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如何快速搭建openGemini运行状态的实时监控系统?

监控系统是运维工作中不可或缺的一项技术,一个好的监控系统能够对设备和系统的关键指标实时采集、存储、分析、告警,真正做到“事前预警,事后追踪”,从而大大降低运维成本,提高运维效率。 openGemini提供了260+项丰富的内核运行状态和设备运行监控指标,来满足我们日常的监控告警需求和帮助问题定位,本文将着重介绍如何搭建openGemini的内核运行实时监控系统。 整体部署 监控系统的整体部署方案如下图所示: 该方案包含监控数据生产、采集、存储、分析告警和展示等所有功能,主要由四部分组成: openGemini集群: 随着业务运行,openGemini持续输出内核运行状态的各项指标数据。openGemini同时支持两种方式输出指标数据,第一种将指标数据输出到日志中;第二种则为HTTP方式,采用openGemini的数据格式,接收端需使用InfluxDB或openGemini这两种数据库均可。 指标采集:如上所述,采用HTTP方式输出指标数据,则无需额外的数据采集工具,但会缺乏一些监控指标,如磁盘利用率、创建的表总数、时间线数量、创建的数据库总数等。 如果将数据输出到日志中时,则需要使用t...

协同存储,为边缘计算创造更大价值

01 数据的爆发为存储带来持续挑战 在5G时代下,视频和图片因其强大的信息承载力,已经成为数据内容的主要载体和信息传播的主要方式。而5G的大带宽、低时延、广连接的特性激活了云游戏、物联网、视频监控等场景应用,从消费互联网到产业互联网的延伸,更加促进了终端应用和数据的爆发。 这些终端和数据具有位置分散、规模大、以及价值密度相对较低等特点,典型的如:视频监控录像/截图、云游戏录像、海量临时日志文件等。一方面,我们需要提供就近、低延迟的数据接入与存储能力,另一方面,我们需要在边缘进行数据的精细化管理,与计算相结合,分析其中的关键片段以及其结构化信息。 这样的场景和需求对计算和存储的方式带来了严峻挑战和根本性变化。 02 基于边缘云构建位置无感的协同存储服务 用户在使用对象存储时,针对海量数据,提出了大流量、就近、低延迟的要求,边缘云在这些方面具备天然优势,但边缘云的对象存储在使用方式和体验上存在明显不足。相较于传统中心云的region化使用方式,边缘云的单点规模较小,并且节点数多了几个量级。 如果每个边缘云节点独立进行对象存储服务,无异于将复杂的逻辑交给用户,用户使用时将面临节点资源管理、...

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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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