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监控告警平台的国产化选择—Rancher与夜莺的集成

作者简介 张智博，SUSE Rancher 大中华区研发总监，一直活跃在研发一线，经历了 OpenStack 到 Kubernetes 的技术变革，在底层操作系统 Linux、虚拟化 KVM 和 Docker 容器技术领域都有丰富的研发和实践经验。 通常提到在 Kubernetes 集群中搭建监控告警平台，普遍的选择都是 Prometheus，这源于 Prometheus 早期与 Kubernetes 的不断演进以及后续良好发展的生态。实际上，我们有很多不错的选择，尤其是一些国内优秀团队的作品。本文以 Rancher 与夜莺的整合为视角，为社区用户提供一些新的线索，这是打造一站式监控告警的另一个选择。 夜莺监控 (Nightingale) (https://github.com/ccfos/nightingale)，是一款开源云原生监控分析系统，采用 All-In-One 的设计，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，提供开箱即用的企业级监控分析能力。2022 年 5 月 11 日，夜莺监控项目赠予了中国计算机学会开源发展委员会（CCF ODC），成为该组织成立后接受捐赠的首个开源项目。 本文的集成实践遵循快速上手体验原则，通过 Rancher 部署 RKE 集群，并将夜莺的 Helm Chart 通过 Rancher UI 安装到该集群中。版本信息如下： Rancher v2.6.4 Nightingale Chart v0.1.0 RKE Kubernetes 1.22.9 Local Path Provisioner v0.0.22 Rancher 具备非常开放的整合能力，夜莺的 Helm Chart 可以非常方便地通过 Rancher Explorer UI 进行管理。安装 Rancher 并使用 RKE 引擎部署下游集群，在 Explorer UI 中切换到该集群，在 App&Marketplace 添加夜莺 Helm Chart Repo，刷新后可在 Charts 中找到 Nightingale： 夜莺的安装需要有 PVC 支持持久化数据，这里使用 Rancher 开发的一个轻量的 Local Path Provisioner，直接在当前集群中执行 kubectl shell 进行快速安装即可。 kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/rancher/local-path-provisioner/v0.0.22/deploy/local-path-storage.yaml 夜莺的 Dashboard 支持多种访问方式，考虑到快速上手原则，这里使用 NodePort 暴露方式，在安装的 yaml 中，修改expose.type: nodePort。 等提示安装完成后，进入 Explorer UI 的 Service Discovery，使用 nightingale 过滤 Service，可以看到暴露的 NodePort 端口为 30007： 访问该 NodePort 端口，使用默认的超管用户（root/root.2020）即可登录到夜莺的 Dashboard： 由于夜莺 Helm Chart 会以 Daemonset 的形式，在 k8s 每个节点上启动了 telegraf 采集器，因此节点主机相关的监控指标，默认会自动被收集到夜莺系统中，只需要在夜莺 Web UI 导入内置的 Dashboard 和 Alert Rule，就可以很顺利的拿到可替代社区 Prometheus 的一站式监控告警平台。 导入内置 Dashboard： 导入内置的 Alert Rule： 在弹出的选择框中，选择导入 linux_by_telegraf，即可看到 Linux 主机相关的告警策略已经成功导入并且生效了。 夜莺的商业化支持目前由独立公司快猫星云(https://flashcat.cloud)负责。快猫星云秉承让监控分析变简单的初心和使命，依托其先进云原生监控分析平台，贯通监控数据要素，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，为企业提供开箱即用的云原生监控分析能力。
2022-05-26
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smart-mqtt v0.1 首发，国产开源 MQTT Broker 服务器

