龙哥手记_社区达人页

一 印象或者感受很好 我通读书之后，分成入门、进阶、应用实践三大部分从开发者最佳实践角度，循序渐进帮助大家更好使用、理解。本书涵盖了应用场景、基础、应用和实战案例。包含了开源版本的核心基础功能，又创新性地包含了机器学习、高阶安全等，也将企业实战业务场景的方案进行了全方位的解读； 包含但不限于：基于舆情的全文检索场景、基于智能巡检、流媒体、面部识别等基础的日志分析场景，这些来源于实战的解读对于企业架构选型、开发、运维都非常有帮助。大数据近几年有了突飞猛进的发展，有数据的地方都离不开数据预处理、分析、检索、聚合、可视化分析等应用场景。以其门槛低、上手快、版本迭代快、社区响应快等特点和优势，使得看似“遥不可及、高深莫测”的大数据存储、检索与分析技术“飞入寻常百姓家”。 从一线大厂：阿里、腾讯、头条、滴滴、快手等到国内创业公司，甚至连婚庆网站都在使用 Elasticsearch。“Elastic 用的好，下班下的早”从一种半调侃的标语已然成为互联网实际人才衡量依据。期望大家和我一样读后有收获！ 二 有这些重磅特点 2.1 共享文件存储 在10分钟查询一个PB级的云存储中，冻结层的能力对ES在企业日志场景下有一个很强的帮助，能够很好的权衡成本和存储。 但由于某些历史原因，存在部分自建集群无法上云，且作为一个开源版本，并没有这个能力。所以只能通过7.x版本推出的ILM生命周期管理，通过某些共享文件存储系统把对象存储模拟成本地磁盘进行这种能力的模拟，在一定程度权衡了成本和存储的问题，但是整个部署的复杂度也相对提升了，对运维层面会有一些挑战，期望大家和我一样读后有收获！能够咱不落后不然就会吊起打十分的惨啊！ 冻结层的主要亮点有： • 如果数据没有缓存，在 4TB 数据集中返回简单词条查询的结果需要几秒钟。如果有缓存，则搜索性能会以毫秒为单位，类似于温层或冷层； • 如果数据没有缓存，在 4TB 数据集上计算一个复杂的 Kibana 仪表板所需时间不到 5 分钟。如果有缓存，这一计算将在几秒钟内完成，类似于温层或冷层； • 轻松将数据量扩展到 1PB 数据集。在无缓存的情况下，对简单词条查询的结果将在 10 分钟内返回。 2.2 数据全流程配置 Elastic各个产品线新特性大放异彩，Elastic早已不止是检索，已经成为一体化的完整数据处理堆栈，从数据摄入到分析展示、价值获取。功能更完善、更加简单、易用用、更可视化、更安全。 Elastic XPack/SQL等付费功能会从大公司到小公司逐渐推广。 随着Elastic上市，国内的业务也开展的如火如荼，从BAT等互联网公司、华为、到三大运营商、各大银行各个行业、各个领域都在以ELK作为基础架构，根据自己的业务做定制开发、优化、APM、自动化等； Elastic社区在Elastic国内外进程中功不可没，“三人行必有我师”，大神们的实践对我们自己的Elastic学习、实践都有很好的借鉴价值. 2.3 很强的可开发与安全性 基础开发技能，例如Elasticsearch 内存管理和故障排除等，帮助开发者避免不必要的网络开发成本。还可以学习Elastic的实战技能，例如如何使用Elasticsearch追踪最近的客户订单、洞察Github开源项目的开发效能、获取数据视图等等。同时也能快速掌握10分钟内查询一个PB级的云储存的实战技巧，使管理大规模数据变得更容易、更经济。 目前，只是看了部分代码，可以从下面的几个类开始入手： JobScheduler：作业调度器，简单说就是进行作业调度的管理容器。里面会管理作业的基本配置，注册，选举，分片，失效转移等核心逻辑实现 ListenerManager：监听管理，对作业的各种状态进行监听，包括选举，分片，失效，操作，配置变更等事件监听，触发相应的执行逻辑。 AbstractElasticJob：作业的基类，目前作业分为3种，简单类型，流式作业，流式顺序作业。 认真分析这几个类的关联类，相信会对这个项目有一个全面的认识。 三 有更强协作与迁移能力 对安全分析师来说是一个安全信息和事件管理系统（SIEM）。想象一下，如果这些团队和流程更具协作性，可能会带来哪些好处。可观测性数据可以为安全团队添加更多上下文，因为他们致力于快速检测和响应威胁。同时，开发人员可以通过从一开始就保护应用程序来减少开发中的摩擦。 从代码到云：保护您的软件供应链从云可观测性开始，打破孤岛并简化开发人员和安全团队之间的工作流程可能会帮助这些依赖速度的专业人员更好地实现他们的目标以及企业的目标。安全、可靠技术的开发和持续正常运行时间确保组织能够继续为其客户服务。同时，保护IT可以帮助防止数据泄露以及由此带来的所有挑战，从有价值资产的损害到对公司声誉的潜在损害。4.创造良性循环如果说这场外部环境教会了我们一件事，那就是韧性需要适应。这首先要了解一个组织想要解决的关键问题和挑战，并确定解决这些问题所需的洞察力。无论公司是在云中诞生还是管理遗留系统的迁移，创建一个由可观测性铸造的、以安全为基础的实时持续反馈回路，为IT领导者在云复杂性扼杀创新之前解决云复杂性提供了基础。尤其是通过Elastic的新冻结数据层将计算与存储分离，并通过低成本对象存储系统直接促进搜索，让管理大数据变得非常简单，可以通过十分钟左右的时长就能查询BP级的云存储，这是非常棒的内容，大大方便用户关于BP级以及以上的数据搜索查询和维护工作。还有一个让我深刻的点就是通过使用transforms进行订单追踪的操作，主要是通过使用transforms功能解决基于事件索引和转换函数创建和维护以实体为核心的索引，跟踪数据，集中客户最新订单，非常的方便实用； 四 DevSecOps 使用最大化数据的可能性许多组织正在采用DevSecOps框架来应对这些挑战，并将监控和安全任务集成到他们的应用程序开发工作流程中。无论上下文是维护系统正常运行时间和可用性，还是调查网络上的可疑恶意活动，开发人员和安全团队都需要快速工作以识别和响应问题。快速调查异常需要能够完整讲述所发生事件的数据。很多时候，这些团队需要通过手动关联和分析指标、日志和链路跟踪数据来拼凑故事——因为他们难以找到根本原因并从多个工具中筛选不同的数据，从而浪费了宝贵的时间。这两个团队的理想状态是自动关联和高级分析，可以从一个共同的数据平台轻松访问--该平台也许对开发者来说是一个单一的运维数据存储库，了解一个组织想要解决的关键问题，并确定解决这些问题所需的洞察力。无论公司是在云中诞生还是管理遗留系统的迁移，创建一个由可观测性铸造的、以安全为基础的实时持续反馈回路。 五 来总结下 总的来说，手册内容翔实。上册可以作为工具书备用查看，下册根据个人实际工作需要选择适合自己的内容实践操作一下，对于提高开发者在公司里的技术地位很有帮助。 对于我个人来说要把收藏的好的知识技术文章集合起来分享出来，让更多的精华文章让需要的人能及时的看到，让有才华的人不被雪藏，让后来的人能青出于蓝而胜于蓝，站在巨人的肩膀上超越巨人！

