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运维生产故障有哪些？运维常见问题最佳实践
运维生产故障是指在运维过程中出现的各种问题和故障，可能导致系统停机、服务中断或其他运维效率问题。运维生产故障可以根据不同的因素进行分类，下面是一些常见的运维生产故障分类和其常见类型： 1. 硬件故障硬件故障是指由于服务器、网络设备或其他硬件设备的故障或损坏导致的系统停机或服务中断的问题。常见的硬件故障类型包括：– 服务器故障：例如硬盘故障、内存故障等。– 网络设备故障：例如…- 14
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运维工具 – PYTHON 日常数据分析 – EXCEL常用高级函数处理技巧
文章目录 Toggle 案例01 批量制作数据透视表举一反三 为一个工作簿的所有工作表制作数据透视表案例02 使用方差分析对比数据的差异举一反三 绘制箱形图识别异常值举一反三 使用自定义区间绘制直方图 案例01 批量制作数据透视表 代码文件：批量制作数据透视表.py – 数据文件：商品销售表（文件夹） import os import xlwings as xw import pand…- 0
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【运维工具】Flink SQL 实践8 flink sql tumble window 的奇妙解析之路
文章目录 Toggle 1.序篇-本文结构2.目标篇-本文能帮助大家了解 flink sql tumble window 什么？2.1.回顾上节的 flink sql 适用场景的结论3.概念篇-先聊聊常见的窗口聚合3.1.窗口竟然拖慢数据产出？3.2.常用的窗口4.实战篇-简单的 tumble window 案例和运行原理4.1.先看一个 datastream 窗口案例4.2.flink sql …- 7
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【运维工具】Flink SQL 实践3 – 自定义 redis 数据汇表
本文主要介绍了 flink sql redis 数据汇表的实现过程。 如果想在本地测试下： 在公众号后台回复 flink sql 知其所以然（三）| sql 自定义 redis 数据汇表获取源码（源码基于 1.13.1 实现） flink sql 知其所以然（三）| sql 自定义 redis 数据汇表获取源码（源码基于 1.13.1 实现） flink sql 知其所以然（三）| sql 自定义…- 0
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经验教训 – 运维工程师 不得不看的日常经验，帮你远离故障
1. 测试使用 当初学习Linux的使用，从基础到服务到集群，都是在虚拟机做的，虽然老师告诉我们跟真机没有什么差别，可是对真实环境的渴望日渐上升，不过虚拟机的各种快照却让我们养成了各种手贱的习惯，以致于拿到服务器操作权限时候，就迫不及待的想去试试。 记得上班第一天，老大把root密码交给我，由于只能使用putty，我就想使用xshell，于是悄悄登录服务器尝试改为xshell+密钥登录，因为没有测…- 1
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PYTHON基础技能 – 构建Python机器学习模型的8个步骤
文章目录 Toggle 引言步骤一：定义问题步骤二：收集数据步骤三：数据预处理步骤四：特征工程步骤五：划分数据集步骤六：选择模型步骤七：训练模型步骤八：评估模型总结 引言 本文旨在系统地介绍构建机器学习模型的基本步骤，并通过一个具体的实战案例——股票价格预测，展示这些步骤的实际应用。通过遵循这些步骤，读者可以更好地理解和掌握机器学习模型构建的全过程。 步骤一：定义问题 首先，我们需要明确要解决的问…- 2
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PYTHON基础技能 – Python错误处理：20个异常捕获与日志记录的高级实践
今天我们要深入探讨一个让程序更加健壮的关键技能——错误处理与日志记录。想象一下，你的代码就像一名探险家，在未知的代码丛林中探索，而错误处理就是那把指南针，帮助我们在遇到困难时找到正确的方向。日志记录，则是探险日记，记录下每一次的挑战与胜利。让我们一步步成为处理Python程序中意外情况的高手吧！ 文章目录 Toggle 1. 基础：认识try-except2. 多重异常捕获3. 使用else和fi…- 0
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PYTHON基础技能 – 23个Python在自然语言处理中的应用实例
文章目录 Toggle 1. 文本清洗2. 分词3. 去除停用词4. 词干提取5. 词形还原6. 词频统计7. 情感分析8. 词向量化9. 主题建模10. 文本分类11. 命名实体识别（NER）12. 机器翻译13. 文本摘要14. 词云生成15. 问答系统16. 信息抽取17. 关系抽取18. 文本聚类19. 事件检测20. 词性标注21. 依存句法分析22. 语法树构建23. 词性转换实战案例…- 1
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经验教训 – 2024.4.8 腾讯云事件持续近87分钟学习经验
