该病毒感染。
如果使用 Docker 技术来架构微服务体系，服务发现就是一个必然的课题。目前主流的服务发现模式有两种：客户端发现模式，以及服务端发现模式。 客户端发现模式 客户端发现模式的架构图如下： 客户端发现模式的典型实现是Netflix体系技术。客户端从一个服务注册服务中心查询所有可用服务实例。客户端使用负载均衡算法从多个可用的服务实例中选择出一个，然后发出请求。比较典型的一个开源实现就是 Netflix 的 Eureka。 Netflix-Eureka Eureka 的客户端是采用自注册的模式，客户端需要负责
数据猿导读 恒丰银行针对商业银行在风险、营销、科技运维、内控管理方面对实时数据处理能力的需求，基于实时流处理相关技术，构建全行统一的实时流处理平台，有力支撑了相关应用的建设，取得了良好的经济效益和社会效益。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟
小伙伴们选择大数据平台，想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求，面临着海量数据的存储和计算问题。
Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架，现为 Github上的独立项目。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。
随着中国互联网市场的扩大，全栈监控系统也越来越重要了，网络上介绍全栈监控的文章也是越来越多。类此种种文章一旦多了，一些相关技术也就众所周知，所以这篇文章不讲那么多技术性问题，更多的是关于对全栈监控的一些思考与建议。
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwar
jpOwl客户端是java语言编写而成，要求做到API简单、高可靠性能、无论在任何场景下客户端都不能影响各业务服务的性能。旨在为各业务线提供丰富的埋点功能与数据采集。
CAT 作为服务端项目基础组件，提供了 Java, C/C++, Node.js, Python, Go 等多语言客户端，已经在美团点评的基础架构中间件框架（MVC框架，RPC框架，数据库框架，缓存框架等，消息队列，配置系统等）深度集成，为美团点评各业务线提供系统丰富的性能指标、健康状况、实时告警等。
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