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3. 使用Loki收集K8s日志3.1 架构说明无论是ELK、EFK还是Filebeat,都需要用到Elasticsearch来存储数据,Elasticsearch本身就像“一座大山”,维护难度和资源使用都是偏高的。对于很多公司而言,特别是新创公司,可能并不想大费周章地去搭建一个ELK、EFK或者其他重量级的日志平台,刚开始的人力投入可能是大于收益的,所以就需要一个更轻量的日志收集平台。一个基于K
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使用python把mongodb数据导入到clickhouse
前言由于工作等原因(借口),距离发布上一篇MDT系列的文章已经过去一年 ::twemoji:sweat::上一章我记录了基于MDT如何使用一个Task即可实现制作Windows基础wim镜像+DIY基础软件+捕捉镜像。[**传送门**](https://blog.itpro.cc/archives/building-a-windows-10-21H2-reference-image-using-m
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MDT部署Windows系列 (十二): 进阶篇—制作完美的Win10 22H2系统镜像模板之移除Windows内置应用
基于SCCM Baseline修正Lenovo高通X55 WWAN过度记录导致C盘空间被占满的问题
通常情况下,在部署了 K8S 服务之后,为了更好地监控服务的运行情况,都会接入对应的日志系统来进行检测和分析,比如常见的 Filebeat + ElasticSearch + Kibana 这一套组合来完成。虽然该组合可以满足我们对于服务监控的要求,但是如果只是部署一个内部单服务用的话,未免显得大材小用,而且部署服务还会带来大量的资源消耗。那么有没有简单查看
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K8s 日志高效查看神器,提升运维效率10倍!
其实容器可以理解为:cgroups(资源控制)+namespaces(访问隔离)+rootfs(文件系统)+engine(容器生命周期管理)。
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直击关于Docker所必须了解的知识
一、概述如果两台服务器root密码不一致,两种解决方案1、手动对root设置免密,还可以一键式安装2、主备机器分开搭建,初始化环境,然后数据库安装二、搭建主从1、环境基础配置两台虚拟机操作系统配置依据这篇文章 https://blog.51cto.com/u_13236892/61162562、配置文件vi /opt/software/openGauss/cluster_config.x
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1. 背景团队维护多套业务系统,有支付系统、金融系统、数据系统、核验系统等二十多套业务系统,每套业务系统有10 - 50台服务器不等,当前团队中存在一套自动化巡检系统,每十分钟巡检一次,有异常可实时告警。但每天还需要人工登录服务器巡检两次,因人工巡检耗时长、漏巡风险大,需要一个运维巡检工具帮助实现快速人工巡检。2. 巡检逻辑通过巡检机的python脚本登录各系统服务器并执行存在的shell巡检脚本
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Python + Shell 巡检服务器
基于4.18内核的基于内核源码的原生编译方式介绍,开发符合自己业务需求的高性能的ebpf程序。
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eBPF动手实践系列一:解构内核源码eBPF样例编译过程
1 InfluxDB是什么InfluxDB 是一个由 InfluxData 开发的开源时序型数据库。它由 Go 写成,着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB 被广泛应用于存储系统的监控数据,IoT 行业的实时数据等场景。技术特点包括:InfluxDB在技术实现上充分利用了Go语言的特性,无需任何外部依赖即可独立部署[5]。InfluxDB提供了一个类似于SQL的查询语言并且一系列内置
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运维监控必看:必懂的 InfluxDB 使用指南,关键时刻能用上
通过本文的指导,读者将能够轻松上手并掌握使用Ansible来自动化部署Keepalived的方法,从而构建高可用网络架构,提高网络服务的可靠性和稳定性。无论是系统管理员、网络工程师还是其他对网络高可用性感兴趣的人员,都能够从本文中获得实用的指导和经验。
需求背景在使用Django快速开发一个IT 电脑、显示器资产管理小系统的时候,遇到一个问题是,当变更资产设备(新增、修改、删除)的时候,能记录是谁在什么时间进行的变更。确认的是肯定是登录状态,但是在使用Django的signal中获取不到当前登录的用户问题演示1、定义资产设备模型和 自定义日志模型class Device(models.Model): """ IT资产设备
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Django自带的Admin后台中如何获取当前登录用户
在开源的软件负载均衡中,应用最为广泛的有LVS、Nginx、HAProxy,甚至阿里云的SLB也是基于LVS及Nginx的。
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LVS/Nginx/HAProxy原理及应用场景介绍
因为nginx无论是开启模块还是添加模块都需要重新编译, 我们首先做一些准备工作。测试环境操作系统: CentOS 7.2安装依赖这些依赖是我这个环境下的, 你可以根据自己的环境安装对应的依赖。yum install -y patch yum install -y gd gd-devel yum install -y libxslt-devel yum install perl-ExtUtils-
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Nginx upstream采集
一、索引推荐1、测试数据导入gsql -d database_test -p 26000 -U joe -W Mysql@123456 -r CREATE TABLE tab_ysl_1 (col1 int, col2 int, col3 text); INSERT INTO tab_ysl_1 VALUES(generate_series(1, 3000),generate_series(1,
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Docker+Rancher + Harbor + GitLab + Jenkins 搭建CI/CD环境一.环境说明机器名称系统版本IP地址k8s版本docker版本k8s-rancher-205-10ubuntu 22.04192.168.205.101.25.220.10.18k8s-master-205-11ubuntu 22.04192.168.205.111.25.220.10.18k8
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Docker+Rancher + Harbor + GitLab + Jenkins 搭建CI/CD环境
基于keepalived双vip的MySQL高可用集群
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在51CTO的第一篇博文
基于keepalived双vip的MySQL高可用集群
1.sudo命令介绍sudo命令来自于英文词组“super user do”的缩写,中文译为“超级用户才能干的事”.sudo的功能是用于授权普通用户执行管理员命令,允许普通用户执行一些或者全部的root命令,如halt,reboot,shutdown、init等等。这样不仅减少了root用户的登陆和管理时间,同样也提高了安全性。sudo是对Shell的一个代替,它是面向每个命令的。sudo 与su
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Linux基本功系列之sudo命令
1、事件昨天下午突然收到运维邮件报警,显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%,而且最近一段时间一直持续在70%以上,看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了,但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用,这个利用率有点太夸张,硬件瓶颈应该不会这么快就到了,一定是哪里的业务代码逻辑有问题。2、排查思路2.1 定位高负载进程 pid首先登录到服务器使用
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Linux 系统 CPU 100% 打满了!
