采集系统上云
解决方案:数据如何采集，如何与管理系统联动？(组图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 56 次浏览 • 2022-11-09 07:15
解决方案:数据如何采集，如何与管理系统联动？(组图)
采集系统上云的时候，与此同时，也要采集数据？那么，打造大数据，数据需要如何采集呢？现在，数据上云实现的不仅仅是数据的归档管理，而是数据分析的转化，更好的预测数据。数据采集存放在云上，可以自行管理数据，节省管理成本；另外，可以再云端获取相关数据，节省数据导入的成本；对于即将采集的数据，直接云端扫描就能获取到，减少传统数据采集的流程。
那么，数据如何采集，如何与管理系统联动？采集方式主要有两种，一种是嵌入式采集，一种是云采集。嵌入式采集的弊端有三个：。
一、安装难度大，
二、数据统计混乱，采集的时候有人同时用两个设备或一个设备采集，
三、采集到的数据少、杂，没有有效的数据统计云采集的优势在于自动化、无代码、无设备要求，节省设备、网络采集成本，加速成果导出；而且大数据体量大，用云采集实现全平台、全方位多渠道联动分析，深度挖掘数据价值，用来辅助决策分析或者制定决策是再好不过了。目前，应用于大数据采集的是硬件采集卡。采集卡的市场价格大约在百元左右。
采集的基本流程分为8个阶段，主要流程图如下：市场上的数据采集卡硬件采集卡主要分为两种：第一种：市场主流产品，beaconcubes，beaconcubes较早开始专业采集卡的研发，产品跟不上市场的发展需求，自然就没落了。第二种：采集卡中低端品牌厂商产品，质量不太好，价格便宜，能实现全平台采集，基本实现全站数据的采集和处理。
选择采集卡时要尽量选择高频次、高分辨率、高动态范围等性能指标的产品，并确保采集卡相应型号的可插拔设计，这样更容易维护。尤其针对数据量较大的数据分析，必须选择适合工作站上配置的采集卡，而不能选择未适合pc端配置的采集卡。采集卡的“高频次”数据采集指的是针对多种实时数据源类型（内存采集、硬盘采集、网络采集）采集的数据量；“高分辨率”指的是采集的数据区分率较高，数据量能在一定区间内精准采集；“高动态范围”指的是采集到的数据像素颜色变化较高，并清晰。
（注：下文所有实时数据源类型指的是通过以上特性的采集卡产品）挑选采集卡时，要兼顾以上所有指标，确保采集出来的数据为有效数据。只有采集的数据有效，才可以进行分析及可视化展示，才能帮助企业更好地完成数据价值挖掘。关于数据采集的介绍，详情可以咨询小沃网络科技：大数据时代到来，数据采集成为商业分析成功基础！。 查看全部
采集系统上云的时候，与此同时，也要采集数据？那么，打造大数据，数据需要如何采集呢？现在，数据上云实现的不仅仅是数据的归档管理，而是数据分析的转化，更好的预测数据。数据采集存放在云上，可以自行管理数据，节省管理成本；另外，可以再云端获取相关数据，节省数据导入的成本；对于即将采集的数据，直接云端扫描就能获取到，减少传统数据采集的流程。
那么，数据如何采集，如何与管理系统联动？采集方式主要有两种，一种是嵌入式采集，一种是云采集。嵌入式采集的弊端有三个：。
一、安装难度大，
二、数据统计混乱，采集的时候有人同时用两个设备或一个设备采集，
三、采集到的数据少、杂，没有有效的数据统计云采集的优势在于自动化、无代码、无设备要求，节省设备、网络采集成本，加速成果导出；而且大数据体量大，用云采集实现全平台、全方位多渠道联动分析，深度挖掘数据价值，用来辅助决策分析或者制定决策是再好不过了。目前，应用于大数据采集的是硬件采集卡。采集卡的市场价格大约在百元左右。
采集的基本流程分为8个阶段，主要流程图如下：市场上的数据采集卡硬件采集卡主要分为两种：第一种：市场主流产品，beaconcubes，beaconcubes较早开始专业采集卡的研发，产品跟不上市场的发展需求，自然就没落了。第二种：采集卡中低端品牌厂商产品，质量不太好，价格便宜，能实现全平台采集，基本实现全站数据的采集和处理。
选择采集卡时要尽量选择高频次、高分辨率、高动态范围等性能指标的产品，并确保采集卡相应型号的可插拔设计，这样更容易维护。尤其针对数据量较大的数据分析，必须选择适合工作站上配置的采集卡，而不能选择未适合pc端配置的采集卡。采集卡的“高频次”数据采集指的是针对多种实时数据源类型（内存采集、硬盘采集、网络采集）采集的数据量；“高分辨率”指的是采集的数据区分率较高，数据量能在一定区间内精准采集；“高动态范围”指的是采集到的数据像素颜色变化较高，并清晰。
（注：下文所有实时数据源类型指的是通过以上特性的采集卡产品）挑选采集卡时，要兼顾以上所有指标，确保采集出来的数据为有效数据。只有采集的数据有效，才可以进行分析及可视化展示，才能帮助企业更好地完成数据价值挖掘。关于数据采集的介绍，详情可以咨询小沃网络科技：大数据时代到来，数据采集成为商业分析成功基础！。 查看全部
解决方案:数据如何采集，如何与管理系统联动？(组图)
采集系统上云的时候，与此同时，也要采集数据？那么，打造大数据，数据需要如何采集呢？现在，数据上云实现的不仅仅是数据的归档管理，而是数据分析的转化，更好的预测数据。数据采集存放在云上，可以自行管理数据，节省管理成本；另外，可以再云端获取相关数据，节省数据导入的成本；对于即将采集的数据，直接云端扫描就能获取到，减少传统数据采集的流程。
那么，数据如何采集，如何与管理系统联动？采集方式主要有两种，一种是嵌入式采集，一种是云采集。嵌入式采集的弊端有三个：。
一、安装难度大，
二、数据统计混乱，采集的时候有人同时用两个设备或一个设备采集，
三、采集到的数据少、杂，没有有效的数据统计云采集的优势在于自动化、无代码、无设备要求，节省设备、网络采集成本，加速成果导出；而且大数据体量大，用云采集实现全平台、全方位多渠道联动分析，深度挖掘数据价值，用来辅助决策分析或者制定决策是再好不过了。目前，应用于大数据采集的是硬件采集卡。采集卡的市场价格大约在百元左右。
采集的基本流程分为8个阶段，主要流程图如下：市场上的数据采集卡硬件采集卡主要分为两种：第一种：市场主流产品，beaconcubes，beaconcubes较早开始专业采集卡的研发，产品跟不上市场的发展需求，自然就没落了。第二种：采集卡中低端品牌厂商产品，质量不太好，价格便宜，能实现全平台采集，基本实现全站数据的采集和处理。
选择采集卡时要尽量选择高频次、高分辨率、高动态范围等性能指标的产品，并确保采集卡相应型号的可插拔设计，这样更容易维护。尤其针对数据量较大的数据分析，必须选择适合工作站上配置的采集卡，而不能选择未适合pc端配置的采集卡。采集卡的“高频次”数据采集指的是针对多种实时数据源类型（内存采集、硬盘采集、网络采集）采集的数据量；“高分辨率”指的是采集的数据区分率较高，数据量能在一定区间内精准采集；“高动态范围”指的是采集到的数据像素颜色变化较高，并清晰。
（注：下文所有实时数据源类型指的是通过以上特性的采集卡产品）挑选采集卡时，要兼顾以上所有指标，确保采集出来的数据为有效数据。只有采集的数据有效，才可以进行分析及可视化展示，才能帮助企业更好地完成数据价值挖掘。关于数据采集的介绍，详情可以咨询小沃网络科技：大数据时代到来，数据采集成为商业分析成功基础！。
解决方案:采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 59 次浏览 • 2022-11-08 14:17
解决方案:采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求
采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求，要采集些什么内容，内容用什么云才能满足采集需求。这里给大家说下常见的几个模式，大家可以了解下：①智能化办公模式：有些单位把上传采集当成一项基础性工作，要人工去采集，这样是不现实的，不仅时间成本太高，甚至是一项基础性的工作，导致工作效率低下，效果不理想。②标准化流程管理模式：采集系统的功能越复杂，越需要人性化的流程，流程复杂导致时间成本高，流程复杂造成人工成本过高。
③专业性模式：简单采集模式的好处是用户开发了系统后，就可以不断的改进，产品升级，自然采集的效率就提高了。今天写的这三点，是采集这块的核心，不管是企业领导还是员工，首先应该有全局观，弄清楚自己企业需要采集什么，企业内部缺什么，再根据自己要采集的内容，来选择合适的方式。
采集行业决定上云方式
上云前应该有几方面的考虑：
1）老板是否不在公司的管理层？上云只会让员工加班，
2）老板在不在员工的管理层？要是老板不在管理层的话，那上云起到了反效果，
3）技术是否ok？上云后上层建筑得跟上；不然上上云这个成本不低的。
由于上云对部门数据处理有较高要求，是否需要部门决策权？数据的内容是否需要时间复用？目前，在云时代，web2.0提供的服务需要自上而下的管理，自下而上的上传、下载等的流程，无疑对一个组织的业务处理是不可或缺的。需要知道的是，越接近数据中心成本，越高，如何取舍，在于老板的眼界如何。 查看全部
采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求，要采集些什么内容，内容用什么云才能满足采集需求。这里给大家说下常见的几个模式，大家可以了解下：①智能化办公模式：有些单位把上传采集当成一项基础性工作，要人工去采集，这样是不现实的，不仅时间成本太高，甚至是一项基础性的工作，导致工作效率低下，效果不理想。②标准化流程管理模式：采集系统的功能越复杂，越需要人性化的流程，流程复杂导致时间成本高，流程复杂造成人工成本过高。
③专业性模式：简单采集模式的好处是用户开发了系统后，就可以不断的改进，产品升级，自然采集的效率就提高了。今天写的这三点，是采集这块的核心，不管是企业领导还是员工，首先应该有全局观，弄清楚自己企业需要采集什么，企业内部缺什么，再根据自己要采集的内容，来选择合适的方式。
采集行业决定上云方式
上云前应该有几方面的考虑：
1）老板是否不在公司的管理层？上云只会让员工加班，
2）老板在不在员工的管理层？要是老板不在管理层的话，那上云起到了反效果，
3）技术是否ok？上云后上层建筑得跟上；不然上上云这个成本不低的。
由于上云对部门数据处理有较高要求，是否需要部门决策权？数据的内容是否需要时间复用？目前，在云时代，web2.0提供的服务需要自上而下的管理，自下而上的上传、下载等的流程，无疑对一个组织的业务处理是不可或缺的。需要知道的是，越接近数据中心成本，越高，如何取舍，在于老板的眼界如何。 查看全部
解决方案:采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求
采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求，要采集些什么内容，内容用什么云才能满足采集需求。这里给大家说下常见的几个模式，大家可以了解下：①智能化办公模式：有些单位把上传采集当成一项基础性工作，要人工去采集，这样是不现实的，不仅时间成本太高，甚至是一项基础性的工作，导致工作效率低下，效果不理想。②标准化流程管理模式：采集系统的功能越复杂，越需要人性化的流程，流程复杂导致时间成本高，流程复杂造成人工成本过高。
③专业性模式：简单采集模式的好处是用户开发了系统后，就可以不断的改进，产品升级，自然采集的效率就提高了。今天写的这三点，是采集这块的核心，不管是企业领导还是员工，首先应该有全局观，弄清楚自己企业需要采集什么，企业内部缺什么，再根据自己要采集的内容，来选择合适的方式。
采集行业决定上云方式
上云前应该有几方面的考虑：
1）老板是否不在公司的管理层？上云只会让员工加班，
2）老板在不在员工的管理层？要是老板不在管理层的话，那上云起到了反效果，
3）技术是否ok？上云后上层建筑得跟上；不然上上云这个成本不低的。
由于上云对部门数据处理有较高要求，是否需要部门决策权？数据的内容是否需要时间复用？目前，在云时代，web2.0提供的服务需要自上而下的管理，自下而上的上传、下载等的流程，无疑对一个组织的业务处理是不可或缺的。需要知道的是，越接近数据中心成本，越高，如何取舍，在于老板的眼界如何。
事实:采集系统上云前数据需要满足如下条件(图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2022-11-06 00:20
事实:采集系统上云前数据需要满足如下条件(图)
采集系统上云前数据抓取需要满足如下条件
1、上传数据要稳定，本地需要运行时间不能大于6分钟。
2、完整的抓取数据命令需要，下载前采集到手机终端上。
3、包含手机指纹验证功能。
4、采集到返回地址数据校验正确。以上5点满足后，就可以上云了，现在上云采集云已经比较成熟了，用户可以选择多家服务商进行对比，选择最适合的云。
有几种方式可以在手机上上传/下载数据：服务商（android用户），谷歌play，应用宝，中国市场。利用第三方数据采集服务商（ios用户）：小米，安智，360，商店。利用手机助手（魅族，华为，联想，360，oppo），游戏的push。几种方式的共同点是都不好找，基本上第三方提供的服务差强人意。手机上的数据录入，一般两个地方有，一个是手机上装手机助手，下载/录入数据。
另一个是客户端。手机上录入操作还是比较简单，成本也低，易操作，上传，下载比较稳定。（ios端不好找，不推荐使用）互联网上的数据抓取呢？基本上就是谷歌appinstaller，应用宝商店下载方式，除此之外基本上没有什么别的方式了，做好统计工作。
可以尝试下个云采集器，体验一下手机云采集到ipad再到电脑。这个是我以前收集的ipad录屏，分享一下，希望可以帮到你。 查看全部
采集系统上云前数据抓取需要满足如下条件
1、上传数据要稳定，本地需要运行时间不能大于6分钟。
2、完整的抓取数据命令需要，下载前采集到手机终端上。
3、包含手机指纹验证功能。
4、采集到返回地址数据校验正确。以上5点满足后，就可以上云了，现在上云采集云已经比较成熟了，用户可以选择多家服务商进行对比，选择最适合的云。
有几种方式可以在手机上上传/下载数据：服务商（android用户），谷歌play，应用宝，中国市场。利用第三方数据采集服务商（ios用户）：小米，安智，360，商店。利用手机助手（魅族，华为，联想，360，oppo），游戏的push。几种方式的共同点是都不好找，基本上第三方提供的服务差强人意。手机上的数据录入，一般两个地方有，一个是手机上装手机助手，下载/录入数据。
另一个是客户端。手机上录入操作还是比较简单，成本也低，易操作，上传，下载比较稳定。（ios端不好找，不推荐使用）互联网上的数据抓取呢？基本上就是谷歌appinstaller，应用宝商店下载方式，除此之外基本上没有什么别的方式了，做好统计工作。
可以尝试下个云采集器，体验一下手机云采集到ipad再到电脑。这个是我以前收集的ipad录屏，分享一下，希望可以帮到你。 查看全部
事实:采集系统上云前数据需要满足如下条件(图)
采集系统上云前数据抓取需要满足如下条件
1、上传数据要稳定，本地需要运行时间不能大于6分钟。
2、完整的抓取数据命令需要，下载前采集到手机终端上。
3、包含手机指纹验证功能。
4、采集到返回地址数据校验正确。以上5点满足后，就可以上云了，现在上云采集云已经比较成熟了，用户可以选择多家服务商进行对比，选择最适合的云。
有几种方式可以在手机上上传/下载数据：服务商（android用户），谷歌play，应用宝，中国市场。利用第三方数据采集服务商（ios用户）：小米，安智，360，商店。利用手机助手（魅族，华为，联想，360，oppo），游戏的push。几种方式的共同点是都不好找，基本上第三方提供的服务差强人意。手机上的数据录入，一般两个地方有，一个是手机上装手机助手，下载/录入数据。
另一个是客户端。手机上录入操作还是比较简单，成本也低，易操作，上传，下载比较稳定。（ios端不好找，不推荐使用）互联网上的数据抓取呢？基本上就是谷歌appinstaller，应用宝商店下载方式，除此之外基本上没有什么别的方式了，做好统计工作。
可以尝试下个云采集器，体验一下手机云采集到ipad再到电脑。这个是我以前收集的ipad录屏，分享一下，希望可以帮到你。
汇总:智政云上新啦！云采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-10-31 21:22
汇总:智政云上新啦！云采集
智正云——专业的SaaS云服务平台，自开通运营以来，受到了用户的广泛好评。网站人口普查、云搜索、信息系统安全等级保护成为2021年云服务销售榜前三名。
2022年，智正云将推出新服务！云 采集。接下来，我将引导大家详细了解云采集服务的功能和特点：
1. 采集的各种方式
1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
在采集网页的非结构化信息后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、来源、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：可视化配置采集和分布式服务运行参数。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务。
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
4. 获得服务的成本低：无需考虑系统部署、安全保护等成本。采集以年服务费的形式以非常优惠的价格提供服务。
同时，我们也欢迎其他厂商加入智正云服务平台，为用户提供更实用的技术服务。更多云服务请访问：（专业SaaS云服务平台）。
智正科技 - 大数据与智能应用服务商
智正科技秉承“服务至上”的经营理念，秉承“大爱、开放、敬业、团队”的核心价值观，以用户需求为导向，视用户信誉为生命，专注互联网+，与时俱进，不断创新。成为用户首选的“互联网+”大数据和智能应用服务商。
汇总:文章采集规则 建湖九龙口镇如何采集文章
文章采集规则，采集文章需要注意什么，文章采集源码
关于文章采集规则内容导航： 1.文章采集规则哦，这个规则不错，请过滤掉楼上朋友的链接后发布规则，谢谢
哈哈，没关系，谢谢你研究，看看我哪里出错了。再次提醒：中国队VS梦8绝不能错过哈哈
2. 如何采集文章 pboot采集文章 图像定位主要通过编写程序来控制。
程序写好后存放在oss上。在上传oss之前，会先保存到本地目录。最终返回路径为oss镜像的全路径。如果不需要上传OSS，直接去掉即可。最基本的一点是程序需要编写正确。
3. 采集文章 不知道的要注意~~~但还是要笑一笑~~~ :)
Hulu博主今天要讲的，就是从宏观到微观，从行业到个人的角度来谈谈采集内容的危害和弊端。
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，而作弊方法很容易对搜索引擎不友好。后果是完全没有价值的。无论如何，采集的内容不能让网站长期存活，不宜网站操作。
从个人发展
抛开网站和行业的发展，从网站维护者的个人发展来看，采集的内容会对个人发展产生很大的负面影响。我国互联网发展历史还很短，各方面的法律法规还不完善，尤其是在知识产权保护领域。未经授权复制是违法行为。中国目前不完善的监管体系，让很多个体站长感到幸运。处于法律边缘的行为对个人发展非常不利。期望通过一些捷径等方式取得成功，渴望达到某个目标，这种行为存在很多风险。从发展的角度来看，不利于站长的发展。广大站长要脚踏实地做站，不要嫉妒急功近利的人。这种成功不是真正的成功，也不值得效仿。
可能站长们对采集嗤之以鼻，主要是因为这种搜索内容的方法对你的网站维护没有帮助。更新方法的危害和弊端要严重得多。或许几年前，还有一群人通过采集的内容发了财，但现在完全不行了。随着国内互联网的发展，网站知识版权保护体系将逐步规范和完善。相信站长的原创内容会越来越受到保护。
行业热点：[如何采集文章][采集文章应该注意什么][文章采集的数据包括][网站采集规则][文章采集源码][网站文章如何采集]
即将到来的节日：9月中秋节放假3天！不管多忙，都要对自己好一点！
文章采集剑湖九龙口镇怎么治采集文章完结！ 查看全部
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2022年，智正云将推出新服务！云 采集。接下来，我将引导大家详细了解云采集服务的功能和特点：
1. 采集的各种方式
1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
在采集网页的非结构化信息后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、来源、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：可视化配置采集和分布式服务运行参数。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务。
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
4. 获得服务的成本低：无需考虑系统部署、安全保护等成本。采集以年服务费的形式以非常优惠的价格提供服务。
同时，我们也欢迎其他厂商加入智正云服务平台，为用户提供更实用的技术服务。更多云服务请访问：（专业SaaS云服务平台）。
智正科技 - 大数据与智能应用服务商
智正科技秉承“服务至上”的经营理念，秉承“大爱、开放、敬业、团队”的核心价值观，以用户需求为导向，视用户信誉为生命，专注互联网+，与时俱进，不断创新。成为用户首选的“互联网+”大数据和智能应用服务商。
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文章采集规则，采集文章需要注意什么，文章采集源码
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哈哈，没关系，谢谢你研究，看看我哪里出错了。再次提醒：中国队VS梦8绝不能错过哈哈
2. 如何采集文章 pboot采集文章 图像定位主要通过编写程序来控制。
程序写好后存放在oss上。在上传oss之前，会先保存到本地目录。最终返回路径为oss镜像的全路径。如果不需要上传OSS，直接去掉即可。最基本的一点是程序需要编写正确。
3. 采集文章 不知道的要注意~~~但还是要笑一笑~~~ :)
Hulu博主今天要讲的，就是从宏观到微观，从行业到个人的角度来谈谈采集内容的危害和弊端。
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，而作弊方法很容易对搜索引擎不友好。后果是完全没有价值的。无论如何，采集的内容不能让网站长期存活，不宜网站操作。
从个人发展
抛开网站和行业的发展，从网站维护者的个人发展来看，采集的内容会对个人发展产生很大的负面影响。我国互联网发展历史还很短，各方面的法律法规还不完善，尤其是在知识产权保护领域。未经授权复制是违法行为。中国目前不完善的监管体系，让很多个体站长感到幸运。处于法律边缘的行为对个人发展非常不利。期望通过一些捷径等方式取得成功，渴望达到某个目标，这种行为存在很多风险。从发展的角度来看，不利于站长的发展。广大站长要脚踏实地做站，不要嫉妒急功近利的人。这种成功不是真正的成功，也不值得效仿。
可能站长们对采集嗤之以鼻，主要是因为这种搜索内容的方法对你的网站维护没有帮助。更新方法的危害和弊端要严重得多。或许几年前，还有一群人通过采集的内容发了财，但现在完全不行了。随着国内互联网的发展，网站知识版权保护体系将逐步规范和完善。相信站长的原创内容会越来越受到保护。
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智正云——专业的SaaS云服务平台，自开通运营以来，受到了用户的广泛好评。网站人口普查、云搜索、信息系统安全等级保护成为2021年云服务销售榜前三名。
2022年，智正云将推出新服务！云 采集。接下来，我将引导大家详细了解云采集服务的功能和特点：
1. 采集的各种方式
1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
在采集网页的非结构化信息后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、来源、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：可视化配置采集和分布式服务运行参数。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务。
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
4. 获得服务的成本低：无需考虑系统部署、安全保护等成本。采集以年服务费的形式以非常优惠的价格提供服务。
同时，我们也欢迎其他厂商加入智正云服务平台，为用户提供更实用的技术服务。更多云服务请访问：（专业SaaS云服务平台）。
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关于文章采集规则内容导航： 1.文章采集规则哦，这个规则不错，请过滤掉楼上朋友的链接后发布规则，谢谢
哈哈，没关系，谢谢你研究，看看我哪里出错了。再次提醒：中国队VS梦8绝不能错过哈哈
2. 如何采集文章 pboot采集文章 图像定位主要通过编写程序来控制。
程序写好后存放在oss上。在上传oss之前，会先保存到本地目录。最终返回路径为oss镜像的全路径。如果不需要上传OSS，直接去掉即可。最基本的一点是程序需要编写正确。
3. 采集文章 不知道的要注意~~~但还是要笑一笑~~~ :)
Hulu博主今天要讲的，就是从宏观到微观，从行业到个人的角度来谈谈采集内容的危害和弊端。
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，而作弊方法很容易对搜索引擎不友好。后果是完全没有价值的。无论如何，采集的内容不能让网站长期存活，不宜网站操作。
从个人发展
抛开网站和行业的发展，从网站维护者的个人发展来看，采集的内容会对个人发展产生很大的负面影响。我国互联网发展历史还很短，各方面的法律法规还不完善，尤其是在知识产权保护领域。未经授权复制是违法行为。中国目前不完善的监管体系，让很多个体站长感到幸运。处于法律边缘的行为对个人发展非常不利。期望通过一些捷径等方式取得成功，渴望达到某个目标，这种行为存在很多风险。从发展的角度来看，不利于站长的发展。广大站长要脚踏实地做站，不要嫉妒急功近利的人。这种成功不是真正的成功，也不值得效仿。
可能站长们对采集嗤之以鼻，主要是因为这种搜索内容的方法对你的网站维护没有帮助。更新方法的危害和弊端要严重得多。或许几年前，还有一群人通过采集的内容发了财，但现在完全不行了。随着国内互联网的发展，网站知识版权保护体系将逐步规范和完善。相信站长的原创内容会越来越受到保护。
行业热点：[如何采集文章][采集文章应该注意什么][文章采集的数据包括][网站采集规则][文章采集源码][网站文章如何采集]
即将到来的节日：9月中秋节放假3天！不管多忙，都要对自己好一点！
文章采集剑湖九龙口镇怎么治采集文章完结！
直观:大数据采集系统有哪些分类?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-10-28 05:22
直观:大数据采集系统有哪些分类?
