前言Flink CDC (CDC Connectors for Apache Flink®)[1] 是 Apache Flink® 的一组 Source 连接器，支持从 MySQL，MariaDB, RDS MySQL，Aurora MySQL，PolarDB MySQL，PostgreSQL，Oracle，MongoDB，SqlServer，OceanBase，PolarDB-X，Ti
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2024-03-13 09:02:27
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状态在分布式系统中：速度慢，但可靠性高特点：高吞吐和低延迟：每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟结果的准确性：Flink提供了事件时间（event-time） 和处理时间（processing-time）语义。对于乱序事件流，事件时间语义仍然能提供一致且准确的结果精确一次(exactly-once)的状态一致性保证可以连接到最常用的存储系统：Kafka，Hive，JDBC，HDFS，Redis等高可用
可视化篇是Zabbix对比乐维监控专题系列文章的第五篇，包括自定义投屏视图、拓扑图、业务服务管理、报表统计等功能的对比分析。
前面我们详细介绍了Zabbix与乐维监控的架构与性能、Agent管理、自动发现、权限管理、对象管理、告警管理方面的对比分析，相信大家对二者的对比分析有了相对深入的了解，接下来我们将对二者的可视化功能进行对比分析。可视化是当代IT监
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2024-03-23 11:24:56
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工程背景与目标：当前市面上购买的家庭网络监控，其内容一般会完整的传输至监控制造商（运营商）服务器以供用户异地观看与控制，一定程度上降低了用户对于监控的入门门槛，但显然存在个人隐私泄露的潜在风险。 当前通过Shodan搜索实现网络摄像头入侵、字典用户操作平台密码甚至是直接入侵监控制造商（运营商）服务器等等方式爆破网络摄像头的事例已比比皆是。基于此，搭建一台完全属于自己控制的网络监控就显得有其存在的合
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2024-05-10 21:05:53
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在Kubernetes（K8S）集群中，实现可视化监控是非常重要的一项工作。通过可视化监控，我们可以直观地了解集群的各种指标和状态，进而做出及时的调整和优化，保证集群的稳定运行。本文将向你介绍如何在K8S集群中实现可视化监控，帮助你快速上手。
## 整体流程
下面是在K8S集群中实现可视化监控的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 部署监控组件 |
| 2
原创
2024-05-21 10:10:19
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“You can’t fix what you can’t see”。可视化是监控的核心目标之一，在本章中我们将介绍Prometheus下的可视化技术。例如，Prometheus自身提供的Console Template能力以及Grafana这一可视化工具实现监控数据可视化。Prometheus UI提供了基本的数据可视化能力，可以帮助用户直接使用PromQL查询数据，并将数据通过可视化图表的方式
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2024-01-17 08:41:12
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一、简介我们在使用JMeter进行接口自动化和性能测试的时候，非常依赖测试执行完成后的Report报告，而且报告太过粗糙，视图简陋难看；如果是做长时间的压力测试及自动化脚本执行，很难及时察看执行过程中的测试状况；实现可视化实时监控后可以优化解决我们遇到的这些问题。优点： 1、实时数据 2、清晰美观的图表 3、能够储存和对比多个测试报告 4、能
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2024-03-12 14:45:00
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这一讲我将带领你学习可视化监控套件 Grafana。Grafana 是一个开源的数据可视化的平台，所以它既不会监控应用，也不会产生监控数据，更不会对接原始数据进行分析存储。它仅专注数据可视化本身。本节内容，会先通过与上一节 Kibana 可视化套件对比，来讲述 Grafana 的核心设计。然后以实战视角，分享应用服务如何使用 Grafana 生成应用监控指标和落地实践。为什么提起 Grafana
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2024-02-29 09:17:34
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概述性能监控是容器服务必不可少的基础设施，容器化应用运行于宿主机上，我们需要知道该容器的运行情况，包括 CPU使用率、内存占用、网络状况以及磁盘空间等等一系列信息。在我的前文《Docker容器可视化监控中心搭建》之中我们就实践过Docker容器的可视化监控，在那篇文章中我们是使用了 cAdvisor + influxdb + grafana 技术栈来完成的。然而容器化世界里向来不会只有一种方法来
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2024-04-15 10:36:26
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负责百度智能运维（Noah）相关产品的前端设计和研发，在运维数据可视化方向有着丰富的实践经验。干货概览对于运维可视化，在前面的文章《运维可视化 | 漫谈内网监控可视化》中详细介绍了能将内网监控中的异常情况可视化的事件流图。本文将从可视化角度继续分析，百度内网监测系统（NetRadar）如何通过可视化手段展示在某个时刻内网中存在哪些异常，从而让运维工程师直观地知道内网的哪些部分受到了异常的影响。机房
