数据采
-
微服务架构下如何构建中心化监控与日志系统:Prometheus、Grafana与ELK的实践
在微服务架构日益复杂的今天,系统的可观测性(Observability)变得前所未有的重要。传统的单体应用监控方法在分布式微服务环境中往往力不从心,因为请求可能跨越多个服务,问题定位变得异常困难。一个高效的中心化监控与日志系统,是确保微服...
-
微服务APM选型:超越常规指标,深挖分布式追踪与服务拓扑
在微服务盛行的当下,系统的复杂性呈指数级增长。传统的监控手段,如单一服务CPU、内存、QPS、错误率等指标,在定位分布式系统故障时往往力不从心。你提到的评估APM解决方案以提升系统运维效率,并特别关注“服务依赖拓扑图”和“端到端用户请求追...
-
Logstash File 插件 'since' 数据库 (SINCE DB) 深度解析:性能优化与重复数据问题的终结者
你好,我是老码农! 在数据处理的浩瀚海洋中,Logstash 以其强大的数据采集、处理和输出能力,成为了许多开发者和运维人员的得力助手。而对于 Logstash 的核心组件之一——File 插件,你是否对其“since” 数据库(SI...
-
如何利用无人驾驶测试场的宝贵数据优化城市交通信号系统?
如何利用无人驾驶测试场的宝贵数据优化城市交通信号系统? 随着无人驾驶技术的快速发展,无人驾驶测试场应运而生,为无人驾驶汽车的研发和测试提供了重要的平台。这些测试场不仅模拟了各种复杂的路况,还配备了先进的传感器和数据采集系统,可以收集大...
-
边缘计算新思路-Serverless架构:如何用KubeEdge/Open Horizon玩转边缘智能?
在万物互联的时代浪潮下,边缘计算已然成为推动各行业数字化转型的关键力量。而Serverless架构,凭借其弹性伸缩、按需付费等特性,正逐渐成为构建高效边缘计算应用的新宠。那么,如何将Serverless与边缘计算巧妙结合,打造更智能、更高...
-
自动化监控系统中的数据处理与分析策略
在现代企业信息化管理中,自动化监控系统正在扮演着越来越重要的角色。这些系统不仅可以实时监控运行状态,还能通过数据处理和分析,为决策提供科学依据。本文将探讨在自动化监控系统中,如何有效进行数据处理与分析策略。 一、数据采集 数据处理...
-
eBPF在云平台网络监控中的应用:实时流量监控与异常检测
作为一名云计算平台的开发工程师,我深知网络监控对于保障云平台稳定运行的重要性。传统的网络监控方案往往面临性能瓶颈、资源消耗大等问题,难以满足云平台日益增长的需求。近年来,eBPF(extended Berkeley Packet Filt...
-
Service Mesh提速指南:用eBPF武装你的微服务!
Service Mesh提速指南:用eBPF武装你的微服务! 嘿,各位架构师和SRE们,你们是否也在为Service Mesh的性能损耗而头疼?明明引入了Service Mesh是为了更好的可观测性、安全性和流量管理,但实际生产环境中...
-
智能羽毛球拍力反馈系统设计:实时监测与更换提醒
智能羽毛球拍力反馈系统设计:实时监测与更换提醒 作为一名羽毛球爱好者,你是否曾因球拍性能下降而影响比赛发挥?或者苦于无法量化自己的击球力量,从而难以针对性地提升技术?今天,我将带你一起探讨如何设计一款智能羽毛球拍力反馈系统,它能实时监...
-
数据抓取实战技巧:从入门到精通,教你玩转网络数据采集
数据抓取实战技巧:从入门到精通,教你玩转网络数据采集 在信息爆炸的时代,数据成为了宝贵的资源。掌握数据抓取技巧,能够帮助我们从互联网中获取海量信息,为个人学习、工作和研究提供有力的支持。本文将从入门到精通,带你深入了解数据抓取的原理、...
-
AI/ML如何实现预测性限流与性能瓶颈防御?