1.系统日志采集系统
采集和采集日志数据信息，然后进行数据分析，挖掘日志数据在公司交易渠道中的潜在价值。总之，采集日志数据提供了离线和在线的实时分析应用。目前常用的开源日志采集系统是 Flume。
2.网络数据采集系统
经过网络爬虫和一些网站渠道提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。能够将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来，并将其提取、清洗、转化成结构化的数据，将其存储为一致的本地文件数据。
目前常用的网页爬虫体系有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等结构。
3.数据库采集系统
数据库采集系统直接与企业事务后台服务器结合后，在企业事务后台每时每刻都将大量事务记录写入数据库，最终由特定的处理系统对系统进行分析。
目前，存储数据常用MySQL、Oracle等关系型数据库，采集数据也常用Redis、MongoDB等NoSQL数据库。
直观:人工智能数据采集：只需输入域名或关键词全网采集
AI数据采集，什么是AI数据采集。随着时代的进步和科技的发展，人工智能数据采集也迎来了重大更新。只需输入关键词，或输入域名即可实现文章数据自动采集，具体请参考图片。
很多站长朋友花费大量时间和人力做网站关键词排名，让排名达到理想状态，却发现网站关键词的排名不稳定，上下，飘忽不定。针对这种情况，人工智能数据采集建议站长或SEO优化人员详细分析排名不稳定的原因，提出可执行的解决方案，彻底解决排名不稳定的问题。
1：硬件考虑、网站空间、服务器原因
搜索引擎蜘蛛输入 网站 作为访问者。网站的打开速度有快有慢，网站服务器的频繁关闭直接影响网站自身搜索引擎友好度的信号。可以看出，如果普通用户通过关键词进入网站，也会出现同样的情况。要么网站无法打开，要么打开速度很慢，势必会影响用户的观感。最终的结果是，人工智能数据采集从用户的角度来看，跳出率高，页面停留时间短；从搜索引擎的角度来看，剥离优化的根本原理，网站关键词不稳定的排名也是一个很好的解释。
2：网站安全设置的原因
由于网站的平台设置不完善或不完善，导致网站被黑链链接。结果是网站轻降级，网站重度降级。结果是网站目的关键词和长尾关键词排名一落千丈，消失不见。不幸的是，由于网站安全问题，关键词的排名并不稳定。
3：网站被归类为低质量网站，触发百度冰桶算法
如果网站有大量破坏用户体验的页面，这也是网站关键词排名不稳定的原因之一。假设网站上存在一些影响用户正常阅读体验的页面，如强制弹窗应用下载、用户登录、大面积广告等，那么人工智能数据采集将导致用户停留时间短，跳出率高，会触发百度冰桶算法。换句话说，搜索引擎的目的是让用户一起搜索以找到满足他们需求的信息。如果信息页面不友好，那么对应页面的关键词或网站的排名会直线下降。对此，冰桶算法也有相应的解释：
4：网站修改不当
网站修订是一个常见问题。普通网站前端模板修改对网站关键词排名影响不大。检查内容构建和外链构建可以达到正常的排名结果。但是，网站程序修复命中了 URL 修复。如果处理不当，AI数据采集网站将严重减少或丢失；关于如何正常更改网站版本，建议查看百度站长平台修改工具的相应说明，并严格按照说明执行。
5：定期更新网站内容
一个不经常更新的网站有被降级的风险，降级的直接后果是关键词在网站上的排名不稳定。想象一下：如果蜘蛛在一天内爬取了 网站 的内容并且没有更新它，那么技能就无关紧要了。AI数据采集如果蜘蛛来了几次，网站的内容没有更新，那么蜘蛛爬行的频率就会降低。结果，被收录排名的网站的数量在减少，被收录排名是关键词排名的基础。在这样的循环条件下，网站的关键词排名是不稳定的，容易理解。倡议：网站保持定期更新。
众所周知，目前百度搜索引擎对网站内容的请求越来越高。它不仅需要高创意，还需要高品质。网站的原创内容如果只做少量的工作并不难，但如果原创内容需要每天更新，对于大多数网站管理员来说是一项非常艰巨的任务，尤其是关于一些垂直行业的网站，在内容比较固定的地方，每天更新原创内容就更难了。于是，伪原创内容成为了重要的手段，而传统的伪原创方法现在已经难以提升内容质量，这将进一步减少渣滓网站。如何有效提升伪原创内容的质量？让我说。
1、伪原创的创新并购方式
传统的伪原创 方法通常是在网上找一些东西，然后改标题，打乱文章 段落，或者使用一些伪原创 工具来交换同义词。这种方法导致 伪原创 内容的可读性差。AI数据采集所以我们应该放弃伪原创的方式，整合相关内容，用我们自己的话重新排列。在整理的过程中，要把相关内容分开，停止一定的创新，让伪原创的内容展现出新意。
合并相关内容时，确保第一段和最后一段是原创内容，并在这两个中心建立你的中心思想。这个中心思想通常可以与不同思想的分离结合起来。如果你现在作为网站管理员有自己独立的想法，也可以写出来，可以有效保证原创内容的质量。即使此时的文字有一些相似之处，也不会引起百度的仇恨。
2. 内容整合与科学采集
互联网上的一些内容与市面上销售的图书内容有一定的相关性，但不可能完全相同。否则，书籍将被复制。这样一来，我们可以把这些书的内容转移到互联网上，AI数据采集做了一些优化和创新，让它们具有可读性和可读写的原创内容。
二是整合现有的互联网内容，比如制作各种性质的内容合集，比如一些论坛的帖子合集、介绍集等。这些内容通常不需要原创，只需要在互联网上采集相关内容，然后将这些内容混合在一起，形成非常有价值的内容。这样的内容也会受到百度蜘蛛的喜爱。 查看全部
1.系统日志采集系统
采集和采集日志数据信息，然后进行数据分析，挖掘日志数据在公司交易渠道中的潜在价值。总之，采集日志数据提供了离线和在线的实时分析应用。目前常用的开源日志采集系统是 Flume。
2.网络数据采集系统
经过网络爬虫和一些网站渠道提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。能够将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来，并将其提取、清洗、转化成结构化的数据，将其存储为一致的本地文件数据。
目前常用的网页爬虫体系有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等结构。
3.数据库采集系统
数据库采集系统直接与企业事务后台服务器结合后，在企业事务后台每时每刻都将大量事务记录写入数据库，最终由特定的处理系统对系统进行分析。
目前，存储数据常用MySQL、Oracle等关系型数据库，采集数据也常用Redis、MongoDB等NoSQL数据库。
直观:人工智能数据采集：只需输入域名或关键词全网采集
AI数据采集，什么是AI数据采集。随着时代的进步和科技的发展，人工智能数据采集也迎来了重大更新。只需输入关键词，或输入域名即可实现文章数据自动采集，具体请参考图片。
很多站长朋友花费大量时间和人力做网站关键词排名，让排名达到理想状态，却发现网站关键词的排名不稳定，上下，飘忽不定。针对这种情况，人工智能数据采集建议站长或SEO优化人员详细分析排名不稳定的原因，提出可执行的解决方案，彻底解决排名不稳定的问题。
1：硬件考虑、网站空间、服务器原因
搜索引擎蜘蛛输入 网站 作为访问者。网站的打开速度有快有慢，网站服务器的频繁关闭直接影响网站自身搜索引擎友好度的信号。可以看出，如果普通用户通过关键词进入网站，也会出现同样的情况。要么网站无法打开，要么打开速度很慢，势必会影响用户的观感。最终的结果是，人工智能数据采集从用户的角度来看，跳出率高，页面停留时间短；从搜索引擎的角度来看，剥离优化的根本原理，网站关键词不稳定的排名也是一个很好的解释。
2：网站安全设置的原因
由于网站的平台设置不完善或不完善，导致网站被黑链链接。结果是网站轻降级，网站重度降级。结果是网站目的关键词和长尾关键词排名一落千丈，消失不见。不幸的是，由于网站安全问题，关键词的排名并不稳定。
3：网站被归类为低质量网站，触发百度冰桶算法
如果网站有大量破坏用户体验的页面，这也是网站关键词排名不稳定的原因之一。假设网站上存在一些影响用户正常阅读体验的页面，如强制弹窗应用下载、用户登录、大面积广告等，那么人工智能数据采集将导致用户停留时间短，跳出率高，会触发百度冰桶算法。换句话说，搜索引擎的目的是让用户一起搜索以找到满足他们需求的信息。如果信息页面不友好，那么对应页面的关键词或网站的排名会直线下降。对此，冰桶算法也有相应的解释：
4：网站修改不当
网站修订是一个常见问题。普通网站前端模板修改对网站关键词排名影响不大。检查内容构建和外链构建可以达到正常的排名结果。但是，网站程序修复命中了 URL 修复。如果处理不当，AI数据采集网站将严重减少或丢失；关于如何正常更改网站版本，建议查看百度站长平台修改工具的相应说明，并严格按照说明执行。
5：定期更新网站内容
一个不经常更新的网站有被降级的风险，降级的直接后果是关键词在网站上的排名不稳定。想象一下：如果蜘蛛在一天内爬取了 网站 的内容并且没有更新它，那么技能就无关紧要了。AI数据采集如果蜘蛛来了几次，网站的内容没有更新，那么蜘蛛爬行的频率就会降低。结果，被收录排名的网站的数量在减少，被收录排名是关键词排名的基础。在这样的循环条件下，网站的关键词排名是不稳定的，容易理解。倡议：网站保持定期更新。
众所周知，目前百度搜索引擎对网站内容的请求越来越高。它不仅需要高创意，还需要高品质。网站的原创内容如果只做少量的工作并不难，但如果原创内容需要每天更新，对于大多数网站管理员来说是一项非常艰巨的任务，尤其是关于一些垂直行业的网站，在内容比较固定的地方，每天更新原创内容就更难了。于是，伪原创内容成为了重要的手段，而传统的伪原创方法现在已经难以提升内容质量，这将进一步减少渣滓网站。如何有效提升伪原创内容的质量？让我说。
1、伪原创的创新并购方式
传统的伪原创 方法通常是在网上找一些东西，然后改标题，打乱文章 段落，或者使用一些伪原创 工具来交换同义词。这种方法导致 伪原创 内容的可读性差。AI数据采集所以我们应该放弃伪原创的方式，整合相关内容，用我们自己的话重新排列。在整理的过程中，要把相关内容分开，停止一定的创新，让伪原创的内容展现出新意。
合并相关内容时，确保第一段和最后一段是原创内容，并在这两个中心建立你的中心思想。这个中心思想通常可以与不同思想的分离结合起来。如果你现在作为网站管理员有自己独立的想法，也可以写出来，可以有效保证原创内容的质量。即使此时的文字有一些相似之处，也不会引起百度的仇恨。
2. 内容整合与科学采集
互联网上的一些内容与市面上销售的图书内容有一定的相关性，但不可能完全相同。否则，书籍将被复制。这样一来，我们可以把这些书的内容转移到互联网上，AI数据采集做了一些优化和创新，让它们具有可读性和可读写的原创内容。
二是整合现有的互联网内容，比如制作各种性质的内容合集，比如一些论坛的帖子合集、介绍集等。这些内容通常不需要原创，只需要在互联网上采集相关内容，然后将这些内容混合在一起，形成非常有价值的内容。这样的内容也会受到百度蜘蛛的喜爱。 查看全部
直观:大数据采集系统有哪些分类?
1.系统日志采集系统
采集和采集日志数据信息，然后进行数据分析，挖掘日志数据在公司交易渠道中的潜在价值。总之，采集日志数据提供了离线和在线的实时分析应用。目前常用的开源日志采集系统是 Flume。
2.网络数据采集系统
经过网络爬虫和一些网站渠道提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。能够将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来，并将其提取、清洗、转化成结构化的数据，将其存储为一致的本地文件数据。
目前常用的网页爬虫体系有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等结构。
3.数据库采集系统
数据库采集系统直接与企业事务后台服务器结合后，在企业事务后台每时每刻都将大量事务记录写入数据库，最终由特定的处理系统对系统进行分析。
目前，存储数据常用MySQL、Oracle等关系型数据库，采集数据也常用Redis、MongoDB等NoSQL数据库。
直观:人工智能数据采集：只需输入域名或关键词全网采集
AI数据采集，什么是AI数据采集。随着时代的进步和科技的发展，人工智能数据采集也迎来了重大更新。只需输入关键词，或输入域名即可实现文章数据自动采集，具体请参考图片。
很多站长朋友花费大量时间和人力做网站关键词排名，让排名达到理想状态，却发现网站关键词的排名不稳定，上下，飘忽不定。针对这种情况，人工智能数据采集建议站长或SEO优化人员详细分析排名不稳定的原因，提出可执行的解决方案，彻底解决排名不稳定的问题。
1：硬件考虑、网站空间、服务器原因
搜索引擎蜘蛛输入 网站 作为访问者。网站的打开速度有快有慢，网站服务器的频繁关闭直接影响网站自身搜索引擎友好度的信号。可以看出，如果普通用户通过关键词进入网站，也会出现同样的情况。要么网站无法打开，要么打开速度很慢，势必会影响用户的观感。最终的结果是，人工智能数据采集从用户的角度来看，跳出率高，页面停留时间短；从搜索引擎的角度来看，剥离优化的根本原理，网站关键词不稳定的排名也是一个很好的解释。
2：网站安全设置的原因
由于网站的平台设置不完善或不完善，导致网站被黑链链接。结果是网站轻降级，网站重度降级。结果是网站目的关键词和长尾关键词排名一落千丈，消失不见。不幸的是，由于网站安全问题，关键词的排名并不稳定。
3：网站被归类为低质量网站，触发百度冰桶算法
如果网站有大量破坏用户体验的页面，这也是网站关键词排名不稳定的原因之一。假设网站上存在一些影响用户正常阅读体验的页面，如强制弹窗应用下载、用户登录、大面积广告等，那么人工智能数据采集将导致用户停留时间短，跳出率高，会触发百度冰桶算法。换句话说，搜索引擎的目的是让用户一起搜索以找到满足他们需求的信息。如果信息页面不友好，那么对应页面的关键词或网站的排名会直线下降。对此，冰桶算法也有相应的解释：
4：网站修改不当
网站修订是一个常见问题。普通网站前端模板修改对网站关键词排名影响不大。检查内容构建和外链构建可以达到正常的排名结果。但是，网站程序修复命中了 URL 修复。如果处理不当，AI数据采集网站将严重减少或丢失；关于如何正常更改网站版本，建议查看百度站长平台修改工具的相应说明，并严格按照说明执行。
5：定期更新网站内容
一个不经常更新的网站有被降级的风险，降级的直接后果是关键词在网站上的排名不稳定。想象一下：如果蜘蛛在一天内爬取了 网站 的内容并且没有更新它，那么技能就无关紧要了。AI数据采集如果蜘蛛来了几次，网站的内容没有更新，那么蜘蛛爬行的频率就会降低。结果，被收录排名的网站的数量在减少，被收录排名是关键词排名的基础。在这样的循环条件下，网站的关键词排名是不稳定的，容易理解。倡议：网站保持定期更新。
众所周知，目前百度搜索引擎对网站内容的请求越来越高。它不仅需要高创意，还需要高品质。网站的原创内容如果只做少量的工作并不难，但如果原创内容需要每天更新，对于大多数网站管理员来说是一项非常艰巨的任务，尤其是关于一些垂直行业的网站，在内容比较固定的地方，每天更新原创内容就更难了。于是，伪原创内容成为了重要的手段，而传统的伪原创方法现在已经难以提升内容质量，这将进一步减少渣滓网站。如何有效提升伪原创内容的质量？让我说。
1、伪原创的创新并购方式
传统的伪原创 方法通常是在网上找一些东西，然后改标题，打乱文章 段落，或者使用一些伪原创 工具来交换同义词。这种方法导致 伪原创 内容的可读性差。AI数据采集所以我们应该放弃伪原创的方式，整合相关内容，用我们自己的话重新排列。在整理的过程中，要把相关内容分开，停止一定的创新，让伪原创的内容展现出新意。
合并相关内容时，确保第一段和最后一段是原创内容，并在这两个中心建立你的中心思想。这个中心思想通常可以与不同思想的分离结合起来。如果你现在作为网站管理员有自己独立的想法，也可以写出来，可以有效保证原创内容的质量。即使此时的文字有一些相似之处，也不会引起百度的仇恨。
2. 内容整合与科学采集
互联网上的一些内容与市面上销售的图书内容有一定的相关性，但不可能完全相同。否则，书籍将被复制。这样一来，我们可以把这些书的内容转移到互联网上，AI数据采集做了一些优化和创新，让它们具有可读性和可读写的原创内容。
二是整合现有的互联网内容，比如制作各种性质的内容合集，比如一些论坛的帖子合集、介绍集等。这些内容通常不需要原创，只需要在互联网上采集相关内容，然后将这些内容混合在一起，形成非常有价值的内容。这样的内容也会受到百度蜘蛛的喜爱。
事实:大数据采集的要求将更为复杂的应用场景和服务
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-10-22 19:20
事实:大数据采集的要求将更为复杂的应用场景和服务
采集系统上云将需要花费大约年的时间，成本也可能达到万元。如果考虑一次性的支出，一年大约需要24万元的投入。如果要收回成本，得需要5年的时间。大数据降低了采集人力成本、不再要求人人都掌握编程能力。并且对许多采集的任务、尤其是涉及模拟的信息采集、以及中间数据的加工、分析处理等都提供了透明的数据接口与服务。
大数据采集将需要具备较强的信息收集能力，非数字化采集、信息的传输及数据的交换能力。并且对采集设备要求高，需要有4g（wifi）网络和大数据运算等软硬件技术的支持。大数据采集在大数据时代，海量数据被海量数据创建模型，涉及到算法、数据开发、数据预处理、数据分析等方面，大数据采集的要求将更为复杂。更多干货内容和知识分享可以关注专栏：python数据科学家。
抓取大数据要看大数据的规模、技术是否成熟以及有无其他应用场景和数据来源，一般来说，一个普通的python爬虫人就可以完成数据采集的工作，如果有复杂业务需求，还可以考虑应用spark和hadoop做分析，要知道，大数据的效率不仅仅是采集能力，还包括相关算法、数据模型、各个平台或者第三方框架的整合等方面，在不同的应用场景里采集数据会有不同的技术，有可能小公司无需这样高端的技术就可以搞定。
一般一个python爬虫人，单次应该能采集的数据最多6到8个格子，如果有复杂业务需求，或者平台或者采集框架等更复杂的场景，则最少也要10个才可以。不同的大数据应用场景的采集规模也不同，一般如果有集中数据采集和存储，对于采集速度、集中数据流水，处理运算灵活性，以及可用的爬虫代理等一系列要求，这种规模的爬虫就可以考虑作为主要采集对象。
对于采集工具的选择，如果有大型的系统化的采集业务，如mongodb和spark应用场景等，就可以考虑自己建立一套采集系统或集群来完成整个数据的采集工作。对于需要数据分析处理、搜索和可视化的，规模则会缩小到3-5个格子。如果数据基本都是来自民众自助网站，则可以考虑通过爬虫抓取来存放在数据库中，通过传输数据集来处理。
对于没有这些系统化解决方案或对这些不熟悉的，则可以考虑采用硬抓包或者弱读取snmp这些强制保证安全的方式来完成采集。总之，选择方式的关键是你能否对现有的采集方式不满足场景提出能够解决的需求或者你能否发现更好的方式。可以通过我分享的一些简单测试的例子进行测试：数据获取，保证一定安全性fawave数据爬取，获取响应时间和采样规模公众号爬虫，保证一定安全性xautocode数据抓取，采样规模可扩大到10到100多个pdf内。 查看全部
采集系统上云将需要花费大约年的时间，成本也可能达到万元。如果考虑一次性的支出，一年大约需要24万元的投入。如果要收回成本，得需要5年的时间。大数据降低了采集人力成本、不再要求人人都掌握编程能力。并且对许多采集的任务、尤其是涉及模拟的信息采集、以及中间数据的加工、分析处理等都提供了透明的数据接口与服务。
大数据采集将需要具备较强的信息收集能力，非数字化采集、信息的传输及数据的交换能力。并且对采集设备要求高，需要有4g（wifi）网络和大数据运算等软硬件技术的支持。大数据采集在大数据时代，海量数据被海量数据创建模型，涉及到算法、数据开发、数据预处理、数据分析等方面，大数据采集的要求将更为复杂。更多干货内容和知识分享可以关注专栏：python数据科学家。
抓取大数据要看大数据的规模、技术是否成熟以及有无其他应用场景和数据来源，一般来说，一个普通的python爬虫人就可以完成数据采集的工作，如果有复杂业务需求，还可以考虑应用spark和hadoop做分析，要知道，大数据的效率不仅仅是采集能力，还包括相关算法、数据模型、各个平台或者第三方框架的整合等方面，在不同的应用场景里采集数据会有不同的技术，有可能小公司无需这样高端的技术就可以搞定。
一般一个python爬虫人，单次应该能采集的数据最多6到8个格子，如果有复杂业务需求，或者平台或者采集框架等更复杂的场景，则最少也要10个才可以。不同的大数据应用场景的采集规模也不同，一般如果有集中数据采集和存储，对于采集速度、集中数据流水，处理运算灵活性，以及可用的爬虫代理等一系列要求，这种规模的爬虫就可以考虑作为主要采集对象。
对于采集工具的选择，如果有大型的系统化的采集业务，如mongodb和spark应用场景等，就可以考虑自己建立一套采集系统或集群来完成整个数据的采集工作。对于需要数据分析处理、搜索和可视化的，规模则会缩小到3-5个格子。如果数据基本都是来自民众自助网站，则可以考虑通过爬虫抓取来存放在数据库中，通过传输数据集来处理。
对于没有这些系统化解决方案或对这些不熟悉的，则可以考虑采用硬抓包或者弱读取snmp这些强制保证安全的方式来完成采集。总之，选择方式的关键是你能否对现有的采集方式不满足场景提出能够解决的需求或者你能否发现更好的方式。可以通过我分享的一些简单测试的例子进行测试：数据获取，保证一定安全性fawave数据爬取，获取响应时间和采样规模公众号爬虫，保证一定安全性xautocode数据抓取，采样规模可扩大到10到100多个pdf内。 查看全部
事实:大数据采集的要求将更为复杂的应用场景和服务
采集系统上云将需要花费大约年的时间，成本也可能达到万元。如果考虑一次性的支出，一年大约需要24万元的投入。如果要收回成本，得需要5年的时间。大数据降低了采集人力成本、不再要求人人都掌握编程能力。并且对许多采集的任务、尤其是涉及模拟的信息采集、以及中间数据的加工、分析处理等都提供了透明的数据接口与服务。
大数据采集将需要具备较强的信息收集能力，非数字化采集、信息的传输及数据的交换能力。并且对采集设备要求高，需要有4g（wifi）网络和大数据运算等软硬件技术的支持。大数据采集在大数据时代，海量数据被海量数据创建模型，涉及到算法、数据开发、数据预处理、数据分析等方面，大数据采集的要求将更为复杂。更多干货内容和知识分享可以关注专栏：python数据科学家。
抓取大数据要看大数据的规模、技术是否成熟以及有无其他应用场景和数据来源，一般来说，一个普通的python爬虫人就可以完成数据采集的工作，如果有复杂业务需求，还可以考虑应用spark和hadoop做分析，要知道，大数据的效率不仅仅是采集能力，还包括相关算法、数据模型、各个平台或者第三方框架的整合等方面，在不同的应用场景里采集数据会有不同的技术，有可能小公司无需这样高端的技术就可以搞定。
一般一个python爬虫人，单次应该能采集的数据最多6到8个格子，如果有复杂业务需求，或者平台或者采集框架等更复杂的场景，则最少也要10个才可以。不同的大数据应用场景的采集规模也不同，一般如果有集中数据采集和存储，对于采集速度、集中数据流水，处理运算灵活性，以及可用的爬虫代理等一系列要求，这种规模的爬虫就可以考虑作为主要采集对象。
对于采集工具的选择，如果有大型的系统化的采集业务，如mongodb和spark应用场景等，就可以考虑自己建立一套采集系统或集群来完成整个数据的采集工作。对于需要数据分析处理、搜索和可视化的，规模则会缩小到3-5个格子。如果数据基本都是来自民众自助网站，则可以考虑通过爬虫抓取来存放在数据库中，通过传输数据集来处理。
对于没有这些系统化解决方案或对这些不熟悉的，则可以考虑采用硬抓包或者弱读取snmp这些强制保证安全的方式来完成采集。总之，选择方式的关键是你能否对现有的采集方式不满足场景提出能够解决的需求或者你能否发现更好的方式。可以通过我分享的一些简单测试的例子进行测试：数据获取，保证一定安全性fawave数据爬取，获取响应时间和采样规模公众号爬虫，保证一定安全性xautocode数据抓取，采样规模可扩大到10到100多个pdf内。
解决办法:采集系统上云通道不收费！请问你们找到了合适的采集平台吗？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-10-20 02:08
解决办法:采集系统上云通道不收费！请问你们找到了合适的采集平台吗？
采集系统上云通道不收费！云采集不限制采集频率和区域，能无限连接多种采集端口，批量操作，数据规整，去重、加密、批量操作，多种截图方式可选择，
是黑稿?
请问你们找到了合适的采集平台吗
请问可以给一些平台或者老板帮助吗？我们是一家服务器软件制造的公司，我们就不卖产品给采集工具了，直接推荐一些现成的采集平台给老板，然后实现我们的采集需求，然后通过我们的云服务器统一提取数据上传到分公司、总公司的云服务器。这样我们就能天天采集，天天有数据。他们出一定的版权费给我们，
这个还是要回归到了采集本身，普通的采集工具都能满足大部分的采集需求，并不是所有的工具都适合云采集，例如跟网汇、网蜘蛛采集器之类的。
给你个链接。
京东，有多种采集方式，复制外链，也可以采集网址。但是价格高，10000g的限制，
知乎找个销售的
关于外链的，我从事采集工作，收集的都是敏感性文章，网址类，技术工作，需要大量的外链，但是服务器又不适合放这些文章的，网站又不发财。说明文章属于国家法律许可的范围。我们目前收集的主要是采集经常采集的站点的内容，因为都是经常接触到的，和经常访问的站点。没别的，基本不看内容，直接粘贴就可以上，有时也因为采集的太多不会交给售后，因为我们采集的量太大，售后做的很差，其次，就是心疼售后，一单要几百几千，金钱上的投入我不在乎，毕竟是属于我个人劳动，但是售后态度让我很费解。
通过外链我们收集到的都是敏感词，不干净的文章，就像这种词，之类的。不是我关注的主要方向，所以也就给我找个单子就不会帮我采集。 查看全部
采集系统上云通道不收费！云采集不限制采集频率和区域，能无限连接多种采集端口，批量操作，数据规整，去重、加密、批量操作，多种截图方式可选择，
是黑稿?
请问你们找到了合适的采集平台吗
请问可以给一些平台或者老板帮助吗？我们是一家服务器软件制造的公司，我们就不卖产品给采集工具了，直接推荐一些现成的采集平台给老板，然后实现我们的采集需求，然后通过我们的云服务器统一提取数据上传到分公司、总公司的云服务器。这样我们就能天天采集，天天有数据。他们出一定的版权费给我们，
这个还是要回归到了采集本身，普通的采集工具都能满足大部分的采集需求，并不是所有的工具都适合云采集，例如跟网汇、网蜘蛛采集器之类的。
给你个链接。
京东，有多种采集方式，复制外链，也可以采集网址。但是价格高，10000g的限制，
知乎找个销售的
关于外链的，我从事采集工作，收集的都是敏感性文章，网址类，技术工作，需要大量的外链，但是服务器又不适合放这些文章的，网站又不发财。说明文章属于国家法律许可的范围。我们目前收集的主要是采集经常采集的站点的内容，因为都是经常接触到的，和经常访问的站点。没别的，基本不看内容，直接粘贴就可以上，有时也因为采集的太多不会交给售后，因为我们采集的量太大，售后做的很差，其次，就是心疼售后，一单要几百几千，金钱上的投入我不在乎，毕竟是属于我个人劳动，但是售后态度让我很费解。
通过外链我们收集到的都是敏感词，不干净的文章，就像这种词，之类的。不是我关注的主要方向，所以也就给我找个单子就不会帮我采集。 查看全部
解决办法:采集系统上云通道不收费！请问你们找到了合适的采集平台吗？
采集系统上云通道不收费！云采集不限制采集频率和区域，能无限连接多种采集端口，批量操作，数据规整，去重、加密、批量操作，多种截图方式可选择，
是黑稿?
