运维

张文君9 分钟前
运维·docker·容器
docker registry 删除镜像docker registry 服务端删除镜像服务端启动 docker run -d \ --name registry \ --restart=always \ -p 5000:5000 \ -v /data/registry:/var/lib/registry \ registry:2
爱喝水的鱼丶21 分钟前
运维·sql·性能优化·sap·abap·经验交流
SAP-ABAP:调试器高级工具使用——内表分析、SQL追踪、内存检查功能实操博客标题:《调试器高级工具使用:内表分析、SQL追踪、内存检查功能实操》博客简介:详解调试器内置高级工具的用法,包含内表批量过滤/排序/导出、SQL语句执行追踪、内存对象引用关系检查、结构组件深层查看的操作方法,分享内表数据快速比对、内存泄漏初步定位的实用技巧,辅助复杂问题的快速排查。
XiangrongZ21 分钟前
运维·stm32·debian
debian中配置stm32的交叉编译环境最近尝试在树莓派中的debian linux中配置stm32的交叉编译环境,记录配置过程。本文选择使用stm32cubemx生成cmake项目,vscode中配置和编辑,gcc交叉编译工具链进行编译,openocd进行调试和烧写。
cuiyaonan200028 分钟前
运维·docker·容器
some weird issues regarding docker在docker容器中有时会遇到一些特别奇怪的问题.这里整理记录一下我觉得奇怪的问题cuiyaonan2000@163.com,持续更新
小张同学a.2 小时前
linux·运维·服务器·数据库·mysql·架构·负载均衡
LAMP架构4——MySQL高可用重新开启虚拟机,集群已失效 恢复主节点server25恢复备节点server22和server23集群恢复 在server26上部署 MySQL Router,为应用层提供统一的数据库访问入口
openFuyao2 小时前
运维·人工智能·云原生
openFuyao社区Agentic Ops SIG正式成立!组队构建面向AI云原生的智能运维技术体系随着云原生、人工智能和智能体技术的快速发展,应用架构正从传统微服务逐步演进为由微服务、推理服务、智能体应用和多智能体协作系统共同组成的复杂运行环境。系统规模持续扩大,日志、指标、链路、事件和变更等运维数据快速增长,依赖人工经验完成异常发现、问题定位和故障处置的传统运维模式面临较大挑战。
love530love1 小时前
大数据·linux·运维·人工智能·elasticsearch·搜索引擎
Ubuntu系统通过Homebrew安装Lightpanda完整实战教程(含端口占用排坑)GitHub - lightpanda-io/browser: Lightpanda: the headless browser designed for AI and automation · GitHub
淮北4941 小时前
运维·服务器
如何服务器和本地实现挂载最近遇到了一个问题,也就是我调试什么的都是在服务器里面,但是我想要查看调试的结果使用scp很麻烦,如果简单的也就好了,频繁查看确实麻烦,之后所以想要可以把服务器的文件夹和本地的文件夹挂载在一起,这样的话就方便服务器和本地的文件的交互。
j7~1 小时前
linux·运维·c++·学习·条件变量·线程同步
【Linux】二十八.线程篇五《Linux多线程编程:线程同步之条件变量》---详解在上节内容中我们学习了线程篇五,这节内容我们详细讲解线程同步.这是上节内容我们描写的是模拟抢票系统先看这段经典的多线程抢票逻辑,虽然我们给它加上了互斥锁来保护数据,但这就像给自习室门口安了一把只能单人进出的锁,依然治不了“抢票狂魔”的问题——那个离锁最近、手速最快的线程,总是能抢在别人前面一遍遍地把票扫光,导致其他线程连汤都喝不上,只能饿着肚子空转。这种现象在计算机里叫“饥饿问题”(这个在上节内容中给大家讲过),它本身没有语法错误,但极其不合理,就好比钥匙刚从墙上的挂钩摘下,还没来得及给别人用,同一个学生
木易 士心1 小时前
运维·服务器·后端·架构
服务器构建指南:从选型、部署到高可用架构详解在现代数字化转型的浪潮中,服务器不仅是承载业务的基石,更是系统架构设计中的核心环节。无论是构建企业级数据中心,还是部署高性能计算集群,亦或是搭建个人云服务,从硬件选型、操作系统配置到高可用架构设计,每一个环节都至关重要。本文将整合服务器选型策略、标准化部署流程、台式机与专业服务器的界定、电力保障机制,以及云原生时代的托管服务对比,提供一份全方位的技术实践指南。
码农阿豪2 小时前
运维·服务器·ssh
多台服务器还在反复输SSH?用EasyNode集中管理连接需要维护多台服务器时,经常要反复查找IP地址、输入SSH命令并切换不同账号。服务器数量增加后,连接信息分散、操作窗口过多,也会增加日常管理成本。
