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上线发布需要知道什么?

轩墨 2019-12-01 21:04:02 941 浏览量 回答数 0

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HBase 高可用原理与实践

pandacats 2019-12-20 21:19:02 0 浏览量 回答数 0

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负载均衡结合云解析支持全局负载均衡

雪葭 2019-12-01 21:48:52 8099 浏览量 回答数 4

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能干的多了去了看下面弹性计算云服务器ECS:可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络负载均衡:对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务弹性伸缩:自动调整弹性计算资源的管理服务资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源容器服务:应用全生命周期管理的Docker服务高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机批量计算:简单易用的大规模并行批处理计算服务E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务数据库云数据库RDS:完全兼容MySQL,SQLServer,PostgreSQL云数据库MongoDB版:三节点副本集保证高可用云数据库Redis版:兼容开源Redis协议的Key-Value类型云数据库Memcache版:在线缓存服务,为热点数据的访问提供高速响应PB级云数据库PetaData:支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库云数据库HybridDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库云数据库OceanBase:金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库数据传输:比GoldenGate更易用,阿里异地多活基础架构数据管理:比phpMyadmin更强大,比Navicat更易用存储对象存储OSS:海量、安全和高可靠的云存储服务文件存储:无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务归档存储:海量数据的长期归档、备份服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储表格存储:高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务网络CDN:跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络高速通道:高速稳定的VPC互联和专线接入服务NAT网关:支持NAT转发、共享带宽的VPC网关大数据(数加)MaxCompute:原名ODPS,是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案大数据开发套件:提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能,拥有强大的Open API为数据应用开发者提供良好的再创作生态DataV数据可视化:专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化,通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用, 满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求关系网络分析:基于关系网络的大数据可视化分析平台,针对数据情报侦察场景赋能,如打击虚假交易,审理保险骗赔,案件还原研判等推荐引擎:推荐服务框架,用于实时预测用户对物品偏好,支持 A/B Test 效果对比公众趋势分析:利用语义分析、情感算法和机器学习,分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势企业图谱:提供企业多维度信息查询,方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务数据集成:稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台,为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道分析型数据库:在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索流计算:流式大数据分析平台,提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具人工智能机器学习:基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台,用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验,平台提供了丰富的组件,包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估语音识别与合成:基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,为企业在多种实际应用场景下,赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验人脸识别:提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务,包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块印刷文字识别:将图片中的文字识别出来,包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景云安全(云盾)服务器安全(安骑士):由轻量级Agent和云端组成,集检测、修复、防御为一体,提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能,保障服务器安全DDoS高防IP:云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器(包括非阿里云主机)在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下,推出的付费增值服务,用户可以通过配置高防IP,将攻击流量引流到高防IP,确保源站的稳定可靠Web应用防火墙:网站必备的一款安全防护产品。 通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击,保护网站业务可用及资产数据安全加密服务:满足云上数据加密,密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案CA证书服务:云上签发Symantec、CFCA、GeoTrust SSL数字证书,部署简单,轻松实现全站HTTPS化,防监听、防劫持,呈现给用户可信的网站访问数据风控:凝聚阿里多年业务风控经验,专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险绿网:智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险,如涉黄,暴恐,涉政等,省去90%人力成本安全管家:基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务,为云上用户建立和持续优化云安全防御体系,保障用户业务安全云盾混合云:在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案先知:全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞,最私密的安全众测平台。全面体检,提早发现业务漏洞及风险,按效果付费移动安全:为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务,并可对应用进行安全增强,提高反破解和反逆向能力。互联网中间件企业级分布式应用服务EDAS:以应用为中心的中间件PaaS平台、消息队列MQ:Apache RocketMQ商业版企业级异步通信中间件分布式关系型数据库服务DRDS:水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务云服务总线CSB:企业级互联网能力开放平台业务实施监控服务ARMS:端到端一体化实时监控解决方案产品分析E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务云数据库HybirdDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机大数据计算服务MaxCompute:TB/PB级数据仓库解决方案分析型数据库:海量数据实时高并发在线分析开放搜索:结构化数据搜索托管服务管理与监控云监控:指标监控与报警服务访问控制:管理多因素认证、子账号与授权、角色与STS令牌资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源操作审计:详细记录控制台和API操作密钥管理服务:安全、易用、低成本的密钥管理服务应用服务日志服务:针对日志收集、存储、查询和分析的服务开放搜索:结构化数据搜索托管服务性能测试:性能云测试平台,帮您轻松完成系统性能评估邮件推送:事务/批量邮件推送,验证码/通知短信服务API网关:高性能、高可用的API托管服务,低成本开放API物联网套件:助您快速搭建稳定可靠的物联网应用消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力视频服务视频点播:安全、弹性、高可定制的点播服务媒体转码:为多媒体数据提供的转码计算服务视频直播:低延迟、高并发的音频视频直播服务移动服务移动推送:移动应用通知与消息推送服务短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达HTTPDNS:移动应用域名防劫持和精确调整服务移动安全:为移动应用提供全生命周期安全服务移动数据分析:移动应用数据采集、分析、展示和数据输出服务移动加速:移动应用访问加速云通信短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达语音服务:语音通知和语音验证,支持多方通话流量服务:轻松玩转手机流量,物联卡专供物联终端使用私密专线:号码隔离,保护双方的隐私信息移动推送:移动应用通知与消息推送服务消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力邮件推送:事务邮件、通知邮件和批量邮件的快速发送

巴洛克上校 2019-12-02 00:25:55 0 浏览量 回答数 0

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新特性: 拖拽释放(拖放)API 语义化更好的内容标签(页眉,导航,页脚,旁边,文章,部分) 音频,视频API(音频,视频) 画布(画布)API 地理(地理位置)API 本地离线存储localStorage长期存储数据,浏览器关闭后数据不丢失; sessionStorage的数据在浏览器关闭后自动删除 表单控件,日历,日期,时间,电子邮件,网址,搜索 新的技术webworker,websocket,地理位置 可移除的元素: 纯表现的元素:basefont,大,center,font,s,strike,tt,u; 对可用产生可能影响的元素:frame,frameset,noframes; 支持HTML5新标签: IE8 / IE7 / IE6支持通过document.createElement方法产生的标签,可以利用这一特性让这些浏览器支持HTML5新标签,浏览器支持新标签后,还需要添加标签样式的样式: 当然最好的方式是直接使用成熟的框架,使用最多的是html5shim框架 <!- [如果是IE 9,则>> 脚本> src =“ http://html5shim.googlecode.com/svn/trunk/html5.js”; </ script> <![endif] ->

