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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
1.8K30发布于 2021-08-03 - 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
3.5K10编辑于 2022-04-13 【运维AI接入MCP】
MCP产品接入运维AI的案例分析 在云计算和微服务架构盛行的今天，高效运维成为企业核心需求之一。 MCP（Microservice Control Platform）作为微服务治理平台，结合AI技术实现智能运维已成为行业趋势。 某案例显示，接入AI后原本需要2小时处理的数据库连接池故障，通过智能分析在5分钟内完成定位。 核心架构设计 MCP的AI运维模块采用分层设计： 数据层：采集Prometheus指标、ELK日志和Jaeger链路数据 算法层：包含时序预测、异常检测、分类模型等模块 服务层：提供RESTful API 某生产环境数据显示，接入AI运维后年度运维成本降低28%，系统可用性达到99.99%。
33010编辑于 2025-12-18- 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）
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 190.168.1.200$ iptables -I INPUT -p icmp --icmp-type 8 -s 192.168.1.10 -j ACCEPT$ iptables -I INPUT 2
1.5K30编辑于 2023-11-20 - 来自专栏AI+运维：智能化运维的未来
运维还能“自愈”？聊聊AI加持下的运维进化
运维还能“自愈”？聊聊AI加持下的运维进化咱们干运维的都懂，最怕的就是半夜被电话叫醒——“哥，系统挂了！” 而随着AI和运维的结合，这个想法，正一点点变成现实。今天咱们就聊聊：运维与AI结合，怎么搞出一个能自愈的系统？一、为什么需要自愈系统？ 传统运维最大的痛点，就是“人肉救火”：问题发现靠告警：系统挂了，监控发短信，运维再赶过来。修复速度靠运气：如果是熟悉的问题，几分钟解决；不熟悉的，可能一查就几个小时。 五、我的一点思考很多朋友一听“AI自愈”，就觉得是噱头，好像很玄乎。但我个人的理解是：自愈不是取代运维，而是帮运维从重复劳动里解放出来。以前我们要值夜班，守着监控，搞不好一晚上被叫醒好几次。 换句话说，未来的运维更像是“AI教练”，而不是“救火队员”。六、结语运维与AI结合，本质上是让系统从“被动”变“主动”。以前是出了问题人来修，现在是系统先修，人再优化。
62520编辑于 2025-08-24 - 来自专栏东风微鸣技术博客
AI 可以取代运维了吗?
字数 3344，阅读大约需 17 分钟 AI 可以取代运维了吗? 可以. 只有一个前提: 贵司不是采用"防御式运维"的策略. 作为一个运维, 居安思危, 我自然开始认真起来这个问题: AI 可以取代运维了吗? AI 完美地完成了任务. 毫无缺点. 回答问题 问: AI 可以取代运维了吗? 答: 可以. (不是部分可以, 而是完全可以, 100% 可以.) 只有一个前提: 贵司不是采用"防御式运维"的策略. 任何运维的反模式: • 运维代码不可见(你的运维代码不可见, 不在 git repo, 没有CMDB, 没有变更记录) • 配置漂移(你的运维信息可见, 但是和实际生产环境相比不准) • 孤岛(你的运维是个孤岛 我们已经可以清楚地知道这样一个答案: AI 可以取代运维. 1. 对于复杂的迁移工作. AI 花了一天时间, 6.5元就完成了工作. 2. 对于相对难度中等的新服务上线.
18710编辑于 2026-04-02 - 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
数据量庞大且类型丰富，复杂的多云环境，繁多的监控运维工具，超级多的无效运维事件，让该集团运维工作挑战巨大，运维人员日常工作中如坐针毡，“惶惶不可终日”。 类似情况在其他企业比比皆是。 同为打工人，运维人不该被这样对待。如何改变这种局面？近年来，智能运维异军突起，成为解救企业和运维人员的及时雨。 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。 “传统运维是建立在CMDB的基础之上，CMDB自身的限制性、时效性、可维护性、复杂性等决定了其无法给运维人员呈现不同运维工具之间的监控关系。”爱数运维技术专家透露道。 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。
1K20发布于 2021-01-26 - 来自专栏东风微鸣技术博客
AI 可以取代运维了吗?
