CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分） |时间|修订人|修订内容| |---|---|---| |2021-03-23|李小翠|初稿(背景，调研，架构设计)| |2021-03-30|李小翠|增加快照部分| |2021-04-13|李小翠、陈威|补充元数据数据结构| |2021-04-19|李小翠、吴汉卿、许超杰等|补充文件空间分配，讨论与确认| 背景 • 调研 • 开源fs • • 性能对比 • 可行性分析 方案对比 • 对比结论 • 架构设计 卷和文件系统 元数据架构 文件系统快照 • 方案一：文件/目录级别快照 • 方案二：文件系统快照 • 关键点 - 元数据设计 - 数据结构 - 索引设计 - 文件空间管理 - 开发计划及安排 ## 背景 为更好的支持云原生的场景，Curve需要支持高性能通用文 是合理的，分布式的元数据设计会涉及到多次rpc的交互。这里需要确认的一点是：我们需要怎样的元数据节点的性能？ ## 可行性分析 ## 方案对比 根据上述调研和测试结果，我们考虑了三种curvefs的元数据设计方案： ### 1. CurveFS kv方案设计 curve实现块设备时，元数据不是扁平化的设计，而是采用有目录层级的 namespace 方式，namespace 已经实现了 fs

p1_1.jpg) # OpenShift Container Platform 4.10 ## 监控 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 100% FREE! 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 ## 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat, Inc. The text Container Platform 中配置和使用 Prometheus 监控堆栈的说明。 ## 目录 第1章 监控概述 ..... 4 1.1. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控 ..... 4 1.2. 了解监控堆栈 ..... 4 1.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控的常见术语表 ..... 8 1.4. 其他资源 .. . 10 第2章 配置监控堆栈 ..... 11 2.1. 先决条件 ..... 11 2.2. 对监控的维护和支持 ..... 11 2.3. 准备配置监控堆栈 ..... 12 2.4. 配置监控堆栈 ..... 14 2.5. 可配置的监控组件 ..... 16 2.6. 使用节点选择器移动监控组件 ..... 17 2.7. 为监控组件分配容忍（TOLERATIONS）

ZABBIX 2020 Conference CHINA ## 演讲主题 主从监控项经验分享 演讲嘉宾 伍昕 宏时数据 ## 01 ## 主从监控项简介 ## Zabbix的一个使用场景 场景： Zabbix的一次数据采集可能获取多个值，（比如与第三方系统对接，获取数据库所有状态） show global variables;  Zabbix server ## 主从监控项 ## Dependent Items ## http://exporter_ip:9100/metrics ## ← → C A 不安全 | 100/metrics  监控项 DEPENDENT ITEM 第二步： 数据预处理 PREPROCESSING ## 主监控项准备 Dependent Items 创建一个自定义监控项： 修改配置agent

## MYSQL 高可用方案探究 1 前言.....3 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案.....3 2.1 方案简介.....3 2.2 方案架构图.....3 2.3 方案优缺点.....4 2.4 方案实战.....4 2.4.1 适用场景.....4 2.4.2 实战环境介绍.....4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 和 backup 的启动.....8 2.4.10 高可用方案测试.....9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案.....9 3.1 方案简介.....9 3.2 方案架构图.....9 3.3 方案优缺点.....9 3.4 适用场景.....10 3.5 方案实战.....10 3.5.1 实战环境介绍.....10 Master 和 backup 的启动.....16 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案.....16 4.1 方案简介.....16 4.2 方案优缺点.....16 4.3 方案架构图.....17 4.4 适用场景.....17 4.5 方案实战.....17 4.5.1 实战环境介绍.....17 4.5.2 Mysql 的安装和配置..

.jpg) ### OpenShift Container Platform 4.14 ## 电源监控 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 ## 法律通告 Copyright $ ^{©} $ 2024 Red Hat, Inc. The 您可以使用电源监控来监控 OpenShift Container Platform 集群中运行的每个容器的功耗，如 CPU 和 DRAM。 ## 目录 第1章 RED HAT OPENSHIFT 发行注记 ..... 3 1.1. 电源监控 0.1（技术预览） ..... 3 第2章 电源监控概述 ..... 4 2.1. 关于电源监控 ..... 4 2.2. 电源监控架构 ... OPENSHIFT 安装电源监控 ..... 6 3.1. 安装 POWER 监控 OPERATOR ..... 6 3.2. 部署 KEPLER ..... 6 第4章 配置电源监控 ..... 8 4.1. KEPLER 配置 ..... 8 4.2. 监控 KEPLER 状态 ..... 9 第5章 视觉化电源监控指标 ..... 11 5.1. 电源监控仪表板概述 ...

