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容器监控薅光了头发?这篇你再也不能错过!

随着 Docker 和容器技术的不断发展,越来越多的企业将 Docker 和容器应用到自身 IT 架构中,并投入测试和生产使用。这对企业的数据监测能力也提出了更高要求。 传统的监测方案会从每个服务器和运行应用中采集指标,这些服务器和应用一般是静态的,运行时间长,一台主机可能只需要监测150个指标;但容器却不一样,短期存活、动态调度,具有自己的环境、虚拟网络和不同的存储管理,哪怕在相同的主机上也可能会调度短期存活的批处理命令和长期存活的进程。 因此,当容器应用到IT架构中后,除需要采集的容器本身指标外,还要对在容器上运行的组件进行采集。如果没有一个比较完善的指标监控方式,对主机上几十甚至上百个 Docker 容器进行管控,将是一个非常浩大且费时费力的事情。 这里我们以 Linux 操作系统为例,给大家推荐几种常见的监测方案。 三种 Docker 监控指标的方式 1.读取CGroup 文件 此方式是通过读取 CGroup 文件的方式获取指标。 通常情况下,这些文件都在/sys/fs/cgroup目录下,例如 memory 相关指标会在 /sys/fs/cgroup/memory/docke...

如何从 0 到 1 构建埋点体系

本文根据资深数据产品经理陈家崑《从 0 到 1 埋点体系指南》的分享内容整理。主要内容如下: · 首次开荒指南 · 埋点体系迭代指南 · 体系落地指南 · 数据埋点实操案例 一、开荒 所谓开荒,指的是初次接触埋点或神策的阶段。 1.定位:一个容易忽视的仪式 关于埋点系统的定位,需要想清楚三个问题: 第一,有没有清晰的认知,埋点系统所承担的用途是什么? 作为业务埋点对接人,需要想清楚埋点系统所承担的用途是什么?它在整个公司业务体系中的定位是什么?如果没有对这个工具定位好,后续推广使用及跨部门合作时,可能会产生冲突或者与其他工具的定位重复或矛盾。 第二,有没有明确的需求,而不是“为了埋点而埋点”。 在面临具体埋点需求时,需要进一步明确它的使用价值是什么、能为业务解决什么问题。在我过往接触过的业务线中,有的为了埋点而埋点,没有想清楚具体该怎么使用,这样很容易造成大量垃圾数据。 尤其当用户客群较大时,对应的数据量也是非常凶猛的,常常令人措手不及,比如使用若干个月后,发现线上存储空间不足,系统性能不够等,这些问题的治理繁琐又困难。 第三,有没有明确的规划? 在实际调动公司资源去落地构建埋点体系时...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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