茶什i 2019-12-02 03:16:12 0 浏览量 回答数 0

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调用API可能出现的错误有四类:连接淘宝服务器错误、平台级错误、业务级错误和容器类错误。这四种类型的错误分别代表了开发者访问淘宝服务器、淘宝接入平台、后端业务和容器这几个层次上出现的问题。 2,连接淘宝服务器错误主要是http连接错误或者连接被重置被拒绝等,这类错误是开发者访问淘宝服务器出现的问题,请直接联系服务器管理员或通过网络搜索答案。 平台级错误 1,平台级错误是指错误码小于100的调用错误,这种错误一般是由于用户的请求不符合各种基本校验而引起的。 2,用户遇到这些错误的返回首先检查应用的权限、频率等情况,然后参照文档检验一下传入的参数是否完整且合法。 错误码 错误描述-英文 错误描述-中文 解决方案 3 Upload Fail 图片上传失败 将传入的图片格式改为正确的格式、适当的大小的图片放进消息体里面传输过来,如果传输仍然失败需要减小图片大小或者增加网络带宽进行尝试 7 App Call Limited 应用调用次数超限,包含调用频率超限 调整程序合理调用API,等限频时间过了再调用,淘客的调用频率是系统按照上个月交易额自动修改的,修改后的频率会在官方论坛首页以公告形式通知,开发者可自行查看 9 Http Action Not Allowed HTTP方法被禁止 请用大写的POST或GET,如果有图片等信息传入则一定要用POST才可以 10 Service Currently Unavailable 服务不可用 多数是由未知异常引起的,仔细检查传入的参数是否符合文档描述 11 Insufficient ISV Permissions 开发者权限不足 应用没有权限调用中级或高级权限的接口,可在淘宝合作伙伴后台提交权限申请 12 Insufficient User Permissions 用户权限不足 应用没有权限调用中级或高级权限的接口,可在淘宝合作伙伴后台提交权限申请 13 Insufficient Partner Permissions 合作伙伴权限不足 应用没有权限调用中级或高级权限的接口,可在淘宝合作伙伴后台提交权限申请 15 Remote Service Error 远程服务出错 API调用后端服务出错,首先查看自己的参数是否合法,如果参数没有问题请过一段时间再尝试 21 Missing Method 缺少方法名参数 传入的参数加入method字段 22 Invalid Method 不存在的方法名 传入的method字段必需是你所调用的API的名称,并且该API是确实存在的 23 Invalid Format 无效数据格式 传入的format必需为json或xml中的一种 24 Missing Signature 缺少签名参数 传入的参数中必需包含sign字段 25 Invalid Signature 无效签名 签名必需根据正确的算法算出来的。算法请见: http://open.taobao.com/dev/index.php/API签名算法 26 Missing Session 缺少SessionKey参数 传入的参数中必需包含session字段 27 Invalid Session 无效的SessionKey参数 传入的session必需是用户绑定session拿到的,如果报session不合法可能是用户没有绑定session或session过期造成的,用户需要重新绑定一下然后传入新的sessionKey 28 Missing App Key 缺少AppKey参数 传入的参数必需包含app_key字段 29 Invalid App Key 无效的AppKey参数 应用所处的环境跟选择的环境不一致,例如:应用处于沙箱测试环境,却选择在正式环境进行测试,可在合作伙伴后台或商家接入平台对该应用进行修改 30 Missing Timestamp 缺少时间戳参数 传入的参数中必需包含timestamp参数 31 Invalid Timestamp 非法的时间戳参数 时间戳,格式为yyyy-mm-dd hh:mm:ss,例如:2008-01-25 20:23:30。淘宝API服务端允许客户端请求时间误差为10分钟 32 Missing Version 缺少版本参数 传入的参数中必需包含v字段 33 Invalid Version 非法的版本参数 用户传入的版本号格式错误,必需为数字格式 34 Unsupported Version 不支持的版本号 用户传入的版本号没有被提供 40 Missing Required Arguments 缺少必选参数 API文档中设置为必选的参数是必传的,请仔细核对文档 41 Invalid Arguments 非法的参数 参数类型不对,例如:需要传入的是数字类型的,却传入了字符类型的参数 42 Forbidden Request 请求被禁止 目前没有控制 43 Parameter Error 参数错误 一般是用户传入参数非法引起的,请仔细检查入参格式、范围是否一一对应 47 Invalid encoding 编码错误 一般是用户做http请求的时候没有用UTF-8编码请求造成的 业务级错误 1,业务级错误是指用户通过平台初步的参数校验,进入后端业务流程所出现的,错误码大于100的错误。 2,以isv开头的一般都是isv的错误,这一类错误一般是由于用户提供的参数不合法或者不匹配造成的,因此isv应该根据错误信息检验是否传入了相应的信息,对于这一类错误建议改正后再重试。 3,以isp开头的错误一般是isp服务不可用或top平台连接后端服务时的错误,这些错误可能与后台服务端的服务可用性有关,建议用户在一段时间后重试。 4,错误响应是用户和服务器交互失败的最直接展示,isv在调用top服务时,如果调用失败,请尽量保留下错误日志以便进行后面的错误追查。 业务级父错误 产品线 错误码 用户 500 类目 510 交易 520 退款 521 商品 530 商品扩展 531 邮费模板 532 产品 540 物流 550 店铺 560 评价 570 淘宝客 580 系统 590 备案 591 增量 600 画报 620 江湖 630 分销 640 淘秀 650 收费 660 业务级子错误 子错误码格式 错误信息 归属方 是否可在程序中重试 isv.###-not-exist:*** 根据***查询不到### ISV 否 isv.missing-parameter:*** 缺少必要的参数*** ISV 否 isv.invalid-paramete:*** 参数***无效,格式不对、非法值、越界等 ISV 否 isv.invalid-permission 权限不够、非法访问 ISV 否 isv.parameters-mismatch:***-and-### 传入的参数***和###不匹配,两者有一定的对应关系 ISV 否 isv.***-service-error:### 调用***服务返回false,业务逻辑错误,###表示具体的错误信息 ISV 否 isp.***-service-unavailable 调用后端服务***抛异常,服务不可用 ISP 是 isp.remote-service-error 连接远程服务错误 ISP 是 isp.remote-service-timeout 连接远程服务超时 ISP 是 isp.remote-connection-error 远程连接错误 ISP 是 isp.null-pointer-exception 空指针异常错误 ISP 否 isp.top-parse-error api解析错误(出现了未被明确控制的异常信息) ISP 否 isp.top-remote-connection-timeout top平台连接后端服务超时 ISP 是 isp.top-remote-connection-error top平台连接后端服务错误,找不到服务 ISP 是 isp.top-mapping-parse-error top-mapping转换出错,主要是由于传入参数格式不对 ISP 否 isp.unknown-error top平台连接后端服务抛未知异常信息 ISP 是 容器类错误 容器类错误是指用户通过容器登录之后页面上出现的错误 错误码 错误描述(中文) 100 授权码已经过期 101 授权码在缓存里不存在,一般是用同样的authcode两次获取sessionkey 102 系统错误,建议清理浏览器缓存,稍后重试 103 appkey或者tid(插件ID)参数必须至少传入一个 104 appkey或者tid对应的插件不存在 105 插件的状态不对,不是上线状态或者正式环境下测试状态 106 没权限调用此app,由于插件不是所有用户都默认安装,所以需要用户和插件进行一个订购关系,这个错误一般是由于用户访问了自己没有订购的在线订购应用所造成的 107 系统错误,建议清理浏览器缓存,稍后重试 108 应用是自用型应用,只有自用型绑定用户才可以访问。 109,111 服务端在生成参数的时候出了问题,建议清理浏览器缓存,稍后重试 110 服务端在写出参数的时候出了问题 ,建议清理浏览器缓存,稍后重试 112 回调地址不正确,请检查回调地址,是否为空,或者含有top认为非法的字符。 113 用户没有同意授权