请问你们找到了合适的采集平台吗
请问可以给一些平台或者老板帮助吗？我们是一家服务器软件制造的公司，我们就不卖产品给采集工具了，直接推荐一些现成的采集平台给老板，然后实现我们的采集需求，然后通过我们的云服务器统一提取数据上传到分公司、总公司的云服务器。这样我们就能天天采集，天天有数据。他们出一定的版权费给我们，
这个还是要回归到了采集本身，普通的采集工具都能满足大部分的采集需求，并不是所有的工具都适合云采集，例如跟网汇、网蜘蛛采集器之类的。
给你个链接。
京东，有多种采集方式，复制外链，也可以采集网址。但是价格高，10000g的限制，
知乎找个销售的
关于外链的，我从事采集工作，收集的都是敏感性文章，网址类，技术工作，需要大量的外链，但是服务器又不适合放这些文章的，网站又不发财。说明文章属于国家法律许可的范围。我们目前收集的主要是采集经常采集的站点的内容，因为都是经常接触到的，和经常访问的站点。没别的，基本不看内容，直接粘贴就可以上，有时也因为采集的太多不会交给售后，因为我们采集的量太大，售后做的很差，其次，就是心疼售后，一单要几百几千，金钱上的投入我不在乎，毕竟是属于我个人劳动，但是售后态度让我很费解。
通过外链我们收集到的都是敏感词，不干净的文章，就像这种词，之类的。不是我关注的主要方向，所以也就给我找个单子就不会帮我采集。
全套解决方案:多彩云+实时采集系统评测解决方案(云采集)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-10-19 21:14
全套解决方案:多彩云+实时采集系统评测解决方案(云采集)
采集系统上云方案简介采集量较大时，数据量一般会在5tb-10tb，在进行计算时，需要使用到图数据库、pythonpandas以及其他mysql、mongodb等数据库，大大加大了存储负担。因此，可以利用云端专用的采集系统，解决数据存储、计算以及计算效率的问题。数据系统采用“数据云”架构，整个采集流程可视化、持续监控采集数据，而无需对接mysql数据库，实现数据的采集与高效计算。
多彩云+实时采集系统评测解决方案云采集系统一般采用“数据云”服务，可自动扩容系统存储容量；基于“docker容器”的应用容器化部署方式，可实现应用应用可集中部署；可实现不同硬件平台的物理隔离。jira：数据来源jiraideanadmin：数据源审批审批简介jira是一个很好的数据集采集系统，数据来源广泛，包括计算机、自动售卖机等等，与mysql数据集可以进行互通互联，系统和功能可根据业务的需要，增减部分功能。
官网下载使用详情：jira|如何进行数据采集、pythonpandas、mysql、dbmysqladmin：数据源管理账号模块postman：数据接口模块进一步了解项目使用情况直接复制下方链接，查看项目使用情况：jira:多彩云：pythonpandas,mysql读写mysql连接本地数据库持久化项目数据(postman)查看项目访问情况和效率anxietylinksql:数据可视化接入方式anxietylinksql:数据接口请求方式(postman)账号anxietylinksql:数据接口请求方式(postman)连接请求关键函数anxietylinksql:数据调用方式(postman)权限动态权限ps：连接数据流失和重定向连接。 查看全部
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全套解决方案:多彩云+实时采集系统评测解决方案(云采集)
采集系统上云方案简介采集量较大时，数据量一般会在5tb-10tb，在进行计算时，需要使用到图数据库、pythonpandas以及其他mysql、mongodb等数据库，大大加大了存储负担。因此，可以利用云端专用的采集系统，解决数据存储、计算以及计算效率的问题。数据系统采用“数据云”架构，整个采集流程可视化、持续监控采集数据，而无需对接mysql数据库，实现数据的采集与高效计算。
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汇总:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 65 次浏览 • 2022-10-18 21:10
汇总:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
1.经常玩ELK
说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、不谈武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(1) 登录新贵loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
与其他日志聚合系统相比，Loki
没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 及更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(2) ♂️ Promtail Promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(3) Promtail 服务发现 1. 找一个文件作为采集器，首先要找出文件在哪里，然后做如下采集、标签推送等功能。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2. 标记的日志可以通过promtail访问，但是如何区分这些日志还是一个问题。Loki 使用类似普罗米修斯的想法来标记数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（4）PLG最佳实践loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，利用prometheus的服务发现机制动态添加日志。标签在资源占用和部署维护难度方面非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
3.数据栈日志实践
(1) 数据栈日志要求
(2)️主机模式栈的主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1.logtail模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、路径支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
（3）云原生模型传统的云原生模型采用PLG的主流模型，但数据栈作为一个完整的系统交付给企业时存在诸多限制，导致demoset模型无法使用。最大的挑战是权限，只有一个命名空间权限，不能挂载/var/lib/pods
在这种情况下如何使用 PLG？
其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集数据卷下的日志
1. ⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以将promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后将服务的logpath设置为环境变量。例如 LOG_PATH=/var/log/commonlog/*.log
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
2. ⏰如何在数据栈中部署promtail
为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list & watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
因此，当创建 CR 时，promtail 作为 sidecar 注入。并且读取的环境变量是操作者动态设置的环境变量，非常灵活。
4.总结
（一）数据栈日志采集的优势
(2) ✈️ 未来规划
最后跟大家分享一下数据栈当前日志模块的可视化效果。是不是超级酷？
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2016/07/09 天宇查看图4298
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1.经常玩ELK
说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、不谈武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(1) 登录新贵loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
与其他日志聚合系统相比，Loki
没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 及更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(2) ♂️ Promtail Promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(3) Promtail 服务发现 1. 找一个文件作为采集器，首先要找出文件在哪里，然后做如下采集、标签推送等功能。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2. 标记的日志可以通过promtail访问，但是如何区分这些日志还是一个问题。Loki 使用类似普罗米修斯的想法来标记数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（4）PLG最佳实践loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，利用prometheus的服务发现机制动态添加日志。标签在资源占用和部署维护难度方面非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
3.数据栈日志实践
(1) 数据栈日志要求
(2)️主机模式栈的主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1.logtail模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、路径支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
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在这种情况下如何使用 PLG？
其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集数据卷下的日志
1. ⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以将promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后将服务的logpath设置为环境变量。例如 LOG_PATH=/var/log/commonlog/*.log
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
2. ⏰如何在数据栈中部署promtail
为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list & watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
因此，当创建 CR 时，promtail 作为 sidecar 注入。并且读取的环境变量是操作者动态设置的环境变量，非常灵活。
4.总结
（一）数据栈日志采集的优势
(2) ✈️ 未来规划
最后跟大家分享一下数据栈当前日志模块的可视化效果。是不是超级酷？
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汇总:小偷采集源码
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更新时间
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2016/07/09 天宇查看图4298
天语微信采集源码是用PHP+Mysql开发的。1.支持关键词内部链接 2.支持内容过滤 3.支持伪原创词汇表（近6000个同义词） 4.支持自定义路径伪静态功能 5.支持数据库备份和恢复6 . 支持蜘蛛访问记录查询 7. 自定义模板样式，让您的站点与众不同。8.购买正式版送人优采云采集器规则安装：运行你的域名/安装/后端地址：找到你的域名/admin/index.php
2016/05/05 天宇查看图4050
Micro Recorder Mobile Video (Adaptive) 采集程序是用php开发的视频采集网站源码。前几天看到一个不错的源码，可惜没想到加解密了半天。后来，我想自己写。经过几十个半小时的努力，第一个版本终于出来了。希望你们都喜欢！程序配置：没时间写后台，需要自己修改config.php，相信有点基础就可以搞定。当前版本问题：没有伪静态开关。没有缓存机制就不能是伪静态的。这些问题将在下个版本中解决，敬请期待。
2016/04/11 Wintop视图图1703
bt种子小偷程序是用php开发的bt种子搜索网站。软件结构简单，完全开源，不需要数据库。软件功能：bt搜索功能，磁力链接转换种子，种子转换磁力链接分析，拍下你想学的种子文件，以后有时间后台开发
2016/04/06 官方 网站 查看图 2840
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2016/03/18 企业管理系统视图图5359
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2016/02/26 QGcms 查看图3311
该软件是asp游戏发布站源码的文章采集插件。通过本软件，可以轻松实现网络文章采集的功能。使用方法：首先在数据库GQ_NEWsclass中添加字段一；链接字段二；TOPID字段三；. 为了方便大家不了解写规则，我写了5个采集规则方便采集文章。每个人都可以root
2016/02/02 98游戏GM基地图3621
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2015/11/30 查看图表 1673
在建站的过程中，数据是非常重要的一块。一开始网站80%以上的数据都来自互联网（原创很少）对于大公司或者大团队来说，他们有足够的人力来处理，但是不太可能大中小企业数量过多 这一项投资太多了。因此，我们专门开发了一个小插件功能，方便数据填充。特别说明：本插件功能简单。如果需要更强大的数据采集功能，推荐使用优采云采集器
2015/11/04 查看图表 1534
远程获取并实时显示网站的Favicon.ico文件，美化网站外部链接的显示效果。适用于网站导航网站、网站友好链接展示美化等。
2015/10/16 5Z5D 查看图 1277
程序介绍：网站界面简洁美观，内容丰富，主题新颖，可读性比较高。网站更新速度很快，几乎每天更新，图片基本没有水印。·人气高，回头率高。尊重劳动成果，免费版，请自觉保存作者链接。·如果你想拥有自己的动漫主题网站，又懒得自己更新和维护，这个程序绝对是优采云和菜鸟打造的最佳选择！程序特点： · 占地面积小，建站成本低，无需等待，即刻拥有海量网站数据；· 免费更新免维护，易管理，易操作
2015/09/21 UZcms镜像系统视图图6907
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2015/09/14 凯旋网络视图图 2549
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2015/09/14 凯旋科技查看图5153
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2015/09/14 易见官方查看地图2542
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2015/09/11 UZcms 查看图 3348 查看全部
汇总:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
1.经常玩ELK
说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、不谈武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(1) 登录新贵loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
与其他日志聚合系统相比，Loki
没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 及更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(2) ♂️ Promtail Promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(3) Promtail 服务发现 1. 找一个文件作为采集器，首先要找出文件在哪里，然后做如下采集、标签推送等功能。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2. 标记的日志可以通过promtail访问，但是如何区分这些日志还是一个问题。Loki 使用类似普罗米修斯的想法来标记数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（4）PLG最佳实践loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，利用prometheus的服务发现机制动态添加日志。标签在资源占用和部署维护难度方面非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
3.数据栈日志实践
(1) 数据栈日志要求
(2)️主机模式栈的主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1.logtail模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、路径支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
（3）云原生模型传统的云原生模型采用PLG的主流模型，但数据栈作为一个完整的系统交付给企业时存在诸多限制，导致demoset模型无法使用。最大的挑战是权限，只有一个命名空间权限，不能挂载/var/lib/pods
在这种情况下如何使用 PLG？
其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集数据卷下的日志
1. ⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以将promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后将服务的logpath设置为环境变量。例如 LOG_PATH=/var/log/commonlog/*.log
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
2. ⏰如何在数据栈中部署promtail
为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list & watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
因此，当创建 CR 时，promtail 作为 sidecar 注入。并且读取的环境变量是操作者动态设置的环境变量，非常灵活。
4.总结
（一）数据栈日志采集的优势
(2) ✈️ 未来规划
最后跟大家分享一下数据栈当前日志模块的可视化效果。是不是超级酷？
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完整的解决方案:采集系统上云平台，建立属于您的erp系统！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 66 次浏览 • 2022-10-17 17:13
完整的解决方案:采集系统上云平台，建立属于您的erp系统！
采集系统上云平台，作为一套完整的saas系统，基于门户的云采集系统，供专业的采集服务商在平台上搭建专门的采集系统，向供应商提供采集客户，以满足不同采集用户的需求，同时降低采集服务商的成本。利用专业采集工具，小白用户也能轻松搭建自己的采集系统，利用云采集，您可以在3分钟时间内在平台上完成建站，收集、分析数据，更新报表，建立属于您的erp系统。如何搭建采集系统？看文章最后面。
目前市面上有很多采集工具类的平台，每个采集工具都有各自的优势，像云采集软件就拥有十分强大的采集功能，它自带云采集的云采集有很多种类，每个都能让你轻松用来爬取网页数据和图片内容，最关键的是云采集有免费版、收费版，对于大多数用户来说收费版的云采集的能力要远远高于免费版。采集工具在发展中充分发挥了不同软件的优势，让更多的用户接受它，使用它。
采集工具大多都自带云采集的专属版本，在发展过程中逐渐形成了自己的核心优势，如：有什么优势？云采集就拥有十分强大的采集功能：1.登录云采集每一个客户端都拥有自己的云采集首页，操作便捷。2.云采集同步采集同步的上传优势，数据采集自动同步，防止同步问题的出现。3.云采集分析采集数据到云采集平台，随时掌握每个客户端的数据，便于分析数据，重点内容要优先做好抓取。
4.云采集的价值云采集还拥有爬虫的价值，所有的采集都是为了提高网站权重，增加网站的曝光度，从而排名靠前，增加百度优先展示的机会。5.云采集的后期优化云采集是第三方系统，没有后期维护问题，采集后需要对采集的数据进行数据分析、数据整理、数据优化、存储等操作，从而提高系统的稳定性，关于后期的操作方面每个用户基本是没有什么疑问。
此外，云采集软件拥有云采集的专属云采集版本，在云采集的过程中随时可以修改、保存采集数据，用户可以根据自己的习惯对采集的数据进行进一步的优化，有效的解决了用户快速采集和再上传数据存储的问题。云采集支持的云采集数据量为1g以上。简单又强大的云采集是如何快速使用的？1.首先要安装采集软件云采集的操作并不难，仅仅需要一台windows电脑和安装了cc的采集器就可以轻松采集网页数据。
操作方法：打开浏览器，打开云采集软件，点击开始工作按钮，根据视频教程开始操作。2.登录云采集在首页，输入用户名和密码，然后进行登录，按照提示选择浏览器、输入用户名和密码，完成登录。3.云采集的设置打开云采集软件，点击左侧栏的“采集设置”，软件会自动弹出相关的操作设置提示框，根据自己的需求设置云采集。 查看全部
采集系统上云平台，作为一套完整的saas系统，基于门户的云采集系统，供专业的采集服务商在平台上搭建专门的采集系统，向供应商提供采集客户，以满足不同采集用户的需求，同时降低采集服务商的成本。利用专业采集工具，小白用户也能轻松搭建自己的采集系统，利用云采集，您可以在3分钟时间内在平台上完成建站，收集、分析数据，更新报表，建立属于您的erp系统。如何搭建采集系统？看文章最后面。
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4.云采集的价值云采集还拥有爬虫的价值，所有的采集都是为了提高网站权重，增加网站的曝光度，从而排名靠前，增加百度优先展示的机会。5.云采集的后期优化云采集是第三方系统，没有后期维护问题，采集后需要对采集的数据进行数据分析、数据整理、数据优化、存储等操作，从而提高系统的稳定性，关于后期的操作方面每个用户基本是没有什么疑问。
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完整的解决方案:采集系统上云平台，建立属于您的erp系统！
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采集工具大多都自带云采集的专属版本，在发展过程中逐渐形成了自己的核心优势，如：有什么优势？云采集就拥有十分强大的采集功能：1.登录云采集每一个客户端都拥有自己的云采集首页，操作便捷。2.云采集同步采集同步的上传优势，数据采集自动同步，防止同步问题的出现。3.云采集分析采集数据到云采集平台，随时掌握每个客户端的数据，便于分析数据，重点内容要优先做好抓取。
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解读:采集系统上云后，可将数据同步转换成文字
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-10-11 00:07
解读:采集系统上云后，可将数据同步转换成文字
采集系统上云后，可将采集数据库中的所有数据同步转换成人机能理解的数据。以语音为例，将采集的语音转换成音频，再转换成文字，这就是转录系统。对采集数据的二次加工，就是识别加工。识别是目前应用比较广泛的技术，人机能够识别各种手写体和机读体，这里主要是语音的识别。此外，对采集的声学特征也有所研究，预处理等，对于复杂声学特征进行分析，有助于提高识别的精度。
选择二次加工识别系统，首先要看数据的价值，如果有特定领域，可以考虑定制相应的采集云平台。就像一个科研实验一样，把数据标记好，做好隔离和干扰，形成属于自己专用的实验设备，并且专人管理。
小云采集是一款云采集的系统，能提高社会科技的进步。
大家好！本次报告首先介绍了小云采集。它的功能很强大，覆盖基础电子产品的后处理、视频采集和视频分析两个方面，做成一个云采集的系统，能提高社会科技的进步。我们看一下小云采集的小应用。
一、基础电子产品后处理->视频采集->视频分析
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四、ai能力->企业级信息智能搜索
五、视频推荐
六、h5小程序分享
七、视频管理(储存，同步，
八、灵活定制多数据种类
客户买系统，主要考虑是如何把需要的软件模块、语音识别系统模块做出来，而且价格合理。小云采集作为上百家厂商通力合作的一个系统产品，价格确实低到可以不用考虑。另外，功能上有多方面的突破，根据需求来定义软件的需求，满足不同需求的应用。当然采集功能也是重要的功能，具有多平台的、多机位的采集。采集到的数据导入小云进行分析整理，很难想象这样一款低价云采集系统居然能做到如此的定制化。 查看全部
采集系统上云后，可将采集数据库中的所有数据同步转换成人机能理解的数据。以语音为例，将采集的语音转换成音频，再转换成文字，这就是转录系统。对采集数据的二次加工，就是识别加工。识别是目前应用比较广泛的技术，人机能够识别各种手写体和机读体，这里主要是语音的识别。此外，对采集的声学特征也有所研究，预处理等，对于复杂声学特征进行分析，有助于提高识别的精度。
选择二次加工识别系统，首先要看数据的价值，如果有特定领域，可以考虑定制相应的采集云平台。就像一个科研实验一样，把数据标记好，做好隔离和干扰，形成属于自己专用的实验设备，并且专人管理。
小云采集是一款云采集的系统，能提高社会科技的进步。
大家好！本次报告首先介绍了小云采集。它的功能很强大，覆盖基础电子产品的后处理、视频采集和视频分析两个方面，做成一个云采集的系统，能提高社会科技的进步。我们看一下小云采集的小应用。
一、基础电子产品后处理->视频采集->视频分析
二、视频采集->转录工程师
三、视频分析->ocr
四、ai能力->企业级信息智能搜索
五、视频推荐
六、h5小程序分享
七、视频管理(储存，同步，
八、灵活定制多数据种类
客户买系统，主要考虑是如何把需要的软件模块、语音识别系统模块做出来，而且价格合理。小云采集作为上百家厂商通力合作的一个系统产品，价格确实低到可以不用考虑。另外，功能上有多方面的突破，根据需求来定义软件的需求，满足不同需求的应用。当然采集功能也是重要的功能，具有多平台的、多机位的采集。采集到的数据导入小云进行分析整理，很难想象这样一款低价云采集系统居然能做到如此的定制化。 查看全部
解读:采集系统上云后，可将数据同步转换成文字
采集系统上云后，可将采集数据库中的所有数据同步转换成人机能理解的数据。以语音为例，将采集的语音转换成音频，再转换成文字，这就是转录系统。对采集数据的二次加工，就是识别加工。识别是目前应用比较广泛的技术，人机能够识别各种手写体和机读体，这里主要是语音的识别。此外，对采集的声学特征也有所研究，预处理等，对于复杂声学特征进行分析，有助于提高识别的精度。
选择二次加工识别系统，首先要看数据的价值，如果有特定领域，可以考虑定制相应的采集云平台。就像一个科研实验一样，把数据标记好，做好隔离和干扰，形成属于自己专用的实验设备，并且专人管理。
小云采集是一款云采集的系统，能提高社会科技的进步。
大家好！本次报告首先介绍了小云采集。它的功能很强大，覆盖基础电子产品的后处理、视频采集和视频分析两个方面，做成一个云采集的系统，能提高社会科技的进步。我们看一下小云采集的小应用。
一、基础电子产品后处理->视频采集->视频分析
二、视频采集->转录工程师
三、视频分析->ocr
四、ai能力->企业级信息智能搜索
五、视频推荐
六、h5小程序分享
七、视频管理(储存，同步，
八、灵活定制多数据种类
客户买系统，主要考虑是如何把需要的软件模块、语音识别系统模块做出来，而且价格合理。小云采集作为上百家厂商通力合作的一个系统产品，价格确实低到可以不用考虑。另外，功能上有多方面的突破，根据需求来定义软件的需求，满足不同需求的应用。当然采集功能也是重要的功能，具有多平台的、多机位的采集。采集到的数据导入小云进行分析整理，很难想象这样一款低价云采集系统居然能做到如此的定制化。
专业知识:行业采集云服务：电商采集怎么我这有采集的教程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 65 次浏览 • 2022-10-10 11:12
专业知识:行业采集云服务：电商采集怎么我这有采集的教程
采集系统上云的一大难题就是如何准确定位到全国所有网站的地址，国内的有wifi、二维码等，国外可以用图像识别技术，我公司采用了geohey，效果还不错，
现在第三方采集已经基本上玩不下去了，准确率已经接近于0了。现在最稳定的采集方式是爬虫+图片处理+系统防御。
现在电商行业都已经完成上云，云采集平台根据行业特点开发的行业系统+cgi网页调用+统计分析。无论大的小的行业公司，只要你拿得出具有开发能力的人员，在新零售时代都是你的潜在客户。例如分销，支付采集。
行业采集云服务：
电商采集怎么我这有采集的教程你，
云采集一直在风口上，2017年阿里云先后上线的淘宝、天猫、聚划算等数十万商品数据，都是通过云采集工具采集的，传统采集虽然好用，但操作比较麻烦，需要下载各种宝贝数据和框架；云采集可以一站式解决问题，有很多不同的功能，对于电商卖家来说，门槛较低，用起来也比较简单，基本都在业余时间操作，而且如果你只有数据采集能力的话，都很难找到合适的第三方平台，因为这些平台上所有商品数据都是自己采集下来的，采不了数据，不给数据，他们就不会帮你采。
推荐对接工具的话首推就是二维火数据采集器，做电商推广的，都知道二维火数据采集器，二维火是全球首家基于区块链技术的智能数据采集器，不用下载任何软件、只需要把需要采集的链接贴过去就会自动解析，识别率几乎达到100%；另外关于二维火数据采集器的详细介绍可以到二维火官网查看。 查看全部
采集系统上云的一大难题就是如何准确定位到全国所有网站的地址，国内的有wifi、二维码等，国外可以用图像识别技术，我公司采用了geohey，效果还不错，
现在第三方采集已经基本上玩不下去了，准确率已经接近于0了。现在最稳定的采集方式是爬虫+图片处理+系统防御。
现在电商行业都已经完成上云，云采集平台根据行业特点开发的行业系统+cgi网页调用+统计分析。无论大的小的行业公司，只要你拿得出具有开发能力的人员，在新零售时代都是你的潜在客户。例如分销，支付采集。
行业采集云服务：
电商采集怎么我这有采集的教程你，
云采集一直在风口上，2017年阿里云先后上线的淘宝、天猫、聚划算等数十万商品数据，都是通过云采集工具采集的，传统采集虽然好用，但操作比较麻烦，需要下载各种宝贝数据和框架；云采集可以一站式解决问题，有很多不同的功能，对于电商卖家来说，门槛较低，用起来也比较简单，基本都在业余时间操作，而且如果你只有数据采集能力的话，都很难找到合适的第三方平台，因为这些平台上所有商品数据都是自己采集下来的，采不了数据，不给数据，他们就不会帮你采。
推荐对接工具的话首推就是二维火数据采集器，做电商推广的，都知道二维火数据采集器，二维火是全球首家基于区块链技术的智能数据采集器，不用下载任何软件、只需要把需要采集的链接贴过去就会自动解析，识别率几乎达到100%；另外关于二维火数据采集器的详细介绍可以到二维火官网查看。 查看全部
专业知识:行业采集云服务：电商采集怎么我这有采集的教程
采集系统上云的一大难题就是如何准确定位到全国所有网站的地址，国内的有wifi、二维码等，国外可以用图像识别技术，我公司采用了geohey，效果还不错，
现在第三方采集已经基本上玩不下去了，准确率已经接近于0了。现在最稳定的采集方式是爬虫+图片处理+系统防御。
现在电商行业都已经完成上云，云采集平台根据行业特点开发的行业系统+cgi网页调用+统计分析。无论大的小的行业公司，只要你拿得出具有开发能力的人员，在新零售时代都是你的潜在客户。例如分销，支付采集。
行业采集云服务：
电商采集怎么我这有采集的教程你，
云采集一直在风口上，2017年阿里云先后上线的淘宝、天猫、聚划算等数十万商品数据，都是通过云采集工具采集的，传统采集虽然好用，但操作比较麻烦，需要下载各种宝贝数据和框架；云采集可以一站式解决问题，有很多不同的功能，对于电商卖家来说，门槛较低，用起来也比较简单，基本都在业余时间操作，而且如果你只有数据采集能力的话，都很难找到合适的第三方平台，因为这些平台上所有商品数据都是自己采集下来的，采不了数据，不给数据，他们就不会帮你采。
推荐对接工具的话首推就是二维火数据采集器，做电商推广的，都知道二维火数据采集器，二维火是全球首家基于区块链技术的智能数据采集器，不用下载任何软件、只需要把需要采集的链接贴过去就会自动解析，识别率几乎达到100%；另外关于二维火数据采集器的详细介绍可以到二维火官网查看。
整体解决方案:云采集服务
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-10-09 22:08
整体解决方案:云采集服务
云采集服务（新闻抓取）通过云平台提供新闻抓取服务，系统内置了数万条新闻抓取机器人和新闻模板。其中，内置媒体600余家，主流网站7000余家，主流数字报纸600余家，微博6000余条，微信公众号10000余个。云采集服务支持与内容发布系统无缝对接，实现了网站新闻编辑“所见即所得，即抓即发”的业务流程优化。云采集服务（新闻采集）是新闻采集的集合，按需设置，采集监控分类管理，一键多次转载，智能处理，敏感词过滤机制，新闻集导入、关键词检索等功能于一体的智能采集、编辑、分发系统。云采集系统不仅大大提高了编辑效率，还有助于增加网站的访问量。
云采集服务（新闻采集）支持互联网新闻采集服务、电子报采集服务、双微采集服务。
安全解决方案:1.Telegraf+Influxdb+Grafana自动化运维监控
概述：Telegraf采集信息，influxdb时序数据库存储数据，grafana平台展示数据，监控告警，形成自动化运维监控平台。
1.涌入数据库
InfluxDB 是由 InfluxData 开发的开源时序数据。它是用 Go 编写的，专注于高性能查询和存储时间序列数据。InfluxDB广泛应用于物联网行业的存储系统监控数据、实时数据等场景。
1. 三大特点 2. 数据模型
3.influxdb时间线
InfluxDB 中的系列是数据源组合的概念。在同一个数据库中，具有相同保留策略、相同度量、相同标签的数据属于一个系列集合，它标识数据的来源，并且同一系列中的数据在物理上按时间顺序排列在一起命令;
使用命令 show series from tablename; 查看表的系列。
4. 系统架构
5.influxdb的安装
测试机：10.121.xx
5.1 下载tar包，解压后使用，配置文件基本不用改
tar -xzvf influxdb-1.7.8_linux_amd64.tar.gz
得到以下目录结构
