干货分享 | 阿里PB级Kubernetes日志平台建设实践https://www.infoq.cn/article/HiIxh-8o0Lm4b3DWKvph 日志最主要的采集工具是 Agent,在 Kubernetes 场景下,通常会分为两种采集方式: DaemonSet 方式:在 K8S 的每个 node 上部署日志 agent,由 agent 采集所有容器的日志到服务端. Sidecar 方式:一个 POD 中运行一个 sidecar 的日志 agent 容器,用于采集该 POD 主容器产…

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本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/581c2c46bef1702a2db3ae53 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 WXG Android 高级工程师"闫国跃",为大家分享<微信mars 的高性能日志模块 xlog>. 大家好 我是来自腾讯微信的闫国跃,很荣幸…

这个沙龙活动侧重于创业融资与投资角度 主持人:真格基金投资分析师顾女士;E-mail:grace@zhenfund.com;新浪微博:@顾三小姐 赞助商七牛云的服务宣传:静态资源托管:上传下载全网加速:高并发云端数据处理比如图片 IT桔子网站主要定位是创业信息资料数据库 IT桔子文飞翔总结中的几点:P2P租赁共享经济模式:信息.社区.渠道.导流交易的闭环探索 阿姨帮分享:Idea来自于自己的生活实际需求经验:服务方是自己跑出来的:走高度组织化水平模式:不要和原业务环节主体发生正面冲突,多合作:选…

本文来自于腾讯bugly开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57ff5932cde42f1f03de29b1 本文来源: 微信客户端开发团队 前言 mars 是微信官方的终端基础组件,是一个使用 C++ 编写的业务性无关,平台性无关的基础组件.目前已接入微信 Android.iOS.Mac.Windows.WP 等客户端.现正在筹备开源中,它主要包括以下几个部分: comm:可以独立使用的公共库,包括 socket.线程.消息队列等 xl…

本篇主要讲工作中的真实经历,我们怎么打造亿级日志平台,同时手把手教大家建立起这样一套亿级 ELK 系统.日志平台具体发展历程可以参考上篇 「从 ELK 到 EFK 演进」 废话不多说,老司机们座好了,我们准备发车了~~~ 整体架构 整体架构主要分为 4 个模块,分别提供不同的功能 Filebeat:轻量级数据收集引擎.基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来.换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,也会是 ELK Stack 在 Agent…

上一篇讲过了将Springboot项目中logback日志插入到ELK日志平台,它只是个示例.这一篇来看一下实际使用中,我们应该怎样通过aop切面,拦截所有请求日志插入到ELK日志系统.同时,由于往往我们有很多个服务,都需要记录日志,为每个服务都搭建一个ELK并不现实,所以我们采用集中化管理日志,将所有日志都插到同一个ELK中.这样又会遇到另一个问题,就是ES中的Index如果只有一个,那么所有日志都混杂在一个Index里,为日后的检索带来不便,我们希望能根据不同的应用来拆分为不同的ES的Ind…

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里云智能计算平台事业部研究员关涛.资深专家徐晟来为我们分享<AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘>.本文主要讲了三大部分,一是原创技术优化+系统融合,打破了数据增长和成本增长的线性关系,二是从云原生大数据平台到全域云数仓,阿里开始从原生系统走入到全域系统模式,三是大数据与AI双生系统,讲如何更好的支撑AI系统以及通过AI系统来优化大数据系统. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理 说到阿里巴巴大数据,不得不提到的是10年…

第一部分 概括 ELK是集分布式数据存储.可视化查询和日志解析于一体的日志分析平台.ELK=elasticsearch+Logstash+kibana,三者各司其职,相互配合,共同完成日志的数据处理工作.ELK各组件的主要功能如下: elasticsearch,数据存储以及全文检索: logstash,日志加工.“搬运工”: kibana:数据可视化展示和运维管理. 我们在搭建平台时,还借助了filebeat插件.Filebeat是本地文件的日志数据采集器,可监控日志目录或特定日志文件(tail…

所有后端应用几乎都会记录日志,日志系统可以统一抽象出来提供服务. 最近被Log4j2的安全漏洞刷屏了,作为开发人员的我只能咩哈哈几次表示日志处理太难了,只有折腾过的人才知道这里面的艰辛啊. 在实现PowerDotNet日志系统之前,参考调研了Flume.ELK.Scribe和kafka的日志解决方案,对比后最终选择Facebook的日志系统Scribe作为目标,实现了基于thrift协议(当然也支持http协议)无锁且异步的更高性能简洁而稳定的可扩展日志系统Power.XLogger. 本文讲讲…