smart-mqtt 是用 java 语言开发的 MQTT Broker 服务，也是 smartboot 组织下首款真正意义上面向物联网的解决方案。旨在帮助企业以较低的成本快速搭建稳定、可靠的物联网服务，助力万物互联互通。 smart-mqtt 底层通信采用了异步非阻塞通信框架 smart-socket，现已实现了完整的 mqtt v3.1.1 协议编解码规范，未来还将考虑支持 mqtt v5.0 及其他物联网协议。 项目发展 2018年，创建 smart-mqtt 项目，完成基本的协议编解码结构搭建。 2019~2021年，项目基本处于停更状态，期间重心在于提升底层通信框架 smart-socket 的性能。 2022年3月，重启 smart-mqtt。 更新内容 ✅支持MQTT v3.1.1协议标准 ✅支持Qos0、Qos1、Qos2 的消息传递。 ✅支持遗嘱消息 ✅支持 retain 消息 ✅支持心跳消息 ✅插件化设计模式 ✅mqtt client 相关功能 ✅优雅停机 ✅Broker生命周期及各类事件监听 客户端鉴权 支持集群部署模式 支持通配符订阅模式 精准流控 待补充。。。 功能演示 步骤一：启动 MQTT Broker 我们可以通过两种方式启动MQTT Broker服务。 第一种是下载工程源码后，运行 smart-mqtt-broker 模块下的 Boostrap 程序（如下图）。 第二种是通过二进制发行包启动broker服务，进入bin目录后执行 start.sh 脚本即可。软件包下载地址为：https://gitee.com/smartboot/smart-mqtt/releases 步骤二：启动 MQTT Client smart-mqtt 现已提供了比较基础的 client 能力，通过下图所示代码启动即可。当然，也可以采用任意遵循 MQTT 协议的第三方客户端连接 smart-mqtt broker。 参考资料 《MQTT协议3.1.1中文版》 moquette 最后 smart-mqtt 正处于代码研发阶段，功能、文档、产品规划都还存在诸多的不完善。这个项目在我过往研发的开源作品中算不上难度最大的，但一定是复杂性最高的，这里面涵盖了通信、MQTT协议规范、消息队列、分布式架构、消息质量、数据持久化等一系列技术挑战。保守估计还需数月的研发才可使 MQTT Broker具备生产应用的成熟度，对该项目感兴趣的朋友欢迎留言交流。
2022-04-14
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新一代国产 ORM 框架 sagacity-sqltoy-5.1.14、4.19.5 发版

开源地址： github:https://github.com/sagframe/sagacity-sqltoy gitee:https://gitee.com/sagacity/sagacity-sqltoy idea 插件(可直接在idea中检索安装):https://github.com/threefish/sqltoy-idea-plugins 更新内容 1、优化executeSql增加存在分库分表场景 2、batchUpdate增加公共属性赋值(创建人、创建日期、修改人、修改日期等) 3、updateByQuery、deleteByQuery、updateFetch完善分库分表场景 4、优化sql中以？(问号)传参且有@fast()场景下按比例取Top记录和取随机记录时参数位置处理缺陷 qltoy的关键优势： //------------------了解 sqltoy的关键优势: -------------------------------------------------------------------------------------------*/ //1、最简最直观的sql编写方式(不仅仅是查询语句)，采用条件参数前置处理规整法，让sql语句部分跟客户端保持高度一致 //2、sql中支持注释(规避了对hint特性的影响,知道hint吗?搜oracle hint)，和动态更新加载，便于开发和后期维护整个过程的管理 //3、支持缓存翻译和反向缓存条件检索(通过缓存将名称匹配成精确的key)，实现sql简化和性能大幅提升 //4、支持快速分页和分页优化功能，实现分页最高级别的优化，同时还考虑到了cte多个with as情况下的优化支持 //5、支持并行查询 //6、根本杜绝sql注入问题 //7、支持行列转换、分组汇总求平均、同比环比计算，在于用算法解决复杂sql，同时也解决了sql跨数据库问题 //8、支持保留字自动适配 //9、支持跨数据库函数自适配,从而非常有利于一套代码适应多种数据库便于产品化,比如oracle的nvl，当sql在mysql环境执行时自动替换为ifnull //10、支持分库分表 //11、提供了取top、取random记录、树形表结构构造和递归查询支持、updateFetch单次交互完成修改和查询等实用的功能 //12、sqltoy的update、save、saveAll、load 等crud操作规避了jpa的缺陷,参见update(entity,String...forceUpdateProps)和updateFetch //13、提供了极为人性化的条件处理：排它性条件、日期条件加减和提取月末月初处理等 //14、提供了查询结果日期、数字格式化、安全脱敏处理，让复杂的事情变得简单，大幅简化sql或结果的二次处理工作 //-----------------------------------------------------------------------------------*/ sqltoy特点介绍： sqltoy的核心构建思想 sqltoy的对比mybatis(plus)和fluent mybatis的核心点：查询语句编写、可阅读性、可维护性 对象化crud是基础，但sqltoy有针对性的改进：update、updateSaveFetch、updateFetch等 sqltoy的缓存翻译，大幅减少表关联简化sql，让你的查询性能成几何级提升 极致的分页，同样帮助你实现查询的性能大幅提升 快速分页:@fast() 实现先取单页数据然后再关联查询，极大提升速度 分页优化器:page-optimize 让分页查询由两次变成1.3~1.5次(用缓存实现相同查询条件的总记录数量在一定周期内无需重复查询 sqltoy的分页取总记录的过程不是简单的select count(1) from (原始sql)；而是智能判断是否变成:select count(1) from 'from后语句'， 并自动剔除最外层的order by sqltoy支持并行查询：parallel="true"，同时查询总记录数和单页数据,大幅提升性能 便利的跨数据库统计计算：数据旋转 便利的跨数据库统计计算：无限极分组统计(含汇总求平均) 便利的跨数据库统计计算：同比环比
2021-11-01
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接连三次霸榜GitHub，这个国产GitHub项目是真的强...