可以.只有一个前提:贵司不是采用"防御式运维"的策略.声明:古法匠心,纯人工手工写作本文100%由我手工写作而成本文非AI生成背景AI+AIIDE/CLI取代开发的趋势已经很明显了.作为一个运维,居安思危 ,我自然开始认真起来这个问题:AI可以取代运维了吗? .回答问题问:AI可以取代运维了吗? 任何运维的反模式:运维代码不可见(你的运维代码不可见,不在gitrepo,没有CMDB,没有变更记录)配置漂移(你的运维信息可见,但是和实际生产环境相比不准)孤岛(你的运维是个孤岛.是个遗留系统.是上个时代产物 这些，AI学不会，也拿不走。运维人的价值，不在工具里，而在每一次化险为夷的镇定里。与君共勉.EOF
20010编辑于 2026-04-01 - 来自专栏AIOps
DeepSeek X 运维：AI 赋能 IT 运维审批流变为 AI 工作流
（2）加强跨团队协作与沟通问题管理往往涉及多个部门和团队，如运维团队、开发团队、业务部门等。 （2）数据处理与分析能力多源数据整合：集成来自监控工具、CMDB、自动化工具等的数据，为 AI 分析提供统一数据集。实时数据处理：支持秒级数据更新，确保 AI 模型能够基于最新运维状态进行决策。 这使得模型能够全面分析运维数据，提供更准确的决策支持。（2）模型优化策略微调（Fine-tuning）：针对特定的运维场景和数据进行微调，以提高模型的准确性和适应性。 AI 不仅实现了运维流程的自动化和智能化，还推动了运维模式从被动响应向主动预防的重大转变。2）展望未来，随着 AI 技术的不断发展和成熟，其在 IT 运维管理中的应用将更加广泛和深入。 未来的运维流程将完全围绕 AI 的能力进行设计和优化，实现更加智能化、自动化的运维管理。（2）智能化运维生态系统的构建企业将构建一个涵盖多种 AI 驱动工具和平台的智能化运维生态系统。
71810编辑于 2025-04-14 - 来自专栏织云平台团队的专栏
智能运维机器人--AI运维的实践探索【二】
我们专注于运维场景，借助于AI技术，开发了智能运维机器人，为的就是缓解这一矛盾。 登场亮相 什么是智能运维机器人？ 只是开始 在这个AI的东风吹得满世界人心躁动的时代，在这个人人谈AI，处处见AI的时代，我们做智能运维机器人，确实有着蹭热点的嫌疑。我们也无意去澄清这个嫌疑。 这么多人，这么多企业关注AI，投身AI，连国家也将其作为重大战略，不仅仅出于被AI取代，被时代抛弃的恐惧，更是因为无法拒绝AI给我们带来的无穷想象空间。 当我们出于降低用户使用门槛的需求而引入了自然语言处理技术后，发现原本单纯的运维客服账号，瞬间充满了可能性。腾讯织云智能运维机器人，只是AI在运维领域的小试牛刀。 当越来越多的AI技术引入运维领域后，我们能憧憬，我们的征途，正驶向星辰大海吗？
6.2K61发布于 2018-03-20 - 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:
62520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:
61910发布于 2020-10-23 AI业务综合运维支撑系统：引爆AI生产力的智能运维大脑*
告警风暴来了，运维团队在海量日志中“捞针”；业务指标下降了，研发团队却要花上数天排查是数据问题、模型问题还是代码问题。这种“救火式”的运维，不仅效率低下，更严重拖慢了AI业务的创新步伐。 破局的关键，正是“AI业务综合运维支撑系统”。它不是一个简单的监控工具，而是一个专为AI业务打造的“智能运维大脑”。它的核心使命，就是将运维从被动的“响应者”，升级为主动的“驾驭者”。 全景可视：从“管机器”到“管业务”传统运维关注CPU、内存、网络。而AI业务综合运维支撑系统，在此基础上，将目光投向了AI的核心要素：数据、算法、模型。 2. 智能诊断：从“人肉排查”到“AI定位根因”这是系统最“聪明”的地方。它内置了强大的AIOps算法引擎，能够7x24小时不间断地学习系统的正常行为模式。 总结而言，AI业务综合运维支撑系统，是企业在AI时代不可或缺的基础设施。 它用AI的技术，解决了AI业务的运维难题，将团队从繁琐的日常运维中解放出来，更专注于业务创新和模型优化。