腾讯云发布了 4.8 号大故障的复盘报告。我认为是一件好事，因为阿里云双十一大故障的官方故障复盘至今仍然是拖欠着的。公有云厂商想要真正成为 —— 提供水与电的公共基础设施，那就需要承担起责任，接受公众监督 —— 云厂商有义务披露自己故障原因，并提出切实的可靠性改进方案与措施。 那么我们就来看一看这份复盘报告，看看里面有哪些信息，以及可以从中学到什么教训。 事实是什么？ 原因是什么？ 影响…- 10
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系统稳定性保障 – 大厂故障演练思考
引言阿里巴巴经过多年的技术演进，系统工具和架构已经高度垂直化，服务器规模也达到了比较大的体量。当服务规模大于10000台时，小概率的硬件故障每天都会发生。这时如果需要人的干预，系统就无法可靠的伸缩。为此每一层的系统都会面向失败做设计，对下游组件零信任，确保在故障发生时可以快速的发现和处理。 不过这些措施在故障发生时是否真的有效？恢复故障的工具是否实现了容灾？处理问题的人是否熟练？沟通机制是否疏漏？…- 1
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故障复盘 – 复盘步骤与经验方法
复盘是一种回顾和分析过去行为、决策和结果的过程，目的是从过去的经历中学习并做出改进。 故障复盘在实践中可能会遇到以下痛点： 数据收集不完整：故障发生时，如果没有完整的日志记录、监控数据或其他关键信息，很难准确地追溯故障原因。 参与人员配合度不高：复盘需要涉及各个相关部门，如果团队间协作不畅或不愿意承担责任，可能导致复盘无法深入。 事后诸葛亮现象：复盘时容易忽略当时决策的局限性，过于理想化地看待问题…- 4
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2015.5·27支付宝大规模宕机事故反思学习
事故背景支付宝拥有超过4万亿年交易总额，是中国第一大第三方交易平台，约占中国整体社会消费金额的六分之一。2014年年11月，就有用户反映，支付宝钱包目前无法转账和提现，当用户使用这两项功能时会提示出现未知错误或创建交易失败，该问题在移动客户端以及电脑网页端均存在。 事故经过2015年5月27日下午4点半左右，陆续有多个地区网友反映，支付宝出现网络故障，账号无法登录或转账。打开余额宝后，不能显示余额…- 6
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运维工具 – 异常数据分析实践，批量拆分列数据或批量汇总数据
Excel的分列功能可以将一列数据按照指定的分隔符拆分为多列，本节则要利用Python编程实现类似的功能，对多个工作簿中的列进行拆分。 from pathlib import Path import xlwings as xw import pandas as pd src_folder = Path('\\每月统计表\\') file_list = list(src_fold…- 1
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实践案例 – 苏宁 AI 监控运维保障建设实践
文章目录 Toggle 建设背景大规模时间序列分析与根因定位业务背景异常检测平台能力异常检测指标预测多维度分析自定义仪表盘时序预测方法1 DeepAR2 MQ-RNN3 MQ-CNN[2]集成方法根因定位运维知识图谱背景构建流程1. 样本构建2. 因果发现3. 因果推理大规模海量日志分析的 818 保障阶段一阶段二阶段三阶段四阶段五愿景 建设背景 近些年，苏宁一直基于云技术对外提供服务、产品、内容…- 40
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经验教训 – 2020.10.16 微盟宕机8天，赔偿1.5亿！电商技术专家，总结6条经验
微盟经历了8天的至暗时刻，数据修复工作终于有了进展，并于3月1日对外发布公告： 截止到3月1日晚8点，在腾讯云团队协助下，经过7*24小时的努力，我们数据已经全面找回，由于此次数据量规模非常大，为了保证数据一致性和线上体验，我们将于3月2日凌晨2点进行系统上线演练，将于3月3日上午9点数据恢复正式上线。 此次事故给商家经营造成了严重的影响，公司管理层对此深感自责和愧疚，我们准备了1.5亿元人民币赔…- 2
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故障处理最佳实践 – ‘踩坑’、‘跳坑’、‘填坑’、‘避坑’
墨菲定律任何事情都没有表面看起来那么简单所有事情的发展都会比你预计的时间长会出错的事情总会出错如果担心某个事情发生，那么它更有可能发生 文章目录 Toggle 墨菲定律暗示我们，如果担心某种情况会发生，那么它更有可能发生，久而久之就一定会发生。这警示我们，在互联网公司，对生成环境发生的任何怪异现象和问题都不要轻视，对其背后的原因一定要调查清楚。同样，海恩法则也强调任何严重的事故背后都是很多次小问题…- 1
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火爆的AIGC应用！入门指引实践
码字不易，SD保姆教程，从原理功能到案例输出展示，最后简述ControlNet的使用技巧，图文约1万5千字左右，阅读时长约20分钟～ 文章目录 Toggle Stable Diffusion的基本介绍一、基础介绍1. 提示词2. 符号的使用3. 图像的输出二、界面部分1. 采样迭代步数2. 采样方法的介绍3. 提示词相关性4. 随机种子三、Checkpoint，VAE，embedding和lora…- 1
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新的工业革命即将开始?
