Logtail技术分享(二) : 多租户隔离技术+双十一实战效果
目前logtail已承载阿里云全站、所有云产品服务、全球各Region部署、阿里巴巴集团(淘宝、天猫、菜鸟等)上重要服务的数据采集。在集团内部一台服务存在数百个采集配置属于常态,每个配置的优先级、日志产生速度、处理方式、上传目的地址等都有可能不同,如何有效隔离各种自定义配置,保证采集配置QoS不因部.
Load高,CPU idle很高,这情况太诡异了
# Load很高,CPU使用率很低的诡异情况
> 第一次碰到这种Case:物理机的Load很高,CPU使用率很低
### 先看CPU、Load情况
如图一:
vmstat显示很有多任务等待排队执行(r)top都能看到Load很高,但是CPU idle 95%以上
:时序统计建模
时序数据是业务监控中最多方法,双十一大盘、业务监控系统、系统性能平台等都可以看到他的身影。为了更好的在日志服务平台中,针对时序数据进行进行较好的分析和交互,本团队针对单时序数据数据的各种场景,开发了相应的时序数据处理算法,可直接嵌入在标准的MySQL语法中使用,降低了用户对这类算法的使用难度,提供更好的服务。
表格存储最佳实践:一种用于存储时间序列数据的表结构设计
在时间序列存储的场景,例如监控数据或者日志数据,通常比较难解决的是写入的问题,传统的数据库难以承载如此大数据量、高并发的写入压力。
表格存储能够提供非常优秀的写入能力,在阿里内部得到到了正好的实践和证明。但是若要发挥其强度的写入能力,需要有一个良好的表结构设计。
本篇文章给出了一个存储时间序