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2.【kafka运维】ConfigCommand运维脚本(2)
文章目录 ConfigCommand 1 查询配置 Topic配置查询 其他配置/clients/users/brokers/broker-loggers 的查询 查询kafka版本信息 2 增删改 默认配置 附件 More 日常运维 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 ConfigCommand Config相关操作; 动态配置可以覆盖默认的静态配置 sh bin/kafka-configs.sh --describe --bootstrap-server xxxx:9092 --version 所有可配置的动态配置 请看最后面的 附件 部分 2 增删改 配置 --alter –alter 删除配置: --delete-config k1=v1,k2=v2 添加/修改配置: --add-config k1,k2 选择类型: --entity-type value 示例 consumer_byte_rate producer_byte_rate request_percentage More Kafka专栏持续更新中…(源码、原理、实战、运维
1.7K30发布于 2021-08-03 - 来自专栏北京马哥教育
运维 | 运维好数据中心的四大法宝
对于数据中心，运维工作的重要性不言而喻，在数据中心生命周期中运维管理是历时时间最长的一个阶段。 投资巨大的数据中心，为了能够尽快得到收益，就需要在运维的工作上多下工夫，切勿进入“一流设备、二流设计、三流运维”的不良运营之中，高品 质数据中心运维的工作至关重要。 那么如何才能提升数据中心的运维水平，本文提出了数据中心运维工作制胜的四大法宝，做好这四个方面的工作将使数据中心一直 运行于最佳状态，为数据中心创造最大的受益。 通过对数据中心运维而 输出的各种技术文档，将为后来人提供方便，并且可以提升数据中心整体的运维能力。数据中心的文档五华八门，你不知道什么时候其中的哪些文档就会派上用场。 工程文档、业务备份、在线监测、周期巡检是数据中心运维工作的四个重要方面，只有做好这四个方面的工作，才能让数据中心保持长期稳定运行，并能产生良好的效益，是数据中心运维水平高低的主要体现，拥有这四大法宝，将使数据中心终身受益
3.9K70发布于 2018-05-02 - 来自专栏kafka专栏
2.【kafka运维】ConfigCommand运维脚本
配置查询 其他配置/clients/users/brokers/broker-loggers 的查询 broker-loggers 查询指定Broker的Logger相关配置 查询kafka版本信息 2 默认配置 附件 More 日常运维 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 ConfigCommand Config相关操作; 动态配置可以覆盖默认的静态配置 sh bin/kafka-configs.sh --describe --bootstrap-server xxxx:9092 --version 所有可配置的动态配置 请看最后面的 附件 部分 2 增删改 配置 --alter –alter 删除配置: --delete-config k1=v1,k2=v2 添加/修改配置: --add-config k1,k2 选择类型: --entity-type
3.2K10编辑于 2022-04-13 - 来自专栏AI+运维：智能化运维的未来
大模型进驻运维战场：运维数据处理的智能革命
大模型进驻运维战场：运维数据处理的智能革命在传统运维工作中，数据处理一直是个让人头疼的问题——日志分析、异常检测、告警优化，各种数据纷至沓来，往往让运维人员不堪重负。 如今，大模型技术正在悄然改变这一现状，让运维不再是靠经验“拍脑袋”，而是依赖数据驱动的智能决策。今天，我们就来聊聊大模型技术在运维数据处理中的应用，看看它到底能帮运维人员省多少力。 运维数据为何需要大模型？ 应用场景2：智能异常检测异常检测是运维中的关键任务，但传统规则往往过于固定，难以应对复杂情况。大模型可以结合时间序列分析和深度学习，提高异常检测的精准度。 运维人员的工作将逐步从“疲于奔命”变为“智能运维”，让数据真正服务于业务增长。总结大模型技术的引入，让运维数据处理迈向智能化。
60210编辑于 2025-05-25 - 来自专栏祝威廉
运维=平台+数据
运维会比开发更加重要 运维的发展日新月异，曾几何时，运维仅仅是被认知为跑机房，装系统，设计网络，给开发擦屁股。 但是现在运维变得极度重要，运维职责也更加细化，譬如稍大点的公司就将运维划分为基础运维，网络运维，DBA, 应用运维，架构师。 运维发展新方向 之前我写过一篇文章，谈及如何用大数据思维做运维，当然这篇文章有他自己的局限性，只是谈及了运维监控，灌输一种 data based 的理念。 一切服务都是为了帮助数据进行流转和变换，服务的状态也都反应在数据流上，这种瞬态和终态的量是非常大的，所以我们需要借助大数据的思维去做处理。 到这里就可以参考大数据思维做运维灌输的概念了。 所以未来运维可以完全依托一个固定的分布式操作系统，在其上开发各种运维工具，利用大数据相关的理念和工具，监控，追踪，分析服务的状态，解决现有的运维工具碎片化，难以复制，难于贡献生态的问题。