问问小秘 2019-12-02 02:12:57 0 浏览量 回答数 0

问题

【直播回顾】21天搭建推荐系统:实现“千人千面”个性化推荐(含视频)

小柒2012 2019-12-01 21:21:27 7489 浏览量 回答数 1

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

2019-12-01 23:12:54 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

2019-12-01 23:12:53 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

2019-12-01 23:12:54 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

2019-12-01 23:12:53 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

2019-12-01 23:12:54 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

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详细解答可以参考官方帮助文档 OSS监控服务入口 OSS监控服务处于云监控控制台中。可以通过如下两种方式进入。 登录OSS管理控制台,在OSS概览页右边单击设置报警规则,进入OSS监控服务。 直接进入云监控控制台查看OSS监控服务。 OSS监控服务页面 OSS监控服务主页的主体由如下三部分组成。 用户概况 Bucket列表 报警规则 该页面没有自动刷新功能,可以单击右上角的刷新按钮自动更新数据信息。 单击 前往OSS控制台可以直接进入OSS控制台界面。 用户概况 用户概况页面从用户层级监控用户相关的信息。主要包括用户监控信息、当月计量统计和用户层级监控指标三大部分。 用户监控信息 该模块主要展示该账号所拥有的Bucket总数以及相关的报警规则情况。 单击Bucket数量的数字,链接到Bucket列表Tab页。 单击报警规则总数的数字,链接到报警规则Tab页。 单击处于告警状态的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 单击已禁用规则数的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均被禁用。 单击警铃图标下面的数字,链接到报警规则Tab页,并且此时该页展示的报警规则均处于告警状态。 当月计量统计 当月计量统计展示了从当月1号0点开始,到采集截止时间为止,这段时间内所使用的OSS服务的计费相关的资源信息,包括如下指标: 存储大小 公网流出流量 Put类请求数 Get类请求数 各个计量框中展示的数据根据量级自动调整单位,鼠标停留在数字上方会显示精确的数值。 用户层级监控指标 该模块主要展示具体的用户层级的监控图表,主要包括服务监控总览和请求状态详情两部分,下面会详细介绍。 图表展现提供了快速时间范围选择按钮和自定义时间框。 快速时间范围选择按钮提供1小时、6小时、12小时、1天和7天的时间范围选择,默认为1小时。 自定义时间框可以自定义起始时间和结束时间,精确到分钟级别。注意,不支持查询8天以前的数据。 图表展示还支持以下功能: 单击相关图例可以将该指标曲线隐去,如下图: 单击图形右上图标可以将图形放大展示。注意,表格不支持放大展示。 单击图形右上图标可以对该图中展示的指标项设置相关报警规则。详见报警服务使用指南。注意,表格和计量参考指标不支持报警设置。 鼠标按住图形曲线区域拖放,可以进行时间范围快速调整放大,单击恢复缩放回归到拖放之前的时间范围。 服务监控总览 服务监控总览页面主要包括下面监控指标图: 用户层级可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 用户层级总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 用户层级流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、CDN流出流量、CDN流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 用户层级请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 请求状态详情是对请求状态分布统计的一个具体监控,主要包括下面的监控指标图: 用户层级服务端错误请求数。 用户层级服务端错误请求占比。 用户层级网络错误请求数。 用户层级网络错误请求占比。 用户层级客户端错误请求数:包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 用户层级客户端错误请求占比:包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 用户层级有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 用户层级有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 Bucket列表 Bucket列表信息 列表展现该账号所拥有的Bucket的名称、所属地域、创建时间、当月计量数据统计信息以及相关操作。 当月计量统计包括每个Bucket的存储量、公网流出流量、Put类请求数和Get类请求数。 单击监控图表或者对应的Bucket名称,能够进入具体的Bucket监控视图页。 单击报警规则,进入报警规则Tab页,并且展现所有属于该Bucket的报警规则。 通过上面的搜索框能够模糊匹配快速找到具体的Bucket。 选中Bucket复选框,并单击设置报警规则可以批量设置报警规则,详见报警服务使用指南。 Bucket层级监控视图 单击Bucket列表中具体的Bucket行中的监控图表,就能进入对应的Bucket的监控视图页,如下图: Bucket监控视图页按指标分组进行展示监控图,主要包含六个指标分组: 服务监控总览 请求状态详情 计量参考 平均延时 最大延时 成功请求操作分类 除了计量参考,所有的指标项都是分钟级别聚合展示的。不同于用户层级默认时间展现为最近1小时,Bucket层级的监控展示默认为6小时。单击上方的返回Bucket列表能够回到Bucket列表Tab页。 服务监控总览 该指标分组同用户层级的服务监控总览,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 可用性/有效请求率: 包括可用性和有效请求率两项指标。 总请求数/有效请求数: 包括总请求数和有效请求数两项指标。 流量: 包括公网流出流量、公网流入流量、内网流出流量、内网流入流量、cdn流出流量、cdn流入流量、跨区域复制流出流量和跨区域复制流入流量八项指标。 请求状态分布: 该表格中展示选定时间范围内各个请求类型的个数以及占比。 请求状态详情 该指标分组同用户层级的请求状态详情,只是从具体的Bucket进行监控,主要包括下面监控指标图: 服务端错误请求数 服务端错误请求占比 网络错误请求数 网络错误请求占比 客户端错误请求数: 包括资源不存在错误请求数、授权错误请求数、客户端超时错误请求数和客户端其他错误请求数四项指标。 客户端错误请求占比: 包括资源不存在错误请求占比、授权错误请求占比、客户端超时错误请求占比和客户端其他错误请求占比四项指标。 有效请求数: 包括成功请求数和重定向请求数两项指标。 有效请求占比: 包括成功请求占比和重定向请求占比两项指标。 计量参考 计量参考分组展示各个计量相关的指标信息,以小时粒度收集展现,如下图所示:包含以下计量指标监控图: 存储大小 公网流出流量 计费请求数:包括Get类请求数和Put类请求数两项指标项。 如果新建Bucket,需要到当前时间点的下一个整小时点才会采集到新数据,然后在半个小时内展示出来。 平均延时 该分组包含分API类型监控的各项平均延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求平均延时 HeadObject请求平均延时 PutObject请求平均延时 PostObject请求平均延时 AppendObject请求平均延时 UploadPart请求平均延时 UploadPartCopy请求平均延时 每个指标图中都包含对应的平均E2E延时和平均服务器延时,如下图所示: 最大延时 该分组包含分API类型监控的各项最大延时指标,包含如下几个指标图: GetObject请求最大延时 HeadObject请求最大延时 PutObject请求最大延时 PostObject请求最大延时 AppendObject请求最大延时 UploadPart请求最大延时 UploadPartCopy请求最大延时 每个指标图中都包含对应的最大E2E延时和最大服务器延时,如下图所示: 成功请求操作分类 该分组包含分API类型监控的各项成功请求数指标,包含如下几个指标图: GetObject成功请求 HeadObject成功请求 PutObject成功请求 PostObject成功请求 AppendObject成功请求 UploadPart成功请求 UploadPartCopy成功请求 DeleteObject成功请求 DeleteObjects成功请求 如下图所示: 报警规则 报警规则Tab页能够展示和管理报警规则,如下图所示: 报警规则页的使用和相关说明请参见使用报警服务。 监控关注事项以及使用指导 监控关注点以及使用指南请参见监视诊断和故障排除。