rename 接口实现方案（已实现，选用方案二） 背景 • 方案调研 • Chubaofs • Juicefs • 方案实现 • 方案一：chubaofs • 方案二：事务方案 • 方案三：利用 KV 自带的分布式事务 • Q&A • 1. 是否需要实现跨文件系统的 rename 操作？ • 2. 在多客户端情况下，是否需要加锁来保证其原子性？ • 3. rename • 4. 当 2 个操作的 dentry 属于同一个 copyset 有什么不一样？ ## 背景 当前 curvefs 并没有实现 rename 接口，本文档是对 rename 接口实现的调研及方案设计。 rename 操作，主要操作的是 dentry，如 rename /dir1/file1 /dir2/file2，主要有 2 个步骤：（1）删除 file1 的 dentry，（2）增加 file2 inodeid 等同 file1 的 inode id）。关于 rename 接口的实现，主要调研了 chubaofs 和 juicefs，而 rename 的实现难点主要在于其原子性的保证。 ## 方案调研 ## Chubaofs chubaofs 中的 rename 实现不是原子性的，它是通用创建源文件的硬连接，然后删除源文件的方式来实现的，主要有以下 4 步： 1. 将源文件的 nlink

# 监控Apache Flink应用程序(入门) caolei Exported on 01/10/2020 ## Table of Contents 1 Flink指标体系 ..... 5 1.1 Metrics ..... 5 1.2 MetricsReporters ..... 5 2 健康状况 ..... 6 3 监控 ..... 7 3.1 关键指标 ..... 7 3.2 仪表盘示例 ..... 8 3.3 可能的报警条件 ..... 9 4 进度和吞吐量监控 ..... 10 4.1 吞吐量 ..... 10 4.2 关键指标 ..... 10 4.3 仪表盘示例 ..... 11 4.4 可能的报警条件 ..... 11 4.5 进度 ..... 12 4.6 关键指标 ..... 12 4.7 仪表盘示例 com/blog/monitoring-apache-flink-applications-101 这篇博文介绍了Apache Flink内置的监控和度量系统，通过该系统，开发人员可以有效地监控他们的Flink作业。通常，对于一个刚刚开始使用Apache Flink进行流处理的DevOps团队来说，选择对应的指标来监控Flink应用程序是非常艰巨的。在与许多大规模部署过Apache Flink的组织合作之后，我想与社区的朋友们分享下我的经验及一些最佳实践。

使用Apache SkyWalking APM 监控 Apache ServiceComb 吴晟 Sheng Wu Huawei DevCloud http://skywalking.io Twitter @AsfSkyWalking Skywalking ## 个人介绍 * GitHub: https://github.com/wu-sheng * Personal Homepage:

## 基于open-falcon的 平安云监控 ## 目录 团队介绍 ➤ 背景 系统定位 argus是什么 为什么选用Go argus的前身 argus的现状 argus的未来 ## 团队介绍 平安云IAAS团队 ➢ 负责平安集团IAAS平台建设 为平安集团内部其他子公司服务 打造对外的金融云服务 ## 目录 团队介绍 ➢ 背景 系统定位 argus是什么 为什么选用Go argus的未来 ## 背景 应对云主机快速增长 打造用户自助服务的监控平台 适应内部的三级网络架构 ## 背景 云管区 公共服务区 可用区 ## 目录 团队介绍 ➤ 背景 系统定位 argus是什么 为什么选用Go argus的前身 argus的现状 argus的未来 ## 系统定位 保证基础监控，提供监控通道 要求高可用、高可扩展 分离用户、平台管理员 角色 ➢ 保证告警覆盖率，按类型初始化通用告警策略 兼顾通用的和个性的监控要求 ## 目录 团队介绍 ➤ 背景 系统定位 argus是什么 为什么选用Go argus的前身 argus的现状 argus的未来 ## argus是什么 ➢ 是平安云监控系统 希腊神话里的百眼巨人 ➢ 基平open-falcon开发的平安云监控系统 ➢ 是一个Go语言实现的项目 ## 目录 团队介绍

# Hadoop 迁移到阿里云 MaxCompute # 技术方案 (V2.8.5) 编写人：MaxCompute 产品团队 日期：2019.05 ## 目录 1 概要 ..... 6 2 阿里云大数据与开源生态对比 ..... 7 2.1 Hadoop 及开源生态与阿里云大数据生态对比 ..... 7 2.1.1 主流大数据体系架构 ..... 7 2.1.2 开源大数据组件架构 19 4.2.4 数据集成及工作流作业迁移.....19 5 迁移整体方案及流程.....19 5.1 阶段 1：调研评估&迁移方案.....20 5.2 阶段 2：试点/全面业务迁移.....20 5.3 阶段 3：并行测试，割接.....20 6 迁移详细方案.....21 6.1 MMA 迁移服务架构.....21 6 Pipeline 迁移评估.....28 6.4 Meta 和数据迁移.....30 6.4.1 环境准备.....30 6.4.2 方案 A：通过 MMA Agent 迁移 Meta 和数据.....32 6.4.3 方案 B：使用 Dataworks 服务迁移 Meta 和数据.....37 6.5 作业迁移.....42 6.5.1 Hive SQL ->