【TiDB原理与实战详解】1、原理与基础优化～学不会? 不存在的！
TiDB 是一款开源的分布式关系型数据库，具备水平扩展、高可用性和强一致性等特点，适用于高并发、低延迟的大规模数据处理场景。其架构设计灵感源自 Google 的 Spanner 和 F1，并兼容 MySQL。TiDB 集群由 TiDB Server（无状态 SQL 层）、PD（元数据管理模块）和 TiKV Server（分布式存储层）组成，还包含 TiFlash（列存储引擎）以加速分析型查询。TiDB 支持分布式事务和多种事务模式，适用于 OLTP 和 HTAP 场景，如电商平台和金融系统。此外，TiDB 的部署要求包括高性能硬件配置和特定网络设置，以确保系统的稳定性和高效运行。
智能运维实战：Prometheus与Grafana的监控与告警体系
【10月更文挑战第26天】Prometheus与Grafana是智能运维中的强大组合，前者是开源的系统监控和警报工具，后者是数据可视化平台。Prometheus具备时间序列数据库、多维数据模型、PromQL查询语言等特性，而Grafana支持多数据源、丰富的可视化选项和告警功能。两者结合可实现实时监控、灵活告警和高度定制化的仪表板，广泛应用于服务器、应用和数据库的监控。
在 HBase 集群中，Prometheus 通常监控哪些类型的性能指标？
在 HBase 集群中，Prometheus 监控关注的核心指标包括 Master 和 RegionServer 的进程存在性、RPC 请求数、JVM 内存使用率、磁盘和网络错误、延迟和吞吐量、资源利用率及 JVM 使用信息。通过 Grafana 可视化和告警规则，帮助管理员实时监控集群性能和健康状况。
Prometheus 由于时间不同步导致数据不显示
现象描述
将 Prometheus 数据在 Grafana 中进行展示，Grafana 中 Graph 数据显示有延迟，其他类型 Singlestat 和 Table 都显示 N/A 。
排查
1. 排查数据库
发现 Prometheus 数据库端一切正常，
2.
开源AIOps数据中台搭建
本文介绍我在PyCon2019上海站的议题内容，根据Gartner的报告，AIOps将在未来5-10年落地开花，并集中统一各种Ops平台，本议题介绍AIOps的核心作用、相关工程难点（数据采集、数据中台、智能算法、自动化等）与开源方案选择，适当介绍了Python在其中的主要作用。
最佳实践：Kubernetes 集群中 DNS 故障的可观测性与根因诊断
本文介绍了 CoreDNS 服务器、客户端侧的常见 DNS 异常、故障根因，异常观测方案和故障处理流程，希望对大家的问题诊断有所帮助。DNS 服务对于 Kubernetes 集群是至关重要的，除了观测异常之外，我们在架构设计之初就应充分考虑 DNS 服务的稳定性，采纳一些例如 DNS 本地缓存之类的最佳实践。