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2024-02-28 10:11:48
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一，一种
可视化的数据
监控dashboard首先看下非
可视化的数据
监控： 我们先在原来的项目e-book-consumer-hystrix-ribbon-threadpool上做些改造。 （1）pom文件加入如下依赖：<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<art
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2024-05-11 20:25:37
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数据中心机房是保证公司业务正常开展、持续发展的关键，如今却面临着：复杂的管理子系统、传统枯燥的管理界面、信息孤立或抽象展现及维护困难等问题。因此，很多企业数据中心机房选择利用3D可视化技术来实现监控管理。环境日益复杂。机房设备各自独立，没有统一的监控系统进行管理，机房系统运行过程中容易频发险情。三维可视化数据中心机房集中监控管理系统，以直观的展示方式、简单的操作流程，极大地减轻了数据中心机房运
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2024-04-18 16:09:47
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CDF文件了。假如每个探针的位置用一个坐标表示，以左上角为（0，0），那么整张芯片的坐标就如下图（行数n必须等于列数m，这里共有n*m个探针）： 0,01,02,03,0…m,00,1 0,2 0,3 …
1、Kafka实战应用场景 2、 Kafka基本概念 Kafka broker。kafka服务端，Consumer消费者 Producer生产者Topic与分区是一对多的关系；offset是消息分区中的唯一标识，通过offset定位具体的分区找到消息所在。分区：可看成是一个可追加的日志文件。分区是有序的，To
atomeye是一款小巧的、功能强大的可视化软件，由 李巨 开发(据说是其博士期间苦于没有很好的可视化软件而开发的)。1. atomeye的优势可以轻松可视化原子数在百万级的体系(目前，我还没有发现其他的可视化软件能够做到如此)；程序小巧，仅仅4M；无需编译，直接运行(这个可能未必算优点)；可以远程在终端下打开；功能强大，渲染效果很不错；免费。2. atomeye支持的文件格式atomeye目前只
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2024-03-29 09:22:04
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如果想把Linux服务器运维学精通，简单的会部署网站环境，使用WEB面板和一键包，甚至会手工编译环境还是不够的。虽然不需要系统的学习Linux系统的各种操作理论，但是在遇到需要解决的问题然后查阅文档还是必须要做的。在Linux运维过程中，需要用到很多快捷的命令操作，比如移动、复制、下载，包括今天老蒋需要分享的服务器监控命令 - top。虽然在老蒋部落中也有介绍过第三方，以及安装在服务器端的监控软件
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2024-05-28 12:42:02
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目录一、scrapy介绍和安装二、scrapy架构介绍三、scrapy目录介绍四、scrapy项目创建，爬虫创建，启动爬虫五、scrapy解析数据使用css和xpath解析代码演示六、settings相关配置，提高爬取效率6.1 基础的一些6.2 增加爬虫的爬取效率七 、持久化方案八、全站爬取cnblogs文章8.1 request和response对象传递参数8.2 解析下一页并继续爬取（具体
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2024-07-01 18:38:52
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文章目录一、docker的图像化工具Portainer二、Docker容器监控2.1 docker的原生监控命令2.2 容器监控2.2.1 CAdvisor监控收集2.2.2 InfluxDB存储数据2.2.3 Granfana展示图表2.2.4 使用 一、docker的图像化工具PortainerPortainer 是一款轻量级的应用，它提供了图形化界面，用于方便地管理Docker环境。文档：
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2023-07-20 14:29:52
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导读：pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，本文将为你阐述pyecharts的使用细则。前言我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts，可视化类型非常多，但是得通过导入js库在Java Web项目上运行，平时用Python比较多，于是就在想有没有Py
1.操作场景VNC（Virtual Network Console）是虚拟网络控制台的缩写。它是一款优秀的远程控制工具软件，由著名的 AT&T 的欧洲研究实验室开发的。VNC 是基于 UNIX 和 Linux 操作系统的开源软件，远程控制能力强大，高效实用，其性能可以和 Windows 和 MAC 中的任何远程控制软件媲美。本文档指导您如何在 Ubuntu 操作系统的云服务器中搭建可视化界
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2024-02-22 07:15:47
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