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服務器運維


  • CI 失敗的五大原因

    服務器運維 / 這個方法短期看沒什么問題,但其實非常危險.可能會導致產品有嚴重的缺陷,從而影響業務運作.這種影響是不可預測的,可能是金錢的損失,也可能是企業聲譽,最極端的可能導致整個業務完全流失.然而,即使產品經理和技術團隊愿意投入時間和金錢來實施CI和修正CI問題.一些團隊還是從未成功.我們在這里討論一下CI失敗的5大原因和克服這些困難的推薦解決方案.1.錯誤地選擇CI服務器市場上有很多種持續集成工具

  • 機房管理：服務器上架你該關注這些問題

    服務器運維 / 相信很多公司對于服務器上架,并沒有過多的關注.可能你是這么干的：抓個壯丁,扛著服務器,往機柜上一丟,接上網線、電源線,哦了,完事

  • 運維案例：實現網段之間的主機通過指定外網IP共享上網

    服務器運維 / 0/24段所有主機通過

  • 三個生產環境中使用Docker的案例

    服務器運維 / 像Kontena這樣的平臺,就像“預先準備完畢,做好開車的準備”,這讓你可以把注意力集中在你的應用上,而不是在汽車的外殼上.其中包括你需要完成日常任務的大部分功能以及不同的焦點,比如Kontena專注于易用性和易于維護,其他服務可能會關注可伸縮性.作為一個DevOps的人,這些特性意味著需要更少的維護.因為平臺上有“所有的電池”和“戰斗測試”,這在生產環境中都很重要

  • InnoDB緩沖池預加載在MySQL 5.7中的正確打開方式

    服務器運維 / InnoDB緩沖池預加載不是非常有效的,至少在快速存儲上是這樣的.在性能相當好的NVMe存儲的測試環境中,在只讀負荷下運行時,可以獲得超過400MB的/秒的預熱速率.InnoDB緩沖池預熱速度達到100MB/S,我猜想問題是因為沒有開許多并行IO請求的SSD存儲運行時需要優化所導致的,但我沒有做進一步的研究

  • 在復雜業務體系中DevOps理論及方法的實踐

    服務器運維 / 本文來自于GOPS2017深圳站的演講“在復雜業務體系中DevOps理論及方法的實踐”

  • MySQL復制異常大掃盲：快速溯源與排查錯誤全解

    服務器運維 / 如果復制發生了錯誤,通過收集上述的復制相關信息和錯誤相關信息,分析這些信息中與正常復制異常的地方,便可為排查復制錯誤提供更多的可以用來排除異常的信息

  • 2017年最佳開源網絡監控工具

    服務器運維 / http://www.vmware.com/products/vrealize-hyperic.htmlVMware的Hyperic工具用于在物理、虛擬或云環境下監控Web應用程序及其性能.它適用于應用程序服務器,web服務器,數據庫,操作系統,虛擬機管理程序,消息傳遞服務和目錄服務器

  • 輕松籌監控系統實現方案

    服務器運維 / 有的時候程序異常或者請求激增會導致日志量暴增,有可能在短時間內打滿整個磁盤.可以在logrotate的配置文件里加上maxsize來限制日志文件的大小,并且將logrotate的執行頻率調高至每小時甚至每分鐘,及時切分并刪除超過rotate數量的日志,來防止異常情況下磁盤被打滿的情況發生

  • 制定代碼規范并不難，但你知道如何讓它可執行嗎？

    服務器運維 / 回想起來自己工作這么些年,也經歷了不少團隊,經歷的項目更不算少了,但是要說到代碼規范,問我我經歷的這些代碼規范是不是滿意,我不得不如實回答：不是很滿意.當然我自己的代碼規范和風格也沒有完全固化下來,近一年左右也開始關注到這個問題,為了讓自己的代碼風格能逐漸固化,我會專門用一個筆記來記錄一些可能自己會糾結的寫法,這樣做了以后明顯能感覺到自己代碼風格的飄忽程度有所收斂

  • ssh隧道的特別使用–ssh跳板機的實現

    服務器運維 / 在公網上有一套OpenStack云環境,現在要做一次培訓,共15個學員,每個學員分配三臺虛擬機,每個學員都可通過ssh登陸管理三臺虛擬機進行相關實驗

  • 基于InfluxDB+Grafana打造大數據監控利器

    服務器運維 / 需要注意,DB參數必須指定一個數據庫中已經存在的數據庫名,數據體的格式遵從InfluxDB規定格式,首先是表名,后面是tags,然后是field,最后是時間戳.tags、field和時間戳三者之間以空格相分隔
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