webhook

生产环境多台服务器上部署了多个应用，日志出现报错时，无法及时反馈到开发人员。部署一个大型的运维监控应用，不但耗资源，而且配置也不简单。 简简单单写个python脚本来监控服务器日志就简单多了，废话不多说，直接上脚本。 主要逻辑： 1. 使用python的subprocess模块，执行shell命令，“tail -f” 来监听日志文件 2. 对输出的日志文件，逐行比对字符串，如果匹配到预设的字符串则开始记录，keywords中配置需要预设的异常字符串 3. 开始记录日志至数组中，可通过rows来预设记录多少条，达到规定数量后 4. 将日志内容通过http发送给钉钉服务器，钉钉机器人就会在群里通知我们啦 简单，高效，实时 #!/usr/bin/python # encoding=utf-8 # Filename: monitorLog.py import os import signal import subprocess import time import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header import requests import json import threading serverName="prod:192.168.100.20" #日志文件路径地址

本章节主要涵盖了Alertmanager的工作机制与配置文件的比较详细的知识内容，由浅入深的给大家讲解。 警报一直是整个监控系统中的重要组成部分，Prometheus监控系统中，采集与警报是分离的。警报规则在 Prometheus 定义，警报规则触发以后，才会将信息转发到给独立的组件 Alertmanager ，经过 Alertmanager r对警报的信息处理后，最终通过接收器发送给指定用户，另外在 Alertmanager 中没有通知组的概念，只能自己对软件重新Coding，或者使用第三方插件来实现。 注意，这个通知组不是Alertmanager中的group概念，下面会详细讲 Group ，不要混淆哦。 前面已经介绍过一些关于 Alertmanager 知识点，本章开始针通过安装 Alertmanager 组件，对配置文件做详细说明，同时介绍 Prometheus 的警报规则的定义，最后使用Email、Wechat（Robot）、Dingtalk（webhook）来接受警报通知。 Alertmanager工作机制 在Prometheus生态架构里，警报是由独立的俩部分组成，可以通过上图很清晰的了解到 Prometheus 的警报工作机制。其中 Prometheus 与 Alertmanager 是分离的俩个组件。我们使用Prometheus Server端通过静态或者动态配置

本章主要对如何使用开源组件和Alertmanager组件集成警报通知。Kubernetes的警报集成后续会直接在配置文件讲解，原理大同小异，此处仅对相关警报通知做集成。 警报通知接收器 前面一直是在Web UI 查看警报信息，现在开始使用接收器与Alertmanager集成，发送警报信息到 Email 、 企业微信 、 钉钉机器人 ，对于警报要求比较高的同学，可以根据下面提到的开源组件 【PrometheusAlert全家桶】 配置飞书、短信、语音电话等警报。 Email 前面已经讲过，Alertmanager默认支持配置Email，也是最普通的方式，在Alertmanager组件中内置了SMTP协议。直接可以把前面的Alertmanager.yml中的SMTP部分截取出来，然后进行调整与配置 global: resolve_timeout: 5m # smtp配置 smtp_from: "1234567890@qq.com" # 发送邮件主题 smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465' # 邮箱服务器的SMTP主机配置 smtp_auth_username: "1234567890@qq.com" # 登录用户名 smtp_auth_password: "auth_pass" # 此处的auth password是邮箱的第三方登录授权密码，而非用户密码

通过定时触发器，可以简单快速地定制一个企业微信机器人。我们可以用它来实现喝水、吃饭提醒等小功能，还能实现定时推送新闻、天气，甚至是监控告警的小功能。 使用企业微信机器人 在企业微信中，选择添加机器人： 之后，我们可以根据文档进行企业微信机器人的基础功能定制： 以下是用 curl 工具往群组推送文本消息的示例（注意要将 url 替换成机器人的 webhook 地址，content 必须是 utf8 编码）： curl '企业微信机器人地址' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d ' { "msgtype": "text", "text": { "content": "hello world" } }' 通过 Python 语言实现： url = "" data = { "msgtype": "markdown", "markdown": { "content": "hello world", } } data = json.dumps(data).encode("utf-8") req_attr = urllib.request.Request(url, data) resp_attr = urllib.request.urlopen(req_attr) return_msg = resp_attr.read().decode("utf

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 前言 去年的某个时候就想写一篇关于接口的吐槽，当时后端提出了接口方案对于我来说调用起来非常难受，但又说不上为什么，没有论点论据所以也就作罢。最近因为写全栈的缘故，团队内部也遇到了一些关于接口设计的问题，于是开始思考实现接口的最佳实践是什么。在参考了许多资料之后，逐渐对这个问题有了自己的理解。同时回想起过去的经验，终于恍然大悟自己当时的痛点在哪里。 既然是吐槽，那么请原谅我接下来态度的不友善。本文中列举的所有例子都是我个人的亲身经历。 谁应该主导接口的设计 或者更直白一些，应该是接口的消费方还是提供方来决定接口的设计？ 当然是接口的消费方 「接口」最吊诡的地方在于提供方大费周章把它实现了，但它自己却（几乎）重来都不使用。于是这极易陷入一种自嗨的境地，因为他更本不知道接口的好坏。就好比一个从来不尝自己做的菜的厨子，你指望他的菜能好到哪里去，他的厨艺能好到哪里去。上面隐含的前提是（我认为）接口是有绝对好坏之分的，坏的接口消费者调用难受，提供者维护难受，还导致产品行为别扭体验变差。 然而接口的好坏与谁来主导设计有什么关系？因为坏接口产生的原因之一是提供方只站在开发者的角度解决问题： 例子一 (Chatty API) 某次需要实现允许用户创建仪表盘页面的功能