5.2 创建influxdb用户
useradd influxdb -s /sbin/nologin
5.3 创建多个目录并授权
mkdir /var/lib/influxdb/ /var/log/influxdb/ /var/run/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/lib/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/log/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/run/influxdb/`
5.4 将配置文件复制到/etc/influxdb/influxdb.conf，使用默认配置
cp -r influxdb/etc/influxdb /etc/
默认配置：
[meta]
dir = "/var/lib/influxdb/meta"
[data]
dir = "/var/lib/influxdb/data"
wal-dir = "/var/lib/influxdb/wal"
series-id-set-cache-size = 100
5.5 将启动文件复制到/etc/init.d/
cp influxdb/usr/lib/influxdb/scripts/init.sh /etc/init.d/influxdb
chmod 755 /etc/init.d/influxdb
5.6 将二进制文件复制到 /usr/bin
cp influxdb /usr/bin/* /usr/bin/
5.7 启动
服务 influxdb 启动
6.如何使用
6.1 数据库的基本操作
create database name1;
show databases;
use name1;
show measurements;
drop database name1;
show series from table1;
select * from table1 limit 10;
6.2 数据保留政策
保留策略 - 数据保留策略用于定义数据应存储多长时间，或将数据保留一段时间。每个数据库可以有多个数据保留策略，但只有一个默认策略。
创建保留策略语法：
create retention policy on duration replication [shard duration ] [deafult]
保留策略的名称
为哪个数据库创建的策略
该保留策略对应的数据过期时间
replication 副本因子
shard duration 分片组的默认时长
[deafult] 是否为默认策略
<p>
查看保留策略语法
show retention policies on database_name;
修改保留期
alter retention policy "retention_plocy_name" on database_name duration 15d
删除保留期
drop retention policy "influx_retention_name" on database_name
</p>
6.3 表的增删改查
查看表
show measurements;
插入操作
insert weather,altitude=1000,area=北 tem=11,humi=-4
insert 表名（不存在则自动创建）,tags1,tags2 fileds1,fileds
删除表
drop measurement table_name;
6.4 设置时间显示格式
精度 rfc3339（互联网标准时间格式）
七、用户操作
显示用户
show users;
创建用户
create user influx_user with passwrod 'xxxx';
管理员用户
create user "admin" with password "xxxx" with all privileges;
修改用户密码
set password for influx_user='xxxx';
删除用户
drop user influx_user;
8. 用户权利
授予所有库的权限
grant all privileges to influx_user;
针对某个库的所有权限
grant all privileges on influxdb to influx_user;
撤销权限
revoke all privileges from influx_user;
开启用户登录认证，需在配置文件的[http]模块中开启
[http]
auth-enabled=true
登录方法
bin/influx (无密码)
bin/influx -username influx_user -password xxxx （有密码）
2.电报
telegraf 是一个用 go 编写的代理程序，可以采集系统和服务的统计信息并将其写入 influxdb 数据库。
1.电报公制
是用于在处理过程中对数据建模的内部表示。这些指标完全基于influxdb的数据模型，主要包括四个组件：
测量名称
标签
字段
时间戳（时间）
2. 为什么用 telegraf3 构建。电报
测试机 10.121.xx
3.1 下载并解压安装包
tar -xzvf telegraf-1.15.3_linux_amd64.tar.gz
目录结构
3.2 修改配置文件
找到配置文件中的以下模块，添加influxdb的连接配置信息:
[[outputs.influxdb]]
urls = ["http://10.121.7.70:8086"]
database="telegraf" #influxdb创建的数据库
retention_policy="" #如果有的话
username="" #如果有的话
password="" #如果有的话
3.3 启动服务
bin/telegraf --config 等/telegraf/telegraf.conf
它会自动采集信息并自动在influxdb的telegraf数据库中创建表和插入数据
3.4 可以参考influxdb使用init.sh做一个服务，配置开机自动启动，方便后续脚本和自动部署。
创建用户和创建目录
useradd -s /sbin/nologin telegraf
mkdir /var/log/telegraf/ /var/run/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/log/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/run/telegraf
拷贝配置文件和可执行文件，启动脚本
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/bin/telegraf /usr/bin/
cp -r /root/telegraf/telegraf-1.15.3/etc/telegraf /etc/
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/lib/telegraf/scripts/init.sh /etc/init.d/telegraf
启动
service telegraf start
配置开机自启动
chkconfig telegraf on
启动默认收集的信息
Loaded inputs: kernel mem processes swap system cpu disk diskio
3.5 需要采集哪些信息？输入配置请参考以下链接
3.格拉法纳
Grafana 是一个跨平台的开源度量分析和可视化工具，可以对采集的数据进行查询和可视化，并及时通知。主要有以下六个特点：
1.tar包安装
1.1 下载安装包并解压
tar -xzvf grafana-7.2.0.linux-amd64.tar.gz
1.2 开始
./bin/grafana-server web &
2.rmp安装
grafana 推荐使用 rpm 安装。因为grafana组件很多，使用rpm安装是标准化的，方便配置和管理，而且不存储数据，不用担心占用太多空间。
2.1 下载安装
wget https://dl.grafana.com/oss/rel ... 4.rpm
sudo yum install grafana-7.3.6-1.x86_64.rpm
2.2 设置开机自启动等启动命令
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl status grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server
2.3 安装信息
2.4 Grafana访问
默认端口为3000，访问地址：3000
默认帐户/密码：admin/admin 查看全部
云采集服务（新闻抓取）通过云平台提供新闻抓取服务，系统内置了数万条新闻抓取机器人和新闻模板。其中，内置媒体600余家，主流网站7000余家，主流数字报纸600余家，微博6000余条，微信公众号10000余个。云采集服务支持与内容发布系统无缝对接，实现了网站新闻编辑“所见即所得，即抓即发”的业务流程优化。云采集服务（新闻采集）是新闻采集的集合，按需设置，采集监控分类管理，一键多次转载，智能处理，敏感词过滤机制，新闻集导入、关键词检索等功能于一体的智能采集、编辑、分发系统。云采集系统不仅大大提高了编辑效率，还有助于增加网站的访问量。
云采集服务（新闻采集）支持互联网新闻采集服务、电子报采集服务、双微采集服务。
安全解决方案:1.Telegraf+Influxdb+Grafana自动化运维监控
概述：Telegraf采集信息，influxdb时序数据库存储数据，grafana平台展示数据，监控告警，形成自动化运维监控平台。
1.涌入数据库
InfluxDB 是由 InfluxData 开发的开源时序数据。它是用 Go 编写的，专注于高性能查询和存储时间序列数据。InfluxDB广泛应用于物联网行业的存储系统监控数据、实时数据等场景。
1. 三大特点 2. 数据模型
3.influxdb时间线
InfluxDB 中的系列是数据源组合的概念。在同一个数据库中，具有相同保留策略、相同度量、相同标签的数据属于一个系列集合，它标识数据的来源，并且同一系列中的数据在物理上按时间顺序排列在一起命令;
使用命令 show series from tablename; 查看表的系列。
4. 系统架构
5.influxdb的安装
测试机：10.121.xx
5.1 下载tar包，解压后使用，配置文件基本不用改
tar -xzvf influxdb-1.7.8_linux_amd64.tar.gz
得到以下目录结构
5.2 创建influxdb用户
useradd influxdb -s /sbin/nologin
5.3 创建多个目录并授权
mkdir /var/lib/influxdb/ /var/log/influxdb/ /var/run/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/lib/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/log/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/run/influxdb/`
5.4 将配置文件复制到/etc/influxdb/influxdb.conf，使用默认配置
cp -r influxdb/etc/influxdb /etc/
默认配置：
[meta]
dir = "/var/lib/influxdb/meta"
[data]
dir = "/var/lib/influxdb/data"
wal-dir = "/var/lib/influxdb/wal"
series-id-set-cache-size = 100
5.5 将启动文件复制到/etc/init.d/
cp influxdb/usr/lib/influxdb/scripts/init.sh /etc/init.d/influxdb
chmod 755 /etc/init.d/influxdb
5.6 将二进制文件复制到 /usr/bin
cp influxdb /usr/bin/* /usr/bin/
5.7 启动
服务 influxdb 启动
6.如何使用
6.1 数据库的基本操作
create database name1;
show databases;
use name1;
show measurements;
drop database name1;
show series from table1;
select * from table1 limit 10;
6.2 数据保留政策
保留策略 - 数据保留策略用于定义数据应存储多长时间，或将数据保留一段时间。每个数据库可以有多个数据保留策略，但只有一个默认策略。
创建保留策略语法：
create retention policy on duration replication [shard duration ] [deafult]
保留策略的名称
为哪个数据库创建的策略
该保留策略对应的数据过期时间
replication 副本因子
shard duration 分片组的默认时长
[deafult] 是否为默认策略
<p>
查看保留策略语法
show retention policies on database_name;
修改保留期
alter retention policy "retention_plocy_name" on database_name duration 15d
删除保留期
drop retention policy "influx_retention_name" on database_name
</p>
6.3 表的增删改查
查看表
show measurements;
插入操作
insert weather,altitude=1000,area=北 tem=11,humi=-4
insert 表名（不存在则自动创建）,tags1,tags2 fileds1,fileds
删除表
drop measurement table_name;
6.4 设置时间显示格式
精度 rfc3339（互联网标准时间格式）
七、用户操作
显示用户
show users;
创建用户
create user influx_user with passwrod 'xxxx';
管理员用户
create user "admin" with password "xxxx" with all privileges;
修改用户密码
set password for influx_user='xxxx';
删除用户
drop user influx_user;
8. 用户权利
授予所有库的权限
grant all privileges to influx_user;
针对某个库的所有权限
grant all privileges on influxdb to influx_user;
撤销权限
revoke all privileges from influx_user;
开启用户登录认证，需在配置文件的[http]模块中开启
[http]
auth-enabled=true
登录方法
bin/influx (无密码)
bin/influx -username influx_user -password xxxx （有密码）
2.电报
telegraf 是一个用 go 编写的代理程序，可以采集系统和服务的统计信息并将其写入 influxdb 数据库。
1.电报公制
是用于在处理过程中对数据建模的内部表示。这些指标完全基于influxdb的数据模型，主要包括四个组件：
测量名称
标签
字段
时间戳（时间）
2. 为什么用 telegraf3 构建。电报
测试机 10.121.xx
3.1 下载并解压安装包
tar -xzvf telegraf-1.15.3_linux_amd64.tar.gz
目录结构
3.2 修改配置文件
找到配置文件中的以下模块，添加influxdb的连接配置信息:
[[outputs.influxdb]]
urls = ["http://10.121.7.70:8086"]
database="telegraf" #influxdb创建的数据库
retention_policy="" #如果有的话
username="" #如果有的话
password="" #如果有的话
3.3 启动服务
bin/telegraf --config 等/telegraf/telegraf.conf
它会自动采集信息并自动在influxdb的telegraf数据库中创建表和插入数据
3.4 可以参考influxdb使用init.sh做一个服务，配置开机自动启动，方便后续脚本和自动部署。
创建用户和创建目录
useradd -s /sbin/nologin telegraf
mkdir /var/log/telegraf/ /var/run/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/log/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/run/telegraf
拷贝配置文件和可执行文件，启动脚本
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/bin/telegraf /usr/bin/
cp -r /root/telegraf/telegraf-1.15.3/etc/telegraf /etc/
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/lib/telegraf/scripts/init.sh /etc/init.d/telegraf
启动
service telegraf start
配置开机自启动
chkconfig telegraf on
启动默认收集的信息
Loaded inputs: kernel mem processes swap system cpu disk diskio
3.5 需要采集哪些信息？输入配置请参考以下链接
3.格拉法纳
Grafana 是一个跨平台的开源度量分析和可视化工具，可以对采集的数据进行查询和可视化，并及时通知。主要有以下六个特点：
1.tar包安装
1.1 下载安装包并解压
tar -xzvf grafana-7.2.0.linux-amd64.tar.gz
1.2 开始
./bin/grafana-server web &
2.rmp安装
grafana 推荐使用 rpm 安装。因为grafana组件很多，使用rpm安装是标准化的，方便配置和管理，而且不存储数据，不用担心占用太多空间。
2.1 下载安装
wget https://dl.grafana.com/oss/rel ... 4.rpm
sudo yum install grafana-7.3.6-1.x86_64.rpm
2.2 设置开机自启动等启动命令
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl status grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server
2.3 安装信息
2.4 Grafana访问
默认端口为3000，访问地址：3000
默认帐户/密码：admin/admin 查看全部
整体解决方案:云采集服务
云采集服务（新闻抓取）通过云平台提供新闻抓取服务，系统内置了数万条新闻抓取机器人和新闻模板。其中，内置媒体600余家，主流网站7000余家，主流数字报纸600余家，微博6000余条，微信公众号10000余个。云采集服务支持与内容发布系统无缝对接，实现了网站新闻编辑“所见即所得，即抓即发”的业务流程优化。云采集服务（新闻采集）是新闻采集的集合，按需设置，采集监控分类管理，一键多次转载，智能处理，敏感词过滤机制，新闻集导入、关键词检索等功能于一体的智能采集、编辑、分发系统。云采集系统不仅大大提高了编辑效率，还有助于增加网站的访问量。
云采集服务（新闻采集）支持互联网新闻采集服务、电子报采集服务、双微采集服务。
安全解决方案:1.Telegraf+Influxdb+Grafana自动化运维监控
概述：Telegraf采集信息，influxdb时序数据库存储数据，grafana平台展示数据，监控告警，形成自动化运维监控平台。
1.涌入数据库
InfluxDB 是由 InfluxData 开发的开源时序数据。它是用 Go 编写的，专注于高性能查询和存储时间序列数据。InfluxDB广泛应用于物联网行业的存储系统监控数据、实时数据等场景。
1. 三大特点 2. 数据模型
3.influxdb时间线
InfluxDB 中的系列是数据源组合的概念。在同一个数据库中，具有相同保留策略、相同度量、相同标签的数据属于一个系列集合，它标识数据的来源，并且同一系列中的数据在物理上按时间顺序排列在一起命令;
使用命令 show series from tablename; 查看表的系列。
4. 系统架构
5.influxdb的安装
测试机：10.121.xx
5.1 下载tar包，解压后使用，配置文件基本不用改
tar -xzvf influxdb-1.7.8_linux_amd64.tar.gz
得到以下目录结构
5.2 创建influxdb用户
useradd influxdb -s /sbin/nologin
5.3 创建多个目录并授权
mkdir /var/lib/influxdb/ /var/log/influxdb/ /var/run/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/lib/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/log/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/run/influxdb/`
5.4 将配置文件复制到/etc/influxdb/influxdb.conf，使用默认配置
cp -r influxdb/etc/influxdb /etc/
默认配置：
[meta]
dir = "/var/lib/influxdb/meta"
[data]
dir = "/var/lib/influxdb/data"
wal-dir = "/var/lib/influxdb/wal"
series-id-set-cache-size = 100
5.5 将启动文件复制到/etc/init.d/
cp influxdb/usr/lib/influxdb/scripts/init.sh /etc/init.d/influxdb
chmod 755 /etc/init.d/influxdb
5.6 将二进制文件复制到 /usr/bin
cp influxdb /usr/bin/* /usr/bin/
5.7 启动
服务 influxdb 启动
6.如何使用
6.1 数据库的基本操作
create database name1;
show databases;
use name1;
show measurements;
drop database name1;
show series from table1;
select * from table1 limit 10;
6.2 数据保留政策
保留策略 - 数据保留策略用于定义数据应存储多长时间，或将数据保留一段时间。每个数据库可以有多个数据保留策略，但只有一个默认策略。
创建保留策略语法：
create retention policy on duration replication [shard duration ] [deafult]
保留策略的名称
为哪个数据库创建的策略
该保留策略对应的数据过期时间
replication 副本因子
shard duration 分片组的默认时长
[deafult] 是否为默认策略
<p>
查看保留策略语法
show retention policies on database_name;
修改保留期
alter retention policy "retention_plocy_name" on database_name duration 15d
删除保留期
drop retention policy "influx_retention_name" on database_name
</p>
6.3 表的增删改查
查看表
show measurements;
插入操作
insert weather,altitude=1000,area=北 tem=11,humi=-4
insert 表名（不存在则自动创建）,tags1,tags2 fileds1,fileds
删除表
drop measurement table_name;
6.4 设置时间显示格式
精度 rfc3339（互联网标准时间格式）
七、用户操作
显示用户
show users;
创建用户
create user influx_user with passwrod 'xxxx';
管理员用户
create user "admin" with password "xxxx" with all privileges;
修改用户密码
set password for influx_user='xxxx';
删除用户
drop user influx_user;
8. 用户权利
授予所有库的权限
grant all privileges to influx_user;
针对某个库的所有权限
grant all privileges on influxdb to influx_user;
撤销权限
revoke all privileges from influx_user;
开启用户登录认证，需在配置文件的[http]模块中开启
[http]
auth-enabled=true
登录方法
bin/influx (无密码)
bin/influx -username influx_user -password xxxx （有密码）
2.电报
telegraf 是一个用 go 编写的代理程序，可以采集系统和服务的统计信息并将其写入 influxdb 数据库。
1.电报公制
是用于在处理过程中对数据建模的内部表示。这些指标完全基于influxdb的数据模型，主要包括四个组件：
测量名称
标签
字段
时间戳（时间）
2. 为什么用 telegraf3 构建。电报
测试机 10.121.xx
3.1 下载并解压安装包
tar -xzvf telegraf-1.15.3_linux_amd64.tar.gz
目录结构
3.2 修改配置文件
找到配置文件中的以下模块，添加influxdb的连接配置信息:
[[outputs.influxdb]]
urls = ["http://10.121.7.70:8086"]
database="telegraf" #influxdb创建的数据库
retention_policy="" #如果有的话
username="" #如果有的话
password="" #如果有的话
3.3 启动服务
bin/telegraf --config 等/telegraf/telegraf.conf
它会自动采集信息并自动在influxdb的telegraf数据库中创建表和插入数据
3.4 可以参考influxdb使用init.sh做一个服务，配置开机自动启动，方便后续脚本和自动部署。
创建用户和创建目录
useradd -s /sbin/nologin telegraf
mkdir /var/log/telegraf/ /var/run/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/log/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/run/telegraf
拷贝配置文件和可执行文件，启动脚本
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/bin/telegraf /usr/bin/
cp -r /root/telegraf/telegraf-1.15.3/etc/telegraf /etc/
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/lib/telegraf/scripts/init.sh /etc/init.d/telegraf
启动
service telegraf start
配置开机自启动
chkconfig telegraf on
启动默认收集的信息
Loaded inputs: kernel mem processes swap system cpu disk diskio
3.5 需要采集哪些信息？输入配置请参考以下链接
3.格拉法纳
Grafana 是一个跨平台的开源度量分析和可视化工具，可以对采集的数据进行查询和可视化，并及时通知。主要有以下六个特点：
1.tar包安装
1.1 下载安装包并解压
tar -xzvf grafana-7.2.0.linux-amd64.tar.gz
1.2 开始
./bin/grafana-server web &
2.rmp安装
grafana 推荐使用 rpm 安装。因为grafana组件很多，使用rpm安装是标准化的，方便配置和管理，而且不存储数据，不用担心占用太多空间。
2.1 下载安装
wget https://dl.grafana.com/oss/rel ... 4.rpm
sudo yum install grafana-7.3.6-1.x86_64.rpm
2.2 设置开机自启动等启动命令
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl status grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server
2.3 安装信息
2.4 Grafana访问
默认端口为3000，访问地址：3000
默认帐户/密码：admin/admin
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-10-09 06:14
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智证云是专业的SaaS云服务平台，自开通运营以来，受到了用户的广泛好评。网站人口普查、云搜索、信息系统安全等级保护成为2021年云服务销售榜前三名。
2022年，智正云将推出新服务！云采集。接下来，我将带领大家详细了解云采集服务的功能和特点：
1. 采集的各种方式
1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
网页的非结构化信息为采集后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、出处、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：采集和分布式服务运行参数的可视化配置。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务，
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
4. 获得服务的成本低：无需考虑系统部署、安全保护等成本。采集以年服务费的形式以非常优惠的价格提供服务。
同时，我们也欢迎其他厂商加入智正云服务平台，为用户提供更实用的技术服务。更多云服务请访问：（专业SaaS云服务平台）。
非常有效:什么是定向锚文本？定向锚文本有什么作用？锚文本该怎么优化？
什么是锚文本？
锚文本意味着：带有链接的 关键词。例如：给“批量查询分析工具”这个词添加一个跳转链接，它就变成了锚文本。锚文本是SEO优化工作中的一个重大项目。可以说，SEO工作就是不断的做锚文本，优化锚文本。
锚文本还可以分为站内锚文本和站外锚文本，是一种非常重要的SEO优化方法。
站内锚文本：自己制作的锚文本网站；
站外锚文本：完成锚文本后，其他 网站 链接到您的 网站。
关于锚文本的知识点还是很多的。下面，枫叶SEO网小编带你了解一下，什么是定向锚文本？定向锚文本有什么作用？如何优化锚文本？希望对大家有所帮助。
什么是定向锚文本？
有针对性的锚文本是指将有针对性的相关链接添加到 网站 的 关键词。即点击锚文本链接后，出现的页面就是与这个关键词相关的内容，那么这就是定向锚文本。比如点击“seo综合查询工具”的锚文链接后，打开了SEO的枫树网，那么这个链接就是锚文链接。
定向锚文本有什么作用？
1.有针对性，有针对性的锚文本会让搜索引擎认为你的文章是原创。因为采集或者抄袭的内容，内容中的锚文本一般没有优化。
2、有针对性的锚文本可以增加网站的权重，让搜索引擎和用户更加信任网站，从而增加网站的权重。
3、定向锚文本可以带动内页的权重。
如何优化锚文本？
1.锚文本必须收录关键词
制作锚文本时，必须在文本中收录 关键词。因为合适的锚文本链接不仅可以提高用户体验，还可以提高关键词的排名，促进文章被搜索引擎迅速收录，从而达到目的快速提升网站的排名。
2. 品牌词汇的锚文本优化
链接到公司网站时，通常使用的锚文本多为“XX公司网站”的形式，如“Maple seo官方网站”，但应尽量使用品牌名称尽可能在添加相关流量词后，如“站长工具”。
3.多样化的锚文本
这里的多样性是指关键词具有链接的多样性，以及锚链接立足点的多样性。
第一种情况就像：我们要为一个文章的主题做一个锚链接，那么锚文本可以选择“哪个站长工具最好用”，或者选择“站长工具”seo综合查询工具” ，或者选择“站长批量查询分析工具”等。总之，锚文本不要太简单。
第二种情况是这样的：锚文本应该多样化。许多网站管理员喜欢将所有锚文本指向同一页面。如果页面内容少了网站会有好处，但是一旦内容添加太多，很容易导致搜索引擎认为网站有作弊嫌疑。
4. 锚文本增长率
网站优化是一个长期的过程，不可能一蹴而就，所以锚文本也是如此。你需要坚持才能得到想要的结果，所以在构建锚文本的时候，一定要注意锚文本链接的增长速度。
5.从用户的角度
任何外链都是基于用户需求的，所以需要以用户需求和用户视角作为锚文本构建的落脚点。为了提高网站关键词的排名，一定要围绕用户需求这个核心来写。如果违背了用户的需求，一味追逐锚文本，就会本末倒置。如果用户体验好，用户在网站的停留时间会增加，回头客的数量也会增加，这对于提升网站的排名也将起到重要的作用。
6. 着眼于长远利益
锚文本对关键词的改进需要很长时间的积累。只有你的锚文本存活的时间越长，它的效果就越有效，所以不要着眼于短期利益，而是做更多高质量的锚文本链接，这样后期的爆发力就会很大。
7.长度控制
当我们制作锚文本链接时，锚文本不需要太长。更多的锚文本需要基于 网站 提供的确切单词。确切的词一般不会太长。简单来说：锚文本是一个精准词，最多两个，不是一个句子，所以在锚文本中添加多个词，只要有网站提供的精准词，不要把大词跟小字，只要输入你想提升排名的关键词。
以上是枫叶小编根据实践经验总结出的定向锚文本概念；定向锚文本的作用；锚文本的7种优化方法。如果您认为对您有帮助，请关注并保存。 查看全部
智证云是专业的SaaS云服务平台，自开通运营以来，受到了用户的广泛好评。网站人口普查、云搜索、信息系统安全等级保护成为2021年云服务销售榜前三名。
2022年，智正云将推出新服务！云采集。接下来，我将带领大家详细了解云采集服务的功能和特点：
1. 采集的各种方式
1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
网页的非结构化信息为采集后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、出处、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：采集和分布式服务运行参数的可视化配置。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务，
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
4. 获得服务的成本低：无需考虑系统部署、安全保护等成本。采集以年服务费的形式以非常优惠的价格提供服务。
同时，我们也欢迎其他厂商加入智正云服务平台，为用户提供更实用的技术服务。更多云服务请访问：（专业SaaS云服务平台）。
非常有效:什么是定向锚文本？定向锚文本有什么作用？锚文本该怎么优化？
什么是锚文本？
锚文本意味着：带有链接的 关键词。例如：给“批量查询分析工具”这个词添加一个跳转链接，它就变成了锚文本。锚文本是SEO优化工作中的一个重大项目。可以说，SEO工作就是不断的做锚文本，优化锚文本。
锚文本还可以分为站内锚文本和站外锚文本，是一种非常重要的SEO优化方法。
