作为一名合格的MySQL DBA,备份是重中之重。为了保证备份集的安全可靠,除了集中存储以外还有其他更好的方案吗? 当然是有的,可以存储在OSS或者分布式存储上。那么问题来了,如何能够实现自动备份,不需要人工干预即可上传到OSS上,节约大量的时间去悠哉悠哉地喝喝茶、看看报呢?且听下文
ossutil支持在Windows、Linux、macOS等系统中运行,您可以根据实际环境下载和安装合适的版本。
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示,全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长,数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年,全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问,因此不能简单的把所有数据存放在低速设备,企业需根据数据的访问频度,使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此,把数据存储在不同层级,并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
最近遇到一个日志备份 io 过高的问题,业务日志每十分钟备份一次,本来是用 Python 写一个根据规则扫描备份日志问题不大,但是随着业务越来越多,单机上的日志文件越来越大,文件数量也越来越多,导致每每备份的瞬间 io 阻塞严重, CPU 和 load 异常的高,好在备份速度很快,对业务影响不是很大,这个问题会随着业务增长,越来越明显,这段时间抽空对备份方式做了优化,效果十分显著,整理篇文章记录一下。
使用velero可以对集群进行备份和恢复,降低集群DR造成的影响。velero的基本原理就是将集群的数据备份到对象存储中,在恢复的时候将数据从对象存储中拉取下来。可以从官方文档查看可接收的对象存储,本地存储可以使用Minio。下面演示使用velero将openstack上的openshift集群备份恢复到阿里云的openshift上。
上一篇文章《使用压缩文件优化io (一)》中记录了日志备份 io 优化方案,使用文件流数据压缩方案优化 io 性能,效果十分显著。这篇文章记录数据分析前置清洗、格式化数据的 io 优化方案,我们有一台专用的日志前置处理服务器,所有业务日志通过这台机器从 OSS 拉取回来清洗、格式化,最后进入到数据仓储中便于后续的分析。
在构建 Web 站点的过程中,任何一个细节都有可能影响网站的访问速度。如果开发人员不了解前端性能相关知识,很多不利网站访问速度的因素会在线上形成累加,从而严重影响网站的性能,导致网站访问速度变慢、用户体验低下,最终导致用户流失。页面性能对网页而言,可谓举足轻重。因此,对页面的性能进行检测分析,是开发者不可忽视的课题。那么我们如何对页面进行监控分析及性能评判?对性能评判的规则又是什么样的呢?
得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展,日志场景逐步产生了一些新需求,主要表现在:应用数量逐步增多,研发需要打印更多的日志定位业务问题,安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛,我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse,以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行日志平台新存储的选型评估,本文会介绍我们如何通过 Clickhouse 的冷热分离存储替代 ES 的实施方案。
本项目启动需要依赖MySql、Elasticsearch、Redis、MongoDb、RabbitMq等服务,安装依赖服务请参考mall在Windows环境下的部署,数据库中需要导入mall_tiny.sql脚本。
今天分享的内容是 Docker 最佳实战「2024」 系列文档中的 Docker 部署单节点 Grafana 实战。
使用ES来查询业务日志在开发中是非常常见的一种方式,典型的解决方案是ELK,已经非常成熟了。Flink是一个比较年轻的开源项目,已经发展了好几年,但是周边的生态还是不是很完善,比如日志收集其实不太友好,比如session模式想要按job收集日志就做不到,另外比较流行的是yarn和k8s模式,k8s理论上应该是比较容易收日志的,越来越多的公司大量java应用都跑在k8s里。日志收集这块也限制只能用商业产品,不好用。我们希望接到es里
随着互联网的蓬勃发展,软件开发技术更新速度越来越快,程序员只有不断学习,充实自己,才能不被淘汰。那么我们如何了解国内最新的技术理念、服务框架、技术架构呢?为了节省时间,高效学习,小编已经为大家整理好了
ELK作为日志UI产品,自诞生就备受关注,时至今日也热度不减,在Github上有着高达 54.7k的关注。
