应用错误跟踪系统:对软件系统运行过程中产生的错误日志进行收集从而实现监控告警. 虽然软件错误❌是不可避免的,但是可以降低错误数. 提高对错误的治理能力能让错误带来的损失降到最低 ​…

Kubernetes中Deployment部署故障排除 字符型思维导图 排查pod状态(带标签):kubectl get pods,是否有等待处理的pod? 是?kubectl describe pod <pod-name>,集群资源是否已经爆满? 是?增加更多的磁盘资源 否?您是否达到ResourceQuota限制? 是?放宽ResourceQuota限制,修改pod的规格. 否?是否挂载了PersistentVolumeClaim(PVC). 是?修复PersistentVolumeCla…

摘要:ES集群是进行大数据存储和分析,快速检索的利器,本文简述了ES的集群架构,并提供了在Kubernetes中快速部署ES集群的样例:对ES集群的监控运维工具进行了介绍,并提供了部分问题定位经验,最后总结了常用ES集群的API调用方法. 本文分享自华为云社区<Kubernetes中部署ES集群及运维>,原文作者:minucas. ES集群架构: ES集群分为单点模式和集群模式,其中单点模式一般在生产环境不推荐使用,推荐使用集群模式部署.其中集群模式又分为Master节点与Data节点由同一个…

k8s-jenkins在kubernetes中持续部署 1. k8s-jenkins在kubernetes中持续部署 Kubernetes Continuous Deploy插件:用于将资源配置部署到Kubernetes. 插件介绍:https://plugins.jenkins.io/kubernetes-cd 支持以下资源类型: Deployment Replica Set Daemon Set Pod Job Service Ingress Secret 2. 在jenkins安装插件 登…

1.1     摘要 现今,智能手机操作系统不能有效的提供给用户足够的控制权并且很清楚的了解到第三方的应用程序是如何使用其的隐私数据.我们使用了TaintDroid来阐明这个缺点,其是一个高效的,全系统动态污点跟踪和分析系统可以同时跟踪对个敏感数据来源.TaintDroid利用了Android虚拟机的执行环境提供了一个实时的分析.TaintDroid仅需消耗绑定的CPU为基准14%的性能开销对于第三方的应用程序的开销完全可以忽略不计.通过使用TaintDroid监控了Android第三方比较流行…

6      应用程序研究 款流行的应用程序是怎么使用用户敏感数据的.选取的应用程序可以根据相应的权限通过Internet获得各种各样的用户数据.我们研究发现三分之二的这些数据暴露了用户详细的地理位置信息,唯一的电话标示,以及电话号码通过在安装的时候授予一些看似没有危险的访问权限.这个发现证实了TaintDroid可以用来监控运行时的用户的隐私敏感数据以及能过准确的监控相关的应用程序的数据暴露. 6.1     实验装置 在2010年初的一项调查是关于在Android Market上的每个类别最…

4.3   原生代码标记传播 Native 代码是不受TaintDroid监控的.理想情况下,我们获得了相同的传播语义当使用相同的解释副本时.因此,为了精确的在Java层进行污点监控,我们定义了两个必要的前提条件:1)所有被访问的外部变量(对于其他方法的类字段引用)根据数据流都被标记上了相应的污点.2)根据成数据流所有返回值都被分配了一个污点标记.TaintDroid完成这些的前提条件是通过各种人工方式,推断,方法概要,取决于环境要求. 内部虚拟机方法:内部虚拟机的方法又叫做直接译码法,传递一个…

背景 在这越来越发达的网络时代,web应用也是越来越复杂,尤其是前端的开发,也是越来越受重视. 所以在我们前端开发完成后,会有一些列的web应用的上线验证,如自测.QA测试.code review 等,以确保 应用能在生产上没有事故. 但是事以愿违,很多时候我们都会接受的客户的一些线上问题,这些问题有时候可能你是自己开发的原因本身存 在的问题,这样的问题一般能够在测试环境重现,我们很快的能定位到问题关键位置.但是,很多时候有一些问题, 我们在测试中并未发现,可是在线上却有部分人出现了,问题确确实…

原文地址:http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,…

概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,它是如何满足一个低损耗.应用透明的.大范围部署这三个需求的.当然Dapper设计之初,参考了一些其他分…