前一段时间需要开发一个messenger的消息接口，但是facebook的官方文档似是而非，而且由于在国内比较小众，之前也没有另外的人写过中文的开发教程，只好自己进行了一番研究并完成了一个demo，希望给后来的人能带来一点方便。 一.创建Facebook应用和主页 https://developers .facebook .com/docs/messenger-platform/guides/quick-start 直接按照官方文档的第一步去完成即可 二.设置webhook 这里的webhook实际上就是你的第三方服务器，这里facebook的主页类似于微信的公众号。其中webhook的callback url就是回调函数的地址。类似于微信的服务器验证方式，这里的webhook也需要返回给facebook服务器指定的信息。 在 webhook 网址中，添加身份验证代码。此代码应对应上述验证口令，并以验证请求中发送的 challenge 为响应。点击“新建主页订阅”窗口中的“验证并保存”，以便通过 GET 请求调用 Webhook 然后给了一个官方案例，返回信息 app.get( '/webhook', function (req, res) { if (req.query[ 'hub.mode'] === 'subscribe' && req.query[ 'hub.verify

通过定时触发器，可以简单快速地定制一个企业微信机器人。我们可以用它来实现喝水、吃饭提醒等小功能，还能实现定时推送新闻、天气，甚至是监控告警的小功能。 使用企业微信机器人 在企业微信中，选择添加机器人： 之后，我们可以根据文档进行企业微信机器人的基础功能定制： 以下是用 curl 工具往群组推送文本消息的示例（注意要将 url 替换成机器人的 webhook 地址，content 必须是 utf8 编码）： curl '企业微信机器人地址' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d ' { "msgtype": "text", "text": { "content": "hello world" } }' 通过 Python 语言实现： url = "" data = { "msgtype": "markdown", "markdown": { "content": "hello world", } } data = json.dumps(data).encode("utf-8") req_attr = urllib.request.Request(url, data) resp_attr = urllib.request.urlopen(req_attr) return_msg = resp_attr.read().decode("utf

前言 Knative Eventing 0.1.15 版本在5月27日已经发布，来看看它的变化。 注意 需要使用迁移工具把存储版本由v1alpha1 更新为 v1beta1，如果使用了Broker.Spec.ChannelTemplateSpec，需要在升级前先更新为兼容的配置。 功能 在Parallel、SequenceAPI增加Delivery字段，用于死信队列，重试等配置。 apiVersion: flows.knative.dev/v1beta1 kind: Sequence metadata: name: sequence-audit spec: channelTemplate: ... spec: delivery: backoffDelay: 3s backoffPolicy: exponential deadLetterSink: apiVersion: serving.knative.dev/v1beta1 kind: Service name: event-display-audit retry: 5 steps: ... 多租户Channel Broker现在是默认的Broker实现了。 现在不允许通过Spec.ChannelTemplate来创建Broker，需要改用Spec.Config来指定ConfigMap来创建。 更新sdk-go到v2.0.0

作者：CODING - 王炜 1. 背景 如果对 Kubernetes 集群安全特别关注，那么我们可能想要实现这些需求： 如何实现 Kubernetes 集群的两步验证，除了集群凭据，还需要提供一次性的 Token 校验？ 如何验证部署的镜像是否安全合规，使得仅允许部署公司内部镜像仓库的 Docker 镜像？ 如何实现对每一个 Deployment 动态注入 sidecar ，满足特定安全或业务需求？ 如何实现集群级的 imagePullSecrets ，当创建新的命名空间的时候，自动将 imagePullSecrets 注入到新的命名空间？ 本文以实现 Kubernetes 两步验证为例，利用 Kubernetes Admission 动态准入控制，同时借助 Serverless 实现一个 两步验证 的 Demo，使读者对 动态准入控制 和 Serverless 有较深入的了解。 1.2 实现效果 Token 两步验证失败，不允许部署 Token 两步验证成功，允许部署 2. 什么是 Admission Admission 是在用户执行 kubectl 通过认证之后，在将资源持久化到 ETCD 之前的步骤，Kubernetes 为了将这部分逻辑解耦，通过调用 Webhook 的方式来实现用户自定义业务逻辑的补充。而以上过程，都是在用户执行 kuberctl 并等待 API

作者 : 李熠 链接 : https://juejin.im/post/5cfbe8c7e51d4556da53d07f 前言 去年的某个时候就想写一篇关于接口的吐槽，当时后端提出了接口方案对于我来说调用起来非常难受，但又说不上为什么，没有论点论据所以也就作罢。最近因为写全栈的缘故，团队内部也遇到了一些关于接口设计的问题，于是开始思考实现接口的最佳实践是什么。在参考了许多资料之后，逐渐对这个问题有了自己的理解。同时回想起过去的经验，终于恍然大悟自己当时的痛点在哪里。 既然是吐槽，那么请原谅我接下来态度的不友善。本文中列举的所有例子都是我个人的亲身经历。 谁应该主导接口的设计 或者更直白一些，应该是接口的消费方还是提供方来决定接口的设计？ 当然是接口的消费方 「接口」最吊诡的地方在于提供方大费周章把它实现了，但它自己却（几乎）重来都不使用。于是这极易陷入一种自嗨的境地，因为他更本不知道接口的好坏。就好比一个从来不尝自己做的菜的厨子，你指望他的菜能好到哪里去，他的厨艺能好到哪里去。上面隐含的前提是（我认为）接口是有绝对好坏之分的，坏的接口消费者调用难受，提供者维护难受，还导致产品行为别扭体验变差。 然而接口的好坏与谁来主导设计有什么关系？因为坏接口产生的原因之一是提供方只站在开发者的角度解决问题： 例子一 (Chatty API) 某次需要实现允许用户创建仪表盘页面的功能