4.2K50发布于 2018-08-27 - 来自专栏开发运维工程师
运维分享｜安全运维之iptables防火墙（2）
防火墙技术的功能主要在于及时发现并处理计算机网络运行时可能存在的安全风险、数据传输等问题，其中处理措施包括隔离与保护，同时可对计算机网络安全当中的各项操作实施记录与检测，以确保计算机网络运行的安全性，保障用户资料与信息的完整性 2 安装与使用2.1 安装iptables环境在Linux操作系统中，可以使用yum管理来安装，也可以从官网下载后上传到服务器手动安装。 3.1 查看iptables已设置的规则查看已设置规则列表：iptables -L[root@otn2 ~]# iptables -LChain INPUT (policy ACCEPT)target policy ACCEPT)target prot opt source destination查看已设置规则详细列表：iptables -L -vn[root@otn2 iptables -Z「命令」$ iptables -F # 清除所有规则，不会处理默认的规则$ iptables -X # 删除用户自定义的链$ iptables -Z # 链的计数器清零(数据包计数器与数据包字节计数器
1.2K30编辑于 2023-11-20 - 来自专栏织云平台团队的专栏
腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （三）
一、活动背景 [图片] 运维有三座大山：大活动、大变更、大故障。这几个运维场景是最消耗运维人力的。特别是大活动，非常考验弹性能力，对运维自动化挑战很大。 我今天所分享的主题就是深入百亿次红包大活动的背后，解析腾讯运维的方法体系，了解织云平台如何帮助运维实现大活动高效运维，如何减少运维人海战术。 挑战 [图片] 大活动前的二个月，产品会给研发和运维提供详细的产品运营指标，春节前”刷一刷”红包所规划的产品指标预估为峰值每秒800万，同时活动及节假日也带来相关QQ消息量和空间说说量2-5倍的上涨。 根据运营指标，运维按历史性能数据、容量模型和业务架构，评估出春节活动需要2万台虚拟机和3千台数据库服务器扩容支撑。 节前恰好遇到厂商内存供货问题，服务器供应非常紧张，采购比原计划延期了一个多月。 紧张的设备供给运维增加了扩容压力。 二、活动计划 2.1 日历表 [图片] 运维有2个月时间来准备和实施红包活动，上图是活动日程表。
6.2K10发布于 2017-12-17 - 来自专栏织云平台团队的专栏
腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （二）
作者丨魏旸：腾讯高级工程师，具有15年运维经验的专家。负责QQ空间、微云、QQ空间相册等的运维工作。 12月16日，首期沙龙“海量运维实践大曝光”在腾讯大厦圆满举行。 沙龙出品人腾讯运维技术总监、复旦大学客座讲师、DevOps专家梁定安，讲师腾讯手机QQ运维负责人郭智文，腾讯高级工程师魏旸，腾讯SNG资深运维专家周小军出席沙龙，并带来精彩的技术分享。 1） 名称分为2段，用“_”分割；第1段固定为SET，表示专区； 2） 第二段分为4节，每节占一位，前3位与目前规则一致： 3） SET类型，简写为A、D 、B、I，分别代表接入、数据SET、基础数据， 信息中心等； 4） 地域信息，分别有深圳，上海、西安等，用0、1、2分别按序增加，最多到16进制等 5） SET数序号，从1、2、3开始，最多到16进制的F； 6） 业务产品信息，即Qzone为各业务搭建的 [图片] [图片] 相关文章 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （一） 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （三） 沙龙PPT下载地址： https://share.weiyun.com/5c406a57164ed4cf7e248160aebf74c3
9.4K10发布于 2017-12-17 - 来自专栏织云平台团队的专栏
腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （一）
作者丨郭智文：腾讯高级工程师，手机QQ运维负责人。 12月16日，首期沙龙“海量运维实践大曝光”在腾讯大厦圆满举行。 沙龙出品人腾讯运维技术总监、复旦大学客座讲师、DevOps专家梁定安，讲师腾讯手机QQ运维负责人郭智文，腾讯高级工程师魏旸，腾讯SNG资深运维专家周小军出席沙龙，并带来精彩的技术分享。 业务运维同事通过腾讯网络中心联系到重庆联通网络负责人，经过多轮沟之后，确认确实是运营商在凌晨时段割接网络引起，运营商与厂商经过两次调整最后故障才得以解决。 总结 相关文章 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （二） 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （三） 沙龙PPT下载地址： https://share.weiyun.com
