## RAINBOND服务日志管理 好雨交付工程师-郭逊 ## 大纲 1. Rainbond自身的日志管理机制 2. 对接 Elasticsearch 3. 演示示例 2019-07-31T03:29:22.251Z INFO [monitoring] log/log.go:124 Non-zero metrics in the last 30s {"monitoring": "5":0.1844}}}}}} ### 1. RAINBOND自身日志管理机制 ### 1.1 日志界面  ### 1. RAINBOND自身日志管理机制 ### 1.1 日志界面  # 1.RAINBOND自身日志管理机制 ### 1.1 日志界面 首页 / 我的应用 / 服务日志对接Es示例 / NGINX NGINX 访问 关闭 管理容器 其他操作 最近1000条日志 2019-07-30T15:59:22.251Z INFO [monitoring] log/log.go:124

[Image](/uploads/documents/f/0/5/8/f058047a6bb5b564ffd8eb060ef4374c/p1_1.jpg) ### OpenShift Container Platform 4.7 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Enter owners. ## 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。 ## 目录 第1章 RED HAT OPENSHIFT LOGGING 发行注记 ..... 7 1.1. 使开源包含更多 ..... 7 1.2. 支持的版本 ..... 7 1 弃用和删除的功能 ..... 8 1.2.1.2.1. Elasticsearch Curator 已被删除 ..... 8 1.2.1.2.2. 使用旧的 Fluentd 和旧 syslog 方法转发日志已被弃用 ..... 8 1.2.1.3. 程序错误修复 ..... 8 1.2.2. OpenShift Logging 5.0.9 ..... 9 1.2.2.1. 程序错误修复 .

[Image](/uploads/documents/5/a/9/2/5a929cacb989bfad7a4ea2e6bae9886c/p1_1.jpg) ### OpenShift Container Platform 4.8 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 ## 法律通告 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。 ## 目录 第1章 LOGGING 发行注记 ..... 5 1.1 日志记录 5.4.9 ..... 5 1.2 LOGGING 5.4.8 ..... 7 1.3 LOGGING 5.4.6 ..... 8 1.4 LOGGING ..... 62 3.4 安装后的任务 ..... 69 第4章 配置日志部署 ..... 72 4.1 集群日志记录自定义资源 (CR) ..... 72 4.2 配置日志记录收集器 ..... 73 4.3. 配置日志存储 ..... 79 4.4. 配置日志可视化工具 ..... 93 4.5. 配置 OPENSHIFT LOGGING 存储 ...

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 ## CONTENTS Part 01 WAL 日志简介 Part 02 WAL 日志工作原理 Part 03 利用 WAL 日志我们可以做什么？ ## Part 01 WAL 日志简介 www.highgo.com ## Write Ahead Log Files - WAL 日志一般存储在$PGD f37b8956629f5ab2ca83436c8eb/p4_1.jpg) - 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。 prev, XLOG_HEAP_INSERT, rmid, crc Data:tupleid, infos oldtuples standby oldtuples ## Part 02 WAL 日志工作原理 ## Write Ahead Log Files ![Image](/uploads/documents/d/5/8/a/d58a5f37b8956629f5ab2ca83436c8eb/p9_1

## Kubernetes日志平台建设最佳实践 ## 张城-元乙 阿里巴巴 # TGO鲲鹏会 # 汇聚全球科技领导者的高端社群 全球12大城市 850+高端科技领导者 使命 Mission 为社会输送更多优秀的 科技领导者 ## 愿景 Vision 构建全球领先的有技术背景 优秀人才的学习成长平台  单机 Debug Grep 2013 ![Image](/uploads/documents/b/7

## 使用Rust与ClickHouse构建高效可靠的日志系统 刘炜 腾讯云（专有云） ## 大纲 · 自我介绍 系统介绍 整体架构 系统实现 遇到问题 ## 😍 ## ⼀ ⾃我介绍 ## 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 ## 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 [Image](/uploads/documents/d/7/1/5/d715999d9871d1dbd517a52cd45edc32/p8_2.jpg) ## 整体架构 · 接入端 • API Gateway • 日志服务(Mencius) • 存储(ClickHouse) ![Image](/uploads/documents/d/7/1/5/d715999d9871d1dbd517a52cd45edc32/p9_1

# vmware $ ^{®} $ EDUCATION SERVICES # VMware vSphere：优化和扩展 ## 培训方式 • 讲师指导培训 · 实时在线培训 ## 课程用时 • 为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训 - 听课时间占 60%，动手实验时间占 40% ## 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 ## 课程适用对象 区管理员 □ 专家 ☒ $ ^{TM} $ 5.0 讲授。 ## 课程目标 课程结束后，您应能胜任以下工作： - 配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。 • 管理 vSphere 环境变更。 • 优化所有 vSphere 组件的性能。 ● 排除操作故障并找出造成这些故障的根本原因。 - 使用 VMware vSphere $ ^{®} $ ESXi $ ^{™} $ Shell 和 VMware Mware 管理资源 • 配置 vMA - 了解 esxcli 和 vicfg 命令 - 配置 ESXi 技术支持模式和 SSH 访问 - 了解重要的 ESXi 和 vCenter Server 日志文件 ## 虚拟化环境中的性能问题 - 了解 vSphere 性能问题的故障排除方法 - 了解软件和硬件虚拟化技术及其对性能的影响 使用 vSphere 性能监控工具 ## 网络可扩展性

# Greenplum上云与优化 — ApsaraDB for Greenplum介绍 主办单位：Alibaba Group 阿里巴巴集团 战略合作伙伴：intel 杭州 张广舟（明虚） 阿里云高级专家 ## 目录 ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP的内核优化 未来的规划 # ApsaraDB for GP的定位 ## ApsaraDB for GP的定位 GP的定位 GP的优势？ 与其他技术的对比？ 为什么上云？ ## ApsaraDB for GP的定位 MPP + 列存压缩 ApsaraDB for GP = 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 + 高速网络 + 预置稳定资源 = 简单、高效解决大数据分析需求 ### GP vs. RDS? MPP处理举例 ## Select count(*) from customer group [Image](/uploads/documents/f/2/6/d/f26d9043d030148cb59ffb98d820fd24/p9_3.jpg) ### GP vs. Hadoop? Orca优化器 SQL Runtime # >5-30倍的性能优势 本地存储 ### ApsaraDB for GP vs. AWS Redshift? ## “有史以来卖的最好的云服务” |对比项目|ApsaraDB

## cloudera ## HBase最佳实践及优化 陈飚 cb@cloudera.com Cloudera ## 关于我 陈飚 Cloudera售前技术经理、资深方案架构师 http://biaobean.pro  原Intel 原Intel Hadoop发行版核心开发人员, 成功实施并运维多个上百节点Hadoop大数据集群。 – 曾在Intel编译器部门从事服务器中间件软件开发，擅长服务器软件调试与优化，与团队一起开发出世界上性能领先的XSLT语言处理器 – 2010 年后开始Hadoop 产品开发及方案顾问，先后负责Hadoop 产品化、HBase 性能调优，以及行业解决方案顾问 ## HBase的历史 HBase是Google 分布式的多层次映射表结构（key-value形式，value有多个） - 固定一个数据模型（固定数据模型能得到高性能，同时满足应用需求） - 无数据类型 ## HBase的实现特性 - 非常高的数据读写速度，为写特别优化 - 高效的随机读取 – 对于数据的某一个子集能够进行有效地扫描 - 具有容错特性，能够将数据持久化的非易失性存储中 – 使用HDFS做底层存储，可利用Hadoop的压缩Codec等减少空间占用