如果每天需要处理超过10T移动海量数据，应答数十亿次会话请求，管理近千台服务器；你认为怎样的运维才可以hold住呢？覆盖超过20亿独立智能设备，服务10万款移动应用以及8万多应用开发者的TalkingData就面临着这样的挑战。运维总监潘松柏写下此文讲述了其公司的企业级监控系统。技术运营团队的由来在运维更名为技术运营的两年内
原创
2021-04-27 16:47:48
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技术运营团队的由来在运维更名为技术运营的两年内，我们对这个团队的工作目标产生了新的理解，工作内容也逐渐从传统的维护往DevOps方向转化。技术运营，简单地讲就是利用技术手段，降低资源消耗，提高基础资源的运行效率，提高整个软件生命周期运行的效率。这意味着对团队内的每个工程师都提出了更高的要求：一方面我们要支持目前的系统运行；同时也要针对目前的业务流程去开发自己的工具，让整个基础资源和能力工具化，把经
原创
2021-05-24 09:52:05
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概述 监控系统是整个IT架构中的重中之重，小到故障排查、问题定位，大到业务预测、运营管理，都离不开监控系统，可以说一个稳定、健康的IT架构中必然会有一个可信赖的监控系统，而一个监控系统的基石则是一个稳定而健壮的数据采集系统。 定义数据采集 数据结构的选择监控数据是标准的时间序列数据，传统的监控系统中，一条监控数据一般是由监控指标、时间戳和值组成，比如有10台服务器的内存使用率需要监控，一个时
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2021-04-27 16:46:05
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概述 监控系统是整个IT架构中的重中之重，小到故障排查、问题定位，大到业务预测、运营管理，都离不开监控系统，可以说一个稳定、健康的IT架构中必然会有一个可信赖的监控系统，而一个监控系统的基石则是一个稳定而健壮的数据采集系统。 定义数据采集 数据结构的选择监控数据是标准的时间序列数据，传统的监控系统中，一条监控数据一般是由监控指标、时间戳和值组成，比如有10台服务器的内存使用率需要监控，一个时间周
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2021-05-24 09:51:37
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开发背景TalkingData拥有千台以上服务器的大数据业务集群，所以对于系统的监控能力、指标的实时分析和历史报警信息追查也就有一定的要求，而且由于机器数量较多，我们也需要一些灵活的报警策略应对不同的情况。目前业界已经存在很多的报警系统，例如：Zabbix、Nagios、Promethus等等，但是以上系统分别有一些不足，Zabbix对于监控项目的批量修改会比较麻烦，Nagios 看不到历史数据，
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2021-05-24 09:51:08
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文章目录开发背景报警服务架构报警控制器 报警检验器报警策略报警流程1事件判断 2条件判断 3报警处理报警算法最小值 最大值 环比 TopN BottomN总结开发背景TalkingData拥有千台以上服务器的大数据业务集群，所以对于系统的监控能力、指标的实时分析和历史报警信息追查也就有一定的要求，而且由于机器数量较多，我们也
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2021-04-27 16:44:40
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# 大数据运营架构入门指南
在当今数据驱动的时代，大数据运营架构已经成为每个企业必须掌握的核心能力。作为一名刚入行的小白，理解和实现大数据运营架构可能会让你感到困惑，因此本文将通过流程讲解、代码示例以及图表来逐步引导你掌握这一技能。
## 一、实现大数据运营架构的流程
在实现大数据运营架构前，我们首先需要清晰整个过程。以下是一个简单的步骤表，描述了实现大数据运营架构的流程：
| 步骤 |
什么是HBase？HBase是一个开源的，分布式，列式存储系统，基于Google Bigtable的大规模结构化数据存储系统实现。如果需要详细了解下Google的Bigtable此外HBase对Bigtable的架构设计做了相应增强，主要的features如下：1、可以易于与Hadoop MapReduce整合的相关Classes；2、实时查询优化；3、提供REST-ful服务网关，支持XML,
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2023-12-06 18:52:16
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大数据运营 这两年大数据行业新提出了一个概念，叫大数据运营，所谓的BigData Operation，目前在各个行业中均处在蓬勃发展的阶段，就笔者来看，BDO代表了一种大数据的未来方向，以笔者所从事的网络游戏行业来看，具有比较大的发展空间，下面科多大数据来给大家做个简单介绍。1、前世今生从大数据进入游戏行业以来，大概经历了几个阶段： 发展阶段 数据仓库和数据集成阶段，以mysql
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2024-06-12 22:39:32
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政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。
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2021-07-13 17:21:42
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说起大数据生态，不得不提大数据生态系统图，而大数据行业却不断的发生着巨变，目前的这张图应该还算比较新了。
创业者们蜂拥至这个行业，这个行业正变得越来越拥挤。Hadoop似乎已经奠定了其作为整个大数据生态系统的关键部分，Spark是另一个基于内存计算的开源分布式计算框架，它试图填补Hadoop的弱项，提供更快的数据分析和良好的编程接口。 分析工具领域变得异常活
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2023-07-22 14:08:41
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我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
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2023-07-10 14:08:34
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首先，工作本身没有好坏之分，只有门槛高低之别。大数据开发、大数据分析、大数据运维都围绕着大数据展开。如果我们把大数据去掉，就只剩下，开发，分析，运维。当然还有其它的工作，例如运营，产品，讲师，测试等。 加上了大数据，只是我们的工作内容，或者说是工作方式发生了变化。大数据是传统行业，传统技术逐步发展的产物。但是并没有打破我们在传统行业的工作模式，和我们的一些基础知识的储备。革新的只有处理技术，工作手
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2023-12-14 08:37:26
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随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。1.大数据架构的特点一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术
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2023-07-11 20:48:06
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大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数
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2024-04-10 13:43:16
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目录（一）通用框架概述（二）数据收集层（三）数据存储层（四）资源管理与服务协调层（五）计算引擎层（六）数据分析层（七）数据可视化层 （一）通用框架概述自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下： （二）数据收集层 数据收集层直接与数据源对接，负责采集产品使用
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2023-08-15 22:30:12
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云计算与大数据密切相关，大数据是计算密集型操作的对象，需要消耗巨大的存储空间，云计算的主要目标是在集中管理下使用巨大的计算和存储资源，用微粒度计算能力提供大数据应用，云计算的发展为大数据的存储和处理提供了解决方案，大数据的出现也加速了云计算的发展，基于云计算的分布式存储技术可以有效地管理大数据，借助云计算的并行计算能力可以提高大数据采集和分析的效率。研究机构Gartner定义∶大数据是需要新的处理
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2023-10-23 14:41:33
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随着多年的大数据的技术发展和积累，越来越多的人发现各个公司所使用的大数据技术大致可以分为两大类，分别是离线处理技术和实时处理技术，要么个别公司只有离线处理技术，要么个别公司只有实时处理技术，但是绝大部分公司基本上都是两种技术架构都带着一起在做，以为我们的业务一、lamda架构基本介绍 1、业务系统基本流程介绍 2、lamda架构基本介绍 lamda架构最早是由storm的创始人，Nat
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2023-08-12 15:49:35
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一个多层的大数据平台技术栈概览
目录技术栈全貌1. 采集层和传输层SqoopFlumeCanalLogstashKafkaRocketMQ2. 存储层HBaseAlluxio/Redis/IgniteTiDBHDFSCephKudu3. 计算层HiveKylinDruid 为监控而生的数据库连接池。SparkSQLImpalaSparkStormFlin
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2024-05-14 16:53:24
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架构挑战1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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