站内锚文本：自己制作的锚文本网站；
站外锚文本：完成锚文本后，其他 网站 链接到您的 网站。
关于锚文本的知识点还是很多的。下面，枫叶SEO网小编带你了解一下，什么是定向锚文本？定向锚文本有什么作用？如何优化锚文本？希望对大家有所帮助。
什么是定向锚文本？
有针对性的锚文本是指将有针对性的相关链接添加到 网站 的 关键词。即点击锚文本链接后，出现的页面就是与这个关键词相关的内容，那么这就是定向锚文本。比如点击“seo综合查询工具”的锚文链接后，打开了SEO的枫树网，那么这个链接就是锚文链接。
定向锚文本有什么作用？
1.有针对性，有针对性的锚文本会让搜索引擎认为你的文章是原创。因为采集或者抄袭的内容，内容中的锚文本一般没有优化。
2、有针对性的锚文本可以增加网站的权重，让搜索引擎和用户更加信任网站，从而增加网站的权重。
3、定向锚文本可以带动内页的权重。
如何优化锚文本？
1.锚文本必须收录关键词
制作锚文本时，必须在文本中收录 关键词。因为合适的锚文本链接不仅可以提高用户体验，还可以提高关键词的排名，促进文章被搜索引擎迅速收录，从而达到目的快速提升网站的排名。
2. 品牌词汇的锚文本优化
链接到公司网站时，通常使用的锚文本多为“XX公司网站”的形式，如“Maple seo官方网站”，但应尽量使用品牌名称尽可能在添加相关流量词后，如“站长工具”。
3.多样化的锚文本
这里的多样性是指关键词具有链接的多样性，以及锚链接立足点的多样性。
第一种情况就像：我们要为一个文章的主题做一个锚链接，那么锚文本可以选择“哪个站长工具最好用”，或者选择“站长工具”seo综合查询工具” ，或者选择“站长批量查询分析工具”等。总之，锚文本不要太简单。
第二种情况是这样的：锚文本应该多样化。许多网站管理员喜欢将所有锚文本指向同一页面。如果页面内容少了网站会有好处，但是一旦内容添加太多，很容易导致搜索引擎认为网站有作弊嫌疑。
4. 锚文本增长率
网站优化是一个长期的过程，不可能一蹴而就，所以锚文本也是如此。你需要坚持才能得到想要的结果，所以在构建锚文本的时候，一定要注意锚文本链接的增长速度。
5.从用户的角度
任何外链都是基于用户需求的，所以需要以用户需求和用户视角作为锚文本构建的落脚点。为了提高网站关键词的排名，一定要围绕用户需求这个核心来写。如果违背了用户的需求，一味追逐锚文本，就会本末倒置。如果用户体验好，用户在网站的停留时间会增加，回头客的数量也会增加，这对于提升网站的排名也将起到重要的作用。
6. 着眼于长远利益
锚文本对关键词的改进需要很长时间的积累。只有你的锚文本存活的时间越长，它的效果就越有效，所以不要着眼于短期利益，而是做更多高质量的锚文本链接，这样后期的爆发力就会很大。
7.长度控制
当我们制作锚文本链接时，锚文本不需要太长。更多的锚文本需要基于 网站 提供的确切单词。确切的词一般不会太长。简单来说：锚文本是一个精准词，最多两个，不是一个句子，所以在锚文本中添加多个词，只要有网站提供的精准词，不要把大词跟小字，只要输入你想提升排名的关键词。
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2022年，智正云将推出新服务！云采集。接下来，我将带领大家详细了解云采集服务的功能和特点：
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1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
网页的非结构化信息为采集后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、出处、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：采集和分布式服务运行参数的可视化配置。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务，
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
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什么是锚文本？
锚文本意味着：带有链接的 关键词。例如：给“批量查询分析工具”这个词添加一个跳转链接，它就变成了锚文本。锚文本是SEO优化工作中的一个重大项目。可以说，SEO工作就是不断的做锚文本，优化锚文本。
锚文本还可以分为站内锚文本和站外锚文本，是一种非常重要的SEO优化方法。
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定向锚文本有什么作用？
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3、定向锚文本可以带动内页的权重。
如何优化锚文本？
1.锚文本必须收录关键词
制作锚文本时，必须在文本中收录 关键词。因为合适的锚文本链接不仅可以提高用户体验，还可以提高关键词的排名，促进文章被搜索引擎迅速收录，从而达到目的快速提升网站的排名。
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这里的多样性是指关键词具有链接的多样性，以及锚链接立足点的多样性。
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4. 锚文本增长率
网站优化是一个长期的过程，不可能一蹴而就，所以锚文本也是如此。你需要坚持才能得到想要的结果，所以在构建锚文本的时候，一定要注意锚文本链接的增长速度。
5.从用户的角度
任何外链都是基于用户需求的，所以需要以用户需求和用户视角作为锚文本构建的落脚点。为了提高网站关键词的排名，一定要围绕用户需求这个核心来写。如果违背了用户的需求，一味追逐锚文本，就会本末倒置。如果用户体验好，用户在网站的停留时间会增加，回头客的数量也会增加，这对于提升网站的排名也将起到重要的作用。
6. 着眼于长远利益
锚文本对关键词的改进需要很长时间的积累。只有你的锚文本存活的时间越长，它的效果就越有效，所以不要着眼于短期利益，而是做更多高质量的锚文本链接，这样后期的爆发力就会很大。
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整套解决方案:基于Golang的云原生日志采集服务设计与实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-10-08 15:17
整套解决方案:基于Golang的云原生日志采集服务设计与实践
架构师（JiaGouX）我们都是架构师！<br />架构未来，你来不来？<p style="margin-right: auto;margin-left: auto;max-width: 100%;box-sizing: border-box;min-height: 1em;width: 0px;height: 10px;border-top: 0.6em solid rgb(255, 100, 80);border-bottom-color: rgb(255, 100, 80);overflow-wrap: break-word !important;border-right: 0.7em solid transparent !important;border-left: 0.7em solid transparent !important;"><br />
<br /></p>
1. 背景
云原生技术的浪潮已经到来，技术变革迫在眉睫。
在这一技术趋势下，网易推出了青州微服务云平台，集微服务、Servicemesh、容器云、DevOps等于一体，在公司集团内部得到广泛应用，也支持众多外部客户的云原生转型。和迁移。
其中，日志是很容易被忽视的部分，但却是微服务和DevOps的重要组成部分。没有日志，就无法解决服务问题。同时，日志采集的统一也是很多业务数据分析、处理、审计的基础。
但是在云原生容器化环境中，采集 的日志有点不同。
2、容器日志的痛点采集传统的host模式
对于部署在传统物理机或虚拟机上的服务，日志采集工作清晰明了。
业务日志直接输出到主机，服务运行在固定节点上。手动或使用自动化工具，在节点上部署日志采集代理，添加代理配置，然后启动采集日志。同时，为了方便后续的日志配置修改，也可以引入配置中心，发布代理配置。
Kubernetes 环境
在 Kubernetes 环境中，情况并非如此简单。
一个 Kubernetes 节点上运行着很多不同服务的容器，容器的日志存储方式也有很多种，例如 stdout、hostPath、emptyDir、pv 等。由于频繁的主动或被动迁移，频繁的销毁和在 Kubernetes 集群中创建 Pod，我们不能像传统方式那样手动向每个服务发出 log采集 配置。另外，由于日志数据会集中存储在采集之后，所以根据namespace、pod、container、node等维度，甚至是环境变量和标签等维度对日志进行检索和过滤是非常重要的。容器。
以上都不同于传统log采集配置方式的需求和痛点。究其原因，传统方式与Kubernetes脱节，无法感知Kubernetes，无法与Kubernetes集成。
随着近年来的快速发展，Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准，甚至可以被视为新一代的分布式操作系统。在这个新的操作系统中，控制器的设计思想驱动着整个系统的运行。控制器的抽象解释如下图所示：
由于 Kubernetes 良好的可扩展性，Kubernetes 设计了自定义资源 CRD 的概念。用户可以自己定义各种资源，在一些框架的帮助下开发控制器，用控制器把我们的期望变成现实。
基于这个思路，对于日志采集，记录一个服务需要采集，需要什么样的日志配置，是用户的期望，而这一切都需要我们开发一个日志采集 的控制器来实现。
3. 探索与建筑设计
有了上面的方案，除了开发一个控制器，剩下的就是围绕这个思路做一些选型分析了。
记录采集代理选择
log采集controller只负责连接Kubernetes和生成采集配置，不负责真正的log采集。目前市面上有很多log采集代理，比如传统ELK技术栈的Logstash、CNCF研究生项目Fluentd、最近上线的Loki、beats系列的Filebeat等。下面进行简要分析。
代理集成
对于log采集agent，在Kubernetes环境中一般有两种部署方式。
一种 sidecar 方法，即与业务容器部署在同一个 Pod 中。这样Filebeat只需要采集业务容器的日志，只需要配置容器的日志配置，简单隔离。很好，但是最大的问题是每个服务必须有一个Filebeat才能去采集，通常一个节点上的Pod很多，加起来内存等开销并不乐观。
另一种也是最常见的方法是在每个节点上部署一个 Filebeat 容器。相比之下，内存占用一般要小很多，而且对 Pod 没有侵入性，更符合我们平时的使用习惯。
同时普遍采用Kubernetes的DaemonSet部署，省去了Ansible等传统自动化运维工具，部署和运维效率大幅提升。
所以我们优先使用 Daemonset 来部署 Filebeat。
整体结构
选择Filebeat作为日志采集代理，集成自研日志控制器后，从节点的角度来看，我们看到的架构如下：
日志平台下发特定的 CRD 实例到 Kubernetes 集群，日志控制器 Ripple 负责 List&Watch Pods 和来自 Kubernetes 的 CRD 实例。
通过Ripple的过滤和聚合，最终生成一个Filebeat输入配置文件。配置文件描述了服务的采集Path路径、多行日志匹配等配置，还默认配置了PodName、Hostname等到日志。在元信息中。
Filebeat 会根据 Ripple 生成的配置自动重新加载并采集 登录节点，并发送到 Kafka 或 Elasticsearch。
由于 Ripple 监听 Kubernetes 事件，它可以感知 Pod 的生命周期。无论 Pod 被销毁还是调度到任何节点，它仍然可以自动生成相应的 Filebeat 配置，无需人工干预。
Ripple 可以感知 Pod 挂载的日志卷。无论是docker Stdout的日志，还是HostPath、EmptyDir、Pv存储的日志，都可以在节点上生成日志路径，告诉Filebeat去采集。
Ripple 可以同时获取 CRD 和 Pod 信息，所以除了默认在日志配置中添加 PodName 等元信息外，还可以结合容器环境变量、Pod 标签、Pod Annotation 等对日志进行标记，以方便后续的日志过滤、检索和查询。另外，我们在Ripple中加入了定期清理日志等功能，保证日志不丢失，进一步增强了日志采集的功能和稳定性。
4.基于Filebeat的实用功能扩展
总的来说，Filebeat 可以满足大部分 log采集 的需求，但是还是有一些特殊的场景需要我们自定义 Filebeat。当然，Filebeat 本身的设计也提供了很好的扩展性。Filebeat目前只提供了elasticsearch、Kafka、logstash等几种类型的输出客户端，如果我们想让Filebeat直接发送到其他后端，需要自定义自己的输出。同样，如果您需要过滤日志或添加元信息，您也可以制作自己的处理器插件。不管是加输出还是写处理器，Filebeat提供的大体思路基本一致。一般来说，有3种方式：
直接fork Filebeat，在已有源码上开发。
无论是输出还是处理器都提供了类似Run、Stop等接口，你只需要实现这类接口，然后在init方法中注册对应的插件初始化方法即可。
当然，由于Golang中的init方法是在导入包的时候调用的，所以需要在初始化Filebeat的代码中手动导入。
复制一份Filebeat的main.go，导入我们自研的插件库，重新编译。
本质上，它与方法1没有太大区别。
Filebeat 还提供了基于 Golang 插件的插件机制。需要将自研插件编译成.so共享链接库，然后在Filebeat启动参数中通过-plugin指定库的路径。
然而，事实上，一方面，Golang 插件还不够成熟和稳定。另一方面，自研插件仍然需要依赖同版本的libbeat库，也需要用同版本的Golang编译。可能坑比较多，不推荐。
如果想了解更多关于 Filebeat 的设计，可以参考我们的文章文章。
()
为了支持各业务方的对接，我们扩展了grpc输出的开发，支持多个Kafka集群的输出。
立体监控
但真正的难点在于，业务方实际使用后，出现采集无法登录、日志配置多行或采集二进制大文件导致Filebeat oom和其他问题随之而来。我们在 Filebeat 和日志采集 的综合监控上投入了更多的时间，例如：
接入青州监控平台，包括磁盘io、网络流量传输、内存使用、cpu使用、pod事件告警等，保证基础监控的完善。
新增日志平台数据全链路延迟监控。
采集Filebeat自己的日志，通过自己的日志开始采集上报哪些日志文件，当采集结束时，避免每次ssh到各个节点查看日志配置和解决问题。
自研Filebeat导出器，连接prometheus，采集报告自己的metrics数据。
通过三维监控增强，极大的方便了我们的问题排查，降低了运维和人工成本，也保证了服务的稳定性。
五、Golang的性能优化与调优
从 Docker 到 Kubernetes，从 Istio 到 Knative，基于 Golang 的开源项目已经成为云原生生态的主力军。Golang 的简单性和效率不断吸引新项目将其用作开发语言。
我们青州微服务平台除了使用Golang编写Filebeat插件和控制器开发日志采集外，还有很多基于Golang的组件。其中，我们踩过很多坑，积累了一些Golang优化经验。
但是很多时候，我们看到了太多的GC原理、内存优化、性能优化，却往往在写完代码、完成一个项目后就无从下手。实践是检验真理的唯一标准。因此，通过自己检查和探索来提高姿势水平，找到关键问题是捷径。
对于性能优化，Golang 为我们提供了三个键：
这是一个简单的例子。
以sync.Pool为例，sync.Pool一般用于保存和复用临时对象，减少内存分配，降低GC压力。应用场景很多。比如号称比Golang官方Http快10倍的FastHttp，就大量使用了sync.Pool。Filebeat 使用 sync.Pool 将批处理日志数据聚合成 Batch 并分批发送。在 Nginx-Ingress-controller 渲染生成 nginx 配置的时候，也要使用 sync.Pool 来优化渲染效率。我们的日志控制器 Ripple 还使用 sync.Pool 来优化渲染 Filebeat 配置时的性能。
首先，使用 go benchmark 测试不使用 sync.Pool 时通过 go 模板渲染 Filebeat 配置的方法。
您可以看到结果中显示的方法每次执行的时间，以及分配的内存。
然后使用 go pprof 查看 go benchmark 生成的 profile 文件，观察整体性能数据。
其实go pprof有很多数据供我们观察，这里只展示内存分配信息。可以看出，在基准测试期间总共申请了超过 5 GB 的内存。
接下来，我们使用 go trace 查看压测过程中的 goroutine、堆内存、GC 等信息。
这里只截取600ms到700ms的时间段。从图中可以清楚地看到，100ms 内发生了 170 次 GC。
使用相同的方法和步骤，使用sync.Pool后测试结果。
分配的内存总量减少到了160MB，同一时间段内的GC次数也减少到了5次，差距非常明显。
总结与展望
在云原生时代，日志作为可观察性的一部分，是我们排查问题和解决问题的基础，也是后续大数据分析处理的开始。
在这个领域，虽然有很多开源项目，但仍然没有强大统一的log采集agent。或许这种绽放的景象会永远持续下去。因此，我们在自主研发的日志代理 Ripple 的设计中也提出了更多的抽象，保留了与其他日志采集代理接口的能力。未来，我们计划支持更多的日志采集代理，打造更丰富、更健壮的云原生日志采集系统。
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·结尾·
解决方案:百度推出外链查询工具意味着什么？
快速提升网站的销量，使用365webcall在线客服软件
文：达世君的博客
注：相关网站搭建技巧请移步网站搭建教程频道
很多站长对百度快照非常紧张。他们认为快照越新越好。突然有一天，快照没有更新，甚至快照都被还原了。这是降级的前兆。我相信了一段时间。然而10月23日百度升级链接作弊算法后，李彦宏在百度站长平台上的公告却适得其反，让我感觉“变砖”了。《家》总是表达谬误，不管你信不信，反正我信！
至于为什么百度快照时间会倒退，也就是百度快照回滚，Lee并没有给出明确的解释。他刚才说，对于一个重要的网页，搜索引擎会在数据库中保存多个快照。在一些非常特殊的情况下，搜索引擎系统可能会选择与当前搜索结果不同的快照版本，导致快照时间倒退。这对网站在搜索引擎中的性能没有影响，也不代表搜索引擎对网站的降级过程完成了，而是与是否存在有关网页上的重要更新
此外，百度站长工具平台的另一个重要变化是增加了百度外链查询工具。检查 网站self 问题和 网站SEO 优化有很大帮助。百度推出的外链查询工具的作用是什么，我们所谓的站长应该如何使用这个外链查询工具呢？? 个人认为主要从以下几个方面使用：
1、观察外链波动
通过这个百度外链查询工具，我们可以清楚的看到，他计算出来的外链总数，和其他站长工具查询的外链和外链的数量是不一样的。当然，毫无疑问是百度自己的外部链接。工具查询比较准确，我们可以用它来观察网站外部链接的变化
2、筛选和积累优质资源
通过百度外链查询工具，可以查询到网站平台收录发布的外链，速度快，权重高。这些优质的网络资源是可以积累起来的。合理利用可以让后期的优化事半功倍。
3. 提高外部链接的质量，检查链接是否自然
1.相关性
网站外链构建中使用的锚文本可以通过百度外链工具提取，可以查看网站的锚文本是否排列合理，是否相关到外链所在的页面，因为只有具有一定的相关性，才能在外链页面和网站登陆页面之间转移权重。同时也可以知道主关键词和长尾关键词的推广是否足够。
2. 广泛
建立外链时，不仅要强调外链的数量，还要考虑外链的广度；通过百度外链查询工具，可以查看所有外链是来自一个平台还是几个平台，如果来自一个平台的外链太多网站会导致百度怀疑网站 外部链接作弊
3. 平衡
检查网站的链接布局是否合理，链接平衡是否完美。所有外部链接不能只指向主页或单个页面。这种链接布局不利于网站外链的平衡，应合理安排网站登陆页，平衡链接点，让外链显得更自然
4. 有效性
就目前查询到的外链数据而言，虽然有些网页没有被百度收录列出，但是百度外链工具查询到的页面上设置的外链仍然被百度视为外链，可以从这些数据可以看出，只有百度外链工具找到的“直播链接”是有效的。也许这就是为什么论坛签名中没有锚文本的“死链接”没有效果。
4.提升网站内容质量
百度一直强调希望站长关注网站的内容建设。只有提升网站的内容价值和检索体验，才能获得用户和搜索引擎的信任。当然，除非外链不再是搜索引擎算法的参考因素，否则提升整体网站内容质量还有很长的路要走
综上，我们可以看到百度外链工具的作用，通过对这些功能的分析，我们其实可以看出百度推出这个工具是为了方便站长认真网站内容，给用户和搜索引擎提供有价值的事情，恰逢百度一再强调希望站长专注于网站内容建设 查看全部
架构师（JiaGouX）我们都是架构师！<br />架构未来，你来不来？<p style="margin-right: auto;margin-left: auto;max-width: 100%;box-sizing: border-box;min-height: 1em;width: 0px;height: 10px;border-top: 0.6em solid rgb(255, 100, 80);border-bottom-color: rgb(255, 100, 80);overflow-wrap: break-word !important;border-right: 0.7em solid transparent !important;border-left: 0.7em solid transparent !important;"><br />
<br /></p>
1. 背景
云原生技术的浪潮已经到来，技术变革迫在眉睫。
在这一技术趋势下，网易推出了青州微服务云平台，集微服务、Servicemesh、容器云、DevOps等于一体，在公司集团内部得到广泛应用，也支持众多外部客户的云原生转型。和迁移。
其中，日志是很容易被忽视的部分，但却是微服务和DevOps的重要组成部分。没有日志，就无法解决服务问题。同时，日志采集的统一也是很多业务数据分析、处理、审计的基础。
但是在云原生容器化环境中，采集 的日志有点不同。
2、容器日志的痛点采集传统的host模式
对于部署在传统物理机或虚拟机上的服务，日志采集工作清晰明了。
业务日志直接输出到主机，服务运行在固定节点上。手动或使用自动化工具，在节点上部署日志采集代理，添加代理配置，然后启动采集日志。同时，为了方便后续的日志配置修改，也可以引入配置中心，发布代理配置。
Kubernetes 环境
在 Kubernetes 环境中，情况并非如此简单。
一个 Kubernetes 节点上运行着很多不同服务的容器，容器的日志存储方式也有很多种，例如 stdout、hostPath、emptyDir、pv 等。由于频繁的主动或被动迁移，频繁的销毁和在 Kubernetes 集群中创建 Pod，我们不能像传统方式那样手动向每个服务发出 log采集 配置。另外，由于日志数据会集中存储在采集之后，所以根据namespace、pod、container、node等维度，甚至是环境变量和标签等维度对日志进行检索和过滤是非常重要的。容器。
以上都不同于传统log采集配置方式的需求和痛点。究其原因，传统方式与Kubernetes脱节，无法感知Kubernetes，无法与Kubernetes集成。
随着近年来的快速发展，Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准，甚至可以被视为新一代的分布式操作系统。在这个新的操作系统中，控制器的设计思想驱动着整个系统的运行。控制器的抽象解释如下图所示：
由于 Kubernetes 良好的可扩展性，Kubernetes 设计了自定义资源 CRD 的概念。用户可以自己定义各种资源，在一些框架的帮助下开发控制器，用控制器把我们的期望变成现实。
基于这个思路，对于日志采集，记录一个服务需要采集，需要什么样的日志配置，是用户的期望，而这一切都需要我们开发一个日志采集 的控制器来实现。
3. 探索与建筑设计
有了上面的方案，除了开发一个控制器，剩下的就是围绕这个思路做一些选型分析了。
记录采集代理选择
log采集controller只负责连接Kubernetes和生成采集配置，不负责真正的log采集。目前市面上有很多log采集代理，比如传统ELK技术栈的Logstash、CNCF研究生项目Fluentd、最近上线的Loki、beats系列的Filebeat等。下面进行简要分析。
代理集成
对于log采集agent，在Kubernetes环境中一般有两种部署方式。
一种 sidecar 方法，即与业务容器部署在同一个 Pod 中。这样Filebeat只需要采集业务容器的日志，只需要配置容器的日志配置，简单隔离。很好，但是最大的问题是每个服务必须有一个Filebeat才能去采集，通常一个节点上的Pod很多，加起来内存等开销并不乐观。
另一种也是最常见的方法是在每个节点上部署一个 Filebeat 容器。相比之下，内存占用一般要小很多，而且对 Pod 没有侵入性，更符合我们平时的使用习惯。
同时普遍采用Kubernetes的DaemonSet部署，省去了Ansible等传统自动化运维工具，部署和运维效率大幅提升。
所以我们优先使用 Daemonset 来部署 Filebeat。
整体结构
选择Filebeat作为日志采集代理，集成自研日志控制器后，从节点的角度来看，我们看到的架构如下：
日志平台下发特定的 CRD 实例到 Kubernetes 集群，日志控制器 Ripple 负责 List&Watch Pods 和来自 Kubernetes 的 CRD 实例。
通过Ripple的过滤和聚合，最终生成一个Filebeat输入配置文件。配置文件描述了服务的采集Path路径、多行日志匹配等配置，还默认配置了PodName、Hostname等到日志。在元信息中。
Filebeat 会根据 Ripple 生成的配置自动重新加载并采集 登录节点，并发送到 Kafka 或 Elasticsearch。
由于 Ripple 监听 Kubernetes 事件，它可以感知 Pod 的生命周期。无论 Pod 被销毁还是调度到任何节点，它仍然可以自动生成相应的 Filebeat 配置，无需人工干预。
Ripple 可以感知 Pod 挂载的日志卷。无论是docker Stdout的日志，还是HostPath、EmptyDir、Pv存储的日志，都可以在节点上生成日志路径，告诉Filebeat去采集。
Ripple 可以同时获取 CRD 和 Pod 信息，所以除了默认在日志配置中添加 PodName 等元信息外，还可以结合容器环境变量、Pod 标签、Pod Annotation 等对日志进行标记，以方便后续的日志过滤、检索和查询。另外，我们在Ripple中加入了定期清理日志等功能，保证日志不丢失，进一步增强了日志采集的功能和稳定性。
4.基于Filebeat的实用功能扩展
总的来说，Filebeat 可以满足大部分 log采集 的需求，但是还是有一些特殊的场景需要我们自定义 Filebeat。当然，Filebeat 本身的设计也提供了很好的扩展性。Filebeat目前只提供了elasticsearch、Kafka、logstash等几种类型的输出客户端，如果我们想让Filebeat直接发送到其他后端，需要自定义自己的输出。同样，如果您需要过滤日志或添加元信息，您也可以制作自己的处理器插件。不管是加输出还是写处理器，Filebeat提供的大体思路基本一致。一般来说，有3种方式：
直接fork Filebeat，在已有源码上开发。
无论是输出还是处理器都提供了类似Run、Stop等接口，你只需要实现这类接口，然后在init方法中注册对应的插件初始化方法即可。
当然，由于Golang中的init方法是在导入包的时候调用的，所以需要在初始化Filebeat的代码中手动导入。
复制一份Filebeat的main.go，导入我们自研的插件库，重新编译。
本质上，它与方法1没有太大区别。
Filebeat 还提供了基于 Golang 插件的插件机制。需要将自研插件编译成.so共享链接库，然后在Filebeat启动参数中通过-plugin指定库的路径。
然而，事实上，一方面，Golang 插件还不够成熟和稳定。另一方面，自研插件仍然需要依赖同版本的libbeat库，也需要用同版本的Golang编译。可能坑比较多，不推荐。
如果想了解更多关于 Filebeat 的设计，可以参考我们的文章文章。
()
为了支持各业务方的对接，我们扩展了grpc输出的开发，支持多个Kafka集群的输出。
立体监控
但真正的难点在于，业务方实际使用后，出现采集无法登录、日志配置多行或采集二进制大文件导致Filebeat oom和其他问题随之而来。我们在 Filebeat 和日志采集 的综合监控上投入了更多的时间，例如：
接入青州监控平台，包括磁盘io、网络流量传输、内存使用、cpu使用、pod事件告警等，保证基础监控的完善。
新增日志平台数据全链路延迟监控。
采集Filebeat自己的日志，通过自己的日志开始采集上报哪些日志文件，当采集结束时，避免每次ssh到各个节点查看日志配置和解决问题。
自研Filebeat导出器，连接prometheus，采集报告自己的metrics数据。
通过三维监控增强，极大的方便了我们的问题排查，降低了运维和人工成本，也保证了服务的稳定性。
五、Golang的性能优化与调优
从 Docker 到 Kubernetes，从 Istio 到 Knative，基于 Golang 的开源项目已经成为云原生生态的主力军。Golang 的简单性和效率不断吸引新项目将其用作开发语言。
我们青州微服务平台除了使用Golang编写Filebeat插件和控制器开发日志采集外，还有很多基于Golang的组件。其中，我们踩过很多坑，积累了一些Golang优化经验。
但是很多时候，我们看到了太多的GC原理、内存优化、性能优化，却往往在写完代码、完成一个项目后就无从下手。实践是检验真理的唯一标准。因此，通过自己检查和探索来提高姿势水平，找到关键问题是捷径。
对于性能优化，Golang 为我们提供了三个键：
这是一个简单的例子。
以sync.Pool为例，sync.Pool一般用于保存和复用临时对象，减少内存分配，降低GC压力。应用场景很多。比如号称比Golang官方Http快10倍的FastHttp，就大量使用了sync.Pool。Filebeat 使用 sync.Pool 将批处理日志数据聚合成 Batch 并分批发送。在 Nginx-Ingress-controller 渲染生成 nginx 配置的时候，也要使用 sync.Pool 来优化渲染效率。我们的日志控制器 Ripple 还使用 sync.Pool 来优化渲染 Filebeat 配置时的性能。
首先，使用 go benchmark 测试不使用 sync.Pool 时通过 go 模板渲染 Filebeat 配置的方法。
您可以看到结果中显示的方法每次执行的时间，以及分配的内存。
然后使用 go pprof 查看 go benchmark 生成的 profile 文件，观察整体性能数据。
其实go pprof有很多数据供我们观察，这里只展示内存分配信息。可以看出，在基准测试期间总共申请了超过 5 GB 的内存。
接下来，我们使用 go trace 查看压测过程中的 goroutine、堆内存、GC 等信息。
这里只截取600ms到700ms的时间段。从图中可以清楚地看到，100ms 内发生了 170 次 GC。
使用相同的方法和步骤，使用sync.Pool后测试结果。
分配的内存总量减少到了160MB，同一时间段内的GC次数也减少到了5次，差距非常明显。
总结与展望
在云原生时代，日志作为可观察性的一部分，是我们排查问题和解决问题的基础，也是后续大数据分析处理的开始。
在这个领域，虽然有很多开源项目，但仍然没有强大统一的log采集agent。或许这种绽放的景象会永远持续下去。因此，我们在自主研发的日志代理 Ripple 的设计中也提出了更多的抽象，保留了与其他日志采集代理接口的能力。未来，我们计划支持更多的日志采集代理，打造更丰富、更健壮的云原生日志采集系统。
如果喜欢这篇文章，请点击右上角分享文章到你的朋友圈~~
如果您有想要了解和学习的知识点或技术点，也可以留言给若飞安排分享
·结尾·
解决方案:百度推出外链查询工具意味着什么？
快速提升网站的销量，使用365webcall在线客服软件
文：达世君的博客
注：相关网站搭建技巧请移步网站搭建教程频道
很多站长对百度快照非常紧张。他们认为快照越新越好。突然有一天，快照没有更新，甚至快照都被还原了。这是降级的前兆。我相信了一段时间。然而10月23日百度升级链接作弊算法后，李彦宏在百度站长平台上的公告却适得其反，让我感觉“变砖”了。《家》总是表达谬误，不管你信不信，反正我信！
至于为什么百度快照时间会倒退，也就是百度快照回滚，Lee并没有给出明确的解释。他刚才说，对于一个重要的网页，搜索引擎会在数据库中保存多个快照。在一些非常特殊的情况下，搜索引擎系统可能会选择与当前搜索结果不同的快照版本，导致快照时间倒退。这对网站在搜索引擎中的性能没有影响，也不代表搜索引擎对网站的降级过程完成了，而是与是否存在有关网页上的重要更新
此外，百度站长工具平台的另一个重要变化是增加了百度外链查询工具。检查 网站self 问题和 网站SEO 优化有很大帮助。百度推出的外链查询工具的作用是什么，我们所谓的站长应该如何使用这个外链查询工具呢？? 个人认为主要从以下几个方面使用：
1、观察外链波动
通过这个百度外链查询工具，我们可以清楚的看到，他计算出来的外链总数，和其他站长工具查询的外链和外链的数量是不一样的。当然，毫无疑问是百度自己的外部链接。工具查询比较准确，我们可以用它来观察网站外部链接的变化
2、筛选和积累优质资源
通过百度外链查询工具，可以查询到网站平台收录发布的外链，速度快，权重高。这些优质的网络资源是可以积累起来的。合理利用可以让后期的优化事半功倍。
3. 提高外部链接的质量，检查链接是否自然
1.相关性
网站外链构建中使用的锚文本可以通过百度外链工具提取，可以查看网站的锚文本是否排列合理，是否相关到外链所在的页面，因为只有具有一定的相关性，才能在外链页面和网站登陆页面之间转移权重。同时也可以知道主关键词和长尾关键词的推广是否足够。
2. 广泛
建立外链时，不仅要强调外链的数量，还要考虑外链的广度；通过百度外链查询工具，可以查看所有外链是来自一个平台还是几个平台，如果来自一个平台的外链太多网站会导致百度怀疑网站 外部链接作弊
3. 平衡
检查网站的链接布局是否合理，链接平衡是否完美。所有外部链接不能只指向主页或单个页面。这种链接布局不利于网站外链的平衡，应合理安排网站登陆页，平衡链接点，让外链显得更自然
4. 有效性
就目前查询到的外链数据而言，虽然有些网页没有被百度收录列出，但是百度外链工具查询到的页面上设置的外链仍然被百度视为外链，可以从这些数据可以看出，只有百度外链工具找到的“直播链接”是有效的。也许这就是为什么论坛签名中没有锚文本的“死链接”没有效果。
4.提升网站内容质量
百度一直强调希望站长关注网站的内容建设。只有提升网站的内容价值和检索体验，才能获得用户和搜索引擎的信任。当然，除非外链不再是搜索引擎算法的参考因素，否则提升整体网站内容质量还有很长的路要走
综上，我们可以看到百度外链工具的作用，通过对这些功能的分析，我们其实可以看出百度推出这个工具是为了方便站长认真网站内容，给用户和搜索引擎提供有价值的事情，恰逢百度一再强调希望站长专注于网站内容建设 查看全部
整套解决方案:基于Golang的云原生日志采集服务设计与实践
架构师（JiaGouX）我们都是架构师！<br />架构未来，你来不来？<p style="margin-right: auto;margin-left: auto;max-width: 100%;box-sizing: border-box;min-height: 1em;width: 0px;height: 10px;border-top: 0.6em solid rgb(255, 100, 80);border-bottom-color: rgb(255, 100, 80);overflow-wrap: break-word !important;border-right: 0.7em solid transparent !important;border-left: 0.7em solid transparent !important;"><br />
<br /></p>
1. 背景
云原生技术的浪潮已经到来，技术变革迫在眉睫。
