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购物网站开发的意义和目的友情链接交换的意义是什么

news 2025/10/25 8:07:31

购物网站开发的意义和目的,友情链接交换的意义是什么,做网站的工作流程,免费全能空间作者#xff1a;Bahubali Shetti 作为一名运营工程师#xff08;SRE、IT 运营、DevOps#xff09;#xff0c;管理技术和数据蔓延是一项持续的挑战。简单地管理大量高维和高基数数据是令人难以承受的。作为单一平台#xff0c;Elastic 帮助 SRE 将无限的遥测数据#…作者Bahubali Shetti 作为一名运营工程师SRE、IT 运营、DevOps管理技术和数据蔓延是一项持续的挑战。简单地管理大量高维和高基数数据是令人难以承受的。作为单一平台Elastic® 帮助 SRE 将无限的遥测数据包括指标、日志、跟踪和分析统一并关联到单一数据存储 — Elasticsearch® 中。然后通过应用 Elastic 的高级机器学习 (ML)、AIOps、AI Assistant 和分析的强大功能你可以打破孤岛并将数据转化为见解。作为全栈可观测性解决方案从基础设施监控到日志监控和应用程序性能监控 (APM) 的所有内容都可以在单一、统一的体验中找到。在 Elastic 8.11 中Elastic 的新管道查询语言 ES|QLElasticsearch 查询语言现已提供技术预览它可以转换、丰富和简化数据调查。在新的查询引擎的支持下ES|QL 提供了具有并发处理的高级搜索功能从而提高了速度和效率而不受数据源和结构的影响。通过从一个屏幕创建聚合和可视化来加速解决问题提供迭代、不间断的工作流程。 ES|QL 对于 SRE 的优势使用 Elastic Observability 的 SRE 可以利用 ES|QL 来分析日志、指标、跟踪和分析数据使他们能够通过单个查询查明性能瓶颈和系统问题。在 Elastic Observability 中使用 ES|QL 管理高维和高基数数据时SRE 具有以下优势提高运营效率通过使用 ES|QLSRE 可以使用聚合值作为单个查询的阈值来创建更多可操作的通知这些通知也可以通过 Elastic API 进行管理并集成到 DevOps 流程中。通过洞察增强分析ES|QL 可以处理各种可观测数据包括应用程序、基础设施、业务数据等无论来源和结构如何。 ES|QL 可以轻松地通过附加字段和上下文丰富数据从而允许通过单个查询创建仪表板可视化或问题分析。缩短解决问题的平均时间ES|QL 与 Elastic Observability 的 AIOps 和 AI Assistant 结合使用可通过识别趋势、隔离事件和减少误报来提高检测准确性。这种上下文的改进有助于故障排除以及快速查明和解决问题。 Elastic Observability 中的 ES|QL 不仅增强了 SRE 更有效地管理客户体验、组织收入和 SLO 的能力而且还通过提供上下文聚合数据来促进与开发人员和 DevOps 的协作。在本博客中我们将介绍 SRE 可以利用 ES|QL 的一些关键用例 ES|QL 与 Elastic AI Assistant 集成使用公共 LLM 和私有数据增强了 Elastic Observability 中任何地方的分析体验。SRE 可以在单个 ES|QL 查询中分解、分析和可视化来自多个来源和跨任何时间范围的可观察性数据。可以通过单个 ES|QL 查询轻松创建可操作的警报从而增强操作。我将通过展示 SRE 如何解决使用 OpenTelemetry 检测并在 Kubernetes 上运行的应用程序中的问题来完成这些用例。 OpenTelemetry (OTel) 演示位于 Amazon EKS 集群上并配置了 Elastic Cloud 8.11。你还可以查看我们的 Elastic Observability ES|QL 演示该演示演示了可观察性的 ES|QL 功能。 ES|QL 与 AI 助手作为 SRE你正在使用 Elastic Observability 监控 OTel 仪表化应用程序而在 Elastic APM 中你会注意到 service map 中突出显示的一些问题。使用 Elastic AI Assistant你可以轻松要求进行分析特别是我们会检查应用程序服务的总体延迟情况。 My APM data is in traces-apm*. Whats the average latency per service over the last hour? Use ESQL, the data is mapped to ECS Elastic AI Assistant 生成一个 ES|QL 查询我们在 AI Assistant 中运行该查询以获取所有应用程序服务的平均延迟列表。