想要应用 AI 技术进行产业智能化升级，又担心缺乏计算机、数学等理论基础？ AI 算法训练完成，优化部署上线又是一个趟不过去的大坑？ 别担心，今天就教大家应用一个开源项目——飞桨全流程开发工具 PaddleX，快速开发 AI 算法并快速部署实现业务上线， 搭上人工智能的产业浪潮！ 这个开源项目三次登上 GitHub Daily 全球趋势榜，2.7k 星标；不需要数学基础，不需要编程大牛，只要下载就可以快速开发 AI 算法模型并投产应用；还有工业制造、安防巡检、能源电力、卫星遥感、智能交通等行业海量的示例项目！所有代码全公开，让你可以一键利用云资源就可以运行，换数据就可以进行任务迁移，超低代码实现多环境、多硬件部署，实在是业界良心，“飘香四溢”啊～ 小遍赶紧识趣的送上传送门，建议小伙伴们 Star 收藏后再慢慢研究： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX 那这个项目到底有什么过人之处，又具体能做些什么呢？下面就展开来给大家详细介绍一下。 01. 能做什么？ 图像分类、目标检测、语义分割、实例分割任务全覆盖！还提供工业制造、安防巡检、能源电力、卫星遥感、智能交通等十多个行业的实际场景详细的示例工程！ 工业制造：瑕疵检测、目标定位、智能抓取、自动分拣、产品计数； 安防巡检：输电线路及基站本体异物检测，表计等设备检测及读数，异常喷洒、火情检测； 智慧城市：车辆、行人、交通标志检测，卫星遥感图像识别，建筑物、农作物、道路等检测、分割及变化检测及面积计算； 智慧零售：商品检测、商标检测及计数； 智慧医疗领域：CT 影像分割、肺炎筛查、眼底病变筛查。 02. 怎么用？ PaddleX 提供了从数据预处理、超参配置、模型训练与评估、模型多端部署等深度学习产业项目开发全流程全面覆盖。 数据准备 PaddleX 适配产业标准数据标注格式，支持常用标注工具，如：Labelme、精灵标注、EasyData 等。原生匹配数据格式转化方法。同时提供多种数据增强的策略，适配了 imgaug 图像增强库，支持上百种数据增强操作，有效缓解小样本训练难题。 模型训练 为了满足用户的多种需求，PaddleX 提供多种开发方式。 >>本地 API： pip install 一键安装， 3个 API 即可完成深度学习算法训练！与【图形化开发界面】开发流程相同，提供极简的 API，功能更丰富、开发更灵活、开源易集成。 >>RESTful API： 不论你将训练框架部署在哪里， 只需要启动 RESTful API 服务，即可在本地调起开发界面调动远程服务器的资源进行训练。 >>训练过程可视化分析： 集成可视化分析工具 VisualDL 的能力，直观的将准确率、loss、PR 曲线、数据样本分布情况等用图表的方式呈现，使你清晰了解算法训练过程，加速调参。 >>一键完成模型量化、裁剪： 通过极简的方式即可快速进行算法的裁剪、量化，有效对算法进行体积、参数量的减小，速度、精度的提升。 模型部署 为了满足工业级别的部署，PaddleX 更是提供了全方位的部署服务：支持 Python、C++、C#等多语言部署；提供本地预测、服务化预测、边缘预测部署等多种解决方案；适配业界常用的 CPU、GPU（包括 NVIDIA Jetson）、树莓派等硬件。 >>多硬件、多环境快速部署上线： PaddleX Deploy 模块：适配业界常用的 CPU、GPU（包括 NVIDIA Jetson）、树莓派等硬件；支持 PaddleClas PaddleDetection PaddleSeg 三个套件的模型的部署；支持用户采用 OpenVINO 或 TensorRT 进行推理加速；完备支持工业最常使用的 Windows 系统，且提供 C#语言进行部署的方式！ >>独特的 PaddleX Manufacture SDK： 编译预测库太复杂？需要多个算法串联？PaddleX Manufacture SDK 提供工业级多端多平台部署加速的预编译飞桨部署开发套件（SDK），通过修改业务逻辑配置文件，就可以快速完成推理部署。覆盖单个算法以及多个算法串联形式。极低代码，极高效率。再也不用在不同环境下分别打包！ PaddleX 图形化产品即将正式发布 PaddleX 图形化产品将集成数据标注与模型部署功能，为用户提供高效便捷的可视化操作界面，完成本地化一站式模型开发。产品名称为飞桨 EasyDL - 桌面版，邀测链接如下： ai.baidu.com/easydl/paddle 应用教程 >>亲妈级示例工程及文档： 针对产业落地每一细节，提供详细的完善的操作指南，以及基于产业真实场景的示例工程。覆盖从数据标注、数据预处理、单模型训练调优、多模型串联，到多端部署、推理加速、可视化结果呈现等全流程！ 不论你是 AI 算法开发者、软件系统工程师、硬件工程师还是学生；不管你对什么视觉领域任务有需求，都可以应用 PaddleX 提供的深度学习算法快速进行模型开发，并在实际的硬件、系统上部署上线。 还不 Star 等什么？这么优秀的项目不值得支持一下嘛？ 项目链接： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX
2021-10-14
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t-io 3.7.3 发布，入驻华为优选库的国产网络框架

