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  • pdf文档 Curve核心组件之mds – 网易数帆

    0 码力 | 23 页 | 1.74 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 Curve核心组件之Client - 网易数帆

    0 码力 | 27 页 | 1.57 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 36-云原生监控体系建设-秦晓辉

    云原生监控体系建设 秦晓辉 快猫星云 联合创始人 个人介绍 秦晓辉,常用网名龙渊秦五、UlricQin,山东人,12年 毕业自山东大学,10年经验一直是在运维研发相关方向, 是Open-Falcon、Nightingale、Categraf 等开源软件 的核心研发,快猫星云联合创始人,当前在创业,为客 户提供稳定性保障相关的产品 个人主页:https://ulricqin.github.io/ •要么使用注册中心来自动发现,要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行,要监控的服务数量大幅增长,是之前的指标数量十倍都不止 •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设,更愿意埋点 •各种采集器层出不穷,都是本着可采尽采的原则,一个中间件实例动辄采集几千个指标 指标数量大幅增长 •老一代监控系统更多的是关注机器、交换机、中间件的监控,每个监控对象一个标识即可,没有维度的设计
    0 码力 | 32 页 | 3.27 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve质量监控与运维 - 网易数帆

    0 码力 | 33 页 | 2.64 MB | 6 月前
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  • pdf文档 [PingCAP Meetup SH 5.26]TiDB在Ping++金融聚合支付下的实践0526

    化运维建设 TiDB在Ping++⾦金金融聚合⽀支付业务的实践 • TiDB在Ping++的应⽤用场景分析 - OLAP:saas服务下实时数仓的⽀支撑 - HTAP:基于TiDB Docker的聚合⽀支付私有化部署⽅方案 • 关于TiDB的线上运维 - TiDB体系 - 业务零感知运维 Ping++原数据架构及瓶颈 实时数仓数据源挑战: 实时数仓数据源挑战: • 数⼗十亿交易易量量 • 多维度联合分析 • 实时分析+报表下载 场景⼀一:实时数仓数据源⽀支撑 数仓数据源选型过程: • RDS快速上线
 最⼤大承载3个⽉月交易易量量分析 • ADS 偶发性数据延时 • ES 开发成本、复杂关联场景 场景⼀一:实时数仓数据源⽀支撑 选型TiDB的原因: • 兼容Mysql • 分布式,海海量量数据实时查询性能
    0 码力 | 11 页 | 630.95 KB | 6 月前
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  • pdf文档 [PingCAP Meetup SH 5.26]TiDB在易果集团的应用

    00亿。 SKU数超过4000,线上最⼤大 ⼋八⼤大品类涵盖,线上最全 采购覆盖全球6⼤大洲 39个国家地区147个产地 冷链仓全国布局最⼴广,15地24仓 产能全国最⼤大,180万件/天 冷链物流全国规模最⼤大,覆盖全国近400 个城市 ⾏行行业最⼤大的⽣生鲜电商运营平台 订单量量近20万单/天 GMV100亿/年年 实时数仓历史 接⼿手之前的实时数仓: SQLServer + 存储过程 能够像随时接⼊入想要的数据 不不⽤用考虑容量量,性能等问题 权限管理理 • 细化的权限管理理 易易⽤用 • 让初级⼩小⽩白也能够⽅方便便使⽤用 • SQL⽽而不不是代码 赋能 • 能够为IT其他部⻔门提供服务 数据中台的建设 选择TiDB的理理由 分布式 能够横向拓拓展 简单易易⽤用 兼容MySQL协议,⽅方便便开发与 脚本迁移. 管理理和监控 脚本化的部署,扩容; Prometheus上详细的监控; 完善的权限管理理
    0 码力 | 12 页 | 585.78 KB | 6 月前
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  • pdf文档 2024 中国开源开发者报告

    年 2016 年 2017 年 2018 年 2019 年 2020 年 2021 年 2022 年 2023 年 2024 年 3600 万 2024年Gitee总仓库数 500 万 2024年Gitee新增仓库数 6 / 111 和开源共同体拥抱开放透明 100 240 3,000 25,000 70,000 110,000 160,000 200,000 450000 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 40 万 2024年Gitee开源组织数量 2024年,Gitee上的开源组织数 量达到了40万个,越来越多的开 发者选择凝聚在一起,共同拥抱 开放透明的组织协同。 7 / 111 本年度最受开发者关注的开源组织 2024 年,技术大厂及其大型项 目依然备受关注,它们推动着技 Star 数最多的开源组织(成员5人及以上) 8 / 111 本年度最受开发者喜爱的开源组织 最受喜爱开源组织指2024年获得 Star 数最多的开源组织(成员5人及以上) 收获 Star 数方面,更加注重创 新和技术探索「民间」开源组织 更加「接地气」,受到了更多开 发者的喜爱。 虽然面临资源的挑战,但它们的 灵活性和社区驱动力使得它们获 得了更多开发者的支持。 9 / 111 本年度最活跃的开源组织
    0 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前
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  • pdf文档 Nacos架构&原理

