Rainbond服务日志管理
RAINBOND服务⽇日志管理理 好⾬雨交付⼯工程师-郭逊 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.Rainbond⾃自身的⽇日志管理理机制 2.对接 Elasticsearch 3.演示示例例 ⼤大纲 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.2 Rainbond⽇日志收集原理理 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.3 ⽇日志来源,以及相关原理理 node服务功能与⻆角⾊色 rbd-eventlog组件功能与⻆角⾊色 NODE服务会监视DOCKERD进程,观察其创建与销毁容器。获取⽂件系统中容器⽇志的路径, 监视来⾃容器标准输出和标准错误输出,并以UDP协议分发到RBD-EVENTLOG组件。 接收来0 码力 | 11 页 | 1.62 MB | 1 年前3PostgreSQL WAL日志解析与应用
PostgreSQL WAL日志解析与应用 王硕 山东瀚高基础软件股份有限公司 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 CONTENTS Part 01 Part 02 Part 03 WAL 日志简介 WAL 日志工作原理 利用 WAL 日志我们可以做什么? 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Part 01 WAL 日志简介 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Write Ahead Log Files • WAL 日志一般存储在$PGDATA/pg_xlog内,他们一般以类似于 0000000100000002000000D4的文件存储。 LogId LogSeg • WAL 日志文件XLOG 文件是一个逻辑概念,每一个XLOG文件, 大小为4G(16*256) ,由256个segment组成; • Segment由2048个Block组成,其大小为16M ; • Block为WAL日志的最小单位, 其大小8k,由PageHeaderData 、 XlogRecord、 XLogRecData组成。0 码力 | 16 页 | 705.31 KB | 1 年前3OpenShift Container Platform 4.8 日志记录
OpenShift Container Platform 4.8 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-06-12 OpenShift Container Platform 4.8 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Logging 的说明,该 Logging 将汇总多个 OpenShift Container Platform 服务的日志。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 LOGGING 发 发行注 行注记 记 1.1. 日志记录 5.4.9 1.2. LOGGING 5.4.8 1.3. LOGGING 5.4.6 1.4. LOGGING 5.4.5 1.5. LOGGING 5.4.4 1.6. LOGGING0 码力 | 223 页 | 2.28 MB | 1 年前3OpenShift Container Platform 4.7 日志记录
OpenShift Container Platform 4.7 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-03-24 OpenShift Container Platform 4.7 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Enter your first name here. Enter your owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Logging 的说明,该 Logging 将汇总多个 OpenShift Container Platform 服务的日志。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 新功能及功能增强 1.2.1.2. 弃用和删除的功能 1.2.1.2.1. Elasticsearch Curator 已被删除 1.2.1.2.2. 使用旧的 Fluentd 和旧 syslog 方法转发日志已被弃用 1.2.1.3. 程序错误修复 1.2.2. OpenShift Logging 5.0.9 1.2.2.1. 程序错误修复 1.2.2.2. CVE 1.2.3. OpenShift0 码力 | 183 页 | 1.98 MB | 1 年前3Kubernetes日志平台建设最佳实践-元乙
0 码力 | 30 页 | 53.00 MB | 1 年前3使用Rust与ClickHouse构建高效可靠的日志系统
