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建木 v2.6.0 发布,持续集成平台

建木是一个面向DevOps领域的极易扩展的开源无代码(图形化)/低代码(GitOps)工具。可以帮助用户轻松编排各种DevOps流程并分发到不同平台执行。 建木v2.6.0现已发布 主要更新:支持HA部署、修复若干已知bug feature: 建木Server支持HA模式部署 fixed: 节点脚本执行结束,但变成已挂起状态 pipeline节点名为start时,无法执行,流程日志报错 从刚刚->1分钟前时间切换时存在不停切换闪动现象 DSL中定义两个字母相同,大小写不同的节点时,流程执行错误 worker向容器中添加变量时,忽略了空字符串变量 希望提供参数用于指定worker创建容器的网络 官方示例 建木文档 建木官网

vivo大数据日志采集Agent设计实践

作者:vivo 互联网存储技术团队- Qiu Sidi 在企业大数据体系建设过程中,数据采集是其中的首要环节。然而,当前行业内的相关开源数据采集组件,并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理,所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验,为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。 一、概述 在企业大数据体系的建设过程中,数据的处理一般包含4个步骤:采集、存储、计算和使用。其中,数据采集,是建设过程中的首要的环节,也是至关重要的环节,如果没有采集就没有数据,更谈不上后续的数据处理与使用。所以,我们看到的企业中的运营报表、决策报表、日志监控、审计日志等的数据来源都是基于数据采集。一般的,我们对数据采集的定义是,把各种分散的源头上的数据(可以包括企业产品的埋点的日志、服务器日志、数据库、IOT设备日志等)统一汇聚到大数据存储组件的过程(如下图所示)。其中,日志文件类型的采集场景,是各种数据采集类型中最常见的一种。接下来,将围绕该场景提出我们的设计实践方案。 通常,日志采集服务可以分为几个部分(业界常见的架构如下图所...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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