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。
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。
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。
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。
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
本篇文章主要是记录整体调整Python数据统计分析项目规范性的过程,以及自己的一些思考。
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。
T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术,包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中,您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外,数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据编排为数据管道的多个阶段(包括提取和分析)构建了数据湖。
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
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。
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。
Logtail的安装配置流程相对比较简单,如果日志服务和ECS在同一账号下,则只需5个步骤即可实现采集。
早些时候 Erda Show 针对微服务监控、日志等内容做了专场分享,很多同学听完后意犹未尽,想了解更多关于日志分析的内容。Erda 团队做日志分析也有一段时间了,所以这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情,希望对大家有所帮助。
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。
PeerDB 团队最近完成了针对 Elasticsearch 的数据集成目标连接器的初步开发,并已进入测试阶段。 EElasticsearch 是一个广泛使用的搜索和分析引擎,它建立在分布式多用户能力的文档数据库之上。在多个行业的数据架构案例中都有 Elasticsearch 的广泛应用。
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?
日志服务最近在原有 30+ 种数据采集渠道 基础上,新增 MySQL Binlog、MySQL select 等数据库方案,仍然主打快捷、实时、稳定、所见即所得的特点。
在微服务架构中,日志是一个不得不面临与需要解决的点。因为微服务架构中,服务是分散在不同的节点或虚拟机上运行,这意味着服务产生的日志也是分散的,所以收集分散的日志就成为了微服务中的一个痛点。否则有需要时查询起日志来就非常麻烦与不方便。
所以Logstash一般可以用fluentd或者filebeat替代,这就有了EFK
Loki是一个轻量级的日志系统,受到Prometheus项目的启发,由Grafana团队设计和开发,所以在Grafana中是原生支持的,具有可水平扩展,高度可用等特性,通过存储压缩的、非结构化的日志以及仅索引元数据,更加易于操作并且运行成本更低。
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。
ApiBoot为接口服务而生,基于SpringBoot完成扩展、自动化配置,通过封装一系列Starter来让调用者快速集成组件,降低学习、使用门槛,提高开发效率。
功能上和ELK类似,但又比ELK要简单,依靠着更加简洁,高效,部署使用简单的优势很快受到许多人的青睐
前端时间利用ES开发一个"附近地理位置+其它信息"查询搜索的功能(据了解,Redis和PostgreSQL也能实现同样的功能),实践中遇到了不少的问题,所以通过这篇文章记录下踩填坑过程。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来,每年都保持着高速增长,业务的增长带来了数据量的剧增。
日志收集系统还是有很多种可供选择,但是loki是一个开源项目,有水平扩展、高可用性、多租户日志收集聚合系统,特别适合k8s中pod日志的收集。据说灵感来源于prometheus,可以认为是日志版的prometheus,今天就来研究一番。
在项目研发的过程中,对于数据存储能力的依赖无处不在,项目初期,相比系统层面的组件选型与框架设计,由于数据体量不大,在存储管理方面通常容易被轻视,当项目发展进入到中后期阶段,系统的复杂性很大程度来源于数据层面;
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。
Grafana 在昨日的可观测性大会[1]上发布了一些新的项目和新功能,其中最重要的就是 Loki 2.0[2] 版本的发布,以及发布了一个全新的开源的大规模可扩展的分布式追踪系统 Grafana Tempo[3]。
随着云计算的普及和数据分析需求的扩大,数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库,数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面,都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中,有三项和数据湖分析有关。可以预见,跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力,将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
在微服务架构中,一个服务通常都会有多个实例,而这些服务实例可能会被部署到不同的机器或虚拟容器上。此时对于日志数据的查看和分析就会变得困难起来,因为这些服务的日志数据都散落在各自实例所在的机器或容器上。例如,我现在要在订单服务里查找一个订单id为1的日志,而订单服务有10个实例并且部署在10台不同的机器上,那么我就得一台台的去找这个日志数据。所以这时候我们就需要有一个可以实现日志聚合的工具,将所有实例的日志数据都聚合在一个地方,那么我们就不需要到每个实例去找日志了,而本文将使用的日志聚合工具为Graylog
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从 /data/minio/oss/.minio.sys/config/config.json 找到登录秘钥。如下图所示:
一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例
在前面的第一节,我们讲到了ELK平台,提到了ELK能够被各种公司用来搭建自己的大数据日志分析平台。ELK平台的核心产品均隶属于Elastic.co公司名下。Elastic作为一家开源公司,有大量开源社区粉丝和用户推动Elastic产品快速发展。Elastic与社区中的小伙伴和开发者共享开发模式,才打造出Elastic这样的世界一流产品。说了这么多,那我们去Elastic中国官网去获取更多的资源吧。这里说一下:以后Elasticsearch统称为ES。官方链接 :https://www.elastic.co/cn/
李阳良,一面数据大数据部门负责人,九年互联网工作经验,对后台开发、大数据技术接触比较多。
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。
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。
1.表中必备三个字段:id,gmt_create,gmt_modified(gmt为格林时间),id必为主键,类型为bigint unsigned,单表时自增,步长为1.
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统,很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的,在云上维护 HDFS 一点也不轻松,需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情,而且还费用高昂,成本可能是对象存储是十倍以上。
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统,通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输,需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性,使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
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
现在业务系统设计中,存储设计扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的不断变化,如何高效、安全地存储和管理数据成为了每个业务系统设计必须面对的挑战。
将会输出codeFirst执行的脚本 将 assemblyNames 配置的所有实体执行结构移 db.CodeFirst.SyncStructure 1.创建临时表 2.插入历史数据,修改字段名称情况注意 3.删除旧表,重命名临时表为新表 生产上该自己执行脚本的还是自己执行
posthog 是一个提供开源产品分析、会话录制、功能标志和 A/B 测试的平台,用户可以自行托管。该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括:
Loki是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统,受到Prometheus的启发。它的设计非常经济高效且易于操作,因为它不会为日志内容编制索引,而是为每个日志流编制一组标签。官方介绍说到:Like Prometheus, but for logs.
OSS(Open Sound System)是unix平台上一个统一的音频接口。以前,每个Unix厂商都会提供一个自己专有的API,用来处理音频。这就意味着为一种Unix平台编写的音频处理应用程序,在移植到另外一种Unix平台上时,必须要重写。不仅如此,在一种平台上具备的功能,可能在另外一个平台上无法实现。但是,OSS出现以后情况就大不一样了,只要音频处理应用程序按照OSS的API来编写,那么在移植到另外一个平台时,只需要重新编译即可。因此,OSS提供了源代码级的可移植性。
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
之前用户反映了一个Redis API V3的现网问题,用户在使用API V3接口去修改实例的自动备份配置(接口名:ModifyAutoBackupConfig)的时候,出现了设置不生效的问题,用户请求Request如下:
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