Начало работы с PromQL может быть непростым, если вы только начинаете свое путешествие в увлекательный мир Prometheus. Это руководство поможет вам понять принципы его работы, оно включает интересные и полезные советы, необходимые для начала работы.

Поскольку Prometheus хранит данные в виде временных рядов (time-series data model), запросы PromQL радикально отличаются от привычного SQL. Понимание, как работать с данными в Prometheus, является ключом к тому, чтобы научиться писать эффективные запросы.

В этой статье я попытаюсь продемонстрировать, как дебажить задачу Spark, используя только Spark UI. Я запущу несколько задач Spark и покажу, как Spark UI отражает выполнение задачи. Также я поделюсь с вами несколькими советами и хитростями.

Много где написано о том, как получить 100% и A+ по тесту от Qualys. При всём при том практически везде директивы ssl_ciphers и подобные даются как эдакие магические строки, которые нужно просто вставить, и надеяться, что автор не подводит вас под монастырь. Эта статья призвана исправить это недоразумение. По прочтению этой статьи директива ssl_ciphers потеряет для вас всякую магию, а ECDHE и AES будут как друзья да братья.

Также вы узнаете почему 100% по тестам — не всегда хорошо в реальности.

Копируем переменную в буфер обмена

copy (someVariable)

В 2008 году в списке рассылки pgsql-hackers началось обсуждение расширения по сбору статистики по запросам. Начиная с версии 8.4 расширение pg_stat_statements входит в состав постгреса и позволяет получать различную статистику о запросах, которые обрабатывает сервер.

Обычно это расширение используется администраторами баз данных в качестве источника данных для отчетов (эти данные на самом деле являются суммой показателей с момента сброса счетчиков). Но на основе этой статистики можно сделать мониторинг запросов — посмотреть на статистику во времени. Это оказывается крайне полезно для поиска причин различных проблем и в целом для понимания, что происходит на сервере БД.

Я расскажу, какие метрики по запросам собирает наш агент, как мы их группируем, визуализируем, так же расскажу о некоторых граблях, по которым мы прошли.

В этом июне, в качестве лейтмотива конференции DockerCon мы видели демо, в котором 3-узловой Swarm-кластер был создан за 30 секунд используя набор инструментов для кластеризации Swarm, интегрированную в Docker Engine 1.12.

Впечатляет, но естественно, мне нужно было попробовать сделать это самому, чтобы увидеть своими глазами.

Содержание

• Вопросы и ответы
  
• Введение
  
  • Пре-реквизиты
    
  • Настройка компьютера
    
  
  
• 1.0 Играем с Busybox
  
  • 1.1 Docker Run
    
  • 1.2 Терминология
    
  
  
• 2.0 Веб-приложения и Докер
  
  • 2.1 Статические сайты
    
  • 2.2 Образы
    
  • 2.3 Наш первый образ
    
  • 2.4 Dockerfile
    
  • 2.5 Docker на AWS
    
  
  
• 3.0 Многоконтейнерные окружения
  
  • 3.1 SF Food Trucks
    
  • 3.2 Сети Docker
    
  • 3.3 Docker Compose
    
  • 3.4 AWS Elastic Container Service
    
  
  
• 4.0 Заключение
  
  • 4.1 Следующие шаги
    
  • 4.2 Фидбек автору
    

Вопросы и ответы

Что такое Докер?

Определение Докера в Википедии звучит так:

программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.

Ого! Как много информации.

В данной статье речь пойдет об истории успеха воображаемого новостного портала, счастливым владельцем которого являетесь вы. К счастью, вы уже храните код проекта на GitLab.com и знаете, что для тестирования можно использовать GitLab CI.
Теперь вам интересно, можно ли пойти дальше и использовать CI еще и для развертывания проекта, и если да, то какие возможности при этом открываются.

Чтобы не привязываться к какой-либо конкретной технологии, предположим, что ваше приложение является простым набором HTML-файлов, никакого выполнения кода на сервере, никакой компиляции JS assets. Деплоить будем на Amazon S3.

У автора нет цели дать рецепты для конкретной технологии в этой статье. Наоборот, примеры кода максимально примитивны, чтобы слишком на них не зацикливаться. Смысл в том чтобы вы посмотрели на фичи и принципы работы GitLab CI в действии, а потом применили их для вашей технологии.