2019-12-01 23:12:53 0 浏览量 回答数 0

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【阿里云产品公测】简单日志服务SLS使用评测含教程

mr_wid 2019-12-01 21:08:11 36639 浏览量 回答数 20

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简介 ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。 同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。 可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。 ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展,称为垂直或向上扩展(Vertical Scale/Scaling Up)。 另一方面,增加更多的服务器来完成系统扩展,称为水平扩展或者向外扩展(Horizontal Scale/Scaling Out)。尽管ES能够利用更强劲的硬件,但是垂直扩展毕竟还是有它的极限。真正的可扩展性来自于水平扩展,通过向集群中添加更多的节点来分担负载,增加可靠性。ES天生就是分布式的,它知道如何管理多个节点来完成扩展和实现高可用性。意味应用不需要做任何的改动。 Gateway,代表ES索引的持久化存储方式。在Gateway中,ES默认先把索引存储在内存中,然后当内存满的时候,再持久化到Gateway里。当ES集群关闭或重启的时候,它就会从Gateway里去读取索引数据。比如LocalFileSystem和HDFS、AS3等。 DistributedLucene Directory,它是Lucene里的一些列索引文件组成的目录。它负责管理这些索引文件。包括数据的读取、写入,以及索引的添加和合并等。 River,代表是数据源。是以插件的形式存在于ES中。  Mapping,映射的意思,非常类似于静态语言中的数据类型。比如我们声明一个int类型的变量,那以后这个变量只能存储int类型的数据。比如我们声明一个double类型的mapping字段,则只能存储double类型的数据。 Mapping不仅是告诉ES,哪个字段是哪种类型。还能告诉ES如何来索引数据,以及数据是否被索引到等。 Search Moudle,搜索模块,支持搜索的一些常用操作 Index Moudle,索引模块,支持索引的一些常用操作 Disvcovery,主要是负责集群的master节点发现。比如某个节点突然离开或进来的情况,进行一个分片重新分片等。这里有个发现机制。 发现机制默认的实现方式是单播和多播的形式,即Zen,同时也支持点对点的实现。另外一种是以插件的形式,即EC2。 Scripting,即脚本语言。包括很多,这里不多赘述。如mvel、js、python等。    Transport,代表ES内部节点,代表跟集群的客户端交互。包括 Thrift、Memcached、Http等协议 RESTful Style API,通过RESTful方式来实现API编程。 3rd plugins,代表第三方插件。 Java(Netty),是开发框架。 JMX,是监控。 使用案例 1、将ES作为网站的主要后端系统 比如现在搭建一个博客系统,对于博客帖子的数据可以直接在ES上存储,并且使用ES来进行检索,统计。ES提供了持久化的存储、统计和很多其他数据存储的特性。 注意:但是像其他的NOSQL数据存储一样,ES是不支持事务的,如果要事务机制,还是考虑使用其他的数据库做真实库。 2、将ES添加到现有系统 有些时候不需要ES提供所有数据的存储功能,只是想在一个数据存储的基础之上使用ES。比如已经有一个复杂的系统在运行,但是现在想加一个搜索的功能,就可以使用该方案。 3、将ES作为现有解决方案的后端部分 因为ES是开源的系统,提供了直接的HTTP接口,并且现在有一个大型的生态系统在支持他。比如现在我们想部署大规模的日志框架、用于存储、搜索和分析海量的事件,考虑到现有的工具可以写入和读取ES,可以不需要进行任何开发,配置这些工具就可以去运作。 设计结构 1、逻辑设计 文档 文档是可以被索引的信息的基本单位,它包含几个重要的属性: 是自我包含的。一篇文档同时包含字段和他们的取值。 是层次型的。文档中还可以包含新的文档,一个字段的取值可以是简单的,例如location字段的取值可以是字符串,还可以包含其他字段和取值,比如可以同时包含城市和街道地址。 拥有灵活的结构。文档不依赖于预先定义的模式。也就是说并非所有的文档都需要拥有相同的字段,并不受限于同一个模式 {   "name":"meeting",   "location":"office",   "organizer":"yanping" } {   "name":"meeting",   "location":{     "name":"sheshouzuo",        "date":"2019-6-28"   },   "memebers":["leio","shiyi"] } 类型 类型是文档的逻辑容器,类似于表格是行的容器。在不同的类型中,最好放入不同的结构的文档。 字段 ES中,每个文档,其实是以json形式存储的。而一个文档可以被视为多个字段的集合。 映射 每个类型中字段的定义称为映射。例如,name字段映射为String。 索引 索引是映射类型的容器一个ES的索引非常像关系型世界中的数据库,是独立的大量文档集合。   关系型数据库与ES的结构上的对比 2、物理设计 节点 一个节点是一个ES的实例,在服务器上启动ES之后,就拥有了一个节点,如果在另一个服务器上启动ES,这就是另一个节点。甚至可以在一台服务器上启动多个ES进程,在一台服务器上拥有多个节点。多个节点可以加入同一个集群。 当ElasticSearch的节点启动后,它会利用多播(multicast)(或者单播,如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点,并与之建立连接。这个过程如下图所示: 节点主要有3种类型,第一种类型是client_node,主要是起到请求分发的作用,类似路由。第二种类型是master_node,是主的节点,所有的新增,删除,数据分片都是由主节点操作(elasticsearch底层是没有更新数据操作的,上层对外提供的更新实际上是删除了再新增),当然也能承担搜索操作。第三种类型是date_node,该类型的节点只能做搜索操作,具体会分配到哪个date_node,就是由client_node决定,而data_node的数据都是从master_node同步过来的 分片 一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如,一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间,而任一节点都没有这样大的磁盘空间;或者单个节点处理搜索请求,响应太慢。   为了解决这个问题,ES提供了将索引划分成多份的能力,这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候,你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”,这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。 分片之所以重要,主要有两方面的原因:   1、允许你水平分割/扩展你的内容容量 允许你在分片(潜在地,位于多个节点上)之上进行分布式的、并行的操作,进而提高性能/吞吐量 至于一个分片怎样分布,它的文档怎样聚合回搜索请求,是完全由ES管理的,对于作为用户的你来说,这些都是透明的。   2、在一个网络/云的环境里,失败随时都可能发生,在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态,或者由于任何原因消失了。这种情况下,有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的,ES允许你创建分片的一份或多份拷贝,这些拷贝叫做复制分片,或者直接叫复制。 