在这一技术趋势下，网易推出了青州微服务云平台，集微服务、Servicemesh、容器云、DevOps等于一体，在公司集团内部得到广泛应用，也支持众多外部客户的云原生转型。和迁移。
其中，日志是很容易被忽视的部分，但却是微服务和DevOps的重要组成部分。没有日志，就无法解决服务问题。同时，日志采集的统一也是很多业务数据分析、处理、审计的基础。
但是在云原生容器化环境中，采集 的日志有点不同。
2、容器日志的痛点采集传统的host模式
对于部署在传统物理机或虚拟机上的服务，日志采集工作清晰明了。
业务日志直接输出到主机，服务运行在固定节点上。手动或使用自动化工具，在节点上部署日志采集代理，添加代理配置，然后启动采集日志。同时，为了方便后续的日志配置修改，也可以引入配置中心，发布代理配置。
Kubernetes 环境
在 Kubernetes 环境中，情况并非如此简单。
一个 Kubernetes 节点上运行着很多不同服务的容器，容器的日志存储方式也有很多种，例如 stdout、hostPath、emptyDir、pv 等。由于频繁的主动或被动迁移，频繁的销毁和在 Kubernetes 集群中创建 Pod，我们不能像传统方式那样手动向每个服务发出 log采集 配置。另外，由于日志数据会集中存储在采集之后，所以根据namespace、pod、container、node等维度，甚至是环境变量和标签等维度对日志进行检索和过滤是非常重要的。容器。
以上都不同于传统log采集配置方式的需求和痛点。究其原因，传统方式与Kubernetes脱节，无法感知Kubernetes，无法与Kubernetes集成。
随着近年来的快速发展，Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准，甚至可以被视为新一代的分布式操作系统。在这个新的操作系统中，控制器的设计思想驱动着整个系统的运行。控制器的抽象解释如下图所示：
由于 Kubernetes 良好的可扩展性，Kubernetes 设计了自定义资源 CRD 的概念。用户可以自己定义各种资源，在一些框架的帮助下开发控制器，用控制器把我们的期望变成现实。
基于这个思路，对于日志采集，记录一个服务需要采集，需要什么样的日志配置，是用户的期望，而这一切都需要我们开发一个日志采集 的控制器来实现。
3. 探索与建筑设计
有了上面的方案，除了开发一个控制器，剩下的就是围绕这个思路做一些选型分析了。
记录采集代理选择
log采集controller只负责连接Kubernetes和生成采集配置，不负责真正的log采集。目前市面上有很多log采集代理，比如传统ELK技术栈的Logstash、CNCF研究生项目Fluentd、最近上线的Loki、beats系列的Filebeat等。下面进行简要分析。
代理集成
对于log采集agent，在Kubernetes环境中一般有两种部署方式。
一种 sidecar 方法，即与业务容器部署在同一个 Pod 中。这样Filebeat只需要采集业务容器的日志，只需要配置容器的日志配置，简单隔离。很好，但是最大的问题是每个服务必须有一个Filebeat才能去采集，通常一个节点上的Pod很多，加起来内存等开销并不乐观。
另一种也是最常见的方法是在每个节点上部署一个 Filebeat 容器。相比之下，内存占用一般要小很多，而且对 Pod 没有侵入性，更符合我们平时的使用习惯。
同时普遍采用Kubernetes的DaemonSet部署，省去了Ansible等传统自动化运维工具，部署和运维效率大幅提升。
所以我们优先使用 Daemonset 来部署 Filebeat。
整体结构
选择Filebeat作为日志采集代理，集成自研日志控制器后，从节点的角度来看，我们看到的架构如下：
日志平台下发特定的 CRD 实例到 Kubernetes 集群，日志控制器 Ripple 负责 List&Watch Pods 和来自 Kubernetes 的 CRD 实例。
通过Ripple的过滤和聚合，最终生成一个Filebeat输入配置文件。配置文件描述了服务的采集Path路径、多行日志匹配等配置，还默认配置了PodName、Hostname等到日志。在元信息中。
Filebeat 会根据 Ripple 生成的配置自动重新加载并采集 登录节点，并发送到 Kafka 或 Elasticsearch。
由于 Ripple 监听 Kubernetes 事件，它可以感知 Pod 的生命周期。无论 Pod 被销毁还是调度到任何节点，它仍然可以自动生成相应的 Filebeat 配置，无需人工干预。
Ripple 可以感知 Pod 挂载的日志卷。无论是docker Stdout的日志，还是HostPath、EmptyDir、Pv存储的日志，都可以在节点上生成日志路径，告诉Filebeat去采集。
Ripple 可以同时获取 CRD 和 Pod 信息，所以除了默认在日志配置中添加 PodName 等元信息外，还可以结合容器环境变量、Pod 标签、Pod Annotation 等对日志进行标记，以方便后续的日志过滤、检索和查询。另外，我们在Ripple中加入了定期清理日志等功能，保证日志不丢失，进一步增强了日志采集的功能和稳定性。
4.基于Filebeat的实用功能扩展
总的来说，Filebeat 可以满足大部分 log采集 的需求，但是还是有一些特殊的场景需要我们自定义 Filebeat。当然，Filebeat 本身的设计也提供了很好的扩展性。Filebeat目前只提供了elasticsearch、Kafka、logstash等几种类型的输出客户端，如果我们想让Filebeat直接发送到其他后端，需要自定义自己的输出。同样，如果您需要过滤日志或添加元信息，您也可以制作自己的处理器插件。不管是加输出还是写处理器，Filebeat提供的大体思路基本一致。一般来说，有3种方式：
直接fork Filebeat，在已有源码上开发。
无论是输出还是处理器都提供了类似Run、Stop等接口，你只需要实现这类接口，然后在init方法中注册对应的插件初始化方法即可。
当然，由于Golang中的init方法是在导入包的时候调用的，所以需要在初始化Filebeat的代码中手动导入。
复制一份Filebeat的main.go，导入我们自研的插件库，重新编译。
本质上，它与方法1没有太大区别。
Filebeat 还提供了基于 Golang 插件的插件机制。需要将自研插件编译成.so共享链接库，然后在Filebeat启动参数中通过-plugin指定库的路径。
然而，事实上，一方面，Golang 插件还不够成熟和稳定。另一方面，自研插件仍然需要依赖同版本的libbeat库，也需要用同版本的Golang编译。可能坑比较多，不推荐。
如果想了解更多关于 Filebeat 的设计，可以参考我们的文章文章。
()
为了支持各业务方的对接，我们扩展了grpc输出的开发，支持多个Kafka集群的输出。
立体监控
但真正的难点在于，业务方实际使用后，出现采集无法登录、日志配置多行或采集二进制大文件导致Filebeat oom和其他问题随之而来。我们在 Filebeat 和日志采集 的综合监控上投入了更多的时间，例如：
接入青州监控平台，包括磁盘io、网络流量传输、内存使用、cpu使用、pod事件告警等，保证基础监控的完善。
新增日志平台数据全链路延迟监控。
采集Filebeat自己的日志，通过自己的日志开始采集上报哪些日志文件，当采集结束时，避免每次ssh到各个节点查看日志配置和解决问题。
自研Filebeat导出器，连接prometheus，采集报告自己的metrics数据。
通过三维监控增强，极大的方便了我们的问题排查，降低了运维和人工成本，也保证了服务的稳定性。
五、Golang的性能优化与调优
从 Docker 到 Kubernetes，从 Istio 到 Knative，基于 Golang 的开源项目已经成为云原生生态的主力军。Golang 的简单性和效率不断吸引新项目将其用作开发语言。
我们青州微服务平台除了使用Golang编写Filebeat插件和控制器开发日志采集外，还有很多基于Golang的组件。其中，我们踩过很多坑，积累了一些Golang优化经验。
但是很多时候，我们看到了太多的GC原理、内存优化、性能优化，却往往在写完代码、完成一个项目后就无从下手。实践是检验真理的唯一标准。因此，通过自己检查和探索来提高姿势水平，找到关键问题是捷径。
对于性能优化，Golang 为我们提供了三个键：
这是一个简单的例子。
以sync.Pool为例，sync.Pool一般用于保存和复用临时对象，减少内存分配，降低GC压力。应用场景很多。比如号称比Golang官方Http快10倍的FastHttp，就大量使用了sync.Pool。Filebeat 使用 sync.Pool 将批处理日志数据聚合成 Batch 并分批发送。在 Nginx-Ingress-controller 渲染生成 nginx 配置的时候，也要使用 sync.Pool 来优化渲染效率。我们的日志控制器 Ripple 还使用 sync.Pool 来优化渲染 Filebeat 配置时的性能。
首先，使用 go benchmark 测试不使用 sync.Pool 时通过 go 模板渲染 Filebeat 配置的方法。
您可以看到结果中显示的方法每次执行的时间，以及分配的内存。
然后使用 go pprof 查看 go benchmark 生成的 profile 文件，观察整体性能数据。
其实go pprof有很多数据供我们观察，这里只展示内存分配信息。可以看出，在基准测试期间总共申请了超过 5 GB 的内存。
接下来，我们使用 go trace 查看压测过程中的 goroutine、堆内存、GC 等信息。
这里只截取600ms到700ms的时间段。从图中可以清楚地看到，100ms 内发生了 170 次 GC。
使用相同的方法和步骤，使用sync.Pool后测试结果。
分配的内存总量减少到了160MB，同一时间段内的GC次数也减少到了5次，差距非常明显。
总结与展望
在云原生时代，日志作为可观察性的一部分，是我们排查问题和解决问题的基础，也是后续大数据分析处理的开始。
在这个领域，虽然有很多开源项目，但仍然没有强大统一的log采集agent。或许这种绽放的景象会永远持续下去。因此，我们在自主研发的日志代理 Ripple 的设计中也提出了更多的抽象，保留了与其他日志采集代理接口的能力。未来，我们计划支持更多的日志采集代理，打造更丰富、更健壮的云原生日志采集系统。
如果喜欢这篇文章，请点击右上角分享文章到你的朋友圈~~
如果您有想要了解和学习的知识点或技术点，也可以留言给若飞安排分享
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解决方案:百度推出外链查询工具意味着什么？
快速提升网站的销量，使用365webcall在线客服软件
文：达世君的博客
注：相关网站搭建技巧请移步网站搭建教程频道
很多站长对百度快照非常紧张。他们认为快照越新越好。突然有一天，快照没有更新，甚至快照都被还原了。这是降级的前兆。我相信了一段时间。然而10月23日百度升级链接作弊算法后，李彦宏在百度站长平台上的公告却适得其反，让我感觉“变砖”了。《家》总是表达谬误，不管你信不信，反正我信！
至于为什么百度快照时间会倒退，也就是百度快照回滚，Lee并没有给出明确的解释。他刚才说，对于一个重要的网页，搜索引擎会在数据库中保存多个快照。在一些非常特殊的情况下，搜索引擎系统可能会选择与当前搜索结果不同的快照版本，导致快照时间倒退。这对网站在搜索引擎中的性能没有影响，也不代表搜索引擎对网站的降级过程完成了，而是与是否存在有关网页上的重要更新
此外，百度站长工具平台的另一个重要变化是增加了百度外链查询工具。检查 网站self 问题和 网站SEO 优化有很大帮助。百度推出的外链查询工具的作用是什么，我们所谓的站长应该如何使用这个外链查询工具呢？? 个人认为主要从以下几个方面使用：
1、观察外链波动
通过这个百度外链查询工具，我们可以清楚的看到，他计算出来的外链总数，和其他站长工具查询的外链和外链的数量是不一样的。当然，毫无疑问是百度自己的外部链接。工具查询比较准确，我们可以用它来观察网站外部链接的变化
2、筛选和积累优质资源
通过百度外链查询工具，可以查询到网站平台收录发布的外链，速度快，权重高。这些优质的网络资源是可以积累起来的。合理利用可以让后期的优化事半功倍。
3. 提高外部链接的质量，检查链接是否自然
1.相关性
网站外链构建中使用的锚文本可以通过百度外链工具提取，可以查看网站的锚文本是否排列合理，是否相关到外链所在的页面，因为只有具有一定的相关性，才能在外链页面和网站登陆页面之间转移权重。同时也可以知道主关键词和长尾关键词的推广是否足够。
2. 广泛
建立外链时，不仅要强调外链的数量，还要考虑外链的广度；通过百度外链查询工具，可以查看所有外链是来自一个平台还是几个平台，如果来自一个平台的外链太多网站会导致百度怀疑网站 外部链接作弊
3. 平衡
检查网站的链接布局是否合理，链接平衡是否完美。所有外部链接不能只指向主页或单个页面。这种链接布局不利于网站外链的平衡，应合理安排网站登陆页，平衡链接点，让外链显得更自然
4. 有效性
就目前查询到的外链数据而言，虽然有些网页没有被百度收录列出，但是百度外链工具查询到的页面上设置的外链仍然被百度视为外链，可以从这些数据可以看出，只有百度外链工具找到的“直播链接”是有效的。也许这就是为什么论坛签名中没有锚文本的“死链接”没有效果。
4.提升网站内容质量
百度一直强调希望站长关注网站的内容建设。只有提升网站的内容价值和检索体验，才能获得用户和搜索引擎的信任。当然，除非外链不再是搜索引擎算法的参考因素，否则提升整体网站内容质量还有很长的路要走
综上，我们可以看到百度外链工具的作用，通过对这些功能的分析，我们其实可以看出百度推出这个工具是为了方便站长认真网站内容，给用户和搜索引擎提供有价值的事情，恰逢百度一再强调希望站长专注于网站内容建设
完美:采集系统上云的定义和适用场景不是很明确
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 60 次浏览 • 2022-10-01 18:10
完美:采集系统上云的定义和适用场景不是很明确
采集系统上云主要有三种形式：1.私有云（私有云）的定义和适用场景不是很明确。2.公有云（公有云+厂商中继容灾系统）3.混合云（公有云+厂商云中继容灾系统+服务商的中继中心）我更倾向于私有云，原因主要有三点：1.基于私有云2.厂商的联合应用3.联合应用带来的厂商和服务商的多产品规模经济成本低首先，公有云并不能保证供应，并不能满足我们需要的速度，性能，灵活性，安全等要求，还很贵，所以一般个人并不在采集系统中使用公有云进行采集。
其次，我们既需要部署联合应用进行配置，也需要厂商的中继中心给厂商和服务商提供中继中心，安全的联合应用要进行公有云的联合部署，所以在采集系统中并不需要进行公有云。在时延性能上，公有云并不能达到厂商的水平，还要容量取舍，这个需要厂商自己衡量。再者，联合应用的成本不低，如果部署的是规模经济成本和厂商厂商的服务器运维成本均摊下来，未必划算。
三者均衡的是混合云，采集系统常见的组合是，厂商提供一部分采集功能，联合容灾系统和服务商中继系统进行一部分，以满足很多的需求。比如我们需要统计，通过联合应用部署的服务商和容灾系统直接采集。特殊要求联合部署联合应用的情况下，才需要进行私有云以外的其他方式部署。 查看全部
采集系统上云主要有三种形式：1.私有云（私有云）的定义和适用场景不是很明确。2.公有云（公有云+厂商中继容灾系统）3.混合云（公有云+厂商云中继容灾系统+服务商的中继中心）我更倾向于私有云，原因主要有三点：1.基于私有云2.厂商的联合应用3.联合应用带来的厂商和服务商的多产品规模经济成本低首先，公有云并不能保证供应，并不能满足我们需要的速度，性能，灵活性，安全等要求，还很贵，所以一般个人并不在采集系统中使用公有云进行采集。
其次，我们既需要部署联合应用进行配置，也需要厂商的中继中心给厂商和服务商提供中继中心，安全的联合应用要进行公有云的联合部署，所以在采集系统中并不需要进行公有云。在时延性能上，公有云并不能达到厂商的水平，还要容量取舍，这个需要厂商自己衡量。再者，联合应用的成本不低，如果部署的是规模经济成本和厂商厂商的服务器运维成本均摊下来，未必划算。
三者均衡的是混合云，采集系统常见的组合是，厂商提供一部分采集功能，联合容灾系统和服务商中继系统进行一部分，以满足很多的需求。比如我们需要统计，通过联合应用部署的服务商和容灾系统直接采集。特殊要求联合部署联合应用的情况下，才需要进行私有云以外的其他方式部署。 查看全部
完美:采集系统上云的定义和适用场景不是很明确
采集系统上云主要有三种形式：1.私有云（私有云）的定义和适用场景不是很明确。2.公有云（公有云+厂商中继容灾系统）3.混合云（公有云+厂商云中继容灾系统+服务商的中继中心）我更倾向于私有云，原因主要有三点：1.基于私有云2.厂商的联合应用3.联合应用带来的厂商和服务商的多产品规模经济成本低首先，公有云并不能保证供应，并不能满足我们需要的速度，性能，灵活性，安全等要求，还很贵，所以一般个人并不在采集系统中使用公有云进行采集。
其次，我们既需要部署联合应用进行配置，也需要厂商的中继中心给厂商和服务商提供中继中心，安全的联合应用要进行公有云的联合部署，所以在采集系统中并不需要进行公有云。在时延性能上，公有云并不能达到厂商的水平，还要容量取舍，这个需要厂商自己衡量。再者，联合应用的成本不低，如果部署的是规模经济成本和厂商厂商的服务器运维成本均摊下来，未必划算。
三者均衡的是混合云，采集系统常见的组合是，厂商提供一部分采集功能，联合容灾系统和服务商中继系统进行一部分，以满足很多的需求。比如我们需要统计，通过联合应用部署的服务商和容灾系统直接采集。特殊要求联合部署联合应用的情况下，才需要进行私有云以外的其他方式部署。
整套解决方案:中小企业采集系统上云之后，一般采集数据的程序
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 80 次浏览 • 2022-10-01 08:12
整套解决方案:中小企业采集系统上云之后，一般采集数据的程序
采集系统上云之后，一般采集数据的程序就是服务商出面，采集数据主要依赖于他们内部丰富的采集链路，可以是集群、小间距、网格、弱网络等等，再加上云计算的支持，基本可以实现你想要的效果。
原来做过他们公司的中小企业采集系统，说点自己的想法，其实我感觉他们的技术很好，但从产品来看，他们只是看起来很牛而已，中小企业采集技术很少是自己公司做的，基本都是寻找第三方公司，他们应该拿到源代码，但他们没有。好像并不具备直接的技术支持。
bestwishes，but,,basically,,evenatsomerestaurantownerthatcareshavingtheorganizationforproduction.theyarejuststrikingaminutetosolvetheproblem.thoughtheannualsharingisonlyavailablefor100,000micro-commercialproducts.但是他们把我找到的源代码作了infrastructureassessment，发现用他们的系统最后能按30%的人口覆盖的方式降低成本（嗯，也就是能把这个成本降到与全部销售额相同的水平吧）。
同时，作个upsidedown吧，由于有系统，成本比原来公平了，也得到市场的推广，好过销售费用。最后，作为工作能力的敲门砖，我发现他们的技术要求比原来的的要低很多。最后，我还是坚信将来是各种源代码整合的时代。 查看全部
采集系统上云之后，一般采集数据的程序就是服务商出面，采集数据主要依赖于他们内部丰富的采集链路，可以是集群、小间距、网格、弱网络等等，再加上云计算的支持，基本可以实现你想要的效果。
原来做过他们公司的中小企业采集系统，说点自己的想法，其实我感觉他们的技术很好，但从产品来看，他们只是看起来很牛而已，中小企业采集技术很少是自己公司做的，基本都是寻找第三方公司，他们应该拿到源代码，但他们没有。好像并不具备直接的技术支持。
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同时，作个upsidedown吧，由于有系统，成本比原来公平了，也得到市场的推广，好过销售费用。最后，作为工作能力的敲门砖，我发现他们的技术要求比原来的的要低很多。最后，我还是坚信将来是各种源代码整合的时代。 查看全部
整套解决方案:中小企业采集系统上云之后，一般采集数据的程序
采集系统上云之后，一般采集数据的程序就是服务商出面，采集数据主要依赖于他们内部丰富的采集链路，可以是集群、小间距、网格、弱网络等等，再加上云计算的支持，基本可以实现你想要的效果。
原来做过他们公司的中小企业采集系统，说点自己的想法，其实我感觉他们的技术很好，但从产品来看，他们只是看起来很牛而已，中小企业采集技术很少是自己公司做的，基本都是寻找第三方公司，他们应该拿到源代码，但他们没有。好像并不具备直接的技术支持。
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同时，作个upsidedown吧，由于有系统，成本比原来公平了，也得到市场的推广，好过销售费用。最后，作为工作能力的敲门砖，我发现他们的技术要求比原来的的要低很多。最后，我还是坚信将来是各种源代码整合的时代。
解决方案:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-09-30 23:06
解决方案:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
本文整理自：浅谈云原生系统日志采集在数据栈中的实践
DataStack 是云原生的一站式数据中心 PaaS。我们在github上有一个有趣的开源项目：FlinkX，欢迎给我们一个star！星星！星星！
FlinkX 是一个基于 Flink 的批量流统一数据同步工具。不仅可以采集静态数据，比如MySQL、HDFS等，还可以采集实时变化的数据，比如MySQL binlog、Kafka等，是一个数据同步引擎它集成了全局、异构和批处理流。有兴趣的请来github社区和我们一起玩~
一、常规玩ELK
说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、别说武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(一） 记录暴发户 loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
与其他日志聚合系统相比，Loki
没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 或更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(二） ♂️ 儿子 Promtail
promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(三） Promtail 服务发现
1、 以采集器的形式找一个文件，首先要找出文件在哪里，然后就可以做如下采集、标签推送等功能了。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集@的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2、 标记
日志promtail可以访问，但是如何区分这些日志还有一个问题，loki使用了类似prometheus的思路来标注数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（四） PLG 最佳实践
loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，并借助prometheus的服务发现机制动态给日志添加标签，无论是是资源占用。部署和维护的程度和难度都非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
三、数据栈日志实践
(一） 数据栈日志要求
(二）️主机模式
数据栈主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1、logtail 模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、path 支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
(三） 云原生模式
传统的云原生模型采用PLG的主流模型。但是，当数据栈作为一个完整的系统交付给企业时，存在很多限制，这会导致demoset模型无法使用。最大的挑战是许可。只能使用一种命名空间权限。挂载 /var/lib/pods
在这种情况下如何使用 PLG？
其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集将数据卷下的日志写入。
1、⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以把promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后用服务的logpath作为环境变量的方式来设置，比如LOG_PATH=/var/log/commonlog/*。日志
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
2、⏰如何在数据栈中部署promtail
为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list & watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
因此，当创建 CR 时，promtail 作为 sidecar 注入。并且读取的环境变量是操作者动态设置的环境变量，非常灵活。
四、总结
(一） 数据栈日志采集优势
(二）✈️未来规划
最后跟大家分享一下数据栈当前日志模块的可视化效果。是不是超级酷？
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(1）采集素材
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(2）原创文章
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本文整理自：浅谈云原生系统日志采集在数据栈中的实践
DataStack 是云原生的一站式数据中心 PaaS。我们在github上有一个有趣的开源项目：FlinkX，欢迎给我们一个star！星星！星星！
FlinkX 是一个基于 Flink 的批量流统一数据同步工具。不仅可以采集静态数据，比如MySQL、HDFS等，还可以采集实时变化的数据，比如MySQL binlog、Kafka等，是一个数据同步引擎它集成了全局、异构和批处理流。有兴趣的请来github社区和我们一起玩~
一、常规玩ELK
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Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、别说武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(一） 记录暴发户 loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
与其他日志聚合系统相比，Loki
没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 或更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(二） ♂️ 儿子 Promtail
promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(三） Promtail 服务发现
1、 以采集器的形式找一个文件，首先要找出文件在哪里，然后就可以做如下采集、标签推送等功能了。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集@的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2、 标记
日志promtail可以访问，但是如何区分这些日志还有一个问题，loki使用了类似prometheus的思路来标注数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（四） PLG 最佳实践
loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，并借助prometheus的服务发现机制动态给日志添加标签，无论是是资源占用。部署和维护的程度和难度都非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
三、数据栈日志实践
(一） 数据栈日志要求
(二）️主机模式
数据栈主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1、logtail 模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、path 支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
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(三） 云原生模式
传统的云原生模型采用PLG的主流模型。但是，当数据栈作为一个完整的系统交付给企业时，存在很多限制，这会导致demoset模型无法使用。最大的挑战是许可。只能使用一种命名空间权限。挂载 /var/lib/pods
在这种情况下如何使用 PLG？
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sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集将数据卷下的日志写入。
1、⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以把promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后用服务的logpath作为环境变量的方式来设置，比如LOG_PATH=/var/log/commonlog/*。日志
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
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2、⏰如何在数据栈中部署promtail
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文章发布成功后，主动向百度推送文章，保证百度能及时发布新链接收录
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解决方案:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
本文整理自：浅谈云原生系统日志采集在数据栈中的实践
DataStack 是云原生的一站式数据中心 PaaS。我们在github上有一个有趣的开源项目：FlinkX，欢迎给我们一个star！星星！星星！
FlinkX 是一个基于 Flink 的批量流统一数据同步工具。不仅可以采集静态数据，比如MySQL、HDFS等，还可以采集实时变化的数据，比如MySQL binlog、Kafka等，是一个数据同步引擎它集成了全局、异构和批处理流。有兴趣的请来github社区和我们一起玩~
一、常规玩ELK
说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、别说武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(一） 记录暴发户 loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
与其他日志聚合系统相比，Loki
没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 或更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(二） ♂️ 儿子 Promtail
promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(三） Promtail 服务发现
1、 以采集器的形式找一个文件，首先要找出文件在哪里，然后就可以做如下采集、标签推送等功能了。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集@的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2、 标记
日志promtail可以访问，但是如何区分这些日志还有一个问题，loki使用了类似prometheus的思路来标注数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（四） PLG 最佳实践
loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，并借助prometheus的服务发现机制动态给日志添加标签，无论是是资源占用。部署和维护的程度和难度都非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
三、数据栈日志实践
(一） 数据栈日志要求
(二）️主机模式
数据栈主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1、logtail 模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、path 支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
(三） 云原生模式
传统的云原生模型采用PLG的主流模型。但是，当数据栈作为一个完整的系统交付给企业时，存在很多限制，这会导致demoset模型无法使用。最大的挑战是许可。只能使用一种命名空间权限。挂载 /var/lib/pods
在这种情况下如何使用 PLG？
其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集将数据卷下的日志写入。
1、⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以把promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后用服务的logpath作为环境变量的方式来设置，比如LOG_PATH=/var/log/commonlog/*。日志
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
2、⏰如何在数据栈中部署promtail
为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list & watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
因此，当创建 CR 时，promtail 作为 sidecar 注入。并且读取的环境变量是操作者动态设置的环境变量，非常灵活。
四、总结
(一） 数据栈日志采集优势
(二）✈️未来规划
最后跟大家分享一下数据栈当前日志模块的可视化效果。是不是超级酷？
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解决方案:云原生下的指标与日志采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-09-30 23:06
解决方案:云原生下的指标与日志采集
介绍：
众所周知，对于一个云原生的PaaS平台来说，在页面上查看日志和指标是最基本的功能。无论是日志、指标还是链接跟踪，基本上都分为三个模块：采集、存储和展示。
在这里，笔者将介绍云原生下常用指标&日志的采集解决方案，以及Erda作为云原生PaaS平台是如何实现的。
指标采集程序介绍常用架构模式1.守护进程
采集客户端代理通过Daemonset部署在各个节点上。这种模式下，指标通常由agent主动采集获取。常用代理有 telegraf、metricbeat、cadvisor 等。