t-io是啥 t-io遥遥领先的star数，让我误以为技术圈的大佬们都已经知道了t-io，所以以前很少在新闻中介绍t-io，这两年创业下来，发现许多公司的CTO们并不知道t-io，甚至没听说过t-io，所以在以后为数不多的新闻中带入适当的t-io的介绍，避免大家一脸蒙鼻 t-io是基于java开发的，面向一线工程师的网络编程框架，它的愿景是让天下没有难写的网络程序。笔者也用t-io打造了新一代即时通讯产品----谭聊，欢迎大家体验（各大应用市场搜索“谭聊”），除了即时通讯，笔者还用t-io打造了新一代视频会议（易立境视频会议），很快就能上线体验 t-io应用场景和能力 t-io生态圈 t-io案例 欢迎过来提交案例：https://www.tiocloud.com/2/case/index.html t-io技术白皮书 https://www.tiocloud.com/tio.pdf 本次更新内容 pom管理依赖升级 不再进行版本更新检查 最新pom坐标 <dependency> <groupId>org.t-io</groupId> <artifactId>tio-core</artifactId> <version>3.7.3.v20210706-RELEASE</version> </dependency>
2021-07-05

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

时间: 2026-08-21 大小: 5MB 下载: 2次
Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2026-08-21 大小: 9.84MB 下载: 40次
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