6K30发布于 2017-12-17 - 来自专栏大数据在线
拯救运维人！智能运维如何实现1+1>2
智能运维，即通过结合大数据和机器学习等相关技术，以数据采集与分析各种数据支持所有主要的IT运营功能，将彻底改变过去传统运维的种种诟病，被认为既是解放运维人员的救星，也可为众多企业的数字化转型保驾护航。 1 运维为何就这么难 在当下，很多企业经过多年数字化建设，通过整合监控与告警、与ITSM集成、自动化运维，基本建成了包含“监控、管理、控制”三大维度的运维体系。 但这种典型的传统运维体系却是大而不强、全而不准。 究其原因，它是时间的产物，伴随着企业数字化建设的进程而逐渐搭建起的，缺乏顶层设计和全局视角，更像是众多工具与产品的堆砌。 Gartner就预测设备和应用程序所产生的数据量正以每年2-3倍的速度增长，且数据类型多样。 2 如何让智能运维1+1>2 爱数与听云在智能运维领域开启了新模式。今年1月份，双方携手正式推出了智能运维整合方案，旨在帮助客户全面管理、深度洞察海量、多源、异构的机器数据。
93820发布于 2021-01-26 - 来自专栏大模型
大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手
2、大模型对运维开发带来的挑战和机遇最近几年，大模型的爆发式发展为开发和运维行业带来新的变革，2021 年 7 月 1 日，由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能编码助手——Copilot 2、知识总结大模型可以提取文本知识的关键信息，生成摘要，使得用户能够快速了解长篇文章或报告的主要内容。 大模型在运维开发上的应用从大模型的原理上看，模型经过海量的数据训练，在开发领域，很多大模型学习了几十亿行代码，庞大的数据基础使得这些模型在代码的规范性、准确性方面展现出了卓越的效果。 5、运维开发平台集成最后，在低代码开发领域，运维开发平台的优势在于图形化开发方式、大量的预制组件、少量手工编码、实现完整的应用（包含页面、流程、数据等），可以降低开发难度、开发成本，缩短开发周期，但是也存在产品学习成本高 的功能；运维开发平台将数据库表结构和用户输入文本进行格式化整合后，经过 Prompt 优化后发送到大模型；大模型返回 SQL 语句，用户复制或插入到平台中。
1.3K01编辑于 2024-05-27 - 来自专栏千帆企业应用连接器
IT运维大咖带你玩转企业信息运维自动化
但是小到企业设备、系统的运维；大到企业的多个信息系统的规划、选型、建立整体的业务数据中台，企业的IT信息化部门，是“IT里最懂本企业的业务，又是懂业务的人里IT技术最强的”存在，也在越来越多的企业数字化转型中担任着重要的选型 非典型IT运维负责人王焱焱是一位非典型IT运维负责人，热爱电脑的他从中学就开始折腾3C设备，并且自主参加了IT技术的培训。 零代码玩转IT运维自动化王焱焱爱琢磨，爱学习，爱分享。集团的IT运维工作中，有许多重复琐碎却价值低的工作，他一直在思考，在自己的工作中，如何去不断优化。 第一次接触腾讯云HiFlow场景连接器里，是接触到了，可以零代码实现企业微信群机器人的能力，IT运维自动化终极攻略今晚等你你来听！零代码打造灵活运维值班自动化？IT知识库更新及时提醒？ 企业软硬件运维自动告警？
64030编辑于 2022-09-28 大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手
2、大模型对运维开发带来的挑战和机遇最近几年，大模型的爆发式发展为开发和运维行业带来新的变革，2021 年 7 月 1 日，由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能编码助手——Copilot 大模型在运维开发上的应用从大模型的原理上看，模型经过海量的数据训练，在开发领域，很多大模型学习了几十亿行代码，庞大的数据基础使得这些模型在代码的规范性、准确性方面展现出了卓越的效果。 5、运维开发平台集成最后，在低代码开发领域，运维开发平台的优势在于图形化开发方式、大量的预制组件、少量手工编码、实现完整的应用（包含页面、流程、数据等），可以降低开发难度、开发成本，缩短开发周期，但是也存在产品学习成本高 的功能；2.运维开发平台将数据库表结构和用户输入文本进行格式化整合后，经过 Prompt 优化后发送到大模型；3.大模型返回SQL语句，用户复制或插入到平台中。 需求文档生成应用更复杂点的场景，运维开发希望能根据业务需求，经过少量人为交互，可以直接生成最终的页面和应用，这个步骤会更加复杂：1.开发者输入完整的需求，如“新建一个年会打卡抽奖系统”；2.大模型先根据描述拆解任务
1.2K10编辑于 2024-11-13- 来自专栏个人总结系列
指标数据运维流程
现状 针对目前大数据异常响应效率低，解决处理定位难，运维压力集中在某几个人等不合理的现状。 针对技术组件方向，建立大数据技术保障组，异常谁发现谁报备到保障组并@组件负责人，组件负责人根据实际情况，业务重要程度，是否发起团队能力协助处理来主要负责处理。 二.