应用场景：
2. 推拉
当我们需要采集程序的内部指标时，我们通常使用代理主动拉取指标或客户端主动推送指标。
应用场景：
那么，是推还是拉？
我认为这取决于实际的应用场景。比如对于短期任务，由于agent可能还没有启动采集，所以已经结束了，所以我们使用push方式；但是对于Web服务来说，这个问题就不存在了，pull的方式也可以减少用户端。负担。
开源解决方案简介
作为 CNCF 的 2 号毕业生，Prometheus 从诞生之初就基本成为了云原生尤其是 Kubernetes 的官方监控解决方案。
它其实是一个完整的解决方案，这里我们主要介绍它的采集功能。
和push&pull的方案基本一样，但是因为是丰富的exporter系统，所以基本可以采集在节点层面收录各种指标。
二达采用的架构方案
在Erda，目前的解决方案是通过二次打开telegraf，利用其丰富的采集插件，合并Daemonset和push-pull的解决方案。
日志采集程序介绍常见架构模式1.守护进程
如果容器中应用的日志输出到stdout，容器运行时会通过logging-driver模块输出到其他媒体，一般是本地磁盘。比如Docker通常通过json-driver docker/containers//*.log文件将日志输出到/var/log/。
对于这种场景，我们一般使用Daemonset方案，即在每个节点上部署一个采集器，通过读取机器上的日志文件来采集日志。
2. 边车
Daemonset 方案也有一些限制，例如，当应用程序日志输出到日志文件时，或者当您要为日志配置一些处理规则（例如，多行规则、日志提取规则）时。
这时候可以使用Sidecar方案，logging-agent和应用容器可以共享日志目录，主动上报给采集。
3. 主动举报
当然也可以主动上报日志（一般是通过厂商提供的SDK）。
常见的应用场景有：
开源解决方案简介
在业界，比较有名的是使用ELK作为日志解决方案，当然也是一个完整的解决方案。采集模块主要使用beats作为采集端，logstash作为日志采集的主要入口，elasticsearch作为存储，kibana作为展示层。
尔达的架构方案
在 Erda 中，我们使用 fluent-bit 进行日志记录采集器：
概括
不难看出，无论是指标还是日志，data采集方案都比较简单明了，我们可以根据实际场景进行混搭。
但是，随着集群规模的增长和用户定义需求的增加，往往会出现以下困难：
对于这些问题，我们也在不断的探索和实践中，会在后续的文章中分享。
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2. 推拉
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2. 边车
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3. 主动举报
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计划任务：
设置文章发布定时任务，自动更新网站文章，无需人工干预，提高工作效率
▶优采云采集cms发布助手操作步骤：
一、采集材料/原创文章
(1）采集素材
优采云采集根据用户输入的关键词，通过程序自动搜索进入主流自媒体数据源的搜索引擎。
脚步：
在主页面输入关键词，如“流行病”，优采云采集会将搜索结果整合成一个列表->勾选想要的文章->保存到< @文章图书馆
(2）原创文章
优采云采集采用深度神经网络算法重构文章，减少了文章的重复，自动调整段落中单词的顺序，替换整个句子。
优采云采集智能原创的过程中使用了最新的RNN和LSTM算法，既保证了文章的可读性，又生成了智能原创@ >文章 可以用来绕过一些重复检测算法。
脚步：
在主页面输入关键词，如“操作”，优采云采集会将搜索结果整合成一个列表->勾选想要的文章->保存到< @文章库->进入【原创】界面->勾选需要的原创内容->选择【批处理原创】功能
二、cms发布任务
选择【管理】按钮添加账户
选择“添加帐户”按钮
按照说明输入URL名称/网站类型/后台地址/用户名/密码/列名/列ID->点击保存
重新进入cms界面->选择【创建任务】
检查所需的版本文章->选择[下一步]按钮
创建任务名称->选择内链组->添加要发布的账号，选择发布账号->设置发布方式->添加执行日期->选择发布频率->设置内链->选择[提交]按钮，完成发布任务。
评论：
cms【添加账号】填写项目示例
*后台地址：
后台地址是登录界面的地址（不是登录后）
节目名称：
如果要将文章发布到“小程序”，则列名输入“小程序”
列 ID：
小程序对应的ID为：270
采集系统上云首选乐推云，买家a收到货
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-09-02 23:01
采集系统上云首选乐推云，买家a收到货
采集系统上云首选乐推云，他们的主要是在日常的生活中起到“互联”的作用，买家a，您今天收到货，说好用他们家的乐推云扫描一下就可以把订单传给该平台，到时候平台里面就会有您对应的订单号码，之后再用app下单付款，等您发货以后，他们再把订单号码通过乐推云上传到您的后台管理平台，你可以在app上看到它的后台id，就可以通过管理平台找到它了。
淘宝客利用的是两种平台：一种是自己开通店铺，利用店铺里自带的有无数销量以及自身平台优惠券，一种是利用平台厂家或是其他公司购买，他们在通过你在店铺扫码以后一次性支付商品销量金额。具体是免费送，还是就要看商家是否还有市场。
遇到过这么个领优惠券的商家，免费送货不同于普通的平台，主要是上架子商品的优惠券是不一样的，收费模式与模式里面的佣金是成正比的，你可以理解为优惠券是商家付费然后给你的，在我们常说的淘宝联盟或者第三方软件，无论是咸鱼二手还是第三方公司，淘宝客都是通过购买给推广的人，每当对方以优惠券的形式获得商品的时候卖出去。
商家有进货渠道，线下低成本发货，快递费用可以从平台上costallmore，
确实是你订单里还存在着商家的售后问题，发的不满意可以申请退货退款。 查看全部
采集系统上云首选乐推云，他们的主要是在日常的生活中起到“互联”的作用，买家a，您今天收到货，说好用他们家的乐推云扫描一下就可以把订单传给该平台，到时候平台里面就会有您对应的订单号码，之后再用app下单付款，等您发货以后，他们再把订单号码通过乐推云上传到您的后台管理平台，你可以在app上看到它的后台id，就可以通过管理平台找到它了。
淘宝客利用的是两种平台：一种是自己开通店铺，利用店铺里自带的有无数销量以及自身平台优惠券，一种是利用平台厂家或是其他公司购买，他们在通过你在店铺扫码以后一次性支付商品销量金额。具体是免费送，还是就要看商家是否还有市场。
遇到过这么个领优惠券的商家，免费送货不同于普通的平台，主要是上架子商品的优惠券是不一样的，收费模式与模式里面的佣金是成正比的，你可以理解为优惠券是商家付费然后给你的，在我们常说的淘宝联盟或者第三方软件，无论是咸鱼二手还是第三方公司，淘宝客都是通过购买给推广的人，每当对方以优惠券的形式获得商品的时候卖出去。
商家有进货渠道，线下低成本发货，快递费用可以从平台上costallmore，
确实是你订单里还存在着商家的售后问题，发的不满意可以申请退货退款。 查看全部
采集系统上云首选乐推云，买家a收到货
采集系统上云首选乐推云，他们的主要是在日常的生活中起到“互联”的作用，买家a，您今天收到货，说好用他们家的乐推云扫描一下就可以把订单传给该平台，到时候平台里面就会有您对应的订单号码，之后再用app下单付款，等您发货以后，他们再把订单号码通过乐推云上传到您的后台管理平台，你可以在app上看到它的后台id，就可以通过管理平台找到它了。
淘宝客利用的是两种平台：一种是自己开通店铺，利用店铺里自带的有无数销量以及自身平台优惠券，一种是利用平台厂家或是其他公司购买，他们在通过你在店铺扫码以后一次性支付商品销量金额。具体是免费送，还是就要看商家是否还有市场。
遇到过这么个领优惠券的商家，免费送货不同于普通的平台，主要是上架子商品的优惠券是不一样的，收费模式与模式里面的佣金是成正比的，你可以理解为优惠券是商家付费然后给你的，在我们常说的淘宝联盟或者第三方软件，无论是咸鱼二手还是第三方公司，淘宝客都是通过购买给推广的人，每当对方以优惠券的形式获得商品的时候卖出去。
商家有进货渠道，线下低成本发货，快递费用可以从平台上costallmore，
确实是你订单里还存在着商家的售后问题，发的不满意可以申请退货退款。
解决方案:数据如何采集，如何与管理系统联动？(组图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 56 次浏览 • 2022-11-09 07:15
解决方案:数据如何采集，如何与管理系统联动？(组图)
采集系统上云的时候，与此同时，也要采集数据？那么，打造大数据，数据需要如何采集呢？现在，数据上云实现的不仅仅是数据的归档管理，而是数据分析的转化，更好的预测数据。数据采集存放在云上，可以自行管理数据，节省管理成本；另外，可以再云端获取相关数据，节省数据导入的成本；对于即将采集的数据，直接云端扫描就能获取到，减少传统数据采集的流程。
那么，数据如何采集，如何与管理系统联动？采集方式主要有两种，一种是嵌入式采集，一种是云采集。嵌入式采集的弊端有三个：。
一、安装难度大，
二、数据统计混乱，采集的时候有人同时用两个设备或一个设备采集，
三、采集到的数据少、杂，没有有效的数据统计云采集的优势在于自动化、无代码、无设备要求，节省设备、网络采集成本，加速成果导出；而且大数据体量大，用云采集实现全平台、全方位多渠道联动分析，深度挖掘数据价值，用来辅助决策分析或者制定决策是再好不过了。目前，应用于大数据采集的是硬件采集卡。采集卡的市场价格大约在百元左右。
采集的基本流程分为8个阶段，主要流程图如下：市场上的数据采集卡硬件采集卡主要分为两种：第一种：市场主流产品，beaconcubes，beaconcubes较早开始专业采集卡的研发，产品跟不上市场的发展需求，自然就没落了。第二种：采集卡中低端品牌厂商产品，质量不太好，价格便宜，能实现全平台采集，基本实现全站数据的采集和处理。
选择采集卡时要尽量选择高频次、高分辨率、高动态范围等性能指标的产品，并确保采集卡相应型号的可插拔设计，这样更容易维护。尤其针对数据量较大的数据分析，必须选择适合工作站上配置的采集卡，而不能选择未适合pc端配置的采集卡。采集卡的“高频次”数据采集指的是针对多种实时数据源类型（内存采集、硬盘采集、网络采集）采集的数据量；“高分辨率”指的是采集的数据区分率较高，数据量能在一定区间内精准采集；“高动态范围”指的是采集到的数据像素颜色变化较高，并清晰。
（注：下文所有实时数据源类型指的是通过以上特性的采集卡产品）挑选采集卡时，要兼顾以上所有指标，确保采集出来的数据为有效数据。只有采集的数据有效，才可以进行分析及可视化展示，才能帮助企业更好地完成数据价值挖掘。关于数据采集的介绍，详情可以咨询小沃网络科技：大数据时代到来，数据采集成为商业分析成功基础！。 查看全部
采集系统上云的时候，与此同时，也要采集数据？那么，打造大数据，数据需要如何采集呢？现在，数据上云实现的不仅仅是数据的归档管理，而是数据分析的转化，更好的预测数据。数据采集存放在云上，可以自行管理数据，节省管理成本；另外，可以再云端获取相关数据，节省数据导入的成本；对于即将采集的数据，直接云端扫描就能获取到，减少传统数据采集的流程。
那么，数据如何采集，如何与管理系统联动？采集方式主要有两种，一种是嵌入式采集，一种是云采集。嵌入式采集的弊端有三个：。
一、安装难度大，
二、数据统计混乱，采集的时候有人同时用两个设备或一个设备采集，
三、采集到的数据少、杂，没有有效的数据统计云采集的优势在于自动化、无代码、无设备要求，节省设备、网络采集成本，加速成果导出；而且大数据体量大，用云采集实现全平台、全方位多渠道联动分析，深度挖掘数据价值，用来辅助决策分析或者制定决策是再好不过了。目前，应用于大数据采集的是硬件采集卡。采集卡的市场价格大约在百元左右。
采集的基本流程分为8个阶段，主要流程图如下：市场上的数据采集卡硬件采集卡主要分为两种：第一种：市场主流产品，beaconcubes，beaconcubes较早开始专业采集卡的研发，产品跟不上市场的发展需求，自然就没落了。第二种：采集卡中低端品牌厂商产品，质量不太好，价格便宜，能实现全平台采集，基本实现全站数据的采集和处理。
选择采集卡时要尽量选择高频次、高分辨率、高动态范围等性能指标的产品，并确保采集卡相应型号的可插拔设计，这样更容易维护。尤其针对数据量较大的数据分析，必须选择适合工作站上配置的采集卡，而不能选择未适合pc端配置的采集卡。采集卡的“高频次”数据采集指的是针对多种实时数据源类型（内存采集、硬盘采集、网络采集）采集的数据量；“高分辨率”指的是采集的数据区分率较高，数据量能在一定区间内精准采集；“高动态范围”指的是采集到的数据像素颜色变化较高，并清晰。
（注：下文所有实时数据源类型指的是通过以上特性的采集卡产品）挑选采集卡时，要兼顾以上所有指标，确保采集出来的数据为有效数据。只有采集的数据有效，才可以进行分析及可视化展示，才能帮助企业更好地完成数据价值挖掘。关于数据采集的介绍，详情可以咨询小沃网络科技：大数据时代到来，数据采集成为商业分析成功基础！。 查看全部
解决方案:数据如何采集，如何与管理系统联动？(组图)
采集系统上云的时候，与此同时，也要采集数据？那么，打造大数据，数据需要如何采集呢？现在，数据上云实现的不仅仅是数据的归档管理，而是数据分析的转化，更好的预测数据。数据采集存放在云上，可以自行管理数据，节省管理成本；另外，可以再云端获取相关数据，节省数据导入的成本；对于即将采集的数据，直接云端扫描就能获取到，减少传统数据采集的流程。
那么，数据如何采集，如何与管理系统联动？采集方式主要有两种，一种是嵌入式采集，一种是云采集。嵌入式采集的弊端有三个：。
一、安装难度大，
二、数据统计混乱，采集的时候有人同时用两个设备或一个设备采集，
三、采集到的数据少、杂，没有有效的数据统计云采集的优势在于自动化、无代码、无设备要求，节省设备、网络采集成本，加速成果导出；而且大数据体量大，用云采集实现全平台、全方位多渠道联动分析，深度挖掘数据价值，用来辅助决策分析或者制定决策是再好不过了。目前，应用于大数据采集的是硬件采集卡。采集卡的市场价格大约在百元左右。
采集的基本流程分为8个阶段，主要流程图如下：市场上的数据采集卡硬件采集卡主要分为两种：第一种：市场主流产品，beaconcubes，beaconcubes较早开始专业采集卡的研发，产品跟不上市场的发展需求，自然就没落了。第二种：采集卡中低端品牌厂商产品，质量不太好，价格便宜，能实现全平台采集，基本实现全站数据的采集和处理。
选择采集卡时要尽量选择高频次、高分辨率、高动态范围等性能指标的产品，并确保采集卡相应型号的可插拔设计，这样更容易维护。尤其针对数据量较大的数据分析，必须选择适合工作站上配置的采集卡，而不能选择未适合pc端配置的采集卡。采集卡的“高频次”数据采集指的是针对多种实时数据源类型（内存采集、硬盘采集、网络采集）采集的数据量；“高分辨率”指的是采集的数据区分率较高，数据量能在一定区间内精准采集；“高动态范围”指的是采集到的数据像素颜色变化较高，并清晰。
（注：下文所有实时数据源类型指的是通过以上特性的采集卡产品）挑选采集卡时，要兼顾以上所有指标，确保采集出来的数据为有效数据。只有采集的数据有效，才可以进行分析及可视化展示，才能帮助企业更好地完成数据价值挖掘。关于数据采集的介绍，详情可以咨询小沃网络科技：大数据时代到来，数据采集成为商业分析成功基础！。
解决方案:采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 59 次浏览 • 2022-11-08 14:17
解决方案:采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求
采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求，要采集些什么内容，内容用什么云才能满足采集需求。这里给大家说下常见的几个模式，大家可以了解下：①智能化办公模式：有些单位把上传采集当成一项基础性工作，要人工去采集，这样是不现实的，不仅时间成本太高，甚至是一项基础性的工作，导致工作效率低下，效果不理想。②标准化流程管理模式：采集系统的功能越复杂，越需要人性化的流程，流程复杂导致时间成本高，流程复杂造成人工成本过高。
③专业性模式：简单采集模式的好处是用户开发了系统后，就可以不断的改进，产品升级，自然采集的效率就提高了。今天写的这三点，是采集这块的核心，不管是企业领导还是员工，首先应该有全局观，弄清楚自己企业需要采集什么，企业内部缺什么，再根据自己要采集的内容，来选择合适的方式。
采集行业决定上云方式
上云前应该有几方面的考虑：
1）老板是否不在公司的管理层？上云只会让员工加班，
2）老板在不在员工的管理层？要是老板不在管理层的话，那上云起到了反效果，
3）技术是否ok？上云后上层建筑得跟上；不然上上云这个成本不低的。
由于上云对部门数据处理有较高要求，是否需要部门决策权？数据的内容是否需要时间复用？目前，在云时代，web2.0提供的服务需要自上而下的管理，自下而上的上传、下载等的流程，无疑对一个组织的业务处理是不可或缺的。需要知道的是，越接近数据中心成本，越高，如何取舍，在于老板的眼界如何。 查看全部
采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求，要采集些什么内容，内容用什么云才能满足采集需求。这里给大家说下常见的几个模式，大家可以了解下：①智能化办公模式：有些单位把上传采集当成一项基础性工作，要人工去采集，这样是不现实的，不仅时间成本太高，甚至是一项基础性的工作，导致工作效率低下，效果不理想。②标准化流程管理模式：采集系统的功能越复杂，越需要人性化的流程，流程复杂导致时间成本高，流程复杂造成人工成本过高。
③专业性模式：简单采集模式的好处是用户开发了系统后，就可以不断的改进，产品升级，自然采集的效率就提高了。今天写的这三点，是采集这块的核心，不管是企业领导还是员工，首先应该有全局观，弄清楚自己企业需要采集什么，企业内部缺什么，再根据自己要采集的内容，来选择合适的方式。
采集行业决定上云方式
上云前应该有几方面的考虑：
1）老板是否不在公司的管理层？上云只会让员工加班，
2）老板在不在员工的管理层？要是老板不在管理层的话，那上云起到了反效果，
3）技术是否ok？上云后上层建筑得跟上；不然上上云这个成本不低的。
由于上云对部门数据处理有较高要求，是否需要部门决策权？数据的内容是否需要时间复用？目前，在云时代，web2.0提供的服务需要自上而下的管理，自下而上的上传、下载等的流程，无疑对一个组织的业务处理是不可或缺的。需要知道的是，越接近数据中心成本，越高，如何取舍，在于老板的眼界如何。 查看全部
解决方案:采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求
采集系统上云之前，应该先知道自己企业采集需求，要采集些什么内容，内容用什么云才能满足采集需求。这里给大家说下常见的几个模式，大家可以了解下：①智能化办公模式：有些单位把上传采集当成一项基础性工作，要人工去采集，这样是不现实的，不仅时间成本太高，甚至是一项基础性的工作，导致工作效率低下，效果不理想。②标准化流程管理模式：采集系统的功能越复杂，越需要人性化的流程，流程复杂导致时间成本高，流程复杂造成人工成本过高。
③专业性模式：简单采集模式的好处是用户开发了系统后，就可以不断的改进，产品升级，自然采集的效率就提高了。今天写的这三点，是采集这块的核心，不管是企业领导还是员工，首先应该有全局观，弄清楚自己企业需要采集什么，企业内部缺什么，再根据自己要采集的内容，来选择合适的方式。
采集行业决定上云方式
上云前应该有几方面的考虑：
1）老板是否不在公司的管理层？上云只会让员工加班，
2）老板在不在员工的管理层？要是老板不在管理层的话，那上云起到了反效果，
3）技术是否ok？上云后上层建筑得跟上；不然上上云这个成本不低的。
由于上云对部门数据处理有较高要求，是否需要部门决策权？数据的内容是否需要时间复用？目前，在云时代，web2.0提供的服务需要自上而下的管理，自下而上的上传、下载等的流程，无疑对一个组织的业务处理是不可或缺的。需要知道的是，越接近数据中心成本，越高，如何取舍，在于老板的眼界如何。
事实:采集系统上云前数据需要满足如下条件(图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2022-11-06 00:20
事实:采集系统上云前数据需要满足如下条件(图)
采集系统上云前数据抓取需要满足如下条件
1、上传数据要稳定，本地需要运行时间不能大于6分钟。
2、完整的抓取数据命令需要，下载前采集到手机终端上。
3、包含手机指纹验证功能。
4、采集到返回地址数据校验正确。以上5点满足后，就可以上云了，现在上云采集云已经比较成熟了，用户可以选择多家服务商进行对比，选择最适合的云。
有几种方式可以在手机上上传/下载数据：服务商（android用户），谷歌play，应用宝，中国市场。利用第三方数据采集服务商（ios用户）：小米，安智，360，商店。利用手机助手（魅族，华为，联想，360，oppo），游戏的push。几种方式的共同点是都不好找，基本上第三方提供的服务差强人意。手机上的数据录入，一般两个地方有，一个是手机上装手机助手，下载/录入数据。
另一个是客户端。手机上录入操作还是比较简单，成本也低，易操作，上传，下载比较稳定。（ios端不好找，不推荐使用）互联网上的数据抓取呢？基本上就是谷歌appinstaller，应用宝商店下载方式，除此之外基本上没有什么别的方式了，做好统计工作。
可以尝试下个云采集器，体验一下手机云采集到ipad再到电脑。这个是我以前收集的ipad录屏，分享一下，希望可以帮到你。 查看全部
采集系统上云前数据抓取需要满足如下条件
1、上传数据要稳定，本地需要运行时间不能大于6分钟。
2、完整的抓取数据命令需要，下载前采集到手机终端上。
3、包含手机指纹验证功能。
4、采集到返回地址数据校验正确。以上5点满足后，就可以上云了，现在上云采集云已经比较成熟了，用户可以选择多家服务商进行对比，选择最适合的云。
有几种方式可以在手机上上传/下载数据：服务商（android用户），谷歌play，应用宝，中国市场。利用第三方数据采集服务商（ios用户）：小米，安智，360，商店。利用手机助手（魅族，华为，联想，360，oppo），游戏的push。几种方式的共同点是都不好找，基本上第三方提供的服务差强人意。手机上的数据录入，一般两个地方有，一个是手机上装手机助手，下载/录入数据。
另一个是客户端。手机上录入操作还是比较简单，成本也低，易操作，上传，下载比较稳定。（ios端不好找，不推荐使用）互联网上的数据抓取呢？基本上就是谷歌appinstaller，应用宝商店下载方式，除此之外基本上没有什么别的方式了，做好统计工作。
可以尝试下个云采集器，体验一下手机云采集到ipad再到电脑。这个是我以前收集的ipad录屏，分享一下，希望可以帮到你。 查看全部
事实:采集系统上云前数据需要满足如下条件(图)
采集系统上云前数据抓取需要满足如下条件
1、上传数据要稳定，本地需要运行时间不能大于6分钟。
2、完整的抓取数据命令需要，下载前采集到手机终端上。
3、包含手机指纹验证功能。
4、采集到返回地址数据校验正确。以上5点满足后，就可以上云了，现在上云采集云已经比较成熟了，用户可以选择多家服务商进行对比，选择最适合的云。
有几种方式可以在手机上上传/下载数据：服务商（android用户），谷歌play，应用宝，中国市场。利用第三方数据采集服务商（ios用户）：小米，安智，360，商店。利用手机助手（魅族，华为，联想，360，oppo），游戏的push。几种方式的共同点是都不好找，基本上第三方提供的服务差强人意。手机上的数据录入，一般两个地方有，一个是手机上装手机助手，下载/录入数据。
另一个是客户端。手机上录入操作还是比较简单，成本也低，易操作，上传，下载比较稳定。（ios端不好找，不推荐使用）互联网上的数据抓取呢？基本上就是谷歌appinstaller，应用宝商店下载方式，除此之外基本上没有什么别的方式了，做好统计工作。
可以尝试下个云采集器，体验一下手机云采集到ipad再到电脑。这个是我以前收集的ipad录屏，分享一下，希望可以帮到你。
汇总:智政云上新啦！云采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-10-31 21:22
汇总:智政云上新啦！云采集
智正云——专业的SaaS云服务平台，自开通运营以来，受到了用户的广泛好评。网站人口普查、云搜索、信息系统安全等级保护成为2021年云服务销售榜前三名。
2022年，智正云将推出新服务！云 采集。接下来，我将引导大家详细了解云采集服务的功能和特点：
1. 采集的各种方式
1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
在采集网页的非结构化信息后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、来源、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：可视化配置采集和分布式服务运行参数。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务。
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
4. 获得服务的成本低：无需考虑系统部署、安全保护等成本。采集以年服务费的形式以非常优惠的价格提供服务。
同时，我们也欢迎其他厂商加入智正云服务平台，为用户提供更实用的技术服务。更多云服务请访问：（专业SaaS云服务平台）。
智正科技 - 大数据与智能应用服务商
智正科技秉承“服务至上”的经营理念，秉承“大爱、开放、敬业、团队”的核心价值观，以用户需求为导向，视用户信誉为生命，专注互联网+，与时俱进，不断创新。成为用户首选的“互联网+”大数据和智能应用服务商。
汇总:文章采集规则 建湖九龙口镇如何采集文章
文章采集规则，采集文章需要注意什么，文章采集源码
关于文章采集规则内容导航： 1.文章采集规则哦，这个规则不错，请过滤掉楼上朋友的链接后发布规则，谢谢
哈哈，没关系，谢谢你研究，看看我哪里出错了。再次提醒：中国队VS梦8绝不能错过哈哈
2. 如何采集文章 pboot采集文章 图像定位主要通过编写程序来控制。
程序写好后存放在oss上。在上传oss之前，会先保存到本地目录。最终返回路径为oss镜像的全路径。如果不需要上传OSS，直接去掉即可。最基本的一点是程序需要编写正确。
3. 采集文章 不知道的要注意~~~但还是要笑一笑~~~ :)
Hulu博主今天要讲的，就是从宏观到微观，从行业到个人的角度来谈谈采集内容的危害和弊端。
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，而作弊方法很容易对搜索引擎不友好。后果是完全没有价值的。无论如何，采集的内容不能让网站长期存活，不宜网站操作。
从个人发展
抛开网站和行业的发展，从网站维护者的个人发展来看，采集的内容会对个人发展产生很大的负面影响。我国互联网发展历史还很短，各方面的法律法规还不完善，尤其是在知识产权保护领域。未经授权复制是违法行为。中国目前不完善的监管体系，让很多个体站长感到幸运。处于法律边缘的行为对个人发展非常不利。期望通过一些捷径等方式取得成功，渴望达到某个目标，这种行为存在很多风险。从发展的角度来看，不利于站长的发展。广大站长要脚踏实地做站，不要嫉妒急功近利的人。这种成功不是真正的成功，也不值得效仿。
可能站长们对采集嗤之以鼻，主要是因为这种搜索内容的方法对你的网站维护没有帮助。更新方法的危害和弊端要严重得多。或许几年前，还有一群人通过采集的内容发了财，但现在完全不行了。随着国内互联网的发展，网站知识版权保护体系将逐步规范和完善。相信站长的原创内容会越来越受到保护。
行业热点：[如何采集文章][采集文章应该注意什么][文章采集的数据包括][网站采集规则][文章采集源码][网站文章如何采集]
即将到来的节日：9月中秋节放假3天！不管多忙，都要对自己好一点！
文章采集剑湖九龙口镇怎么治采集文章完结！ 查看全部
智正云——专业的SaaS云服务平台，自开通运营以来，受到了用户的广泛好评。网站人口普查、云搜索、信息系统安全等级保护成为2021年云服务销售榜前三名。
2022年，智正云将推出新服务！云 采集。接下来，我将引导大家详细了解云采集服务的功能和特点：
1. 采集的各种方式
1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
在采集网页的非结构化信息后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、来源、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：可视化配置采集和分布式服务运行参数。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务。
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
4. 获得服务的成本低：无需考虑系统部署、安全保护等成本。采集以年服务费的形式以非常优惠的价格提供服务。
同时，我们也欢迎其他厂商加入智正云服务平台，为用户提供更实用的技术服务。更多云服务请访问：（专业SaaS云服务平台）。
智正科技 - 大数据与智能应用服务商
智正科技秉承“服务至上”的经营理念，秉承“大爱、开放、敬业、团队”的核心价值观，以用户需求为导向，视用户信誉为生命，专注互联网+，与时俱进，不断创新。成为用户首选的“互联网+”大数据和智能应用服务商。
汇总:文章采集规则 建湖九龙口镇如何采集文章
文章采集规则，采集文章需要注意什么，文章采集源码
关于文章采集规则内容导航： 1.文章采集规则哦，这个规则不错，请过滤掉楼上朋友的链接后发布规则，谢谢
哈哈，没关系，谢谢你研究，看看我哪里出错了。再次提醒：中国队VS梦8绝不能错过哈哈
2. 如何采集文章 pboot采集文章 图像定位主要通过编写程序来控制。
程序写好后存放在oss上。在上传oss之前，会先保存到本地目录。最终返回路径为oss镜像的全路径。如果不需要上传OSS，直接去掉即可。最基本的一点是程序需要编写正确。
3. 采集文章 不知道的要注意~~~但还是要笑一笑~~~ :)
Hulu博主今天要讲的，就是从宏观到微观，从行业到个人的角度来谈谈采集内容的危害和弊端。
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，而作弊方法很容易对搜索引擎不友好。后果是完全没有价值的。无论如何，采集的内容不能让网站长期存活，不宜网站操作。
从个人发展
抛开网站和行业的发展，从网站维护者的个人发展来看，采集的内容会对个人发展产生很大的负面影响。我国互联网发展历史还很短，各方面的法律法规还不完善，尤其是在知识产权保护领域。未经授权复制是违法行为。中国目前不完善的监管体系，让很多个体站长感到幸运。处于法律边缘的行为对个人发展非常不利。期望通过一些捷径等方式取得成功，渴望达到某个目标，这种行为存在很多风险。从发展的角度来看，不利于站长的发展。广大站长要脚踏实地做站，不要嫉妒急功近利的人。这种成功不是真正的成功，也不值得效仿。
可能站长们对采集嗤之以鼻，主要是因为这种搜索内容的方法对你的网站维护没有帮助。更新方法的危害和弊端要严重得多。或许几年前，还有一群人通过采集的内容发了财，但现在完全不行了。随着国内互联网的发展，网站知识版权保护体系将逐步规范和完善。相信站长的原创内容会越来越受到保护。
行业热点：[如何采集文章][采集文章应该注意什么][文章采集的数据包括][网站采集规则][文章采集源码][网站文章如何采集]
即将到来的节日：9月中秋节放假3天！不管多忙，都要对自己好一点！
文章采集剑湖九龙口镇怎么治采集文章完结！ 查看全部
汇总:智政云上新啦！云采集
智正云——专业的SaaS云服务平台，自开通运营以来，受到了用户的广泛好评。网站人口普查、云搜索、信息系统安全等级保护成为2021年云服务销售榜前三名。
2022年，智正云将推出新服务！云 采集。接下来，我将引导大家详细了解云采集服务的功能和特点：
1. 采集的各种方式
1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
在采集网页的非结构化信息后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、来源、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：可视化配置采集和分布式服务运行参数。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务。
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
4. 获得服务的成本低：无需考虑系统部署、安全保护等成本。采集以年服务费的形式以非常优惠的价格提供服务。
同时，我们也欢迎其他厂商加入智正云服务平台，为用户提供更实用的技术服务。更多云服务请访问：（专业SaaS云服务平台）。
智正科技 - 大数据与智能应用服务商
智正科技秉承“服务至上”的经营理念，秉承“大爱、开放、敬业、团队”的核心价值观，以用户需求为导向，视用户信誉为生命，专注互联网+，与时俱进，不断创新。成为用户首选的“互联网+”大数据和智能应用服务商。
汇总:文章采集规则 建湖九龙口镇如何采集文章
文章采集规则，采集文章需要注意什么，文章采集源码
关于文章采集规则内容导航： 1.文章采集规则哦，这个规则不错，请过滤掉楼上朋友的链接后发布规则，谢谢
哈哈，没关系，谢谢你研究，看看我哪里出错了。再次提醒：中国队VS梦8绝不能错过哈哈
2. 如何采集文章 pboot采集文章 图像定位主要通过编写程序来控制。
程序写好后存放在oss上。在上传oss之前，会先保存到本地目录。最终返回路径为oss镜像的全路径。如果不需要上传OSS，直接去掉即可。最基本的一点是程序需要编写正确。
3. 采集文章 不知道的要注意~~~但还是要笑一笑~~~ :)
Hulu博主今天要讲的，就是从宏观到微观，从行业到个人的角度来谈谈采集内容的危害和弊端。
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，
从行业发展来看
使用采集程序抓取别人的网站的内容，放到自己的网站上，是一种很不公平的获取内容的方式，因为这种方式的方便已经成为了当下网站内容更新的手段和渠道很多，可以看作是行业内不公平竞争的一种方式。如果站长们都在争相采集的内容，那么网站本身的意义和用户体验就都没有了，这将对行业的整体发展产生恶性影响。这是对中国社会不规范的知识版权制度的一次打击，将严重损害原创内容版权保护制度。所以从这个角度来说，抵制和消除网站content采集
从网站的发展
采集人为控制内容质量的难度是采集被抵制的另一个重要原因。现在很多站长使用程序来过滤采集内容，现有技术无法安全过滤采集不利于文章中网站开发的内容，比如图片不好的句子. 即使你从权威的网站上传采集内容，其他网站内容也未必适合你的网站内容更新，网站本身的开发有差异。如果你的网站本身和其他的网站是同质的，而网站的内容也依赖于采集，那么这样的网站就不需要操作了。现在搜索引擎的人性化水平正在逐步提高，而作弊方法很容易对搜索引擎不友好。后果是完全没有价值的。无论如何，采集的内容不能让网站长期存活，不宜网站操作。
从个人发展
抛开网站和行业的发展，从网站维护者的个人发展来看，采集的内容会对个人发展产生很大的负面影响。我国互联网发展历史还很短，各方面的法律法规还不完善，尤其是在知识产权保护领域。未经授权复制是违法行为。中国目前不完善的监管体系，让很多个体站长感到幸运。处于法律边缘的行为对个人发展非常不利。期望通过一些捷径等方式取得成功，渴望达到某个目标，这种行为存在很多风险。从发展的角度来看，不利于站长的发展。广大站长要脚踏实地做站，不要嫉妒急功近利的人。这种成功不是真正的成功，也不值得效仿。
可能站长们对采集嗤之以鼻，主要是因为这种搜索内容的方法对你的网站维护没有帮助。更新方法的危害和弊端要严重得多。或许几年前，还有一群人通过采集的内容发了财，但现在完全不行了。随着国内互联网的发展，网站知识版权保护体系将逐步规范和完善。相信站长的原创内容会越来越受到保护。
行业热点：[如何采集文章][采集文章应该注意什么][文章采集的数据包括][网站采集规则][文章采集源码][网站文章如何采集]
即将到来的节日：9月中秋节放假3天！不管多忙，都要对自己好一点！
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直观:大数据采集系统有哪些分类?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-10-28 05:22
直观:大数据采集系统有哪些分类?