我们可以很容易地看到前四名是 load generatorfront-end proxyfrontendservicecheckoutservice 通过 AI Assistant 中的简单自然语言查询它生成了单个 ES|QL 查询帮助列出跨服务的延迟。注意到多个服务存在问题我们决定从前端代理front-end proxy开始。当我们研究细节时我们看到了重大故障并且通过 Elastic APM 故障关联很明显前端代理没有正确完成对下游服务的调用。 Discover 中的 ES|QL 洞察力和上下文分析了解应用程序在 Kubernetes 上运行后我们会调查 Kubernetes 中是否存在问题。我们特别想查看是否有任何服务存在问题。我们在 Elastic Discover 的 ES|QL 中使用以下查询 from metrics-* | where kubernetes.container.status.last_terminated_reason ! and kubernetes.namespace default | stats reason_countcount(kubernetes.container.status.last_terminated_reason) by kubernetes.container.name, kubernetes.container.status.last_terminated_reason | where reason_count 0 ES|QL 帮助分析来自 Kubernetes 的 1,000 个/10,000 个指标事件并突出显示由于 OOMKilled 而重新启动的两个服务。当被问及 OOMKilled 时Elastic AI Assistant 表示 pod 中的容器由于内存不足而被终止。我们运行另一个 ES|QL 查询来了解电子邮件服务和产品目录服务的内存使用情况。 ES|QL 很容易发现平均内存使用量相当高。我们现在可以进一步调查这两个服务的日志、指标和 Kubernetes 相关数据。然而在继续之前我们创建一个警报来跟踪大量内存使用情况。使用 ES|QL 发出可操作的警报怀疑可能会再次出现的特定问题我们只需创建一个警报引入我们刚刚运行的 ES|QL 查询该查询将跟踪内存利用率超过 50% 的任何服务。我们修改最后一个查询以查找内存使用率高的任何服务 FROM metrics* | WHERE timestamp NOW() - 1 hours | STATS avg_memory_usage AVG(kubernetes.pod.memory.usage.limit.pct) BY kubernetes.deployment.name | where avg_memory_usage .5 通过该查询我们创建一个简单的警报。请注意如何将 ES|QL 查询引入警报中。我们简单地将其与寻呼机职责联系起来。但我们可以从多个连接器中进行选择例如 ServiceNow、Opsgenie、电子邮件等。通过此警报我们现在可以轻松监控 pod 中内存利用率超过 50% 的任何服务。使用 ES|QL 充分利用你的数据在这篇文章中我们展示了 ES|QL 为分析、操作和减少 MTTR 带来的强大功能。综上所述Elastic Observability 中 ES|QL 的三个用例如下 ES|QL 与 Elastic AI Assistant 集成使用公共 LLM 和私有数据增强了 Elastic Observability 中任何地方的分析体验。SRE 可以在单个 ES|QL 查询中分解、分析和可视化来自多个来源和跨任何时间范围的可观察性数据。可以通过单个 ES|QL 查询轻松创建可操作的警报从而增强操作。 Elastic 邀请 SRE 和开发人员亲身体验这种变革性语言并开启数据任务的新视野。今天就在 https://ela.st/free-Trial上尝试一下现在处于技术预览版。本文中描述的任何特性或功能的发布和时间安排均由 Elastic 自行决定。当前不可用的任何特性或功能可能无法按时交付或根本无法交付。原文Optimizing SRE efficiency and issue resolution with ES|QL in Elastic Observability, OTel, and Kubernetes | Elastic Blog
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