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SRE 技术保障平台-盯屏中心 TAC: 混合云一站式告警运维平台

心已入冬 提交于 2021-01-13 11:44:31
1.目标定位 1.1 背景 告警管控平台种类繁多 告警出现后未及时发现处理最终导致故障产生 专有云监控能力拉起依赖版本升级,操作复杂,迭代慢 异常问题和故障的感知力不如客户 1.2 目标 制定告警数据接入规范 实现告警统一集中展示 建设多种告警外发通知 独立部署、快速迭代 告警严重程度区分,提升感知力 1.3 定位 图1:TAC定位 2.平台简介 2.1 介绍 SRE技术保障平台-盯屏中心(TAC-TAM Alarm Center)是TAM为混合云精心打造的一站式告警运维平台,覆盖混合云所涉及的云产品、大数据、云实例以及用户所涉及的站点应用等告警,提供告警生命周期管理以及报警外发等解决方案。帮助混合云平台快速发现、定位异常问题,协助产品团队促进产品改进。 2.2特点 2.2.1 告警汇聚 默认集成:云平台、大数据、云实例、站点应用 支持扩展:自定义监控 2.2.2 报警通道 钉钉&本地化钉钉 短信服务 企业邮箱 警务微信 2.3 业务服务流程 图2:TAC业务服务流程图 3.主要功能及界面展示 3.1 告警盯屏中心 实时展示云平台当前所有的告警数据以及列出近7天的产品告警TOP排行, 一目了然告警数据, 提升感知力。 图3:告警盯屏中心界面展示 3.2 SRE运维大盘 通过指标化,更方便查看产品的健康状况,判断是否有故障; 指标项包含:健康率、成功率、转实例、准时率、正常率、运行率

SRE技术保障平台-盯屏中心TAC: 混合云一站式告警运维平台

独自空忆成欢 提交于 2021-01-13 11:26:41
简介: SRE技术保障平台-盯屏中心TAC: 混合云一站式告警运维平台 1.目标定位 1.1背景 告警管控平台种类繁多 告警出现后未及时发现处理最终导致故障产生 专有云监控能力拉起依赖版本升级,操作复杂,迭代慢 异常问题和故障的感知力不如客户 1.2目标 制定告警数据接入规范 实现告警统一集中展示 建设多种告警外发通知 独立部署、快速迭代 告警严重程度区分,提升感知力 1.3定位 图1:TAC定位 2.平台简介 2.1介绍 SRE技术保障平台-盯屏中心(TAC-TAM Alarm Center)是TAM为混合云精心打造的一站式告警运维平台,覆盖混合云所涉及的云产品、大数据、云实例以及用户所涉及的站点应用等告警,提供告警生命周期管理以及报警外发等解决方案。帮助混合云平台快速发现、定位异常问题,协助产品团队促进产品改进。 2.2特点 2.2.1告警汇聚 默认集成:云平台、大数据、云实例、站点应用 支持扩展:自定义监控 2.2.2报警通道 钉钉&本地化钉钉 短信服务 企业邮箱 警务微信 2.3业务服务流程 图2:TAC业务服务流程图 3.主要功能及界面展示 3.1告警盯屏中心 实时展示云平台当前所有的告警数据以及列出近7天的产品告警TOP排行, 一目了然告警数据, 提升感知力。 图3:告警盯屏中心界面展示 3.2SRE运维大盘 通过指标化,更方便查看产品的健康状况,判断是否有故障;

神逆转,TikTok再获生机!不卖了

笑着哭i 提交于 2021-01-13 09:48:52
↑↑↑点击上方 蓝字 ,回复 资料 ,10个G的惊喜 大数据文摘出品 TikTok再生变动。 昨天, 美国商务部发布禁令 ,表示出于安全考虑,禁止与WeChat和TikTok相关来往交易。TikTok对此项禁令表示强硬抗议,也提出将继续推动诉讼。 今天,据彭博社最新报道, 特朗普“原则上”已经同意了关于TikTok的解决方案 。 不过,该方案要最终生效,还需要各方审核。 “云上加州”反转,最新方案不涉及算法转让 9月20日,TikTok发布声明称,“为了确保1亿美国用户能够继续使用TikTok这款高人气的视频及内容应用软件,满足美国政府监管要求,加强TikTok美国业务,字节跳动、甲骨文、沃尔玛就‘云上加州’方案达成原则性共识。三方将按照此共识,尽快达成满足美国和中国法律要求的合作协议”。 同时,美国商务部也宣布,将把禁止在美国下载TikTok的禁令 至少推迟到9月27日 。关于再次更改最后期限,根据官方的说法,是“考虑到最近的积极进展”而做出的。该禁令原定于9月20日,也就是今天生效。 根据提案,TikTok的总部会继续留在美国,甲骨文会以TikTok在数据安全合规方面的合作伙伴身份,为美国用户提供云架构服务。双方的合作模式类似苹果在中国由云上贵州进行的数据安全合规合作,又因为甲骨文的总部在美国加州,这一方案也被网友们称为 “云上加州” 。 值得注意的是,最新的方案并

