查看虚拟机资源性能使用情况..................................................................261 9.3.16 找到浪费资源并回收优化..........................................................................261 9.3.17 创建管理运营报告..... ..........272 9.3.20 配置定时自动生成报告并发送到指定邮箱...............................................273 10 资源回收优化................................................................................................... 查看到期资源并操作回收...........................................................................276 10.2.4 持续分析优化...............................................................................................276

云+社区技术沙龙 冲上云霄—腾讯海量业务上云实践 腾讯云高级工程师 黄宏东 自我介绍 ⚫ 业务开发出身的运维 ⚫ 先后在腾讯负责游戏、安全、医疗类业务运维 ⚫ 经历数年业务爆量、成本优化、业务上云、智能运维等重点项目 ⚫ 目前负责腾讯自研业务的运维与上云工作 01 腾讯业务为什么要上云 02 业务上云的价值 03 如何上云 目录 04 上云案例分享 腾讯业务为什么要上云 “烟囱式”的业务支持体系 幸福的烦恼 ⚫ 重复造轮子，每个部门一套轮子 ⚫ 缺乏统一规范，包括开源代码在内 Bug 多 ⚫ 开源文化落后，共享精神差，很多基础框架没有内部开源 ⚫ 技术支持不足，文档陈旧 ⚫ 数据技术不互通，部门间代码相互封闭，跟业界缺乏交流 ⚫ 缺乏维护，越来越多的历史遗留组件 ⚫ 没有技术图谱 2018年930变革 开源协同 自研上云 代码开源 相互协同 基于公有云模式研发 性能测试 数据备份 云上部署 业务验证 效果评估 问题优化 正式上云 运营维护 上云各环节注意点 业务上云 测试 方案 迁移 混合 质量 功能、性能测试，云上云下对比 安全、容量、难度、风险、数据 接入服务、逻辑服务、数据存储、文件存储 混合云过度到全量公有云 服务调用质量、用户访问质量、 服务可用率 数据上公有云 • 冷迁移+增量 •同步中心数据同步 •切换过程停写

FIT2CLOUD 的产品与解决方案涵盖软件测试、云原生运行时、多云管理、安全合规、 数据分析可视化、内容管理，其旗舰产品包括：MeterSphere 开源持续测试平台、 KubeOperator 开源容器平台、CloudExplorer 多云管理平台、JumpServer 开源堡垒机、 DataEase 开源数据可视化分析平台、Halo 开源博客/CMS 系统。FIT2CLOUD 旗下的开 源 ....................................... 12 1.5.4 实现运营分析、IT 投入透明化及时回收优化.............................................12 1.5.5 建立数据中心 IT 体系演进框架支持迭代扩展建设.....................................12 1.6 各行业客户案例 .......................................................................... 38 2.4.11 IT 投入可视化、分析回收优化...................................................................40 三、核心能力......................

JumpServer 堡垒机⼀体机及信创⽅案 3 5 为什么要使⽤堡垒机？ - 以更安全的⽅式管控和登录各种类型的资产 - 系统管理员 外包⼈员 普通⽤户 临时访客 运维资产集 服务器 ⽹络设备 数据库 安全设备 事前授权 事中监察 事后审计 管理者期望 堡垒机的 4A 能⼒ 堡垒机 身份鉴别 Authentication 授权控制 Authorization 安全审计 Auditing 堡垒机的能⼒范围 身份鉴别 授权控制 账号管理 安全审计 站内信 邮箱 企业微信 钉钉 ⼯单 通知 / 审批 LDAP 对象存储 ⽇志存储 … Linux Windows ⽹络设备 数据库 Web 虚拟应⽤ … 基础设施 使⽤者 服务 Https API SSH Client … KMS JumpServer 提供的堡垒机必备功能 身份验证 Authentication 16 (X-Pack) ）和⼀键部署远程应⽤发布机； 作业中⼼ ⽀持对批量资产执⾏快捷命令、命令脚本以及 Playbook 脚本； 个性化设置（X-Pack） ⽀持⾃定义 LOGO 与主题； 数据库资产连接 MariaDB、MySQL、Redis、MongoDB； Oracle、SQL Server、PostgreSQL、ClickHouse、DB2；(X-Pack) ⾼清晰度 RDP 连接

申请多组不同配置虚拟机..................................................................................... 23 3.3 申请中间件数据库集群.........................................................................................26 3.4 F5 负载均衡 VS 实例................................................................................ 75 8 云数据库在线申请部署及操作变更回收..........................................................................77 8.1 新建公有云 RDS、负载均衡服务。常见私有云: OpenStack、华为 HCS、 HSC Online、青云、EasyStack 等。 杭州飞致云信息科技有限公司 6 公有云平台 部署在云服务提供商数据中心，为市场公众企业客户提供服务被 多个企业客户共享使用的云平台。世界上第一个公有云是亚马逊 AWS。  国外公有云: AWS、Azure。  国内公有云: 阿里云、华为云、腾讯云、UCloud、青云、金

