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Zabbix-性能优化

1:zabbix是一个写多读少的业务,优化数据库的写入性能,建议使用tokudb存储引擎2:功能上的优化,精简无用的监控项,适当增加取值间隔,减少数据的保留周期3:定时任务,分库分表处理4:进程优化(适当增加进程数)5:缓存优化(适当增加缓存的大小)vim /etc/zabbix/zabbix_server.confStartPollers=30默认5轮询器实例数量一般规则 -保持此参数的值尽可能

#服务器#缓存#运维
三种docker可视化工具(全网最详细)

Portainer是一个可视化的容器镜像的图形管理工具,利用Portainer可以轻松构建,管理和维护Docker环境。而且完全免费,基于容器化的安装方式,方便高效部署。

#docker#容器#运维
Kubernetes 可视化管理工具Kuboard V3

Kuboard是一款专为Kubernetes设计的免费管理界面,兼容Kubernetes版本1.13及以上。Kuboard每周发布一个beta版本,最长每月发布一个正式版本,经过两年的不断迭代和优化,已经具备多集群管理、权限管理、监控套件、日志套件等丰富的功能特点多种认证方式Kuboard可以使用内建用户库、gitlab/github单点登录或者LDAP用户库进行认证,避免管理员将ServiceA

#kubernetes#运维#github
Redis缓存技术-运维篇

目录0、NoSQL 产品(key-value)1、Redis功能介绍2、企业缓存产品介绍3、Redis使用场景介绍4、Redis安装部署5、Redis基本管理操作5.1基础配置文件介绍5.2 redis安全配置5.3 在线查看和修改配置5.4 redis持久化(内存数据保存到磁盘)6、Redis数据类型(笔试)6.1 KEY的通用操作6.2 Strings(字符串)6.3 Hash类型(字典类型)

#redis#缓存#运维
MinIO日常运维

不能对生产环境做如下压测,切记!

#运维#linux#服务器
MongoDB核心技术-运维篇

目录第一章:逻辑结构第二章:安装部署1、系统准备2、mongodb安装2.1 创建所需用户和组2.2 创建mongodb所需目录结构2.3 上传并解压软件到指定位置2.4 设置目录结构权限2.5 设置用户环境变量2.6 启动mongodb2.7 登录mongodb2.8 使用配置文件2.9 mongodb的关闭方式2.10 mongodb 使用systemd管理3、mongodb常用基本操作3.0

#nosql#数据库#database
打造云原生大型分布式监控系统(二): Thanos 架构详解

概述之前在 大规模场景下 Prometheus 的优化手段 中,我们想尽 "千方百计" 才好不容易把 Prometheus 优化到适配大规模场景,部署和后期维护麻烦且复杂不说,还有很多不完美的地方,并且还无法满足一些更高级的诉求,比如查看时间久远的监控数据,对于一些时间久远不常用的 "冷数据",最理想的方式就是存到廉价的对象存储中,等需要查询的时候能够自动加载出来。Thanos (没错,就是灭霸)

#云原生#分布式
什么是Mirai僵尸网络

Mirai是恶意软件,能够感染在ARC处理器上运行的智能设备,将其转变为远程控制的机器人或“僵尸”并组成网络。这种机器人网络称为僵尸网络,通常用于发动DDoS攻击。恶意软件是一个统称,包括计算机蠕虫、病毒、特洛伊木马、Rootkit和间谍软件。2016年9月,Mirai 恶意软件的作者在一个著名安全专家的网站上发起了DDoS攻击。一周后,他们向公众发布了源代码,目的可能是为了隐藏这次攻击的源头。.

#ui
【云原生】Presto/Trino on k8s 环境部署

Presto是Facebook开源的MPP(Massively Parallel Processing:大规模并行处理)架构的OLAP(on-line transaction processing:联机事务处理),完全基于内存的并⾏计算,可针对不同数据源,执行大容量数据集的一款分布式SQL交互式查询引擎。它是为了解决Hive的MapReduce模型太慢以及不能通过BI或Dashboards直接展现

【云原生】Spark on k8s 讲解与实战操作

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地

#云原生#kubernetes#大数据
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