Roku TV成为美国和加拿大最畅销的智能电视操作系统(OS)

非 Y 不嫁゛ 提交于 2021-01-13 08:48:19
推出的无线条形音箱使OEM品牌可以为Roku TV制造音频设备; 将在美国进一步扩展Roku TV Ready计划并迈向国际市场 加州圣何塞--(美国商业资讯)--Roku, Inc. (Nasdaq: ROKU)今天宣布,根据NPD的每周零售跟踪服务(Weekly Retail Tracking Service),Roku® OS成为美国和加拿大第一大智能电视操作系统。根据2020年1月5日至12月26日的可用数据,Roku TV™在美国和加拿大的市场份额分别为38%和31%,在两国均保持领先地位。*在北美,Roku TV电视销量达数百万台,有几千家零售店提供不同尺寸和图像质量的数百种机型供消费者选择,从24英寸高清到75英寸4K HDR型号不等。 借助Roku TV参考设计,电视OEM品牌可以经济高效地以消费者喜欢的有竞争力的价格来制造和销售同类最佳的智能电视。Roku TV电视使消费者能够通过一个简单的主屏幕,轻松访问数千个免费和付费流媒体频道,并提供其他高级功能,例如在顶级频道之间快速搜索,以及与支持Alexa、Siri和Google Assistant的智能设备实现语音兼容。易于使用的远程自动软件更新和无缝音频集成也提供了更多便利。 Roku TV Ready 无线条形音箱 为进一步扩展Roku TV Ready生态系统

Hadoop入门基础知识总结

谁说我不能喝 提交于 2021-01-13 08:46:27
  大数据时代的浪潮袭来,Hadoop作为一种用来处理海量数据分析的工具,是每一个大数据开发者必须要学习和掌握的利器。本文总结了Hadoop入门基础知识,主要包括了Hadoop概述、Hadoop的发展历程和Hadoop的特性。下面一起来看看吧!   1、Hadoop概述   Hadoop 是 Apache 旗下的一个用 Java 语言实现开源软件框架,它还是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。Hadoop允许使用简单的编程模型,在大量计算机集群上,对大型数据集进行分布式处理。   狭义上说,Hadoop 指 Apache 这款开源框架,它的核心组件有:HDFS(分布式文件系统):解决海量数据存储 ;YARN(作业调度和集群资源管理的框架):解决资源任务调度;MAPREDUCE(分布式运算编程框架):解决海量数据计算。   广义上来说,Hadoop 通常是指一个更广泛的概念——Hadoop 生态圈。当下的 Hadoop 已经成长为一个庞大的体系,随着生态系统的成长,新出现的项目越来越多,其中不乏一些非 Apache 主管的项目,这些项目对 HADOOP 是很好的补充或者更高层的抽象。比如,HDFS: 分 布 式 文 件 系 统;MAPREDUCE:分布式运算程序开发框架;HIVE:基于 HADOOP 的分布式数据仓库,提供基于 SQL 的查询数据操作;HBASE

