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运维=平台+数据

运维会比开发更加重要 运维的发展日新月异,曾几何时,运维仅仅是被认知为跑机房,装系统,设计网络,给开发擦屁股。但是现在运维变得极度重要,运维职责也更加细化,譬如稍大点的公司就将运维划分为基础运维,网络运维,DBA, 应用运维,架构师。其实我个人认为系统架构师应该都安排在运维里,开发团队应该率属于运维团队才好。 进入云时代后,中等层次的运维慢慢会被淘汰,底层次的运维会越来越少,高水平的运维需求量则日益增长。为什么这么说呢?云时代背景下,低层次的运维主要按章循干活即可,而高层次的运维则需考虑系统架构设计,以及构建自动化的系统。这其实是反应对运维的要求会越来越高,不但要掌控产品的稳定性,做好服务保障的最后一公里,还要具有系统设计的能力。 运维现有发展方向的问题 运维也越来越朝着平台化,自动化,自助化方向发展。这种发展方式虽然可以解决问题,但是会导致碎片化以及难以标准化,不可复制,对生态也是不利的。 所谓碎片化指的是针对性的开发工具套件解决问题,比如为了解决配置问题,开发了个配置系统,比如为了部署,开发了部署系统,为了管理应用,针对不同类型的应用开发管理系统。所有这些系统都是为了解决特定一类问...

Elasticsearch 漫谈

前言 之前在研究ElasticSearch的时候,发现竟然已经有 七篇文章了。这些文章通常都是遇到了问题,于是去研读相关代码,试图搞清楚里面的机制,顺带记录下来而成文的。如果加上一些黏边的文章,譬如 ELK的崛起等,则应当在十篇左右。 涉及到了聚合,索引构建,Rest/RCP API,Recovery 等多个方面。相对而言,ES 索引构建流程相关的文章已经比较完备: ElasticSearch Rest/RPC 接口解析 ElasticSearch Bulk 源码解析 如何提高ElasticSearch 索引速度 在ES中,索引构建和查询因为没有做分离,所以他们之间存在着非常激烈的竞争关系,而ES所暴露出来的那无数参数就是调整两者之间关系的。 Merge ,Shard数,索引数 Merge的影响其实是非常大的。现在大部分存储系统对于更新和删除其实都是生成新的文件,并不会直接去更新原来的文件,查询时对应的Reader会读取这些文件,从而实现类似合并后的效果。在ES中,Merge由两部分构成,MergeScheduler和MergePolicy。MergeScheduler控制合并的使用的...

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