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标签的最佳实践

背景 随着用户资源增加,用户管理难度也随之增加。标签是大客户批量管理资源的必需品;标签是人、财、物管理的重要手段;横向拉通云产品的分组工具。使用场景: 资源溯源标签 标签管理应用发布流程 使用标签分组自动化运维 成本管理标签(资源费用分账) 基于标签设计资源的访问控制 最佳实践 在为资源创建标签标记策略时,确保它准确地标识在相关的维度上并遵循以下最佳实践: 互斥/集体详尽的原则 有限值原则 精简标签键设计原则 考虑未来变化后果 互斥/集体详尽的原则 标签始终使用标准化、区分大小写的格式,并始终在所有资源类型上实现它。 尽量避免在同一个属性使用两个标签键,比如归属者用key="owner"表示,就最好不要有表示同一个含义的键,比如own、Belonger、归属者等等 规划资源的时候,需要同时规划标签,特别需要先规划标签键。所有资源都打上规划的标签键及其对应的标签值

Docker进阶-容器监控cAdvisor+InfluxDB+Granfana

概述 前面文章介绍使用docker compose组合应用并利用scale快速对容器进行扩容。 由于docker compose启动的服务都在同一台宿主机上,对于一个宿主机上运行多个容器应用时,容器的运行情况如:CPU使用率、内存使用率、网络状态、磁盘空间等一系列随时间变化的时序数据信息,都是需要去了解,因此监控是必须的。 容器监控方案选择 对于容器的监控方案可谓多种多样,本身自带命令docker stats命令,Scout,Data Dog,Sysdig Cloud,Sensu Monitoring Framework,CAdvisor等。 通过docker stats命令可以很方便的看到当前宿主机上所有容器的CPU,内存以及网络流量等数据。但是docker stats命令的缺点就是统计的只是当前宿主机的所有容器,而获取的监控数据是实时的,没有地方存储,也没有报警功能。 docker stats 而Scout、Sysdig Cloud、Data Dog虽然都提供了较完善的服务,但是它们都是托管的服务而且都收费,Sensu Monitoring Framework集成度较高,也免费,但...

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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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