一目了然,看民生银行 IT 运维故障管理可视化案例
一、前言
民生银行 IT 运维工作经历了多年实践,已经建设了CMDB、IT运维管理系统(流程平台)、集中监控系统、交易性能监控系统、自动化运维系统、日志管理平台等管理工具,并在实际工作中不断深入的优化,在近年还打造了运维大数据平台,用以支撑 IT 运维管理工作。
在日常工作中,监(各类监控)、管(流程)、控(自动化)和CMDB系统均建立了映射关系,用以打通各系统的数据消费场景。
但实际工作中依然面临着工具分散,依靠运维人员经验和频繁切换各专业分析工具,以实现故障定位、影响分析等操作,运维数据消费效率存在进步空间。
基于上述背景,民生银行尝试借助架构管理可视化工具,将配置数据(CMDB)、监控数据(集中监控告警、交易性能监控)、自动化运维管理工具、IT运维管理系统的变更数据整合到 IT 运维架构图上,打造统一的运维数据消费
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缓存架构之史上讲的最明白的RabbitMQ可靠消息传输实战演练
一、背景介绍:消息可靠传递的重要性 比如:某个广告主(如:天猫)想在我们的平台(如:今日头条)投放广告,当通过我们的广告系统新建广告的时候,该消息在同步给redis缓存(es)的时候丢失了,而我们又没有发现,造成该广告无法正常显示出来,那这损失就打了,如果1天都没有该广告的投放记录,那就有可能是上百万的损失了,所以消息的可靠传输多我们的广告系统也是很重要的。 其实,生活中这样的场景很场景,再比如:交易系统、订单系统都必须保证消息的可靠传输,否则,损失是巨大的!!! 二、如何保证消息的可靠传递呢? 1、设置交换机、队列和消息都为持久化 **持久化:**保证在服务器重启的时候可以保持不丢失相关信息,重点解决服务器的异常崩溃而导致的消息丢失问题。但是,将所有的消息都设置为持久化,会严重影响RabbitMQ的性能,写入硬盘的速度比写入内存的速度慢的不只一点点。对于可靠性不是那么高的消息可以不采用持久化处理以提高整体的吞吐率,在选择是否要将消息持久化时,需要在可靠性和吞吐量之间做一个权衡。 处于某种应用场景,如:大流量的订单交易系统,为了不影响性能,我们可以不设置持久化,但是我们会定时扫描数据库...
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业界 | Airbnb的变更数据捕获系统,实现数据突变实时响应
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