开源小E
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这一晚我们到底经历了什么
在产研全链路流程上，协同最大的目标就是团队信息的透明化，即在清晰目标的指引下进行团队信息透明的日常研发工作，助力项目/产品成功发布。基于此，研发过程是否行之有效就成为我们关注的另一重点要素。通常「研发过程」是指：代码到制品再到部署上线的全链路，这个过程是持续集成的重中之重。
繁舟聚汇，不终不止
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在分布式、微服务架构下，应用一个请求往往贯穿多个分布式服务，这给应用的故障排查、性能优化带来新的挑战。分布式链路追踪作为解决分布式应用可观测问题的重要技术，愈发成为分布式应用不可缺少的基础设施。本文将详细介绍分布式链路的核心概念、架构原理和相关开源标准协议，并分享我们在实现无侵入 Go 采集 Sdk 方面的一些实践。
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随着数字化的逐渐发展，企业 IT 架构也变得越来越复杂，如何在复杂环境中保证业务连续性及稳定性？
目前，市面上的流水线/工作流产品层出不穷，有没有一款工作流引擎，能够同时满足各种繁复的需求？一起来看！
如何实现自身的可观测性？实践经验分享一起来看！
今天我们大胆把话题抛出来，聊聊自己的一些想法，和大家一起探讨、共创云原生时代应用研发模式后续的演进路线。
大家期待已久的 Erda V2.0 带着全新界面风格和特性改进震撼发布！ 本次版本升级也意味着 Erda 在技术层面不断提升的同时，在用户体验上也投入了大量精力。界面作为人机交互的重要“桥梁”，我们希望用户感受到的不仅仅是 Erda 的强大功能，更希望给大家呈现优雅、舒适的操作体验！那么下面我们一起来看看本次新版本将会有哪些亮点和大家见面～
在大型网站系统设计中，随着分布式架构，特别是微服务架构的流行，我们将系统解耦成更小的单元，通过不断的添加新的、小的模块或者重用已经有的模块来构建复杂的系统。随着模块的不断增多，一次请求可能会涉及到十几个甚至几十个服务的协同处理，那么如何准确快速的定位到线上故障和性能瓶颈，便成为我们不得不面对的棘手问题。
许多人在选择“程序员”这一职业的背后，或多或少都会有故事可讲。本文是我们与一名 Erda 的用户沟通时深度挖掘到的故事，征得本人同意后对其进行了整理，并设立了【开发者故事】这一栏目，旨在收纳广大同学的故事。
Erda 团队做日志分析也有一段时间了，这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情，希望对大家有所帮助。
云原生时代背景下，快节奏的软件驱动型市场不断驱使着越来越多的企业寻求加速创新，改变原有的应用构建方式，转而尝试新的设计、构建和使用应用的方式 -- 即我们常说的“云原生应用”。它可谓是充分利用了云原生技术，最大程度释放了云原生时代的技术红利。
许多人在选择“程序员”这一职业的背后，或多或少都会有故事可讲。本文是我们与一名 Erda 的用户沟通时深度挖掘到的故事，征得本人同意后对其进行了整理，并设立了【开发者故事】这一栏目，旨在收纳广大同学的故事。
众所周知，对于一个云原生 PaaS 平台而言，在页面上查看日志与指标是最为基础的功能。无论是日志、指标还是链路追踪，基本都分为采集、存储和展示 3 个模块。 这里笔者将介绍云原生下的常见的指标 & 日志的采集方案，以及 Erda 作为一个云原生 PaaS 平台是如何实将其现的。
众所周知，对于一个云原生 PaaS 平台而言，在页面上查看日志与指标是最为基础的功能。无论是日志、指标还是链路追踪，基本都分为采集、存储和展示 3 个模块。这里笔者将介绍云原生下的常见的指标 & 日志的采集方案，以及 Erda 作为一个云原生 PaaS 平台是如何实将其现的。
甘特图（Gantt chart）又称为横道图、条状图（Bar chart）。其通过条状图来显示项目、进度和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况。一条线条图，横轴表示时间，纵轴表示问题项，线条表示期间计划和实际完成情况。甘特图可以用来追踪研发计划完成的进度。还可以方便 TL 直观展示各成员的任务的分布情况，方便自己和管理人员对于人员任务的安排。
一起来看看全局拓扑图如何帮助用户面对复杂的微服务系统观测时化繁为简～
许多人在选择“程序员”这一职业的背后，或多或少都会有故事可讲。本文是我们与一名 Erda 的用户沟通时深度挖掘到的故事，征得本人同意后对其进行了整理，并设立了【开发者故事】这一栏目，旨在收纳广大同学的故事。
资源是影响 Spark 应用执行效率的一个重要因素。Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor，可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量。在运行过程中，无论 Executor上是否有 task 在执行，都会被一直占有直到此 Spark 应用结束。
火焰图（Flame Graph）由性能优化大师 Brendan Gregg 发明，和所有其他的 profiling 方法不同的是，火焰图以一个全局的视野来看待时间分布，列出所有可能导致性能瓶颈的调用栈。通过火焰图，可以非常方便的看到性能资源都消耗在了哪里，从而能够直观的看到程序的性能瓶颈，以进行程序的优化。
11 月 23 日，Erda 与 OSCHINA 社区联手发起了【高手问答第 271 期 -- 聊聊大规模 K8s 集群管理】，目前问答活动已持续一周，由 Erda SRE 团队负责人骆冰利为大家解答，以下是本次活动的部分问题整理合集，其他问题也将于近期整理后发布，敬请期待！
Apache Spark 自 2010 年面世，到现在已经发展为大数据批计算的首选引擎。而在 2020 年 6 月份发布的Spark 3.0 版本也是 Spark 有史以来最大的 Release，其中将近一半的 issue 都属于 SparkSQL。这也迎合我们现在的主要场景（90% 是 SQL），同时也是优化痛点和主要功能点。我们 Erda 的 FDP 平台（Fast Data Platform）也从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0 并做了一系列的相关优化，本文将主要结合 Spark 3.0 版本进行探讨研究。
许多人在选择“程序员”这一职业的背后，或多或少都会有故事可讲。本文是我们与一名 Erda 的用户沟通时深度挖掘到的故事，征得本人同意后对其进行了整理，并设立了【开发者故事】这一栏目，旨在收纳广大同学的故事。
时至今日，Kubernetes 已至成熟期，云原生时代则刚刚开始。虽说云原生不只是围绕着 Kubernetes 生态，但无可质疑，Kubernetes 已是云原生生态的基石。通过规范 API 和 CRD 标准，Kubernetes 已经建立起了一个云原生 PaaS 生态帝国，成为了 PaaS 领域的事实标准。
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2022-08-04
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