30610编辑于 2025-10-24AI如何赋能IT运维（AIOps）
一、AI为什么对IT运维重要？ 传统运维存在几个痛点：传统运维痛点AI带来的改变告警量大、难筛选根因AI可识别告警关联性并自动根因定位故障靠人工排查，耗时长模型可溯源日志、抓异常趋势并提前预警运维经验靠个人积累，不可复制AI沉淀规则→ 变成可复用知识库人工巡检、排障重复度高AI可自动巡检、自动修复脚本闭环AI真正落地价值：节省人力成本、缩短故障恢复时间（MTTR）、减少业务中断风险二、AI赋能IT运维的核心能力AI功能作用可落地场景日志分析 （人工值守）改造后（AI自动修复）故障恢复时间MTTR30–60分钟2–5分钟夜间运维人力成本＞2人值守可降40–70%SLA可用性提升99.80%→99.95%⭐这个是最常落地的能力→成本降低最明显。 写在最后AI赋能运维不是概念，而是已能实打实落地的生产力工具。一句总结：AIOps=经验沉淀+自动分析+主动预测+自动修复，最终目标是无人值守与业务持续可用。
1.4K10编辑于 2025-11-29- 来自专栏AIOps
AI驱动下运维监控变革：2025AI技术如何重构IT监控产品运维效率？
AI技术成为运维监控的核心突破口——从“被动告警”到“主动预测”，从“经验依赖”到“数据驱动”，AI正在重构运维效率。 本文围绕“AI功能”，对比主流运维监控产品的定位、能力与适用场景，并提供企业选型建议及常见问题解答，助力企业精准选择适配运维监控工具。01. （2）AI核心能力LLM驱动的智能运维助手“小鲸”：支持自然语言交互，可关联CMDB资源、历史告警、日志数据，提供“上下文连续问答”——例如用户追问“怎么调整sysctl.conf参数”时，无需重复背景 2）Splunk（1）核心定位聚焦“海量日志分析+安全威胁预警”，以机器学习为核心，主打“日志驱动的安全运维”，适合对安全合规要求极高的行业。 企业选型常见问题与解答FAQQ1：引入AI运维功能后，会不会增加运维团队的学习成本？A：优质的AI运维功能反而会降低门槛，关键看“AI是否贴合运维习惯”。
58810编辑于 2025-10-30 - 来自专栏AI+运维：智能化运维的未来
AI赋能运维：实现运维任务的智能化自动分配
引言在现代企业中，运维团队需要面对复杂的基础设施管理和大量任务的调度问题。从服务器巡检到应用故障修复，运维工作需要及时、高效且准确地完成。传统的任务分配方式依赖人工，容易导致分配不均、响应迟缓的问题。 而随着人工智能（AI）技术的发展，利用AI实现运维任务的智能化分配成为可能。本文将详细阐述如何通过AI优化运维任务分配，并提供具体的代码示例，帮助运维团队迈向智能化。 案例与效果在一个模拟运维场景中，通过上述系统，完成了以下优化：任务分配效率提升50%：从传统手工分配的平均5分钟降至2分钟以内。任务完成率提升20%：减少了因任务分配错误导致的延误。 总结AI赋能运维任务分配不仅提升了效率，还改善了团队协作和用户体验。然而，智能化并不意味着一劳永逸，模型的构建与优化需要结合具体业务场景不断迭代。 希望本文的介绍与示例能为你的运维团队提供思路，助力实现智能化转型。
68210编辑于 2025-01-05 - 来自专栏侯哥的Python分享
MySQL运维2-主从复制
忽略的数据，指不需要同步的数据库,和下面的一条配置默认如果不配置的话，即复制所有数据库 #binlog-ignore-db=mysql #指定同步的数据库 #binlog-do-db=db01 2、 1 row in set (0.00 sec) 4.3 从服务器配置 1、从服务器上在MySQL的配置文件中增加下面的配置 #MySQL服务ID,保证整个集群中唯一 server-id=2 #是否只读 1代表只读 0代表读写 read-only=1 2、配置好了之后，要重启MySQL服务。 1：这里主要看Slave_IO_Running和Slave_SQL_Running这两个是否为YES,全部为YES说明配置成功 五、主从复制测试 说明1：主从原始的都是只有四张系统表 说明2：