复制之所以重要,主要有两方面的原因: (1)在分片/节点失败的情况下,提供了高可用性。因为这个原因,注意到复制分片从不与原/主要(original/primary)分片置于同一节点上是非常重要的。 (2)扩展你的搜索量/吞吐量,因为搜索可以在所有的复制上并行运行 总之,每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次(意思是没有复制)或多次。一旦复制了,每个索引就有了主分片(作为复制源的原来的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后,你可以在任何时候动态地改变复制数量,但是不能改变分片的数量。   默认情况下,ES中的每个索引被分片5个主分片和1个复制,这意味着,如果你的集群中至少有两个节点,你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片(1个完全拷贝),这样的话每个索引总共就有10个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上,也可以存放在多台主机上,这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。 3、插件HEAD elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具 ● node:即一个 Elasticsearch 的运行实例,使用多播或单播方式发现 cluster 并加入。 ● cluster:包含一个或多个拥有相同集群名称的 node,其中包含一个master node。 ● index:类比关系型数据库里的DB,是一个逻辑命名空间。 ● alias:可以给 index 添加零个或多个alias,通过 alias 使用index 和根据index name 访问index一样,但是,alias给我们提供了一种切换index的能力,比如重建了index,取名● customer_online_v2,这时,有了alias,我要访问新 index,只需要把 alias 添加到新 index 即可,并把alias从旧的 index 删除。不用修改代码。 ● type:类比关系数据库里的Table。其中,一个index可以定义多个type,但一般使用习惯仅配一个type。 ● mapping:类比关系型数据库中的 schema 概念,mapping 定义了 index 中的 type。mapping 可以显示的定义,也可以在 document 被索引时自动生成,如果有新的 field,Elasticsearch 会自动推测出 field 的type并加到mapping中。 ● document:类比关系数据库里的一行记录(record),document 是 Elasticsearch 里的一个 JSON 对象,包括零个或多个field。 ● field:类比关系数据库里的field,每个field 都有自己的字段类型。 ● shard:是一个Lucene 实例。Elasticsearch 基于 Lucene,shard 是一个 Lucene 实例,被 Elasticsearch 自动管理。之前提到,index 是一个逻辑命名空间,shard 是具体的物理概念,建索引、查询等都是具体的shard在工作。shard 包括primary shard 和 replica shard,写数据时,先写到primary shard,然后,同步到replica shard,查询时,primary 和 replica 充当相同的作用。replica shard 可以有多份,也可以没有,replica shard的存在有两个作用,一是容灾,如果primary shard 挂了,数据也不会丢失,集群仍然能正常工作;二是提高性能,因为replica 和 primary shard 都能处理查询。另外,如上图右侧红框所示,shard数和replica数都可以设置,但是,shard 数只能在建立index 时设置,后期不能更改,但是,replica 数可以随时更改。但是,由于 Elasticsearch 很友好的封装了这部分,在使用Elasticsearch 的过程中,我们一般仅需要关注 index 即可,不需关注shard。   shard、node、cluster 在物理上构成了 Elasticsearch 集群,field、type、index 在逻辑上构成一个index的基本概念,在使用 Elasticsearch 过程中,我们一般关注到逻辑概念就好,就像我们在使用MySQL 时,我们一般就关注DB Name、Table和schema即可,而不会关注DBA维护了几个MySQL实例、master 和 slave 等怎么部署的一样。 ES中的索引原理 (1)传统的关系型数据库 二叉树查找效率是logN,同时插入新的节点不必移动全部节点,所以用树型结构存储索引,能同时兼顾插入和查询的性能。因此在这个基础上,再结合磁盘的读取特性(顺序读/随机读),传统关系型数据库采用了B-Tree/B+Tree这样的数据结构做索引 (2)ES 采用倒排索引 那么,倒排索引是个什么样子呢? 首先,来搞清楚几个概念,为此,举个例子: 假设有个user索引,它有四个字段:分别是name,gender,age,address。画出来的话,大概是下面这个样子,跟关系型数据库一样 Term(单词):一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词,这一个一个的就叫做Term Term Dictionary(单词字典):顾名思义,它里面维护的是Term,可以理解为Term的集合 Term Index(单词索引):为了更快的找到某个单词,我们为单词建立索引 Posting List(倒排列表):倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息,每条记录称为一个倒排项(Posting)。根据倒排列表,即可获知哪些文档包含某个单词。(PS:实际的倒排列表中并不只是存了文档ID这么简单,还有一些其它的信息,比如:词频(Term出现的次数)、偏移量(offset)等,可以想象成是Python中的元组,或者Java中的对象) (PS:如果类比现代汉语词典的话,那么Term就相当于词语,Term Dictionary相当于汉语词典本身,Term Index相当于词典的目录索引) 我们知道,每个文档都有一个ID,如果插入的时候没有指定的话,Elasticsearch会自动生成一个,因此ID字段就不多说了 上面的例子,Elasticsearch建立的索引大致如下: name字段: age字段: gender字段: address字段: Elasticsearch分别为每个字段都建立了一个倒排索引。比如,在上面“张三”、“北京市”、22 这些都是Term,而[1,3]就是Posting List。Posting list就是一个数组,存储了所有符合某个Term的文档ID。 只要知道文档ID,就能快速找到文档。可是,要怎样通过我们给定的关键词快速找到这个Term呢? 当然是建索引了,为Terms建立索引,最好的就是B-Tree索引(MySQL就是B树索引最好的例子)。 我们查找Term的过程跟在MyISAM中记录ID的过程大致是一样的 MyISAM中,索引和数据是分开,通过索引可以找到记录的地址,进而可以找到这条记录 在倒排索引中,通过Term索引可以找到Term在Term Dictionary中的位置,进而找到Posting List,有了倒排列表就可以根据ID找到文档了 (PS:可以这样理解,类比MyISAM的话,Term Index相当于索引文件,Term Dictionary相当于数据文件) (PS:其实,前面我们分了三步,我们可以把Term Index和Term Dictionary看成一步,就是找Term。因此,可以这样理解倒排索引:通过单词找到对应的倒排列表,根据倒排列表中的倒排项进而可以找到文档记录) 为了更进一步理解,用两张图来具现化这一过程: (至于里面涉及的更加高深的数据压缩技巧,以及多个field联合查询利用跳表的数据结构快速做运算来查询,这些大家有兴趣可以自己去了解)

