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分布式架构下如何选择最佳Store?

一、背景 开务数据库是一款云原生分布式数据库,基于分布式架构特点其存储数据默认有 3 份,分别存储在各节点下的不同 Store 中。在多节点多 Store 的情况下,如何选择存储数据的 Store 就显得尤为重要。 开务数据库中通过特定算法,根据 Store 的存储容量、磁盘介质以及每个 Store 的 QPS 等综合因素,计算出最佳的 Store 以完成数据存储,我们把这个过程称之为Store 的 Rebalance。但是此过程从集群初始化就持续地进行,因此将会带来 2 大问题: 1)在数据量很大的情况下,如果从初始即进行 Store Rebalance,那么就会严重影响性能; 2)如果存放数据的磁盘出现问题则需及时更换,那就意味着需暂停集群服务,等待更换完毕之后才能重启服务。 为此,开务数据库研发了 Store 的禁用启用功能,接下来为大家详细介绍具体的设计思路。 二、设计思路 针对第 1 个问题,我们需要通过特定手段,在特定时间控制Store的行为,使它参与或不参与Rebalance。这样即可实现在业务繁忙的场景下,禁止Store参与正常的Rebalance,避免性能消耗;等到空...

苏宁构建知识图谱的大规模告警收敛和根因定位实践-AI 监控保证日常和大促稳定性

作者简介 汤泳,苏宁科技集团智能监控与运维产研中心总监,中国商业联合会智库顾问,致力于海量数据分析、基于深度学习的时间序列分析与预测、自然语言处理和图神经网络的研究。在应用实践中,通过基于 AI 的方式不断完善智能监控体系的建设,对日常和大促提供稳定性保障。 概述 知识图谱有较强的知识表达能力、直观的信息呈现能力和较好的推理可解释性,因此知识图谱在推荐系统、问答系统、搜索引擎、医疗健康、生物制药等领域有着广泛的应用。运维知识图谱构建相对于其他领域的知识图谱构建而言,具有天然的优势,网络设备固有的拓扑结构、系统应用的调用关系可以快速的构成软硬件知识图谱中的实体和关系。历史的告警数据蕴含着大量的相关、因果关系,使用因果发现算法,也可以有效的构建告警知识图谱。基于知识图谱上的权重进行路径搜索,可以给出根因的传播路径,便于运维人员快速的做出干预决策。 苏宁通过 CMDB、调用链等数据构建软硬件知识图谱,在此基础上通过历史告警数据构建告警知识图谱,并最终应用知识图谱进行告警收敛和根因定位。本文主要包括运维知识图谱构建、知识图谱存储、告警收敛及根因定位等内容。 痛点及产品对策演进 痛点 1.苏宁内...

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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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