45540编辑于 2023-09-28 - 来自专栏DBA随笔
Redis开发与运维学习笔记---(2)
2、非阻塞I/O,redis使用epoll作为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的时间处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为时间，不在网络I/O上浪费过多的时间。 redis的查询模型分为4步： 1、发送命令 2、排队 3、执行命令 4、返回结果 redis的慢查询只统计步骤3的时间。 慢查询的2个配置参数 对于慢查询，redis配置了2个关键参数，其中第一个是慢查询的阈值：slowlog-log-slower-than和slowlog-max-len配置来解决这两个问题。 1) 1) (integer) 4 2) (integer) 1585235910 3) (integer) 10 4) 1) "slowlog" 2) "get" 3) "1" 2) 1) (integer) 3 2) (integer) 1585235905 3) (integer) 4 4) 1) "get" 2) "hello"
55020发布于 2020-03-31 - 来自专栏devops_k8s
做运维的感悟(做运维需要考虑事,运维组织结构,运维学习地图....)
，大部分时间都是空闲的，这时候就需要自制力去学习东西了 2.运维的价值=你节约的成本 x 你的意识 x 你的觉悟 运维并不能直接搞出价值，但是可以优化，调整结构来省钱，不出事就是最好的价值。 （1）设计评审 在产品研发阶段，参与产品设计评审，从运维的角度提出评审意见，使服务满足运维准入的高可用要求。 （2）服务管理 负责制定线上业务升级变更及回滚方案，并进行变更实施。 招聘岗位和要求 /* 【岗位职责】： 1，负责服务器的配置、维护、监控、调优，故障排除等； 2，运维自动化及运维脚本开发； 3，大用户量下高性能服务器系统部署方案的制定及实施与监控； 招聘岗位和要求 /* 职位一 【岗位职责】： 1、制定和优化运维解决方案，包括但不限于柔性容灾、智能调度、弹性扩容与防攻击； 2、推动及开发高效的自动化运维、管理工具，提升运维工作效率； 【 职位要求 】 计算机相关专业，本科及以上学历，至少2年以上的大规模系统运维经验，2年以上运维开发经验，有deveops开发经验或有中大型互联网公司运维自动化经验者优先； 具备openstack
8.5K1011发布于 2020-12-23 - 来自专栏zaking's
《前端运维》三、Docker--2其他
下面，我们先在后台运行两个容器： docker run -d --name=nginx1 nginx docker run -d --name=nginx2 nginx 然后进入nginx2的伪终端 ： docker exec -it nginx2 bash 在nginx2的伪终端中，更新下apt，并安装一些依赖： apt update apt install -y inetutils-ping ip了： ping [nginx2‘s ip] 然后呢，我们可以通过--net选项，来指定容器的网络连接模式： docker run -d --name=nginx_none --net=none --net myweb nginx docker exec -it mynginx2 bash 哎？ 然后，类似于之前的例子，我们也可以进入到刚刚通过docker-compose启动的nginx容器中： 然后，可以跟之前的游戏一样，安装依赖，ping [nginx2'ip]。没啥意思，都一样。
1.1K20编辑于 2022-05-10
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