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系列文章：云原生Kubernetes日志落地方案
越来越多的同学来咨询如何为Kubernetes构建一个日志系统或者是来求助在这过程中遇到一系列问题如何解决，授人以鱼不如授人以渔，于是我们把这些年积累的经验以文章的形式发出来，让看到这篇文章的同学能少走弯路。
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日志收集之kafka篇
日志收集
日志收集包括服务器日志收集和埋码日志收集两种。
服务器日志主要是nginx、tomcat等产生的访问和业务日志。
埋码收集主要是某些服务器无法收集，需要在前端进行收集的数据。
收集流程
日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解
《银行的一天》演示日志处理保序、不丢、不重
日志处理是一个很大范畴，其中包括实时计算、数据仓库、离线计算等众多的点。这篇文章主要目的为了讨论如何在实时计算场景中，如何能做到日志处理保序、不丢失、不重复，并且在上下游业务系统不可靠（存在故障），业务流量剧烈波动情况下，如何保持这三点。
阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路
作者简介：
范伦挺
阿里巴巴 基础架构事业群-技术专家
花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、AnalyticDB、StreamComput
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MSSQL-最佳实践-数据库恢复模式与备份的关系
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title: MSSQL-最佳实践-数据库恢复模式与备份的关系
author: 风移
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# 摘要
在SQL Server备份专题分享中，前三期我们分享了三种常见的数据库备份、备份策略的制定以及如何查找备份链。本期我们将分享数据库的三种恢复模式与备份之间的关系，SQL Server的三种数据库恢复模式包括：
简单恢复模式(Simple)
完全恢复模式(Full)
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一线实践 | 借助混沌工程工具 ChaosBlade 构建高可用的分布式系统
在分布式架构环境下，服务间的依赖日益复杂，可能没有人能说清单个故障对整个系统的影响，构建一个高可用的分布式系统面临着很大挑战。在可控范围或环境下，使用 ChaosBlade 工具，对系统注入各种故障，持续提升分布式系统的容错和弹性能力，以构建高可用的分布式系统。
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分布式调用跟踪系统的设计和应用学习
随着分布式服务架构的流行，特别是微服务等设计理念在系统中的应用，业务的调用链越来越复杂，一个请求可能会涉及到几十个服务的协同处理， 牵扯到多个团队的业务系统，那么如何快速准确的定位到线上故障？缺乏一个自上而下全局的调用id，如何有效的进行相关的数据分析工作？
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