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网站安全防护_美国高防服务器租用_超稳定

小墨安全管家 2021-06-09 08:21 DDOS防御 89 ℃
DDoS防御

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在大多数SaaS应用程序中,软件堆栈由多个群集组件组成,这些组件依照需要监控集群,尤其是咨询题跟踪,随着集群的增长,变得更加具有挑战性:尽管能够在监控仪表板中监视10个节点集群上的每个节点,然而要查看20个或100个节点是很艰难的。此外,设置静态阈值或对每个节点举行异常检测基本上不切实际的,因为每个节点的行为都在不断变化,而且变化模式有时是不可见的。解决这一咨询题的典型想法是创建聚合函数来跟踪整个集群的主KPI或时刻序列,例如各种群集资源的总和或平均值(例如平均CPU利用率),DDoS防御,DDoS防御,并跟踪聚合的时刻序列以检测群集中的咨询题。这是故意义的,因为集群作为一具内聚单元工作,所有节点都在其中工作音乐会。在大多数事情下,这种想法都能特别好地工作,然而,在单个节点中的咨询题不阻碍总聚合结果的事情下,大概会忽略关键咨询题。这算是发生的事我们。的确误导性集群KPI的实例最近我们将Cassandra从2.0升级到2.1,发觉集群不稳定。我们遇到了间歇性的性能咨询题,例如有时请求超时,DDoS高防,或者读取超时失败。我们的要紧KPI没有太大变化:R/W延迟良好,DDoS防御,突变和协调器聚合吞吐量保持不变,未发觉未决压缩、内存表刷新咨询题,桌子都特别好虽然这样,我们注意到有点节点比其他节点工作得更努力。我们在钻研查看主仪表板上每个节点的平均负载时发觉了这一点。所以,客户端接收到超时错误。我们懂有咨询题,但我们不懂根源是啥缘由。进入anodeot的离群点检测cassandra以其线性规模和有效的数据分布而著名,其中集群中的每个节点共享相同的数据角色。幸运的是我们能够使用我们自个儿的自动异常检测,它将行为相似的事物举行比较,并识别出行为不同的事物。这通常用于工厂事情下,有多台机器应具有相似的读数(温度、输出等),以确定任何机器是否需要维护。输入在我们的案例中,我们在集群的SEDA(分时期事件驱动架构)时刻序列上激活了自动异常检测警报,其中包括变异时期、请求-响应时期和读取时期,这是我们收到的结果警报:读取-响应时期的异常值清晰地表明客户机请求没有在集群中的节点之间平均分配。这反过来又导致我们得出结论:我们在Cassandra 2.0中使用的Cassandra驱动程序在Cassandra 2.1.1上被破坏了。特别明显,我们使用的Datastax驱动程序中有一具已知的错误——Datastax 2.1.0——导致节点在重启后无法检测到,也算是讲他们不大概参与协调任务。我们在我们的登台和测试环境中没有检测到错误,因为我们没有应用异常值检测警报在那儿。之后用新版本的驱动程序替换驱动程序后,集群恢复了正常的行为,同时流量均匀平衡的底线:监控集群然而不要忽视异常值检测在很多集群环境中,同一具集群中的节点具有相同的特征,同时输出相似的kpi。尽管出于监视和异常检测的目的将整个集群视为一具单元是能够的,但有时识别集群内的异常值变得至关重要,而Anodot的异常值检测能够关心实现这一点。假如您有兴趣了解更多信息,如有任何咨询题或有兴趣观察数据演示,请联系阳极炉专家。hbspt.cta.负荷(2238292,"7fbf0544-a533-4844-a7c7-154a8ea38d75",{});


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