问问小秘 2020-04-29 15:40:48 0 浏览量 回答数 0

问题

独家| 对阿里云庞大的技术产品一知半解?这里是16大领域,超过4000个技术问答

问问小秘 2020-04-03 13:39:45 14707 浏览量 回答数 10

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误删文件后恢复数据 本文档主要以CentOS7操作系统为例,介绍如何使用开源工具Extundelete快速恢复被误删除掉的数据。 前提条件 使用本教程进行操作前,请确保您已经注册了阿里云账号。如还未注册,请先完成账号注册。 背景信息 在日常使用中有时难免会出现数据被误删除的情况,该如何快速、有效地恢复数据呢?在阿里云上恢复数据有多种方式,例如: 通过ECS管理控制台回滚已创建的快照、恢复自定义镜像等方式。 购买多台ECS,实现业务的负载均衡和高可用。详情请参见负载均衡。 使用对象存储OSS,存储静态网页和海量图片、视频等重要数据。详情请参见对象存储 OSS(Object Storage Service)。 在Linux下,基于开源的数据恢复工具有很多,常见的有debugfs、R-Linux、ext3grep、extundelete等,比较常用的有ext3grep和extundelete,这两个工具的恢复原理基本一样,只是extundelete功能更加强大。使用阿里云的云服务器时,如果您不小心误删除数据,并且Linux系统也没有与Windows系统下回收站类似的功能,您可以方便快速安装extundelete工具。 extundelete工具能够利用inode信息结合日志去查询该inode所在的block位置,以此查找和恢复所需的数据。该工具最给力的一点就是支持ext3/ext4双格式分区恢复,基于整个磁盘的恢复功能较为强大。 在数据被误删除后,首先要做的是卸载被删除数据所在的磁盘或磁盘分区。因为将文件删除后,仅仅是将文件的inode结点中的扇区指针清零,实际文件还存储在磁盘上,如果磁盘以读写模式挂载,这些已删除的文件的数据块就可能被操作系统重新分配出去,在这些数据块被新的数据覆盖后,误删除的数据就无法恢复。所以,以只读模式挂载磁盘可以尽量降低数据块中数据被覆盖的风险,提高恢复数据成功的几率。 说明 在实际线上恢复过程中,切勿将extundelete安装到您误删的文件所在硬盘,这样会有一定几率将需要恢复的数据彻底覆盖,切记操作前做好快照备份。 本教程适用的对象是: 磁盘中文件误删除的用户,且未对磁盘进行过写入等操作 网站访问量小、少量ECS实例的用户 需安装的软件及版本:e2fsprogs-devel e2fsprogs gcc-c++ make(编译器等)Extundelete-0.2.4。 说明 extundelete需要libext2fs版本1.39或更高版本来运行,但是对于ext4支持,请确保您有e2fsprogs版本1.41或更新版本(可以通过运行命令dumpe2fs并记录其输出的版本)。 以上版本是写文档时的软件版本。您下载的版本可能与此不同。 操作步骤 使用开源工具Extundelete快速恢复被误删的数据的操作步骤如下: 步骤一:部署extundelete工具 步骤二:使用extundelete模拟数据误删除后恢复的过程 步骤一:部署extundelete工具 运行以下命令,部署extundelete工具: wget http://zy-res.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/server/extundelete-0.2.4.tar.bz2 yum -y install bzip2 e2fsprogs-devel e2fsprogs gcc-c++ make #安装相关依赖和库 tar -xvjf extundelete-0.2.4.tar.bz2 cd extundelete-0.2.4 #进入程序目录 ./configure #如下图表示安装成功 部署extundelete工具 make && make install 这个时候会出现src目录,该目录下有个extundelete可执行文件以及相应路径,其实默认文件安装路径为usr/local/bin,下面模拟删除后恢复数据的操作就在usr/local/bin目录下进行。 步骤二:使用extundelete模拟数据误删除后恢复的过程 完成以下操作,使用extundelete模拟数据误删除后恢复的过程: 检查ECS现有的磁盘和可用分区,并对/dev/vdb进行分区和格式化。具体操作,请参见格式化和挂载数据盘。 fdisk -l 检查磁盘和分区情况 将分区后的磁盘挂载到/zhuyun目录下,然后在/zhuyun下新建测试文件hello,并写入内容test。 mkdir /zhuyun #新建zhuyun目录 mount /dev/vdb1 /zhuyun #将磁盘挂载到zhuyun目录下 echo test > hello #写入测试文件 记录文件hello的md5值。md5sum命令用于生成和校验删除前和恢复后两个文件的md5值。 md5sum hello 记录文档的md5值 模拟删除hello文件。 rm -rf hello cd ~ fuser -k /zhuyun #结束使用某分区的进程树(确认没有资源占用的话,可以跳过此步) 卸载数据盘。 umount /dev/vdb1 #任何的文件恢复工具,在使用前,均要将要恢复的分区卸载或挂载为只读,防止数据被覆盖使用 使用extundelete工具恢复文件。 extundelete --inode 2 /dev/vdb1 #为查找某i节点中的内容,使用2则说明为整个分区搜索,如果需要进入目录搜索,只须要指定目录I节点即可。这是可以看到删除的文件名和inode 恢复文件 /usr/local/bin/extundelete --restore-inode 12 /dev/vdb1 #恢复删除的文件 这个时候会在执行命令的同级目录下出现RECOVERED_FILES目录。 生成恢复后的文件 通过md5sum命令查看恢复后RECOVERED_FILES文件的md5值。 md5sum RECOVERED_FILES 查看删除前的hello和恢复后的RECOVERED_FILES两个文件的md5值是否一致,如果一致,则数据恢复成功。