工业革命是指从18世纪末到19世纪中叶，以及20世纪初的一系列重大技术、经济和社会变革的过程。虽然没有一个确切的定义，但通常认为工业革命经历了三次主要的阶段，每一次都具有不同的特征和影响。 一、 第一次工业革命（1760年-1840年）第一次工业革命发生在18世纪末到19世纪初，主要集中在英国。以下是第一次工业革命的特征：1. 蒸汽动力的应用：蒸汽机的发明和应用是第一次工业革命的核心。蒸…- 1
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数字化运维 – PYTHON 日常数据分析 – EXCEL常用聚合函数处理技巧
文章目录 Toggle 案例01 对一个工作簿中的所有工作表分别求和举一反三 对一个工作簿中的所有工作表分别求和并将求和结果写入固定单元格案例02 批量统计工作簿的最大值和最小值 案例01 对一个工作簿中的所有工作表分别求和 代码文件：对一个工作簿中的所有工作表分别求和.py – 数据文件：采购表.xlsx import os import xlwings as xw import p…- 0
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运维工具 – EXCEL 日常数据分析 – 透视表基本操作
一、基本操作1、创建数据透视表2、更改数据源3、转换为普通表格4、刷新所有数据透视表5、数据透视表排序6、数据透视表插入公式7、套用模板8、使用切片器9、恢复03经典数据透视表样式 1、创建数据透视表 2、更改数据源 3、数据透视表转换为普通表格 4、数据透视表刷新 5、数据透视表排序 6、数据透视表插入公式 7、套用设计模板 8、使用切片器 9、恢复经典数据透视表样式 07及以上版本制作的数据透…- 3
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【运维工具】Flink SQL 实践 – source\sink 原理
文章目录 Toggle 1.序篇-本文结构2.背景篇-关于 sql3.定义篇-sql source、sink4.实战篇-sql source、sink 的用法5.原理剖析篇-sql source、sink 是怎么跑起来的5.1.connector 怎样映射到具体算子？5.2.format 怎样映射到具体 serde？5.3.其他配置属性怎么加载？6.总结与展望篇 1.序篇-本文结构 本文从以下五个…- 1
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IT服务治理 之 发布管理 – 对于研发自测上线项目，测试同学可以做点啥？
在软件研发过程中，不可避免的存在由研发自测后上线的项目。在这种完全由研发同学独立完成开发、测试、发布上线的项目，测试同学可以提前为研发同学做点啥？ 我们算法测试团队，提出了四步曲的设想。 第一步：定标准 定标准，即明确可研发自测上线的范围。业界对研发自测的标准非常多，我们建议遵循以下三个维度来制定： 1. 影响面 对核心链路有影响，则测试介入 对公司核心业务有影响，则测试介入 2. 复杂度 涉及复…- 36
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PYTHON基础技能 – Python字典与集合的15个高级操作与优化建议
今天我们将一起探索Python中最强大且高效的两个数据结构——字典和集合，它们在数据处理中扮演着至关重要的角色。通过这15个高级操作和优化技巧，你们将学会如何像专家一样驾驭它们，让代码更加简洁高效。 文章目录 Toggle 1. 字典推导式（Dictionary Comprehensions）2. 合并字典（Using update()）3. 集合的基本运算4. 字典的get()方法5. 集合推导…- 1
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PYTHON基础技能 – Python 10个日期和时间操作的实用技巧
文章目录 Toggle 技巧1：导入时间和datetime模块技巧2：格式化日期技巧3：计算日期差技巧4：提取日期部分技巧5：解析字符串为日期技巧6：日期的加减技巧7：处理时区技巧8：循环日期技巧9：日期时间的比较技巧10：日期作为序列实战案例：年龄计算 技巧1：导入时间和datetime模块 在Python中，处理日期和时间首先需要导入相应的模块。datetime模块提供了非常强大的功能。 im…- 1
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