摘要: 低调不了!最佳体验尽在 Erda 2.0 版本 大家期待已久的 Erda V2.0 带着全新界面风格和特性改进震撼发布! 本次版本升级也意味着 Erda 在技术层面不断提升的同时,在用户体验上也投入了大量精力。界面作为人机交互的重要“桥梁”,我们希望用户感受到的不仅仅是 Erda 的强大功能,更希望给大家呈现优雅、舒适的操作体验!那么下面我们一起来看看本次新版本将会有哪些亮点和大家见面~ 阅读全文
posted @ 2022-03-16 15:32 尔达Erda 阅读(87) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在大型网站系统设计中,随着分布式架构,特别是微服务架构的流行,我们将系统解耦成更小的单元,通过不断的添加新的、小的模块或者重用已经有的模块来构建复杂的系统。随着模块的不断增多,一次请求可能会涉及到十几个甚至几十个服务的协同处理,那么如何准确快速的定位到线上故障和性能瓶颈,便成为我们不得不面对的棘手问 阅读全文
posted @ 2022-03-09 16:01 尔达Erda 阅读(117) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在很多人的潜意识里,程序员这个职业很厉害、很酷,可以说一行行代码重构了现代人的生活方式。但当真正学起来才知道,每天要面对的就是代码、代码、还有代码…… 甚至有这样一句话,在江湖中广为流传:“如果你不爽一个人,就让他去接手别人的代码……”。于是,和各种报错斗智斗勇的加班生活在一句“我试试”中,拉开了序 阅读全文
posted @ 2022-03-07 16:23 尔达Erda 阅读(86) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 终极指南:企业级云原生 PaaS 平台日志分析架构全面解析 Erda 团队做日志分析也有一段时间了,这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情,希望对大家有所帮助。 阅读全文
posted @ 2022-02-21 14:30 尔达Erda 阅读(225) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 云原生下的指标与日志采集 引言: 众所周知,对于一个云原生 PaaS 平台而言,在页面上查看日志与指标是最为基础的功能。无论是日志、指标还是链路追踪,基本都分为采集、存储和展示 3 个模块。 这里笔者将介绍云原生下的常见的指标 & 日志的采集方案,以及 Erda 作为一个云原生 PaaS 平台是如何实将其现的。 指标采集方案 阅读全文
posted @ 2022-01-14 16:59 尔达Erda 阅读(228) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 甘特图(Gantt chart)又称为横道图、条状图(Bar chart)。其通过条状图来显示项目、进度和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况。一条线条图,横轴表示时间,纵轴表示问题项,线条表示期间计划和实际完成情况。甘特图可以用来追踪研发计划完成的进度。还可以方便 TL 直观展示各成员的任务的分布情况,方便自己和管理人员对于人员任务的安排。 阅读全文
posted @ 2022-01-14 11:33 尔达Erda 阅读(100) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 关键字解析 拓扑图用来描述平台各服务之间的依赖关系,也可以理解为平台服务的整体结构。拓扑图上的每个节点表示服务组件或服务的依赖项,且节点上标注有服务的运行状态和请求信息,点击后可获取详细的观测图表。 功能简介 Erda 微服务治理平台能够自动发现服务的上下游依赖关系,并生成服务拓扑大图,便于用户查询 阅读全文
posted @ 2021-12-22 13:54 尔达Erda 阅读(110) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 导读 许多人在选择“程序员”这一职业的背后,或多或少都会有故事可讲。本文是我们与一名 Erda 的用户沟通时深度挖掘到的故事,征得本人同意后对其进行了整理,并设立了【开发者故事】这一栏目,旨在收纳广大同学的故事。 自从字节跳动宣布采取“1075”工作制后,大厂们在“反内卷”这件事上越来越“卷”了:不 阅读全文
posted @ 2021-12-15 16:02 尔达Erda 阅读(78) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 资源是影响 Spark 应用执行效率的一个重要因素。Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor,可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量。在运行过程中,无论 Executor上是否有 task 在执行,都 阅读全文
posted @ 2021-12-15 14:02 尔达Erda 阅读(303) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 关键字解析: 火焰图(Flame Graph)由性能优化大师 Brendan Gregg 发明,和所有其他的 profiling 方法不同的是,火焰图以一个全局的视野来看待时间分布,列出所有可能导致性能瓶颈的调用栈。 通过火焰图,可以非常方便的看到性能资源都消耗在了哪里,从而能够直观的看到程序的性能 阅读全文
posted @ 2021-12-08 13:53 尔达Erda 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