............................................................................................24 八、 数据备份................................................................................................. ..............................25 8.2 数据库备份............................................................................................................25 8.3 数据库恢复.................................... docker-compose 的方式维护整体平台的运行与服务之间的 依赖关系。 2.1.1 依赖组件 CloudExplorer 云管平台依赖于如下第三方开源中间件及数据库服务： 名称 描述 MySQL 提供数据库服务，可配置使用外部数据库服务，例：RDS Ansible CloudExplorer 基于 Ansible 实现自动化操作功能 Prometheus CloudExplorer 基于

发现问题 • 时间序列异常 • 日志分析异常 • 设备性能异常 分析问题 • 多维下钻分析 • 关联事件分析 • 容量预估分析 解决问题 • 扩容 • 决策 • 调度 • 优化 智能运维学件库 • 可重用 • 可演进 • 可了解 智能运维学件库 智能运维能力框架体系 AIOps 团队角色划分 01 智能运维场景描述 整体介绍 02 单维时间序列分析 3 时间序列异常检测 如何找到通用的解决方案？ 单维时间序列分析 规则类告警策略 最大值告警 最小值告警 波动率告警 单维时间序列分析 无监督异常检测算法 （自编码器） 原始数据 生成数据 单维时间序列分析 无监督异常检测算法 （N-Sigma） 单维时间序列分析 有监督异常检测算法 （特征工程） 时间序列的统计特征 • 最大值，最小值，值域 • 均值，中位数 自回归算法 • 深度学习算法 时间序列的分类特征 • 熵特征 • 值分布特征 • 小波分析特征 单维时间序列分析 有监督异常检测算法 （RF，GBDT，XGBoost，深度学习） 数据层 数据存储 数据提取 统计算法 输出疑似异常 无监督算法 输出疑似异常 有监督算法 特征工程 离线训练 实时计算 人工标注 提升效果 单维时间序列分析 时间序列异常检测整体流程 单维时间序列分析

自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署 / 灰度上线 xN 监控 / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 企业交付案例场景深化 开 发 者 场 景 挖 掘 3-5 个领域敏感型场景 建立产品发展委员会 贡献者流程优化 2022 年 9 月 场 景 深 化 能 力 增 强 Helm/K8s YAML/ 托管场景接入流程优化 UX/UI 升级，工程师一线体验优化 推出效能看板，实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023 年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 组织能力提升 业务负责人 研发不透明，规划凭感觉： • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发透明化：不同项目清晰可见的效率、质量、进度 进度管理：根据团队客观数据，预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高

集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署/灰度上线 xN 监控/告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 企业交付案例场景深化 开 发 者 场 景 挖 掘 3-5 个领域敏感型场景 建立产品发展委员会 贡献者流程优化 2022年9月 场 景 深 化 能 力 增 强 Helm/K8s YAML/托管场景接入流程优化 UX/UI 升级，工程师一线体验优化 推出效能看板，实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 组织能力提升 业务负责人 研发不透明，规划凭感觉： • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发透明化：不同项目清晰可见的效率、质量、进度 进度管理：根据团队客观数据，预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高

Juicefs Juicefs 中 rename 的实现都是原子性的，主要得益于它元数据是存储在各类 KV/DB 中（如 redis、tikv...），而这些 KV 本身就支持事务，所以它只要把这些操作打包成事务扔给 KV 就可以了 如果采用 Juicefs 的方案，我们需要在 metaserver 层实现分布式事务 方案实现 方案一：chubaofs 从以上的分析来看，chubaofs srcDentry, dstDentry 所在 copyset 的 txid 都加 1（这一步是通过 etcd 的事务保证的），如果上一步或这一步失败，因为 txid 不变，原始数据版本也在，还是保证原子性（其实就是一个 txid 对应一个版本的数据）© XXX Page 8 of 15 下次访问的时候，带上对应 copyset 的最新 txid (copyset_txid)，判断 PendingTx，如果 (copyset_txid value， dentry（如果更新完发现 dentry 的 flag 为 DeleteMarkFlag，则直接删除这个 dentry） 如果上面 2 个动作，有一个失败，则本次事务失败 VFS 这层保证了每个挂载点只会有一个 rename 事务，所以这就变成了一写的事务场景 初略来看，这个方案只要 3 个 RPC 请求就够了，2 次 dentry 操作，一次提交事务 (txid) 操作 实现：