1934890530796658 2020-03-25 18:35:05 0 浏览量 回答数 0

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以前上网很快,最近1周网速突然很慢,我是3个人共用一个路由器的,以前3个人用时也是很快。现在是我看视频很卡,用了优化大师优化,c盘文件及桌面文件都清理了,用360也清理了垃圾文件,用小红伞杀毒也没杀出病毒,就是老样子。现在两个人用一个,也是很慢,到半夜了在搜狐视频或是酷六什么那看电影,只剩我一个人在用,还是卡。 请问高手能帮我诊断下怎么回事,或是怎么设置下改变下状况。另一个人也是发现网速慢了,我们都是一个样子,可能是被盗了吗? 我用360查看网络连接,system id process 的连接很多,显示是没有连接上,状态是等待,都是端口80,目标归属地什么北京联通,大连联通,深圳联通的,有7个左右,我qq也没开啊,想结束也结束不了,只是在迅雷看看里看电影,没有装他的插件。把它关了还是有。向高手请教?插件只有搜狗输入法,迅雷,360,迅雷看看没有其他的 " 网速变慢的原因有很多可能,比如网络本身的问题、网卡硬件问题,有或者是系统问题等等。可以通过其他联网设备确认下是否有网速变慢的情况;如果网络本身没有问题(其他设备可以正常连接),问题就出现电脑本身: 1,、疑难解答 可以先试试更新网卡驱动,若无效,我们可以利用系统自身提供的【疑难解答】功能来寻求解决。直接搜索进入【疑难解答】然后点击右侧的对应项目,选择【运行疑难解答】,按照向导提示进行操作即可,看是否能够解决网络连接问题。 <img src=""https://gss0.baidu.com/-fo3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=f415cd6cda3f8794d3aa4028e22b22cc/a6efce1b9d16fdfac901e83aba8f8c5495ee7bf0.jpg""> <img src=""https://gss0.baidu.com/-Po3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=1695c9ff00f41bd5da06e0f261eaadf3/f2deb48f8c5494ee9b9421cd23f5e0fe98257eab.jpg""> 2、网络重置 上述均不能解决的话,最后可通过进行网络重置来彻底解决。路径:【开始】—【设置】—【网络和Internet】—【状态】,在右侧列表中找到【网络重置】并点击,按提示完成操作即可。 <img src=""https://gss0.baidu.com/-Po3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=e6034daa9c58d109c4b6a1b4e168e087/11385343fbf2b211a844ab9ac48065380dd78eff.jpg""> 另外,在有限的硬件条件下,想让现有的网速能够快一些,具体可以参考以下步骤: 步骤1. Win+R组合键后输入gpedit.msc进入组策略编辑器,依次进入“计算机配置-Windows设置”后,再右侧找到“基于策略的Qos”的这个选项。 <img src=""https://gss0.baidu.com/-Po3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=c08ee009a564034f0f98ca009ff35509/a71ea8d3fd1f41341c7f2baa2b1f95cad0c85e9d.jpg""> 步骤2. 在“基于策略的Qos”上点击鼠标右键,选择“高级QoS设置”,在入站TCP流量选项卡中,勾选”制定入站TCP吞吐量级别“,选择最后那个”级别3“。 <img src=""https://gss0.baidu.com/9fo3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=f340223fb8fd5266a77e34129b28bb13/e1fe9925bc315c604623453b83b1cb13485477ab.jpg""> 注意的:如果在更改完设置后发现上网时系统出现假死、卡顿等问题,可以把上面的“制定入站TCP吞吐量级别“设置调整到“级别2”,减少数据处理对系统硬件的压力(内存小于4GB,则建议使用默认最小吞吐量)。 “高级QoS设置“是什么呢? 通过高级服务质量 (QoS) 设置,您可以管理带宽使用以及计算机处理应用程序和服务设置的 DSCP 标记(而不是组策略设置的标记)的方式。高级 QoS 设置仅可在计算机级别应用,而 QoS 策略在计算机级别和用户级别均可应用。 若要更改吞吐量级别,选中“指定入站 TCP 吞吐量级别”复选框,然后根据下表选择吞吐量级别。吞吐量级别可以等于或小于最大值,具体取决于网络条件。 <img src=""https://gss0.baidu.com/9vo3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=eea0cfe33bfae6cd0ce1a3673f83231c/ca1349540923dd542fc589bcdf09b3de9d8248ab.jpg"">" 一、网络自身问题 您想要连接的目标网站所在的服务器带宽不足或负载过大。处理办法很简单,请换个时间段再上或者换个目标网站。 二、网线问题导致网速变慢 我们知道,双绞线是由四对线按严格的规定紧密地绞和在一起的,用来减少串扰和背景噪音的影响。同时,在T568A标准和T568B标准中仅使用了双绞线的 1、2和3、6四条线,其中,1、2用于发送,3、6用于接收,而且1、2必须来自一个绕对,3、6必须来自一个绕对。只有这样,才能最大限度地避免串扰,保证数据传输。本人在实践中发现不按正确标准(T586A、T586B)制作的网线,存在很大的隐患。表现为:一种情况是刚开始使用时网速就很慢;另一种情况则是开始网速正常,但过了一段时间后,网速变慢。后一种情况在台式电脑上表现非常明显,但用笔记本电脑检查时网速却表现为正常。对于这一问题本人经多年实践发现,因不按正确标准制作的网线引起的网速变慢还同时与网卡的质量有关。一般台式计算机的网卡的性能不如笔记本电脑的,因此,在用交换法排除故障时,使用笔记本电脑检测网速正常并不能排除网线不按标准制作这一问题的存在。我们现在要求一律按T586A、T586B标准来压制网线,在检测故障时不能一律用笔记本电脑来代替台式电脑。 三、网络中存在回路导致网速变慢 当网络涉及的节点数不是很多、结构不是很复杂时,这种现象一般很少发生。但在一些比较复杂的网络中,经常有多余的备用线路,如无意间连上时会构成回路。比如网线从网络中心接到计算机一室,再从计算机一室接到计算机二室。同时从网络中心又有一条备用线路直接连到计算机二室,若这几条线同时接通,则构成回路,数据包会不断发送和校验数据,从而影响整体网速。这种情况查找比较困难。为避免这种情况发生,要求我们在铺设网线时一定养成良好的习惯:网线打上明显的标签,有备用线路的地方要做好记载。当怀疑有此类故障发生时,一般采用分区分段逐步排除的方法。 四、网络设备硬件故障引起的广播风暴而导致网速变慢 作为发现未知设备的主要手段,广播在网络中起着非常重要的作用。然而,随着网络中计算机数量的增多,广播包的数量会急剧增加。当广播包的数量达到30%时,网络的传输效率将会明显下降。当网卡或网络设备损坏后,会不停地发送广播包,从而导致广播风暴,使网络通信陷于瘫痪。因此,当网络设备硬件有故障时也会引起网速变慢。当怀疑有此类故障时,首先可采用置换法替换集线器或交换机来排除集线设备故障。如果这些设备没有故障,关掉集线器或交换机的电源后,DOS下用 “Ping”命令对所涉及计算机逐一测试,找到有故障网卡的计算机,更换新的网卡即可恢复网速正常。网卡、集线器以及交换机是最容易出现故障引起网速变慢的设备。 五、网络中某个端口形成了瓶颈导致网速变慢 实际上,路由器广域网端口和局域网端口、交换机端口、集线器端口和服务器网卡等都可能成为网络瓶颈。当网速变慢时,我们可在网络使用高峰时段,利用网管软件查看路由器、交换机、服务器端口的数据流量;也可用 Netstat命令统计各个端口的数据流量。据此确认网络数据流通瓶颈的位置,设法增加其带宽。具体方法很多,如更换服务器网卡为100M或1000M、安装多个网卡、划分多个VLAN、改变路由器配置来增加带宽等,都可以有效地缓解网络瓶颈,可以最大限度地提高数据传输速度。 六、蠕虫病毒的影响导致网速变慢 通过E-mail散发的蠕虫病毒对网络速度的影响越来越严重,危害性极大。这种病毒导致被感染的用户只要一上网就不停地往外发邮件,病毒选择用户个人电脑中的随机文档附加在用户机子的通讯簿的随机地址上进行邮件发送。成百上千的这种垃圾邮件有的排着队往外发送,有的又成批成批地被退回来堆在服务器上。造成个别骨干互联网出现明显拥塞,网速明显变慢,使局域网近于瘫痪。因此,我们必须及时升级所用杀毒软件;计算机也要及时升级、安装系统补丁程序,同时卸载不必要的服务、关闭不必要的端口,以提高系统的安全性和可靠性。 七、防火墙的过多使用 防火墙的过多使用也可导致网速变慢,处理办法不必多说,卸载下不必要的防火墙只保留一个功能强大的足以。 八、系统资源不足 您可能加载了太多的运用程序在后台运行,请合理的加载软件或删除无用的程序及文件,将资源空出,以达到提高网速的目的。 您好,如您的宽带出现故障,可关注“中国联通”微信公众号,点击“客户服务>宽带报障>常见故障指引”,查看对应故障的处理方式。 如仍无法解决,可通过以下方式自助报障: 【方式一】关注“中国联通”微信公众号,点击“客户服务>宽带报障>在线报障”; 【方式二】登录中国联通手机营业厅APP,点击“服务>宽带>宽带办理服务>宽带报障”。 1...用360安全卫士查一下启动项,可能是垃圾插件太多了。现在P2P插件很吸血的。优化一下。 2...把3台电脑恢复系统,还有问题就是线路的问题了。 你把路由器 关掉重启 或者 重装 网卡驱动 试试吧。 最好还是重装。 重装还不好使 就是 宽带问题。