    技术爱好者,这本书有巨大的参考价值。 Apache RocketMQ 作者 & 创始人 & PMC Chair - 王小瑞(誓嘉) 服务发现,配置中心这两个领域在淘宝 2007 年做分布式系统改造时开始建设,特殊之处在于它是整 个分布式系统的协调者和全局入口,也意味着它的可用性,可靠性,可观测性等分布式系统指标影 响整个分布式系统的运行。历史上,这个系统在阿里也触发过大故障,经历过数次血与火的考验。 迅速崛起给我们很多启示,作为⼀家云计算公司,阿 里巴巴也在 2018 年制定了⼀个全面开源,加速企业数字化转型,影响 100w 开发者的战略目标, 这个阶段的开源发生了本质的两个变化,第⼀更重视社区和生态建设,第二更注重自研、开源、商 业化三位⼀体,讲清开源的价值,能够持续投入开源,解决第⼀阶段难以持续的问题。 Nacos 也 是在这个大势下应运而生,并且快速成为国内首选。 2018 年产品规划会 失败设计的设计思想,了解 Nacos 的设计思路。 13 > 简介 简介 Nacos 简介 Nacos 起源 Nacos 在阿里巴巴起源于 2008 年五彩石项目(完成微服务拆分和业务中台建设),成长于十年双 十⼀的洪峰考验,沉淀了简单易用、稳定可靠、性能卓越的核心竞争力。 随着云计算兴起,2018 年我们深刻感受到开源软件行业的影响,因此决定将 Nacos(阿里内部 Configserver/Diamond/
    0 码力 | 326 页 | 12.83 MB | 10 月前
    3
  • pdf文档 24-云原生中间件之道-高磊

    腾讯安全战略研究部联合腾讯安全联合实验室近日共同发布《产业互联网安全十大趋势(2021)》(下简称《趋势》),基于2020年的产业实践和行业风向, 从政策法规、安全技术、安全理念、安全生态、安全思维等维度为产业互联网的安全建设提供前瞻性的参考和指引,助力夯实产业互联网的安全底座。 《趋势》认为,2021年将进一步完善个人信息保护体系,企业对个人信息利用规范化,数字安全合规管理将成为企业的必备能力。与此同时,企业还 应将安 比较,快速发现问题组件,借助积累的供应链资产,可以在快速定位的 同时,推动业务快速修复。 安全左移的一种,在上线前发现依赖组件的安全 问题,快速借助供应链资产库,帮助业务修复问 题。 需要进行大量的安全特征以及资产库的建设或者 三方集成。(涉及业务能力) RASP(运行时安全应 用程序自我保护) 可以看做是IAST的兄弟,RASP通过程序上下文和敏感函数检查行为方式 来阻止攻击,属于一种主动的态势感知和风险隔离技术手段 通过RDMA,绕过CPU,直接和远端内存通信,在计算与 存储分离、计算与内存分离架构上,提升网络利用率和 性能,也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。 • 底层Data Chunk,采用去中心存储,单体失败不影响数 据的完整性,并且自动自愈(Serverless)。 • 通过跨域数据同步能力,实现多地域数据多活。 这个例子,也给数据库云原生化上的技术架构演进提 供了一个范本,并不是原封不动的迁移就变成云原生
    0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 6 月前
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  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    应用场景,梳理人工智能技术本身,及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用场景,提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架 的措施。 2.3 综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府 (b)对聚合多个人工智能模型或系统的平台,应加强风险识别、检测、 防护,防止因平台恶意行为或被攻击入侵影响承载的人工智能模型或系统。- 9 - 人工智能安全治理框架 (c)加强人工智能算力平台和系统服务的安全建设、管理、运维能力, 确保基础设施和服务运行不中断。 (d)对于人工智能系统采用的芯片、软件、工具、算力和数据资源,应 高度关注供应链安全。跟踪软硬件产品的漏洞、缺陷信息并及时采取修补加固 措施,保证系统安全性。 (c)加强对人工智能生成合成内容的检测技术研发,提升对认知战手段- 10 - 人工智能安全治理框架 的防范、检测、处置能力。 4.2.4 伦理域风险应对 (a)在算法设计、模型训练和优化、提供服务等过程中,应采取训练数 据筛选、输出校验等方式,防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、 职业、健康等方面歧视。 (b)应用于政府部门、关键信息基础设施以及直接影响公共安全和公民 生命健康安全的领域等重点领域的人工智能系统,应具备高效精准的应急管控
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前
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