第三届中国Rust开发者大会 使用Rust与ClickHouse构建高 效可靠的日志系统 刘炜 腾讯云(专有云) • 自我介绍 • 系统介绍 • 整体架构 • 系统实现 • 遇到问题 大纲 自我介绍 • 大龄码农 • 做过嵌入式/CDN/数据库开发 • 从C/C++到Rust • 现在在腾讯云(专有云)从事日志系统的开发 自我介绍 PhoTto / image / chart 系统介绍 系统介绍 • 属于腾讯专有云PaaS平台(TCS) • 承接TCS底座日志 • 从Loki=>Menicus • 提供日志的搜索/报警/处理等功能 系统介绍 • 为什么放弃 Loki • 资源占用过大 • 统计/计算能力比较弱 • 组件过多,排查问题比较困难 • 商业使用不友好的开源协议 • 为什么选择Mencius+ClickHouse • 存储计算与业务分离 • 每天 100G • 磁盘 • 压缩比 1:13 • 内存 • Mencius • 200M左右 • ClickHouse • 2G以下 • 接入端 • API Gateway • 日志服务(Mencius) • 存储(ClickHouse) 整体架构 • 协议层 • 处理层 • 计算层 • 存储层 系统实现 协议层 • 支持协议 • Loki • 写入 • Json/ProtoBuf0 码力 | 19 页 | 2.66 MB | 1 年前3Gitea v1.21.1 中文文档
升级 管理 Gitea 命令行 环境变量清单 备份与恢复 Email 设置 Git LFS 设置 HTTPS配置 设置 Fail2ban 反向代理 嵌入资源提取工具 配置说明 日志配置 邮件模板 仓库索引器 GPG 提交签名 外部渲染器 搜索引擎索引 自定义 Gitea 配置 添加法律页面 使用 - 2 - 本文档使用 书栈网 · BookStack.CN 构建 systemctl start gitea 在 terminal 中执行以下命令安装 supervisor: 1. sudo apt install supervisor 为 supervisor 配置日志路径: 1. # assuming gitea is installed in /home/git/gitea/ 2. mkdir /home/git/gitea/log/supervisor docker-compose up -d ,以在后台启动 Gitea。使用 docker-compose ps 命令可以查看 Gitea 是否正确启动。可以使用 docker-compose logs 命令查看日志。 要关闭设置,请执行 docker-compose down 命令。这将停止和终止容器,但卷仍将存在。 注意:如果在 HTTP 上使用的是非 3000 端口,请将 app.ini 更改为匹配0 码力 | 303 页 | 3.88 MB | 1 年前32022年美团技术年货 合辑
体积优化的探索与实践 568 从 0 到 1:美团端侧 CDN 容灾解决方案 589 美团高性能终端实时日志系统建设实践 608 后端 622 可视化全链路日志追踪 622 设计模式二三事 647 基于代价的慢查询优化建议 670 Java 系列 | 远程热部署在美团的落地实践 692 日志导致线程 Block 的这些坑,你不得不防 713 基于 AI 算法的数据库异常监测系统的设计与实现 数据集管理:从业务数据构造图是模型开发的第一步,图学习平台提供基于 Spark 的构图功能,可以将 Hive 中存储的业务数据转化为 Tulong 自定义的 图数据格式。业务数据经常以事件日志的方式存储,如何从中抽象出图,有大 量的选择。例如,在推荐场景中,业务日志包含用户对商家的点击和下单记 录,除了把”用户 - 点击 - 商家”的事件刻画为图以外,还可以考虑刻画短时 80 > 2022年美团技术年货 间内共同点击 点上,提高冷门节点表达能力。 从业界信息表示的发展趋势来看,信息表示是在升维的:从手工特征,到序列建模, 再到图建模,背后是对更加完整信息的有效刻画的诉求。 ● 手动特征时代:基于行为日志统计挖掘用户 / 商家 / 商品画像。缺点是刻画粒 度较粗、不精准、表达能力有限。 ● Neural Network(NN)序列模型时代:基于原始行为序列设计用户兴趣提 取模块端到端学习用0 码力 | 1356 页 | 45.90 MB | 1 年前3TiDB v5.2 中文手册
· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 212 6.6.2 TiFlash 重要日志介绍 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 279 8 故障诊断 279 8.1 慢查询日志 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 279 8.1.1 日志示例 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 282 8.1.4 慢日志内存映射表 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·0 码力 | 2259 页 | 48.16 MB | 1 年前3TiDB v8.5 中文手册
· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 740 7.3.4 Changefeed 日志过滤器 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 985 8.1.7 日志脱敏 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1133 8.9.2 TiFlash 重要日志介绍 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·0 码力 | 5095 页 | 104.54 MB | 9 月前3
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