在开源的软件负载均衡中,应用最为广泛的有LVS、Nginx、HAProxy,甚至阿里云的SLB也是基于LVS及Nginx的。本文就来阐述下LVS、Nginx、HAProxy的工作原理及应用场景。
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一文剖析:LVS/Nginx/HAProxy原理及应用场景
在上一篇文章中,我们使用Grafana从SQL Server的表中取数,然后通过Dashboard实现了对Lync/Skype服务器的实时用户/设备连接数的监控。那么在本篇文章中,我们将继续使用Grafana来实现对Lync/Skype服务器的实时会议数据的监控。如何使用Grafana监控Lync/Skype服务器的实时会议数Skype服务器的实时会议数来源Skype服务器的实时会议数主要来源于S
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使用Grafana监控Lync/Skype服务器(二)
一、关系模型1、关系对于B校中的5个对象,分别建立属于每个对象的属性集合,具体属性描述如下:● 学生(学号,姓名,性别,出生日期,入学日期,家庭住址)● 教师(教师编号,教师姓名,职称,性别,年龄,入职日期)● 班级(班级编号,班级名称,班主任)● 院系(系编号,系名称,系主任)● 课程(课程编号,课程名称,课程类型,学分)上述属性对应的编号为:● student(std_id,std_name,
​​Python 学习手册​​【学习线路】【学习线路图】【技能对照表】一、容器列表(list)元组(tuple)集合(set)字典(dict)1、列表线性表:数组:连续内存的实现栈:先进后出,后进先出队列:先进先出,后进后出链表:单向链表:尾指针指向首地址双向链表:收尾指向[ ] Python 没有数组,数组查询速度快,增删改查效率慢[ ] Python 的列表是基于双向链表实现,列表查询速度慢,
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我的Python学习之路,从入门到实战
以应用可观测性为核心的可观测性监控,已成为DevOps工作中的重要组成部分,在传统监控中,主要是对被监控目标的状态、性能、容量等方面的度量,相对监控数据安全的需求并不明显,伴随监控内容向应用侧的偏移,以可观测性为主导的监控内容则涵盖了更多的维度,其给监控工作带来的更多的要求和挑战。在可观测性方面,对应用的监控主要包括了metrics、logs、trace三个维度的需求,其中logs和trace会实时采集大量应用数据,其已经面临着严重的数据安全泄露问题,例如在日志或trace数据中出现个人身份ID、手机号等。可观测性的监控工具有很多,每个工具也有各自不同的脱敏方案,例如ELK中可用logstahs、阿里的sls可通过logtail配置等,最近刚好遇到基于DataDog实现数据安全脱敏的实施需求,特此记录一下。
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可观测性监控中的数据安全 - DataDog中的监控数据脱敏
iptables是Linux系统中的防火墙管理工具,它的功能强大并且使用灵活,可用于网络防护、路由转发等功能应用。由于防火墙功能是基于Linux内核实现的,具有稳定和高效率的特点,因此常被广泛地使用到多个场景中。解锁iptables的技能,将会成为我们Linux网络安全的神器。本文将介绍 iptables 的基础知识、使用方法和实际应用场景,旨在帮助初学者快速上手。一. iptables
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强大的iptables:解锁Linux网络安全的神器
Linux基础之shell变量
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Linux基础之shell变量
Linux是一种自由和开放源码的操作系统,存在着许多不同的Linux版本,但它们都使用了Linux内核。Linux可安装在各种计算机硬件设备中,比如手机、平板电脑、路由器、台式计算机
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Linux60个小时速成
!! 大家好,我是乔克,一个爱折腾的运维工程,一个睡觉都被自己丑醒的云原生爱好者。作者:乔克公众号:运维开发故事博客:www.jokerbai.com随着分布式架构逐渐成为主流,“可观测性”一词也日益频繁地被人提起,它涉及的范围比较广泛,主要概括为如下三类:聚合度量(metrics)事件日志(logging)链路追踪(tracing)这三个方向虽然各有千秋,各有侧重,但是又不完全独立。在Peter
最近,OpenAI的一款聊天机器人模型ChatGPT爆火,ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文等任
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一百行代码实现简易版 ChatGPT | 社区征文
使用 git 的服务端 hook 来针对 change log 进行校验,拦截不符合我们规范的提交
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