五菱突然放大招:万万没想到

為{幸葍}努か 提交于 2021-01-13 08:15:13
2021年2月,为应对新冠肺炎疫情造成的医疗物资紧张,上汽通用五菱对外宣布,将联合供应商通过改建生产线的方式转产口罩。 不久后,五菱生产的医用口罩正式下线。口罩包装盒上一句“人民需要什么,五菱就造什么”,曾感动无数人。五菱不仅这么说了,也确实这么做了。面向大众推出的五菱宏光NINI EV电动车,一发布就引爆新能源车市场。据官方数据,该车12月销量再创历史新高,单月实现销量35388辆,成为国内销量第一的新能源车型。 另外,在《中国小型纯电动乘用车出行大数据报告》中显示,宏光MINIEV月均销量市场占有率达43%,创造了小型新能源市场占有率的新记录;月均上线率达到93%,远高于新能源乘用车平均值。 今天,五菱汽车官微又公布了一项大消息:“官宣:人民需要什么,五菱就造什么。2021年1月15日,全国正式发布!”配图为“上海造币”的照片。 消息一出立刻引发网友集体猜测: “人民需要钱,不得了不得了” “难不成是先造钱然后再造印钞机么” “人民需要人民币” “是跟印钞机有关的吗?印钞机核心零部件” “五菱这次携手中国印钞造币上海厂,提供印钞机!” 对于网友的猜测,五菱官微回应称:“敬请期待!” 大家不妨猜猜,五菱这一次到底要造什么? 免责声明: 凡标注转载/编译字样内容并非本站原创,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。 本文属于原创文章,如若转载,请注明来源:

C/C++(内存管理)

随声附和 提交于 2021-01-13 07:54:17
内存管理 进程空间 源程序:源代码 程序(可执行文件):有源程序编译后的文件 进程:时间概念,可执行文件被拉起到结束的这段过程。进程可以被拉起多个。 进程空间:可执行文件被拉起,在内存中的分布情况。 进程空间的分布: stack heap data >未初始化 >初始化 text 32位机最大寻址3G, 重点栈,堆 ###栈:auto修饰的变量,谁调谁用,用完即消。不需要人工干预。(入栈与出栈的关系),栈溢出。主要用于数据的交换,为不是适用于大空间的申请使用(大数据的申请用堆) 。大小不超过10M,避免大量的递归。 发展方向:由高到低先定义的在高位上,后申明的在低位上。 ###堆:可以存放任意类型的数据类型,但需要自己申请使用与释放。 申请:malloc(); 释放:free(); 大小:大空间。 发展方向:由低到高 char * p = (char*)molloc(1024*1024*1024);//加内存可解决 strcpy(p,"adbksj"); printf("sjdkjfk"); free(p); 申请mallloc以字节为大小 基本类型的申请 int * p = (int*)malloc(1*sizeof(int));//申请int类型的4个字节的大小 *p = 100;//初始化 printf("*p = %d\n",*p);//100 构造类型--数组的申请:

python使用kafka收发消息

帅比萌擦擦* 提交于 2021-01-13 07:32:14
简介 kafka是最近几年很流行的消息队列中间件。在大数据以及后端服务领域有很广泛的应用。废话不多说,接下来直接上代码介绍python如何向kafka发送数据以及订阅数据。 消息发布 Kafka的消息是 " 发布--订阅" 模式的。 接下来先介绍向kakfa发布消息。先安装python的kafka连接模块。 pip install kafka-python . import time from kafka import KafkaProducer class KafkaMsgProducer: def __init__(self, server): self._server = server self.producer = None def connect(self): if self.producer is None: producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=self._server) self.producer = producer def close(self): if self.producer is not None: self.producer.close() self.producer = None def send(self, topic, msg): if self.producer is not None: if

MySQL的逻辑查询语句的执行顺序

拥有回忆 提交于 2021-01-13 07:00:14
一. SELECT语句关键字的定义顺序 SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <where_condition> GROUP BY <group_by_list> HAVING <having_condition> ORDER BY <order_by_condition> LIMIT <limit_number> 二. SELECT语句关键字的执行顺序 (7 ) SELECT ( 8) DISTINCT <select_list> ( 1) FROM <left_table> ( 3) <join_type> JOIN <right_table> ( 2) ON <join_condition> ( 4) WHERE <where_condition> ( 5) GROUP BY <group_by_list> ( 6) HAVING <having_condition> ( 9) ORDER BY <order_by_condition> ( 10) LIMIT <limit_number> 三 准备表和数据 1. 新建一个测试数据库TestDB;   create database TestDB; 2

Mysql千万级大表优化

爷,独闯天下 提交于 2021-01-13 05:36:54
Mysql的单张表的最大数据存储量尚没有定论,一般情况下mysql单表记录超过千万以后性能会变得很差。因此,总结一些相关的Mysql千万级大表的优化策略。 1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1、有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免 like的参数以通配符开头 时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G 这是全表扫描,没有使用到索引,不建议使用。 不以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '2%'\G 很明显,这使用到了索引,是有范围的查找了,比以通配符开头的sql语句效率提高不少。 (2) 避免where条件不符合最左前缀原则。最左前缀原则:mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整(IN和=可以乱序)。 (3) 使用!= 或 <> 操作符时