前言上一篇文章 云原生之旅-10）手把手教你安装JenkinsonKubernetes 我们介绍了在Kubernetes上安装Jenkins，本文介绍下如何设置k8spod作为Jenkins构建job的agent。Jenkinsmaster和agent均以pod的形式运行在 Kubernetes节点上。Master运行在其中一个节点上，其配置数据Jenkinshome使用存储卷挂载，masterpod重启不会导致数据丢失。agent运行在各个节点上，根据需求动态创建并自动释放。这样做的好处很多，比如高可用，高伸缩性，资源利用率高。关键词：JenkinsonKubernetes实践，Jenkin
前言上一篇文章 云原生之旅-10）手把手教你安装JenkinsonKubernetes 我们介绍了在Kubernetes上安装Jenkins，本文介绍下如何设置k8spod作为Jenkins构建job的agent。Jenkinsmaster和agent均以pod的形式运行在 Kubernetes节点上。Master运行在其中一个节点上，其配置数据Jenkinshome使用存储卷挂载，masterpod重启不会导致数据丢失。agent运行在各个节点上，根据需求动态创建并自动释放。这样做的好处很多，比如高可用，高伸缩性，资源利用率高。关键词：JenkinsonKubernetes实践，Jenkin
作者：vivo互联网存储技术团队-QiuSidi在企业大数据体系建设过程中，数据采集是其中的首要环节。然而，当前行业内的相关开源数据采集组件，并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理，所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。一、概述在企业大数据体系的建设过程中，数据的处理一般包含4个步骤：采集、存储、计算和使用。其中，数据采集，是建设过程中的首要的环节，也是至关重要的环节，如果没有采集就没有数据，更谈不上后续的数据处理与使用。所以，我们看到的企业中的运营报表、决策报表、
作者：vivo互联网存储技术团队-QiuSidi在企业大数据体系建设过程中，数据采集是其中的首要环节。然而，当前行业内的相关开源数据采集组件，并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理，所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。一、概述在企业大数据体系的建设过程中，数据的处理一般包含4个步骤：采集、存储、计算和使用。其中，数据采集，是建设过程中的首要的环节，也是至关重要的环节，如果没有采集就没有数据，更谈不上后续的数据处理与使用。所以，我们看到的企业中的运营报表、决策报表、
前言手机等智能设备是现代生活中的重要角色，我们会在这些智能设备上做登录账户，设置偏好，拍摄照片，保存联系人等日常操作。这些数据耗费了我们很多时间和精力，对我们而言极为重要。如果我们的设备换代了或者重新安装了某个应用，之前使用的数据如果能自动保留，那将是非常出色的用户体验。而保留数据的第一步则在于Backup环节。基本认识备份的数据可以笼统地划分为三类：登录账号相关的身份数据、系统设置相关的偏好以及各App的数据。本次讨论的对象在于App数据。而App数据基本涵盖在如下类型。Backup操作从最外层的data目录开始，按照文件单位逐个读取逐个备份。目录内的文件一般按照文件名的顺序进行备份，但这个
前言手机等智能设备是现代生活中的重要角色，我们会在这些智能设备上做登录账户，设置偏好，拍摄照片，保存联系人等日常操作。这些数据耗费了我们很多时间和精力，对我们而言极为重要。如果我们的设备换代了或者重新安装了某个应用，之前使用的数据如果能自动保留，那将是非常出色的用户体验。而保留数据的第一步则在于Backup环节。基本认识备份的数据可以笼统地划分为三类：登录账号相关的身份数据、系统设置相关的偏好以及各App的数据。本次讨论的对象在于App数据。而App数据基本涵盖在如下类型。Backup操作从最外层的data目录开始，按照文件单位逐个读取逐个备份。目录内的文件一般按照文件名的顺序进行备份，但这个
?️URL:https://grafana.com/blog/2020/11/17/tracing-with-the-grafana-cloud-agent-and-grafana-tempo/✍Author:RobertFratto•17Nov2020?Description:Here'syourstarterguidetoconfiguringtheGrafanaAgenttocollecttracesandshipthemtoTempo,ournewdistributedtracingsystem.编者注：代码片段已于2021-06-23更新。早在3月份，我们介绍了GrafanaAgen
?️URL:https://grafana.com/blog/2020/11/17/tracing-with-the-grafana-cloud-agent-and-grafana-tempo/✍Author:RobertFratto•17Nov2020?Description:Here'syourstarterguidetoconfiguringtheGrafanaAgenttocollecttracesandshipthemtoTempo,ournewdistributedtracingsystem.编者注：代码片段已于2021-06-23更新。早在3月份，我们介绍了GrafanaAgen
Retry集群中有client、server1,server2三台机器，client需要向server请求数据，如果server1响应超时，则请求server2。server1、server2互为备份，包含同样的数据。client:for(id=0;idtimeout是外部传给client的总超时数。上面的代码有一个问题：当网络阻塞或者server十分繁忙的时候，do_request会超时，一旦超时，则总超时时间都被耗尽，根本没有剩余时间去重试下一个server。因此，正确的retry设计需要考虑到“网络阻塞或者server十分繁忙”的情况，分给每个server的timeout时间只能是总ti
Retry集群中有client、server1,server2三台机器，client需要向server请求数据，如果server1响应超时，则请求server2。server1、server2互为备份，包含同样的数据。client:for(id=0;idtimeout是外部传给client的总超时数。上面的代码有一个问题：当网络阻塞或者server十分繁忙的时候，do_request会超时，一旦超时，则总超时时间都被耗尽，根本没有剩余时间去重试下一个server。因此，正确的retry设计需要考虑到“网络阻塞或者server十分繁忙”的情况，分给每个server的timeout时间只能是总ti