1.3K00发布于 2021-08-14 - 来自专栏全栈工程师修炼之路
Python自动化运维2
config = yaml.load(conf) except ruamel.yaml.YAMLError as e: print("解析错误：",e) #(2) print(i, config['obj'][i]) #数组Array print(config['array'][0]['key1'], config['array'][1]['key2' ], config['array'][2]['key3']) #(3)修改与添加 config['NAME'] = "WeiyiGeek" config['add'] = " ('love', ['Computer', 'Cook', 'car'])]) array ： [ordereddict([('key1', 'I')]), ordereddict([('key2' return holderlist def main(): global destination,\ holderlist if len (sys.argv) > 2:
55520编辑于 2022-09-28 - 来自专栏全栈工程师修炼之路
Python自动化运维2
config = yaml.load(conf) except ruamel.yaml.YAMLError as e: print("解析错误：",e) #(2) print(i, config['obj'][i]) #数组Array print(config['array'][0]['key1'], config['array'][1]['key2' ], config['array'][2]['key3']) #(3)修改与添加 config['NAME'] = "WeiyiGeek" config['add'] = " ('love', ['Computer', 'Cook', 'car'])]) array ： [ordereddict([('key1', 'I')]), ordereddict([('key2' return holderlist def main(): global destination,\ holderlist if len (sys.argv) > 2:
53310发布于 2020-10-23 - 来自专栏散尽浮华
运维相关指标数据采集并ES入仓 - 运维笔记
收集到的应用指标数据最好要进行ES入仓，入到Kafka里面，并通过Kibana可视化展示。 需要进行采集的应用进程相关指标如下： ? 指标值 indexValue CHAR 是 支持批量 指标类别 indexType CHAR 是 安全 测试 运行 应用 环境 指标描述 indexDesc VARCHAR 是 指标说明，指标采集数据源 legao……） 采集时间 collectTime TIMESTAMP 是 支持批量 应用名称 appName CHAR 是 以AIOPS的3位编码为准 主机名 hostName CHAR 否 发送数据源主机 dataSource CHAR 是 脚本路径@主机IP 下面是应用指标数据进行ES入仓的请求说明 测试区接口说明： 访问链接：http://192.168.10.10:10222/haha/heiheiAPI bash shell生成时间戳示例 date +'%s' # bash shell请求示例 curl -s -XPOST -H "Content-Type:application/json" -d 请求数据
1.7K31发布于 2019-07-08 - 来自专栏Snova最佳实践系列
Snova运维篇（十）：gp数据库中数据操作-2
本节继续前篇数据操作的内容进一步学习相关运维工作。 图片.png 目录： 定义数据库对象 管理数据 ---- 基本概念： 视图 在 SQL 中，视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。 视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。我们可以向视图添加 SQL 函数、WHERE 以及 JOIN 语句，我们也可以提交数据，就像这些来自于某个单一的表。 ---- 1.定义数据库对象： （一）对大型表分区 Greenplum数据库支持： 范围分区：基于一个数字型范围划分数据，例如按照日期或价格划分。 ，删除所有索引、载入数据然后重建索引会更快。 2.管理数据 插入行 INSERT INTO products (name, price, product_no) VALUES ('Cheese', 9.99, 1); INSERT INTO products
1.1K30发布于 2019-12-31 - 来自专栏james大数据架构
徒手教你制作运维监控大屏
在公司开发人员资源紧张的情况下，想要快速搭建起一套运维大屏可以使用Grafana。 Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件。 的数据 // PromQL http_requests_total{code~="2xx"} // MySQL SELECT * from http_requests_total WHERE code LIKE "%2%" AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710; 添加一个图表，选择数据源Prometheus ? 综合大屏展示 以上内容都是分模块的，现在想把服务器、业务访问流量、容器状态放在一个大屏内显示，每一块都来各自的数据源。 Grafana还可对接很多数据源，需要自行去探索，有能力的可以进行二次开发，打造自己的监控大屏。
4K41发布于 2020-06-19 - 来自专栏运维前线
系统运维五大要素
https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/53199058 系统运维五大要素 如今的互联网是一个巨大的变幻莫测的世界，每个站点、每个应用程序 要想在21世纪取得 24x7运维和系统成功的话，关键是要能够理解并合理地关注这五大要素。 运维监控包括：常规的 CPU、RAM、以及磁盘输入/输出监控，还包括对许多与网络服务器、应用程序和代码、数据库等相 关的特定服务问题的监控，重点是对能够提高和/或降低大型系统性能的关键变量进行监控 这种做法也能够帮助程序开发员和运维团队成员强行地把安全观牢 记在心。 要想在21世纪取得运维成功和系 统成功的话，关键是要能够理解并合理地关注这五大要素。
4K20发布于 2019-05-26
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