Lustre 如何工作的 📷 Lustre 架构说明 lustre是一个基于对象的分布式文件系统。它核心有三个组件元数据服务(mds)、对象存储服务(oss)和客户端(client).lustre采用块设备来存储文件和元数据,每个块设备由单一独立的lustre服务来管理。比如lustre的元数据服务,元数据需要存储在块设备上,元数据进程需要把元数据写入到这个块设备上。lustre的总容量是所有的ost(oss管理的块设备)之和。lustre客户端是通过标准的Posix/IO的系统调用。 📷 MDS(meta
随着数据量的爆发式增长,数字化转型称为了整个IT行业的热点,数据也开始需要更深度的价值挖掘,因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失,从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况,于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎,以便应对数据时代的到来。在此背景下,数据湖的概念被越来越多的人提起,希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下,又能够快速对接多种不同的计算平台,从而在数据时代占比的先机。
Serverless架构是近年来迅速兴起的一个技术概念。基于这种架构能构建出多种应用场景,适用于各行各业。只要是对轻计算、高弹性、无状态等场景有诉求,您都可以通过本文来熟悉一些基础概念,并从相关场景中获得启发。
从 /data/minio/oss/.minio.sys/config/config.json 找到登录秘钥。如下图所示:
给算法同学重构了一版代码。原则是边重构边测试,即使看起来有多么简单逻辑,反复测试是必不可少的。
又是做好人好事的一天,有个小可爱私下问我有没有好用的springboot文件上传工具,这不巧了嘛,正好我私藏了一个好东西,顺便给小伙伴们也分享一下,demo地址放在文末了。
大家好,我是鱼皮。今天分享一个超好用的springboot文件上传工具。 文件上传是再平常不过的一个功能,做后端开发的基本都会接触到,虽然不难可着实有点繁琐。数据流的开闭、读取还容易出错,尤其是在对接一些OSS对象存储平台,一个平台一堆SDK代码看起来乱糟糟的。 下边给我大家推荐一个工具Spring File Storage,上传文件只要些许配置一行代码搞定,开发效率杠杠的,一起看看是不是有这么流批! “官网:https://spring-file-storage.xuyanwu.cn Spring Fi
目前我司正处于一种混乱的开发环境中; 对于数据库字段增修都是开发人员直上服务器数据库修改(我多次强调); 我未入职前,是直接通过SFTP连接服务器,对项目进行开发和修改(话说造成代码覆盖都不知道是谁干的,多次建议开发使用Git); 入职后我写一个开发规范文档:软件开发手册(欢迎各位大佬提出意见) 虽然对开发规范有所改变,但还是因为不可抗力因素无法执行,也是造成我最近想跳槽的原因;
目前我司正处于一种混乱的开发环境中; 对于数据库字段增修都是开发人员直上服务器数据库修改(我多次强调); 我未入职前,是直接通过SFTP连接服务器,对项目进行开发和修改(话说造成代码覆盖都不知道是谁干的,多次建议开发使用Git); 虽然对开发规范有所改变,但还是因为不可抗力因素无法执行,也是造成我最近想跳槽的原因;
摘要 广发证券蔡波斯先生通过三个大方向来为我们分享基于Spring Cloud及K8S构建微服务应用。 基于Spring Cloud构建微服务 Netflix OSS- Eureka Eureka服务
今天给大家走马观花的聊一下微服务相关的热门技术。 如果问什么是微服务?那就很难回答了,而且容易引起争论,因为微服务不是一个技术定义;如果问微服务是什么?具备哪些特征?则比较容易回答,微服务是一种架构设
所以Logstash一般可以用fluentd或者filebeat替代,这就有了EFK
在实际生产中,日志是非常重要的调试工具,日志内容至少需要包括时间戳、日志级别、日志内容
既支持各种 「S3」 协议的对象存储如 阿里云OSS、七牛云OSS、MinIO 等,同时也支持阿里的 FastDFS。
CDN 在静态资源的加速场景中是将静态资源缓存在距离客户端较近的CDN 节点上,然后客户端访问该资源即可通过较短的链路直接从缓存中获取资源,而避免再通过较长的链路回源获取静态资源。因此 CDN的缓存命中率的高低直接影响客户体验,而保证较高的命中率也成为了站长的核心命题。在本文中我们就一起探讨 CDN 缓存命中率的概念、影响因素以及优化策略。
Grafana是一款能够提供查询、告警和可视化指标、日志、链路跟踪的软件,并且提供了TSDB时序数据库用于存储数据。 一共有3个版本,Grafana OSS(开源版),Grafana Enterprise(企业版),Grafana Cloud(云版)。 开源版为免费版本,升级企业版要重新安装;企业版包含开源版内容,并且可以升级到完整的企业版功能,是官方推荐安装的版本;云版提供免费的10K系列指标、50G大小日志、50G大小链路追踪功能。