在当今高并发、高可用性的互联网服务中,系统稳定性至关重要。传统的流量管理和性能优化机制往往是“事后诸葛亮”——当问题发生时,系统才被动响应,轻则用户体验受损,重则服务中断。您提出的设想,即“自动学习历史流量模式和系统性性能瓶颈,预测潜在流...
-
PostHog 大比拼:选它还是 Mixpanel、Amplitude、Heap 或 GA4?深度对比帮你决策
嘿,各位奋斗在互联网一线的朋友们!我是老 K,一个跟数据打了十几年交道的产品分析师。今天咱们聊个实在的话题:用户行为分析工具。市面上工具五花八门,从老牌劲旅 Mixpanel、Amplitude,到以自动捕获闻名的 Heap,再到几乎人手...
-
资源受限IoT设备:兼顾可靠与低功耗的数据架构实践
在IoT的世界里,很多终端设备都面临着严峻的资源限制,比如有限的RAM、Flash,微弱的计算能力,以及对电池寿命的苛刻要求。在这种环境下,如何设计一套既能保证数据可靠传输,又能有效利用本地存储进行数据预处理和缓存的架构,同时兼顾性能与低...
-
提升内部安全监控平台信任度:可用性与安全性工程实践双管齐下
作为负责公司内部安全工具平台的产品经理,我深知内部安全监控系统是“守卫者”般的存在。然而,当用户对其自身的稳定性或安全性产生疑虑时,这种信任的裂痕不仅影响系统的有效性,更可能阻碍技术团队和业务团队的正常运作。如何构建一个既高可用又足够安全...
-
用机器学习算法识别环境噪音中的异常事件:实践指南
用机器学习算法识别环境噪音中的异常事件:实践指南 在许多工业场景和环境监测中,及时识别环境噪音中的异常事件至关重要。例如,工厂设备的异常运转、建筑物结构的细微变化、或者野生动物的异常叫声,都可能预示着潜在的危险或问题。传统的人工监测方...
-
无感知实时风控:ML与大数据在海量用户行为评估中的实践
在数字化浪潮的推动下,互联网平台的登录和交易行为呈现爆发式增长。与此同时,伴随而来的是各类欺诈、盗号、恶意刷单等风险行为的激增。如何在用户无感知的前提下,对海量的用户行为进行实时、精准的风险评估和拦截,成为了当前技术领域的一大挑战。这不仅... -
Kibana 机器学习异常检测实战:告别熬夜,自动揪出系统隐患
Kibana 机器学习异常检测实战:告别熬夜,自动揪出系统隐患 作为一名苦逼的运维工程师,你是否经常半夜被报警电话吵醒?各种系统指标异常、服务宕机,让你疲于奔命,却又难以快速定位问题根源?别担心,今天咱们就来聊聊 Kibana 的机器...
-
如何利用AI技术提升网络安全防御能力?入侵检测、恶意软件分析与漏洞挖掘
随着网络攻击日益复杂和频繁,传统的安全防御手段往往显得力不从心。人工智能(AI)技术的快速发展为网络安全带来了新的希望。AI凭借其强大的学习、推理和自适应能力,能够有效地提升网络安全防御能力,例如在入侵检测、恶意软件分析和安全漏洞挖掘等方...
-
基于 eBPF 的 Kubernetes 安全审计平台:技术选型与架构考量
在云原生时代,Kubernetes 已成为容器编排的事实标准。然而,随着 Kubernetes 集群规模的不断扩大,安全问题也日益凸显。构建一个高效、实时的 Kubernetes 安全审计平台至关重要。本文将探讨如何利用 eBPF(Ext...
-
轻量级工业边缘数据规整:攻克异构格式与时间戳难题
在工业物联网(IIoT)的实践中,边缘计算设备扮演着越来越重要的角色。它们靠近数据源,能够实时采集、处理和分析海量的传感器数据。然而,正如你所遇到的,来自不同厂商的设备往往使用五花八门的专有协议和数据格式,加之时间戳不准的问题,使得数据规...