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GaussDB技术解读——GaussDB架构介绍(三)

目录 9 智能关键技术方案 智能关键技术一:自治运维系统 智能关键技术二:库内AI引擎 智能关键技术三:智能优化器 10 驱动接口关键技术方案 GaussDB架构介绍(二)从数据持久化存取层(DataNode)关键技术方案、全局事务管理层(GTM)关键技术方案、集群管理层(CM)关键技术方案、OM运维管理关键技术方案等方面介绍了GaussDB架构,本篇将从智能关键技术方案、驱动接口关键技术方案继续解读GaussDB架构。 9 智能关键技术方案 智能关键技术一:自治运维系统 GaussDB 自治运维系统“DBMind”的整体系统框图如下图所示,包含四个维度: 数据采集层 数据采集层主要功能实现指标数据采集,采集频率分为秒级采集和分钟级采集。其中秒级采集包括操作系统资源信息采集和数据库实例信息采集,例如操作系统层面CPU、内存、IO读写、网络资源信息采集,数据库实例状态、数据库内关键指标(内存、连接数、TPS、QPS、读写频率等);分钟级采集包括审计日志采集、数据库日志采集和全量SQL流水采集。 DBMind数据平台提供Agent进程用于采集上述指标;若客户系统配置普罗米修斯进行信息采集,...

如何实现埋点日志精准监控

作者 | 张小七 导读 日志中台承载了百度千亿量级PV的埋点流量,如何对这些流量进行准确监控,并支持个性化字段的抽取、下钻,是日志中台的一大难题。本文简单介绍了日志中台的基本概念及实时流架构,并基于此深入讲解了低成本实现可扩展、高准确度的埋点监控的技术方案。 全文4196字,预计阅读时间11分钟。 01 引言 日志中台,作为百度数据埋点的全套一站式解决方案,目前已覆盖了厂内以手机百度 APP 作为代表的大多数重点产品,承载着每天千亿量级的埋点日志 PV。 埋点日志的实时监控,在日志中台应对突发流量、业务迭代埋点逻辑、埋点计费结算等场景中均发挥着不可或缺的作用。而在海量的数据下,如何对埋点日志进行精准地监控,保证监控的易用性、稳定性与准确性,是日志中台的一大难题。 本文首先对日志中台的 UBC 埋点相关概念进行了简单介绍,分析了埋点监控的需求,并深入讲解了埋点监控的架构设计,最后重点分析了实现过程中的难点、解决方案以及实践过程中的思考。 02 概念简介&需求分析 UBC(User Behavior Collection)即用户行为收集,是日志中台数据埋点的主流协议。按上报端的类型...

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Rocky Linux

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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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