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。
在当今数字化时代,数据量不断增长,对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求,因此,对象存储(Object Storage)应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构,以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点,成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
就需要服务器引入nginx,Nginx官方宣传5W并发量,利用其反向代理,可以加入很多台Tomcat处理。但是有个问题,多机器Tomcat的Session之间共享问题。这个时候就需要引入Redis作为存储各个Tomcat之间的Session共享问题,同时 redis 也可作为下面的优化使用。一些经常查询的热点数据,可以存入Redis,加快相应速度,也就不用直接取数据库查询了。
数据量爆发式增长的今天,数字化转型成为IT行业的热点,数据需要更深度的价值挖掘,应对未来不断变化的需求。海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境,例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。
首先尝试mount和umount文件系统,以便重放日志,修复文件系统,如果不行,再进行如下操作。
下载地址:https://dl.minio.io/server/minio/release/linux-arm64/minio
Artifactory 是 JFrog 的一个产品,用作二进制存储库管理器。二进制存储库可以将所有这些二进制统一托管,从而使团队的管理更加高效和简单。
最近我听到了很多关于如何签署开源软件发布的问题。一旦你解决了那些不可能解决的工具/加密问题,你很快就会意识到你仅仅触及了复杂性的表面。这些问题并不都是 OSS 特有的,但是社区驱动的项目确实面临一些超越技术和哲学领域的独特挑战。
阿里函数计算与腾讯云的SCF类似,都是无服务的执行环境,它支持配置OSS的触发器,借助该功能我们可以把阿里OSS的增量数据同步到COS上。
如何理解lustre客户端中的device? lustre客户端有client stack中的device.mount时候从mgs获取到llog解析出来的 cl_device.客户端的device s
之前在和小伙伴在做技术分享的时候,分享了他们做的某医院数据上云方案。该医院因为数据延迟问题,病人无法及时看到检验报告。
2.finally是不管try或者catch任何一块有return, 最终都会执行的块
在React Native开发过程中,几乎所有的app都需要使用到Http请求,所以fetch的封装必不可少,由于不同app的请求参数,解析规则,token机制等完全不一样,所以在大多数App开发中,前后台Http请求的实现都是开发者自己封装的。
一看Maven之痛就知道是Java程序员。在与GraalVM匹配的Micronuat和Quarkus两个架构没成熟之前,Java在云原生领域非常尴尬。成熟的架构都是全家桶式设计,与容器小而精追求八字不合。如果不继承这些成熟的东西,另起炉灶。我干嘛不用GO多造点轮子?GO瞎写起来还没Java啰嗦。
通知描述了切面要完成的工作以及何时执行。比如我们的日志切面需要记录每个接口调用时长,就需要在接口调用前后分别记录当前时间,再取差值。
个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/%E6%9E%B6%E6%9E%84/2017/09/17/kong-api-gateway.html
定期审计代码库是发布安全软件的一个重要过程。对于依赖于来自各种贡献者的代码的开源项目,审计可能特别重要。我们很高兴地宣布Falco首次安全审计的发布,这是Falco作为CNCF沙箱项目参与完成的。非常感谢CNCF对审计工作的赞助,也非常感谢Cure53团队对审计工作的支持。
最近在使用 Terraform Cloud 来置备 OCI 的 Always Free Tier, 发现它非常好用,相比 Terraform OSS, 用起来省心多了。
RunnerGo作为一款测试平台,支持接口调试、接口自动化及接口性能测试。由于是一款在线平台,所以有相应的架构设计。初衷是多方面的,在设计及开发中也经过多番的变更,最终定型为目前的架构。当然这也许不是最优的架构,只是是适合现阶段的最优架构。
大家好,我们使用k8s已经有一段时间了,早些时间这篇文章的思想和技巧在使用的过程中也逐步被深度验证,主要是经验和坑,包括团队协作、技术落地、公有云的坑,自动化工具、CICD先后等。我觉得有必要更新2.0版本。
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