运维不只是“修电脑”：聊聊运维如何助力 AI 优化服务质量

运维告警别乱飞了！AI智能报警案例解析

运维别总“救火”，用预测分析把资源管好才是真本事

云存储账单太吓人？教你几招运维优化省钱大法

自动化真能省钱？聊聊运维自动化如何帮企业优化IT成本

运维告警不是“撞大运”：聊聊数据驱动的异常检测模型

本文围绕RocketMQ集群的使用与优化，详细探讨了六个关键问题。首先，介绍了如何通过ACL配置实现RocketMQ集群的权限控制，防止不同团队间误用Topic。其次，讲解了消息轨迹功能的开启与追踪流程，帮助定位和排查问题。接着，分析了百万消息积压的处理方法，包括直接丢弃、扩容消费者或通过新Topic间接扩容等策略。此外，提出了针对RocketMQ集群崩溃的金融级高可用方案，确保消息不丢失。同时，讨论了为RocketMQ增加限流功能的重要性及实现方式，以提升系统稳定性。最后，分享了从Kafka迁移到RocketMQ的双写双读方案，确保数据一致性与平稳过渡。

高并发来了，运维别慌：如何优化运维流程，才能稳住阵脚？

数据库运维常依赖人工操作，易引发业务问题。YashanDB Cloud Manager（YCM）改变这一现状：可视化实例管理、全栈资源监控、智能巡检、灵活告警、高可用保障、权限审计体系，助企业降低故障影响、提升DBA效率、强化安全合规、标准化运维流程。若你被数据库运维困扰，可尝试此国产平台。

本文探讨了数据采集技术从“简单采集”到自动化运维的演进。传统方式因反爬策略和网络波动常导致数据丢失，而引入错误重试、日志分析与自动化告警机制可显著提升系统稳定性与时效性。正方强调健全监控体系的重要性，反方则担忧复杂化带来的成本与安全风险。未来，结合AI与大数据技术，数据采集将向智能化、全自动方向发展，实现动态调整与智能识别反爬策略，降低人工干预需求。附带的Python示例展示了如何通过代理IP、重试策略及日志记录实现高效的数据采集程序。