保持可爱mmm 2019-12-02 02:14:41 0 浏览量 回答数 0

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在阿里云上恢复数据有多种方式,例如: 通过阿里云控制台回滚备份好的快照,自定义镜像恢复等方式。 购买多台ECS,实现业务的负载均衡,高可用。 利用对象存储 OSS(Object Storage Service),存储静态网页和海量图片、视频等重要数据。 本文档主要以CentOS7操作系统为例,介绍如何使用开源工具Extundelete快速恢复被误删除掉的数据。 在Linux下,基于开源的数据恢复工具有很多,常见的有debugfs、R-Linux、ext3grep、extundelete等,比较常用的有ext3grep和extundelete,这两个工具的恢复原理基本一样,只是extundelete功能更加强大。 Extundelete是基于linux的开源数据恢复软件。在使用阿里云的云服务器时,如果您不小心误删除数据,并且Linux系统也没有与Windows系统下回收站类似的功能,您可以方便快速安装此工具。 Extundelete能够利用inode信息结合日志去查询该inode所在的block位置,以次来查找和恢复所需的数据,该工具最给力的一点就是支持ext3/ext4双格式分区恢复,基于整个磁盘的恢复功能较为强大。 注意事项 在数据被误删除后,第一时间要做的是卸载被删除数据所在的磁盘或磁盘分区。因为将文件删除后,仅仅是将文件的inode结点中的扇区指针清零,实际文件还存储在磁盘上,如果磁盘以读写模式挂载,这些已删除的文件的数据块就可能被操作系统重新分配出去,在这些数据块被新的数据覆盖后,这些数据就真的丢失了,恢复工具也回力无天。所以,以只读模式挂载磁盘可以尽量降低数据块中数据被覆盖的风险,以提高恢复数据成功的几率。 注:在实际线上恢复过程中,切勿将extundelete安装到您误删的文件所在硬盘,这样会有一定几率将需要恢复的数据彻底覆盖,切记操作前做好快照备份。 适用对象 磁盘中文件误删除的用户,且未对磁盘进行过写入等操作 网站访问量小、少量 ECS 实例的用户 使用方法 需安装的软件及版本:e2fsprogs-devel e2fsprogs gcc-c++ make(编译器等)Extundelete-0.2.4 注:extundelete需要libext2fs版本1.39或更高版本来运行,但是对于ext4支持,请确保您有e2fsprogs版本1.41或更新版本(可以通过运行命令“dumpe2fs”并记录其输出的版本) 说明:以上版本是写文档时的软件版本。您下载的版本可能与此不同。 部署extundelete工具 wget  http://zy-res.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/server/extundelete-0.2.4.tar.bz2 yum -y install  bzip2  e2fsprogs-devel  e2fsprogs  gcc-c++  make    #安装相关依赖和库 tar -xvjf extundelete-0.2.4.tar.bz2 cd extundelete-0.2.4                                #进入程序目录 ./configure                                         #如下图表示安装成功 make && make install 这个时候会出现src目录,下面有个extundelete可执行文件以及相应路径,如下图,其实默认文件安装在usr/local/bin下面,下面演示就在usr/local/bin目录下。 使用extundelete,模拟数据误删除然后恢复的过程 1.检查ECS现有的磁盘和可用分区,并对/dev/vdb进行分区,格式化,此处不在介绍磁盘分区格式化方式,如果不会的话可以点击此文档查看操作方式“格式化和挂载数据盘”。 fdisk -l 2.将分区后的磁盘挂载到/zhuyun目录下,然后在/zhuyun下面新建测试文件hello,写入test。 mkdir /zhuyun                                #新建zhuyun目录 mount /dev/vdb1 /zhuyun                      #将磁盘挂载到zhuyun目录下 echo test > hello                            #写入测试文件 3.记录文件MD5值,md5sum命令用于生成和校验删除前和恢复后俩个文件的md5值。 md5sum hello 4.模拟删除hello文件。 rm -rf hello cd ~ fuser -k /zhuyun                     #结束使用某分区的进程树(确认没有资源占用的话,可以跳过此步) 5.卸载数据盘。 umount /dev/vdb1                     #任何的文件恢复工具,在使用前,均要将要恢复的分区卸载或挂载为只读,防止数据被覆盖使用 6.使用Extundelete工具恢复文件。 extundelete --inode 2 /dev/vdb1 #为查找某i节点中的内容,使用2则说明为整个分区搜索,如果需要进入目录搜索,只须要指定目录I节点即可。这是可以看到删除的文件名和inode /usr/local/bin/extundelete --restore-inode 12 /dev/vdb1 #恢复删除的文件 这个时候会在执行命令的同级目录下出现RECOVERED_FILES目录,查看是否恢复。 通过md5值查看,前后俩个文件,一样说明恢复成功。 注: --restore-inode 12 # --restore-inode 按指定的I节点恢复 --extundelete --restore-all # --restore-all 全部恢复 望采纳,谢谢🙏

元芳啊 2019-12-02 00:09:28 0 浏览量 回答数 0

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在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0

问题

搞清楚这些,你就是域名高手——域名百问大合集

yq传送门 2019-12-01 19:38:17 24482 浏览量 回答数 41
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