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FinPoints x DeepFlow:如何实现 SRE 99.9% 服务级别目标 (SLO)

FinPoints 是一家位于新加坡全球领先的金融交易科技提供商,目前主要面临的挑战是确保交易系统的高可用性(99.9%)和低延迟(50ms)。为此,FinPoints 引入了 DeepFlow 可观测性平台,实现零侵扰的全栈监控,快速定位和解决问题,显著提升了运维效率。通过构建 SRE 黄金指标视图,团队能够实时监控和分析服务运行状态,确保系统的高性能和可靠性。 01|FinPoints 业务运维挑战 与一般行业不同,金融交易行业每时每刻都在处理实时的行情报价和交易订单执行,对稳定性及延迟着苛刻的要求。通常情况下,金融交易系统等核心服务需要保证 99.9% 的可用性和 50ms 内的延迟,以确保交易的准确性和及时性。基于这样的市场需求下,如何保证 99.9% 的可用性和极低的响应时延对于运维和开发人员来说,是一个巨大的挑战。 快速定位和恢复故障是降低停机时间的关键因素。对于 FinPoints 来说,目前最大的挑战在于全栈(应用、系统、网络)问题的快速定位。如果不能迅速定位问题,就无法及时找到相关负责人进行处理。以网络问题为例,如何能快速介入并解决问题,我们需要提供详细的数据和诊断信...

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数据备份工具 BackupSerenity V2.1 新增CSV导入工具集 CSV导入工具集 作用:将将包含表头的CSV文件批量导入至MYSQL 使用方式: 启动脚本 nohup python3 csv_input_mysql.py > csv_input_mysql.log & 生成的文件名称 csv_input_mysql.log 可以根据情况修改,如果想保留全部日志可以将 > 替换为 >> 即可 导出错误日志 cat csv_input_mysql.log | grep '创建失败' > csv_input_mysql.log.ERR 获取全部CSV文件名称[成功] cat csv_input_mysql.log | grep '正在疯狂处理' | awk '{print $2}' > csv_files.list 获取全部表名称[成功] cat csv_input_mysql.log | grep '创建成功' | awk '{print $2}' > table_names.list 数据验证 源数据无法预估...

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