qetfw2 小时前
linux·运维·debian
Debian Apache2 执行 Shell CGI:动态时间页面配置与验证Apache CGI(Common Gateway Interface)允许 Web 服务器把 HTTP 请求交给外部程序处理,再把程序输出返回给浏览器。本实验使用 Bash Shell 编写 CGI 脚本,动态生成包含当前系统时间的 HTML 页面。
Shadow(⊙o⊙)2 小时前
linux·运维·服务器
CMake第一章——1.0CMake命令行,拉取源码、平台兼容的门槛技术。目录学CMake为什么“有必要”?(三个现实原因)CMakeLists.txt构建文件创建内容构建最低版本号(必做)
科技林总2 天前
运维
如何使用Grafana很多人刚接触Grafana的时候,都会把它简单定义成“监控图表生成器”——无非就是拖拖拽拽做几个折线图,把Prometheus的指标摆出来,凑成一个看起来很花哨的大盘。但我在SRE岗位上用了5年Grafana,从最开始对着社区模板改参数,到后来搭建起覆盖多集群、多数据源的统一观测体系,才慢慢发现:Grafana真正的价值,从来都不是“把数据画好看”,而是给你搭建一套能快速定位故障、提前发现隐患的‌统一观测思维框架‌。
DLYSB_11 小时前
运维·ceph·python·报警灯
存储运维实战:基于 Ceph Event 监听与 Python 适配器的分布式存储健康度物理声光响应架构摘要:在企业私有云与 Kubernetes(Rook-Ceph)存储集群中,Ceph 承担着块存储(RBD)、文件系统(CephFS)和对象存储(RGW)的核心底座角色。当 OSD 节点离线(OSD Down)、存储池达到容量临界点或 PG(Placement Group)陷入降级状态(HEALTH_WARN / HEALTH_ERR)时,若不能第一时间在物理现场感知,极易引发存储集群数据丢失风险。本文将介绍如何基于 Python 编写 Ceph 健康状态监听服务,将存储集群状态实时转化为物理现场的 RG
iori97king14 小时前
运维·自动化
库存不足自动通知:第一次使用自动化库存不足自动通知:第一次使用自动化从商品库存低于安全线开始,让系统主动通知采购并生成待办上一篇,我们用请假审批讲了第一个工作流。工作流适合处理“人按步骤推进”的事情:员工提交、主管审批、人事备案,每一步都有处理人、处理动作和审批历史。
阿里云云原生12 小时前
运维·网络·人工智能
可用性从 99.9% 跃升至 99.995%:畅捷通如何用 AI 重塑运维底座?作者:阿里云可观测畅捷通作为国内头部小微企业财税及业务云服务提供商,业务覆盖五大产线、九大集群,服务数百万小微企业。目前核心业务已全面完成 SaaS 化转型与云原生改造,采用多租户、多中心架构部署。伴随客户体量持续增长、业务架构日趋复杂,原有传统运维监控体系暴露出诸多短板,主要集中在看不见、管不住、动不了三大难题,系统亟需全方位升级。
阿童木写作13 小时前
运维·人工智能·python·自动化
Python实现Temu图片批量翻译自动化教程每天处理几百张Temu商品图片,你是不是也遇到了这些头疼的问题?图片上的中文文案需要逐个翻译成英文、西班牙语或法语,手动操作不仅效率低下,还容易出错。一张商品图从识别文字到手动替换翻译,平均需要3-5分钟,如果是大批量处理,光是在PS里一个个改文案就能耗掉整整一周时间。更让人崩溃的是,同一批商品图在不同站点上架时,还得重复翻译成多国语言,工作量成倍增加。很多跨境卖家不得不花钱请翻译公司,但成本高、周期长,原本3天上新的计划硬生生拖到了10天。当你的商品图还在翻译排期时,竞争对手已经完成上架并开始出单了。
@insist12314 小时前
运维·软考·信管·软件水平考试·信息系统管理工程师
信息系统管理工程师-信息系统运维资源、技术与智能运维核心考点解析运维资源是组织交付运行维护服务所依存和产生的有形及无形资产,是保障运维活动落地的基础支撑;运维技术是运维服务相关知识、经验、手段、方法的总和,是提升运维效率的核心驱动;智能运维是具备人工智能特征的新型运维模式,是运维领域的发展方向。三者共同构成信息系统运维管理体系的核心落地层,是软考中级信息系统管理工程师考试中运维管理模块的重点内容,在历年考试中分值占比约 8%-12%,涵盖客观题与案例分析题两类题型。
木子欢儿14 小时前
linux·运维·服务器
Intel 架构的 MacBook Pro 运行 Linux 发热量高解决Intel 架构的 MacBook Pro 运行 Linux 发热量高是一个非常普遍的现象。根本原因在于 macOS 对 Apple 硬件(尤其是 SMC 物理风扇策略和 Intel Turbo Boost 睿频控制)有深度调校,而原生 Linux 内核的电源管理策略偏向保守或响应迟钝,导致风扇启动转速太慢且 CPU 频繁爆睿频。