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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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    日志易AIOps实践:日志数据大有用途

    作者 饶琛琳 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年7月6日

    AIOps 最大的目的就是缩短运维工作的时间,虽然 AIOps 提出的时间还不长,但目前来看 AIOps 已是明显的趋势。

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    苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践

    作者 王富平 关注 3 他的粉丝 发布于  2018年3月13日

    目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈。 多样化的数据、复杂的业务分析需求、系统稳定性、数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题。2018 年苏宁易购践行双线融合模式,提出了智慧零售的大战略,其本质是数据驱动,为消费者提供更好的服务, 苏宁日志分析系统作为数据分析的第一环节,为数据运营打下了坚实基础。

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    基于Ignite+Lucene+Log4j2的分布式统一日志查询最佳实践

    作者 李玉珏 关注 3 他的粉丝 发布于  2017年4月26日 1

    目前,企业级应用在集群环境下的日志查询,一直是一个痛点,给开发和运维人员带来了一定的困扰,本文基于新的思路,设计了一种新的技术方案,实现了在一个统一的界面中,像数据库表一样对全集群范围的日志进行查询,极大地方便了开发和运维人员,而且具有很强的灵活性。

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对比了解Grafana与Kibana的关键差异

作者 Asaf Yigal 关注 0 他的粉丝 ,译者 冬雨 关注 4 他的粉丝   发布于  2017年3月2日

我们身处海量数据的包围之中已成众所周知的事实。在此情况下,日志的管理、可视化和度量面临着更多的挑战。Kibana 和 Grafana 是两个开源工具,能可视化和推断大量日志数据内的趋势。本文将向你简单介绍一下每个工具,并主要比较一下它们之间的关键不同。 1

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万亿级日志与行为数据存储查询技术剖析

作者 王劲 关注 1 他的粉丝 发布于  2017年2月22日

近些年,大数据背后的价值也开始得到关注和重视,越来越多的企业开始保存和分析数据,希望从中挖掘大数据的价值。大数据产生的根本还是增量数据,单纯的用户数据不足以构成大数据,然而用户的行为或行为相关的日志的数据量,加之随着物联网的发力,产生的增量数据将不可预估,存储和查询增量数据尤为关键。 2

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Nginx日志中的金矿

作者 张晓庆 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年8月26日

如果你是一名中小微型网站的开发运维人员,很可能像我们一样,仅Nginx每天就会产生上百M甚至数以十G的日志文件。如果没有出什么错误,在被logrotate定期分割并滚动删除以前,这些日志文件可能都不会被看上一眼。 5

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Java日志性能那些事

作者 丁雪丰 关注 3 他的粉丝 发布于  2015年5月27日

绝大多数人都认可日志的重要性,但是又有多少人仔细想过该怎么打日志,日志对性能的影响究竟有多大呢?今天就让我们来聊聊Java日志性能那些事。

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