看文档有没

《云原生数据库原理与实践》这本书有

看不懂

不知道，先点赞

不知道哈哈哈

伪静态啊

先赞，后看

哈哈知识盲区

信息太少了，哥哥

暂时没有

没有

看文档应该有

进钉钉找小助手

越办越好，我也会在社区里做出更多贡献！

学习，慢慢解

肯定要啊

两个表的数据之间建立链接，它可以是一列或者多列。一个表可以有一个或多个外键

恭喜你发现宝藏啦，因为本书它集结数百位优秀开发者编写的，其中包括许多知名大咖参与，从基础的Elastic Stack产品能力到后半部的应用实践，到为开发者使用ElasticStack提供了必要的基础知识解释与应用参考。 1 如何定义 是个啥？Elastic Stack是一系列由Elastic公司开发的产品组件，能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析与可视化的解决方案。针对企业搜索提供性能优异的分布式xiangggua相关性检索，扩展性，已部署，具可观测性，实时解析与更方便数据统一采集等众多优点于一身。 2 基础打牢先 Elasticsearch里面有部分专有名词，如Node,Document，index等被从实践出发赋予更深含义；然后教你搭ES环境，JDK，Docker等先安好，安全访问，配置多节点集群及ECK编排管理组件等。然后是有哪些重要点，如Nested数据类型，Reindex API，分页搜索以及Aggregations等众多技术做非常详细描述及实践。 3 一起进阶 与因为单点集群存在一隐患，所以要跨集群操作，如搜索与复制；还有高级操作呢，如分片分配，指在索引创建、副本增减、节点增减、分片重平衡等，将索引分片落实到实际的物理节点的过程；还有索引生命周期管理，为啥呢，因为集群需要对冷热数据进行分离，性能好的机器放最近频繁查询的数据，随着时间推移，数据查询不在频繁，这需要把数据迁移到性能较差的机器上。最后是Elastic Workplace Search，它是一套个性化， 集中式， 安全的组织搜索体验的完整解决方案，它可以帮我们快速地搜索我们工作中所用到的所有的工具里的文档很快找到。咋应用呢 比如吃瓜搜索，不是 哈哈“舆情搜索”，提供信息检索、 多维度统计、 敏感信息预警、 信息简报、自动化报告等功能，帮助用户及时发现危害品牌形象的观点， 并为用户分析关注对象在网络中的形象提供依据。还可实现主流搜索引擎广告置顶显示效果。最后是预测监控系统在提升了应用可用性同时，还在日积月累中形成海量监控数据， 而从这些监控数据中可以挖掘出巨大的商业价值。 监控指标会包含一些特定业务场景下的业务数据，借助大数据分析工具对它们进行处理和建模后， 就可以辅助人们作出正确的市场决策。 彦祖你不要走 点个赞吧

训练营来的主讲嘉宾都是各个领域内的大牛，带来的分享也十分有价值，包含了文章写作，视频制作，技术演讲，出版图书等等，都是经过他们实践并得到正向反馈的经验之谈。我的收获除了这些“术”的总结，还有一点体会，就是要敢于迈出第一步。无论第一篇技术创作有多糟糕，哪怕只有几个阅读量，也是一个良好的开端。到参加训练营十来天，我已经完成了10篇左右的技术博客，并且发布在了阿里云开发者社区。 在如今流量的时代，技术自媒体本身的流量获得已经非常困难了。希望自己能保持创作的热情，在阿里云开发者社区多多输出，能让更多的朋友因为看到我的文章而有一点点的收获。