异常事件告警,集群配置;- 业务管理:进行持续性MSS运维,利用Nessus/Acunetix/AppScan等业务系统进行安全漏洞扫描,及持续性安全运维;![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_i... 需要在实时性和性能之间做折中。配置中心专门针对这个业务场景,兼顾实时性和一致性来管理动态配置。SmartOps原始配置中心为Spring Cloud Config方案,需要考虑一下问题:- 需要独立在K8s中部Config服务;- 需要考...
# 一、前言系统设计的核心作用是在业务现实世界和抽象的IT实现之间建立起一道桥梁。与其他行业被物理特性限制所束缚不同,软件世界可以变得无限庞大,而限制软件发展的其实是人的认知能力。所有软件设计服务的目... 适者生存是指物种之间及生物内部之间相互竞争,物种与自然之间的抗争,能适应自然者被选择存留下来的一种丛林法则。对于软件系统也是这样,业务是在不停的发展, 我们的认知也是一直不断的更新,当“**我们**”通过**...
ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > 字节跳动作为国内最大规模的ClickHouse使用者,在对ClickHouse的应用与优化过程中积累了大量技术经验。本篇将解析ClickHouse的复杂查询问题,分享... 各Stage之间则通过Exchange完成数据交换。 **Stage之间的数据交换主要有以下三种形式。*** 按照单个或者多个key进行Shuffle* 将单个或者多个节点的数据汇聚到一个节点上,称为Gather* 将同一份数据复制到多个...
这里与 HTTP 普通请求响应的区别:由于 service 的“从中作梗”,kube-proxy 其实是一个代理层负责实现 service。##### 3.4.2.1 kube-proxy通过 kube-proxy 的 ipvs 机制,实现了从 service-ip 到 容器 ip 的映射,完成一个网络转发代理,最终实现容器之间的通信。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/265aa5f4d93c4dda83e7ebfb02cfc036~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=803...
随着云计算和边缘结合,出现了边缘计算概念,在数据源和云中心路径之间提供轻量、弹性、智能、异构、低时延的边缘计算服务能力。 郭少巍表示:**首先,边缘计算是对云计算最有力的补充,两者互相补充而非简单的替... 假设在客户侧运行过程中需要响应外部中断或缺页异常(page fault),此时 CPU 运行会切换到 VMM,我们将这个过程叫做 VM Exit。 为了减少虚拟机的性能损耗,我们做了以下几件事:- **vCPU绑定:** 通过将vCPU和...
和机器学习技术将会在后端服务架构中扮演越来越重要的角色。- 包括智能推荐系统、自动化决策、数据分析等。- 事件驱动架构:事件驱动架构将逐渐成为后端服务架构的主流之一,通过将系统各个组件之间的通信基于... 从而引发调用操作的异常。1. 上游系统的突发流量和攻击、下游系统不稳定的依赖关系导致的失败,以及运行设备的不稳定性。1. 具有大量应用、变更时间不一致以及复杂的依赖情况,这可能引发更多的风险。##### 解...
当Agent 状态异常时也没有故障告警。二、产品化能力不足- 可用性低:因为缺少流控,突发的业务容易使后端系统过载,业务之间容易相互影响。- 资源使用效率低:如果配置的资源是固定的,在突发场景下容易造成性能不足的问题;但如果配置的资源过多,普通场景下资源利用率就会很低;不同的组件配置不均衡还会导致性能瓶颈浪费资源。ES 的原始数据和索引使用相同的资源配置,也会导致高成本。 - 功能不足:比如 ES 的投递和消费能力弱、...
是数据和业务之间的桥梁,是数据分析、推荐、运营的基石.用户在使用App、小程序、Web等各种线上应用时产生的行为,主要通过埋点的形式进行采集上报,按不同的来源分为客户端埋点、Web端埋点、服务端埋点。不... 监控和报警方面也做了很多建设。**测试发布环节**支持了规则的线下测试、线上调试、灰度发布等功能, **监控环节**则是支持字段、规则、任务等不同粒度的异常监控,并支持了规则流量的波动报警、任务的资源报...
不同指标数据可能会出现时间差比较大的异常情况。- **当前方案:** 使用基于窗口的 JOIN,并且维持一个比较大的状态。- **存在问题:** 维持大的状态不仅会给内存带来的一定的压力,同时 Checkpoint 和 Restore 的时间会变 得更长,可能会导致任务背压。分析与对策总结上述场景遇到的挑战,主要可归结为以下两点: - 由于多流之间时间差比较大,需要维持大状态,同时 TTL 不好设置。- 由于对维度数据做了 Cache,维度数据...
维护数据同步变得异常困难。具体如下:**#### **部分业务场景存在以及优先要解决的问题:** **➢** **氚云与金蝶云星辰两个系统不互通,数据无法实现自动同步**每当氚云表单新增客户、项目、供应商以及各种财务单据时,需要企业人员将客户/项目/供应商编码,名称,负责的业务员id等20多项信息一一录入到金蝶云星辰中,两个系统之间的数据无法实现自动同步。 **➢** **单据数量多,类型复杂,人工手动筛选和同步...
**运维难度高** **:** 大规模场景下大量 Agent 的升级是个挑战,系统无法实时监控 Agent 的状态,当Agent 状态异常时也没有故障告警。**二** **、产品化能力不足**- **可用性低:** 因为缺少流控,突发的业务容易使后端系统过载,业务之间容易相互影响。 - **资源使用效率低** **:** 如果配置的资源是固定的,在突发场景下容易造成性能不足的问题;但如果配置的资源过多,普通场景下资源利用率就会很低;不同的组件配置不均衡...
**整机**和 **NUMA** **级别的**内存水位:比较整机和 NUMA 级别的空闲内存水位和全局异步内存回收的阈值水位 Low Watermark 之间的关系,尽量避免触发全局直接内存回收。- **整机**的 Kswapd 回收内存的速率... 根据干扰检测反馈的异常级别不同,Memory Advisor 支持多层级的缓解措施。在避免高优 Pod 受到干扰的同时,尽量减轻对 Victim Pod 的影响。#### 禁止调度禁止调度是影响程度最小的缓解措施。当干扰检测反馈任何程...
**支持批量数据load和流式数据load,** 支持数据更新。支持Update/Delete语法,unique/aggregate数据模型,支持动态更新数据,实时更新聚合指标。 - **提供了高可用,** 容错处理,高扩展的企业级特性。FE Leader错误异常,FE Follower秒级切换为新Leader继续对外提供服务。 - **支持聚合表和物化视图。** 多种数据模型,支持aggregate,replace等多种数据模型,支持创建rollup表,支持创建物化视图。rollup表和物化视图支持动态更新...