配置数据消费 配置数据写入 蓝鲸Agent linux win AIX 应用 中间件 数据库 存储 虚拟化平台 …… 外部数据源 蓝鲸CMDB 业务管理 主机资源管理 操作审计 事件推送 模型管理 实例管理 权限管理 拓扑管理 自动采集（采集适配器） 配置管理门户 数据分析 数据展示 数据质量 外部对接 功能示例 2、监控整体逻辑架构 监控采集 Agent插件采集 TCP/UDP TCP/UDP HTTP(S) 协议采集 Agent Exporter 采集器 SNMP 脚本 第三方接入 API JMX 数据库 视图展示 监控大屏展示 监控拓扑展示 自定义仪表盘 性能趋势展示 自定义应用拓扑 告警事件展示 自定义监控大屏 数据存储 InfluxDB MySQL kafka Redis ElasticSearch Beanstalkd 监控对象 硬件服务器 虚拟化 网络 OS

operator pattern, an agent acts on behalf of the cluster. It listens to events relating to custom resource changes, and then applies those changes based on a deployment policy. The agent is responsible for that stores the Kubernetes configuration files for the application. The Weave Cloud deployment agent automatically updates the front- end YAML manifest file in this repository. Part 2: Fork the Demo

install our agent in the same namespace as the Argo services. Installation is as simple as running a single command via the Codefresh CLI: Argo agent installation Once the agent is installed

engineers to focus on building assets, testing them in specific environments while the software agent handled how those assets got deployed to Kubernetes. Deployment speed Deployment Frequency Time

are property of their respective companies. Pull-based architecture requires a GitOps operator, or agent, to evaluate both the infrastructure and application configuration in the repository to detect when

these clusters is a big ask for the Ops team. GitOps takes this burden away by letting the GitOps agent running across these clusters handle everything on your behalf, and so, it is a great fit from a

Helm Chart 项目两种场景做业务 接入，把交付端实现统一管理起来，来满足研发所有业务的日常迭代需 求。 理想使用 K8s CRD 来实现对设备状态的定义和管理，同时设备端使用 Agent 来和云端做交互，利用 Zadig 能力完成车端和云端服务的迭代更新 过程： 主机方式接入资源设备 • 支持系统主机管理的同时支持了项目级别的主机管理，项目成员可 以自己上下线资源设备

的主机项目和 K8s Helm Chart 项目两种场景做业务接 入，把交付端实现统一管理起来，来满足研发所有业务的日常迭代需求。 理想使用 K8s CRD 来实现对设备状态的定义和管理，同时设备端使用 Agent 来和云端做交互，利用 Zadig 能力完成车端和云端服务的迭代更新 过程： 主机方式接入资源设备 • 支持系统主机管理的同时支持了项目级别的主机管理，项目成员可 以自己上下线资源设备 • 主

planes to manage different deployments on one cluster or many clusters, each one running a PipeCD agent. This control plane is state- less. Its central task is to manage deployments on other clusters running