1.系统日志采集系统
采集和采集日志数据信息，然后进行数据分析，挖掘日志数据在公司交易渠道中的潜在价值。总之，采集日志数据提供了离线和在线的实时分析应用。目前常用的开源日志采集系统是 Flume。
2.网络数据采集系统
经过网络爬虫和一些网站渠道提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。能够将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来，并将其提取、清洗、转化成结构化的数据，将其存储为一致的本地文件数据。
目前常用的网页爬虫体系有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等结构。
3.数据库采集系统
数据库采集系统直接与企业事务后台服务器结合后，在企业事务后台每时每刻都将大量事务记录写入数据库，最终由特定的处理系统对系统进行分析。
目前，存储数据常用MySQL、Oracle等关系型数据库，采集数据也常用Redis、MongoDB等NoSQL数据库。
直观:人工智能数据采集：只需输入域名或关键词全网采集
AI数据采集，什么是AI数据采集。随着时代的进步和科技的发展，人工智能数据采集也迎来了重大更新。只需输入关键词，或输入域名即可实现文章数据自动采集，具体请参考图片。
很多站长朋友花费大量时间和人力做网站关键词排名，让排名达到理想状态，却发现网站关键词的排名不稳定，上下，飘忽不定。针对这种情况，人工智能数据采集建议站长或SEO优化人员详细分析排名不稳定的原因，提出可执行的解决方案，彻底解决排名不稳定的问题。
1：硬件考虑、网站空间、服务器原因
搜索引擎蜘蛛输入 网站 作为访问者。网站的打开速度有快有慢，网站服务器的频繁关闭直接影响网站自身搜索引擎友好度的信号。可以看出，如果普通用户通过关键词进入网站，也会出现同样的情况。要么网站无法打开，要么打开速度很慢，势必会影响用户的观感。最终的结果是，人工智能数据采集从用户的角度来看，跳出率高，页面停留时间短；从搜索引擎的角度来看，剥离优化的根本原理，网站关键词不稳定的排名也是一个很好的解释。
2：网站安全设置的原因
由于网站的平台设置不完善或不完善，导致网站被黑链链接。结果是网站轻降级，网站重度降级。结果是网站目的关键词和长尾关键词排名一落千丈，消失不见。不幸的是，由于网站安全问题，关键词的排名并不稳定。
3：网站被归类为低质量网站，触发百度冰桶算法
如果网站有大量破坏用户体验的页面，这也是网站关键词排名不稳定的原因之一。假设网站上存在一些影响用户正常阅读体验的页面，如强制弹窗应用下载、用户登录、大面积广告等，那么人工智能数据采集将导致用户停留时间短，跳出率高，会触发百度冰桶算法。换句话说，搜索引擎的目的是让用户一起搜索以找到满足他们需求的信息。如果信息页面不友好，那么对应页面的关键词或网站的排名会直线下降。对此，冰桶算法也有相应的解释：
4：网站修改不当
网站修订是一个常见问题。普通网站前端模板修改对网站关键词排名影响不大。检查内容构建和外链构建可以达到正常的排名结果。但是，网站程序修复命中了 URL 修复。如果处理不当，AI数据采集网站将严重减少或丢失；关于如何正常更改网站版本，建议查看百度站长平台修改工具的相应说明，并严格按照说明执行。
5：定期更新网站内容
一个不经常更新的网站有被降级的风险，降级的直接后果是关键词在网站上的排名不稳定。想象一下：如果蜘蛛在一天内爬取了 网站 的内容并且没有更新它，那么技能就无关紧要了。AI数据采集如果蜘蛛来了几次，网站的内容没有更新，那么蜘蛛爬行的频率就会降低。结果，被收录排名的网站的数量在减少，被收录排名是关键词排名的基础。在这样的循环条件下，网站的关键词排名是不稳定的，容易理解。倡议：网站保持定期更新。
众所周知，目前百度搜索引擎对网站内容的请求越来越高。它不仅需要高创意，还需要高品质。网站的原创内容如果只做少量的工作并不难，但如果原创内容需要每天更新，对于大多数网站管理员来说是一项非常艰巨的任务，尤其是关于一些垂直行业的网站，在内容比较固定的地方，每天更新原创内容就更难了。于是，伪原创内容成为了重要的手段，而传统的伪原创方法现在已经难以提升内容质量，这将进一步减少渣滓网站。如何有效提升伪原创内容的质量？让我说。
1、伪原创的创新并购方式
传统的伪原创 方法通常是在网上找一些东西，然后改标题，打乱文章 段落，或者使用一些伪原创 工具来交换同义词。这种方法导致 伪原创 内容的可读性差。AI数据采集所以我们应该放弃伪原创的方式，整合相关内容，用我们自己的话重新排列。在整理的过程中，要把相关内容分开，停止一定的创新，让伪原创的内容展现出新意。
合并相关内容时，确保第一段和最后一段是原创内容，并在这两个中心建立你的中心思想。这个中心思想通常可以与不同思想的分离结合起来。如果你现在作为网站管理员有自己独立的想法，也可以写出来，可以有效保证原创内容的质量。即使此时的文字有一些相似之处，也不会引起百度的仇恨。
2. 内容整合与科学采集
互联网上的一些内容与市面上销售的图书内容有一定的相关性，但不可能完全相同。否则，书籍将被复制。这样一来，我们可以把这些书的内容转移到互联网上，AI数据采集做了一些优化和创新，让它们具有可读性和可读写的原创内容。
二是整合现有的互联网内容，比如制作各种性质的内容合集，比如一些论坛的帖子合集、介绍集等。这些内容通常不需要原创，只需要在互联网上采集相关内容，然后将这些内容混合在一起，形成非常有价值的内容。这样的内容也会受到百度蜘蛛的喜爱。 查看全部
1.系统日志采集系统
采集和采集日志数据信息，然后进行数据分析，挖掘日志数据在公司交易渠道中的潜在价值。总之，采集日志数据提供了离线和在线的实时分析应用。目前常用的开源日志采集系统是 Flume。
2.网络数据采集系统
经过网络爬虫和一些网站渠道提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。能够将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来，并将其提取、清洗、转化成结构化的数据，将其存储为一致的本地文件数据。
目前常用的网页爬虫体系有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等结构。
3.数据库采集系统
数据库采集系统直接与企业事务后台服务器结合后，在企业事务后台每时每刻都将大量事务记录写入数据库，最终由特定的处理系统对系统进行分析。
目前，存储数据常用MySQL、Oracle等关系型数据库，采集数据也常用Redis、MongoDB等NoSQL数据库。
直观:人工智能数据采集：只需输入域名或关键词全网采集
AI数据采集，什么是AI数据采集。随着时代的进步和科技的发展，人工智能数据采集也迎来了重大更新。只需输入关键词，或输入域名即可实现文章数据自动采集，具体请参考图片。
很多站长朋友花费大量时间和人力做网站关键词排名，让排名达到理想状态，却发现网站关键词的排名不稳定，上下，飘忽不定。针对这种情况，人工智能数据采集建议站长或SEO优化人员详细分析排名不稳定的原因，提出可执行的解决方案，彻底解决排名不稳定的问题。
1：硬件考虑、网站空间、服务器原因
搜索引擎蜘蛛输入 网站 作为访问者。网站的打开速度有快有慢，网站服务器的频繁关闭直接影响网站自身搜索引擎友好度的信号。可以看出，如果普通用户通过关键词进入网站，也会出现同样的情况。要么网站无法打开，要么打开速度很慢，势必会影响用户的观感。最终的结果是，人工智能数据采集从用户的角度来看，跳出率高，页面停留时间短；从搜索引擎的角度来看，剥离优化的根本原理，网站关键词不稳定的排名也是一个很好的解释。
2：网站安全设置的原因
由于网站的平台设置不完善或不完善，导致网站被黑链链接。结果是网站轻降级，网站重度降级。结果是网站目的关键词和长尾关键词排名一落千丈，消失不见。不幸的是，由于网站安全问题，关键词的排名并不稳定。
3：网站被归类为低质量网站，触发百度冰桶算法
如果网站有大量破坏用户体验的页面，这也是网站关键词排名不稳定的原因之一。假设网站上存在一些影响用户正常阅读体验的页面，如强制弹窗应用下载、用户登录、大面积广告等，那么人工智能数据采集将导致用户停留时间短，跳出率高，会触发百度冰桶算法。换句话说，搜索引擎的目的是让用户一起搜索以找到满足他们需求的信息。如果信息页面不友好，那么对应页面的关键词或网站的排名会直线下降。对此，冰桶算法也有相应的解释：
4：网站修改不当
网站修订是一个常见问题。普通网站前端模板修改对网站关键词排名影响不大。检查内容构建和外链构建可以达到正常的排名结果。但是，网站程序修复命中了 URL 修复。如果处理不当，AI数据采集网站将严重减少或丢失；关于如何正常更改网站版本，建议查看百度站长平台修改工具的相应说明，并严格按照说明执行。
5：定期更新网站内容
一个不经常更新的网站有被降级的风险，降级的直接后果是关键词在网站上的排名不稳定。想象一下：如果蜘蛛在一天内爬取了 网站 的内容并且没有更新它，那么技能就无关紧要了。AI数据采集如果蜘蛛来了几次，网站的内容没有更新，那么蜘蛛爬行的频率就会降低。结果，被收录排名的网站的数量在减少，被收录排名是关键词排名的基础。在这样的循环条件下，网站的关键词排名是不稳定的，容易理解。倡议：网站保持定期更新。
众所周知，目前百度搜索引擎对网站内容的请求越来越高。它不仅需要高创意，还需要高品质。网站的原创内容如果只做少量的工作并不难，但如果原创内容需要每天更新，对于大多数网站管理员来说是一项非常艰巨的任务，尤其是关于一些垂直行业的网站，在内容比较固定的地方，每天更新原创内容就更难了。于是，伪原创内容成为了重要的手段，而传统的伪原创方法现在已经难以提升内容质量，这将进一步减少渣滓网站。如何有效提升伪原创内容的质量？让我说。
1、伪原创的创新并购方式
传统的伪原创 方法通常是在网上找一些东西，然后改标题，打乱文章 段落，或者使用一些伪原创 工具来交换同义词。这种方法导致 伪原创 内容的可读性差。AI数据采集所以我们应该放弃伪原创的方式，整合相关内容，用我们自己的话重新排列。在整理的过程中，要把相关内容分开，停止一定的创新，让伪原创的内容展现出新意。
合并相关内容时，确保第一段和最后一段是原创内容，并在这两个中心建立你的中心思想。这个中心思想通常可以与不同思想的分离结合起来。如果你现在作为网站管理员有自己独立的想法，也可以写出来，可以有效保证原创内容的质量。即使此时的文字有一些相似之处，也不会引起百度的仇恨。
2. 内容整合与科学采集
互联网上的一些内容与市面上销售的图书内容有一定的相关性，但不可能完全相同。否则，书籍将被复制。这样一来，我们可以把这些书的内容转移到互联网上，AI数据采集做了一些优化和创新，让它们具有可读性和可读写的原创内容。
二是整合现有的互联网内容，比如制作各种性质的内容合集，比如一些论坛的帖子合集、介绍集等。这些内容通常不需要原创，只需要在互联网上采集相关内容，然后将这些内容混合在一起，形成非常有价值的内容。这样的内容也会受到百度蜘蛛的喜爱。 查看全部
直观:大数据采集系统有哪些分类?
1.系统日志采集系统
采集和采集日志数据信息，然后进行数据分析，挖掘日志数据在公司交易渠道中的潜在价值。总之，采集日志数据提供了离线和在线的实时分析应用。目前常用的开源日志采集系统是 Flume。
2.网络数据采集系统
经过网络爬虫和一些网站渠道提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。能够将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来，并将其提取、清洗、转化成结构化的数据，将其存储为一致的本地文件数据。
目前常用的网页爬虫体系有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等结构。
3.数据库采集系统
数据库采集系统直接与企业事务后台服务器结合后，在企业事务后台每时每刻都将大量事务记录写入数据库，最终由特定的处理系统对系统进行分析。
目前，存储数据常用MySQL、Oracle等关系型数据库，采集数据也常用Redis、MongoDB等NoSQL数据库。
直观:人工智能数据采集：只需输入域名或关键词全网采集
AI数据采集，什么是AI数据采集。随着时代的进步和科技的发展，人工智能数据采集也迎来了重大更新。只需输入关键词，或输入域名即可实现文章数据自动采集，具体请参考图片。
很多站长朋友花费大量时间和人力做网站关键词排名，让排名达到理想状态，却发现网站关键词的排名不稳定，上下，飘忽不定。针对这种情况，人工智能数据采集建议站长或SEO优化人员详细分析排名不稳定的原因，提出可执行的解决方案，彻底解决排名不稳定的问题。
1：硬件考虑、网站空间、服务器原因
搜索引擎蜘蛛输入 网站 作为访问者。网站的打开速度有快有慢，网站服务器的频繁关闭直接影响网站自身搜索引擎友好度的信号。可以看出，如果普通用户通过关键词进入网站，也会出现同样的情况。要么网站无法打开，要么打开速度很慢，势必会影响用户的观感。最终的结果是，人工智能数据采集从用户的角度来看，跳出率高，页面停留时间短；从搜索引擎的角度来看，剥离优化的根本原理，网站关键词不稳定的排名也是一个很好的解释。
2：网站安全设置的原因
由于网站的平台设置不完善或不完善，导致网站被黑链链接。结果是网站轻降级，网站重度降级。结果是网站目的关键词和长尾关键词排名一落千丈，消失不见。不幸的是，由于网站安全问题，关键词的排名并不稳定。
3：网站被归类为低质量网站，触发百度冰桶算法
如果网站有大量破坏用户体验的页面，这也是网站关键词排名不稳定的原因之一。假设网站上存在一些影响用户正常阅读体验的页面，如强制弹窗应用下载、用户登录、大面积广告等，那么人工智能数据采集将导致用户停留时间短，跳出率高，会触发百度冰桶算法。换句话说，搜索引擎的目的是让用户一起搜索以找到满足他们需求的信息。如果信息页面不友好，那么对应页面的关键词或网站的排名会直线下降。对此，冰桶算法也有相应的解释：
4：网站修改不当
网站修订是一个常见问题。普通网站前端模板修改对网站关键词排名影响不大。检查内容构建和外链构建可以达到正常的排名结果。但是，网站程序修复命中了 URL 修复。如果处理不当，AI数据采集网站将严重减少或丢失；关于如何正常更改网站版本，建议查看百度站长平台修改工具的相应说明，并严格按照说明执行。
5：定期更新网站内容
一个不经常更新的网站有被降级的风险，降级的直接后果是关键词在网站上的排名不稳定。想象一下：如果蜘蛛在一天内爬取了 网站 的内容并且没有更新它，那么技能就无关紧要了。AI数据采集如果蜘蛛来了几次，网站的内容没有更新，那么蜘蛛爬行的频率就会降低。结果，被收录排名的网站的数量在减少，被收录排名是关键词排名的基础。在这样的循环条件下，网站的关键词排名是不稳定的，容易理解。倡议：网站保持定期更新。
众所周知，目前百度搜索引擎对网站内容的请求越来越高。它不仅需要高创意，还需要高品质。网站的原创内容如果只做少量的工作并不难，但如果原创内容需要每天更新，对于大多数网站管理员来说是一项非常艰巨的任务，尤其是关于一些垂直行业的网站，在内容比较固定的地方，每天更新原创内容就更难了。于是，伪原创内容成为了重要的手段，而传统的伪原创方法现在已经难以提升内容质量，这将进一步减少渣滓网站。如何有效提升伪原创内容的质量？让我说。
1、伪原创的创新并购方式
传统的伪原创 方法通常是在网上找一些东西，然后改标题，打乱文章 段落，或者使用一些伪原创 工具来交换同义词。这种方法导致 伪原创 内容的可读性差。AI数据采集所以我们应该放弃伪原创的方式，整合相关内容，用我们自己的话重新排列。在整理的过程中，要把相关内容分开，停止一定的创新，让伪原创的内容展现出新意。
合并相关内容时，确保第一段和最后一段是原创内容，并在这两个中心建立你的中心思想。这个中心思想通常可以与不同思想的分离结合起来。如果你现在作为网站管理员有自己独立的想法，也可以写出来，可以有效保证原创内容的质量。即使此时的文字有一些相似之处，也不会引起百度的仇恨。
2. 内容整合与科学采集
互联网上的一些内容与市面上销售的图书内容有一定的相关性，但不可能完全相同。否则，书籍将被复制。这样一来，我们可以把这些书的内容转移到互联网上，AI数据采集做了一些优化和创新，让它们具有可读性和可读写的原创内容。
二是整合现有的互联网内容，比如制作各种性质的内容合集，比如一些论坛的帖子合集、介绍集等。这些内容通常不需要原创，只需要在互联网上采集相关内容，然后将这些内容混合在一起，形成非常有价值的内容。这样的内容也会受到百度蜘蛛的喜爱。
事实:大数据采集的要求将更为复杂的应用场景和服务
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-10-22 19:20
事实:大数据采集的要求将更为复杂的应用场景和服务
采集系统上云将需要花费大约年的时间，成本也可能达到万元。如果考虑一次性的支出，一年大约需要24万元的投入。如果要收回成本，得需要5年的时间。大数据降低了采集人力成本、不再要求人人都掌握编程能力。并且对许多采集的任务、尤其是涉及模拟的信息采集、以及中间数据的加工、分析处理等都提供了透明的数据接口与服务。
大数据采集将需要具备较强的信息收集能力，非数字化采集、信息的传输及数据的交换能力。并且对采集设备要求高，需要有4g（wifi）网络和大数据运算等软硬件技术的支持。大数据采集在大数据时代，海量数据被海量数据创建模型，涉及到算法、数据开发、数据预处理、数据分析等方面，大数据采集的要求将更为复杂。更多干货内容和知识分享可以关注专栏：python数据科学家。
抓取大数据要看大数据的规模、技术是否成熟以及有无其他应用场景和数据来源，一般来说，一个普通的python爬虫人就可以完成数据采集的工作，如果有复杂业务需求，还可以考虑应用spark和hadoop做分析，要知道，大数据的效率不仅仅是采集能力，还包括相关算法、数据模型、各个平台或者第三方框架的整合等方面，在不同的应用场景里采集数据会有不同的技术，有可能小公司无需这样高端的技术就可以搞定。
一般一个python爬虫人，单次应该能采集的数据最多6到8个格子，如果有复杂业务需求，或者平台或者采集框架等更复杂的场景，则最少也要10个才可以。不同的大数据应用场景的采集规模也不同，一般如果有集中数据采集和存储，对于采集速度、集中数据流水，处理运算灵活性，以及可用的爬虫代理等一系列要求，这种规模的爬虫就可以考虑作为主要采集对象。
对于采集工具的选择，如果有大型的系统化的采集业务，如mongodb和spark应用场景等，就可以考虑自己建立一套采集系统或集群来完成整个数据的采集工作。对于需要数据分析处理、搜索和可视化的，规模则会缩小到3-5个格子。如果数据基本都是来自民众自助网站，则可以考虑通过爬虫抓取来存放在数据库中，通过传输数据集来处理。
对于没有这些系统化解决方案或对这些不熟悉的，则可以考虑采用硬抓包或者弱读取snmp这些强制保证安全的方式来完成采集。总之，选择方式的关键是你能否对现有的采集方式不满足场景提出能够解决的需求或者你能否发现更好的方式。可以通过我分享的一些简单测试的例子进行测试：数据获取，保证一定安全性fawave数据爬取，获取响应时间和采样规模公众号爬虫，保证一定安全性xautocode数据抓取，采样规模可扩大到10到100多个pdf内。 查看全部
采集系统上云将需要花费大约年的时间，成本也可能达到万元。如果考虑一次性的支出，一年大约需要24万元的投入。如果要收回成本，得需要5年的时间。大数据降低了采集人力成本、不再要求人人都掌握编程能力。并且对许多采集的任务、尤其是涉及模拟的信息采集、以及中间数据的加工、分析处理等都提供了透明的数据接口与服务。
大数据采集将需要具备较强的信息收集能力，非数字化采集、信息的传输及数据的交换能力。并且对采集设备要求高，需要有4g（wifi）网络和大数据运算等软硬件技术的支持。大数据采集在大数据时代，海量数据被海量数据创建模型，涉及到算法、数据开发、数据预处理、数据分析等方面，大数据采集的要求将更为复杂。更多干货内容和知识分享可以关注专栏：python数据科学家。
抓取大数据要看大数据的规模、技术是否成熟以及有无其他应用场景和数据来源，一般来说，一个普通的python爬虫人就可以完成数据采集的工作，如果有复杂业务需求，还可以考虑应用spark和hadoop做分析，要知道，大数据的效率不仅仅是采集能力，还包括相关算法、数据模型、各个平台或者第三方框架的整合等方面，在不同的应用场景里采集数据会有不同的技术，有可能小公司无需这样高端的技术就可以搞定。
一般一个python爬虫人，单次应该能采集的数据最多6到8个格子，如果有复杂业务需求，或者平台或者采集框架等更复杂的场景，则最少也要10个才可以。不同的大数据应用场景的采集规模也不同，一般如果有集中数据采集和存储，对于采集速度、集中数据流水，处理运算灵活性，以及可用的爬虫代理等一系列要求，这种规模的爬虫就可以考虑作为主要采集对象。
对于采集工具的选择，如果有大型的系统化的采集业务，如mongodb和spark应用场景等，就可以考虑自己建立一套采集系统或集群来完成整个数据的采集工作。对于需要数据分析处理、搜索和可视化的，规模则会缩小到3-5个格子。如果数据基本都是来自民众自助网站，则可以考虑通过爬虫抓取来存放在数据库中，通过传输数据集来处理。
对于没有这些系统化解决方案或对这些不熟悉的，则可以考虑采用硬抓包或者弱读取snmp这些强制保证安全的方式来完成采集。总之，选择方式的关键是你能否对现有的采集方式不满足场景提出能够解决的需求或者你能否发现更好的方式。可以通过我分享的一些简单测试的例子进行测试：数据获取，保证一定安全性fawave数据爬取，获取响应时间和采样规模公众号爬虫，保证一定安全性xautocode数据抓取，采样规模可扩大到10到100多个pdf内。 查看全部
事实:大数据采集的要求将更为复杂的应用场景和服务
采集系统上云将需要花费大约年的时间，成本也可能达到万元。如果考虑一次性的支出，一年大约需要24万元的投入。如果要收回成本，得需要5年的时间。大数据降低了采集人力成本、不再要求人人都掌握编程能力。并且对许多采集的任务、尤其是涉及模拟的信息采集、以及中间数据的加工、分析处理等都提供了透明的数据接口与服务。
大数据采集将需要具备较强的信息收集能力，非数字化采集、信息的传输及数据的交换能力。并且对采集设备要求高，需要有4g（wifi）网络和大数据运算等软硬件技术的支持。大数据采集在大数据时代，海量数据被海量数据创建模型，涉及到算法、数据开发、数据预处理、数据分析等方面，大数据采集的要求将更为复杂。更多干货内容和知识分享可以关注专栏：python数据科学家。
抓取大数据要看大数据的规模、技术是否成熟以及有无其他应用场景和数据来源，一般来说，一个普通的python爬虫人就可以完成数据采集的工作，如果有复杂业务需求，还可以考虑应用spark和hadoop做分析，要知道，大数据的效率不仅仅是采集能力，还包括相关算法、数据模型、各个平台或者第三方框架的整合等方面，在不同的应用场景里采集数据会有不同的技术，有可能小公司无需这样高端的技术就可以搞定。
一般一个python爬虫人，单次应该能采集的数据最多6到8个格子，如果有复杂业务需求，或者平台或者采集框架等更复杂的场景，则最少也要10个才可以。不同的大数据应用场景的采集规模也不同，一般如果有集中数据采集和存储，对于采集速度、集中数据流水，处理运算灵活性，以及可用的爬虫代理等一系列要求，这种规模的爬虫就可以考虑作为主要采集对象。
对于采集工具的选择，如果有大型的系统化的采集业务，如mongodb和spark应用场景等，就可以考虑自己建立一套采集系统或集群来完成整个数据的采集工作。对于需要数据分析处理、搜索和可视化的，规模则会缩小到3-5个格子。如果数据基本都是来自民众自助网站，则可以考虑通过爬虫抓取来存放在数据库中，通过传输数据集来处理。
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解决办法:采集系统上云通道不收费！请问你们找到了合适的采集平台吗？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-10-20 02:08
解决办法:采集系统上云通道不收费！请问你们找到了合适的采集平台吗？
采集系统上云通道不收费！云采集不限制采集频率和区域，能无限连接多种采集端口，批量操作，数据规整，去重、加密、批量操作，多种截图方式可选择，
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请问可以给一些平台或者老板帮助吗？我们是一家服务器软件制造的公司，我们就不卖产品给采集工具了，直接推荐一些现成的采集平台给老板，然后实现我们的采集需求，然后通过我们的云服务器统一提取数据上传到分公司、总公司的云服务器。这样我们就能天天采集，天天有数据。他们出一定的版权费给我们，
这个还是要回归到了采集本身，普通的采集工具都能满足大部分的采集需求，并不是所有的工具都适合云采集，例如跟网汇、网蜘蛛采集器之类的。
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关于外链的，我从事采集工作，收集的都是敏感性文章，网址类，技术工作，需要大量的外链，但是服务器又不适合放这些文章的，网站又不发财。说明文章属于国家法律许可的范围。我们目前收集的主要是采集经常采集的站点的内容，因为都是经常接触到的，和经常访问的站点。没别的，基本不看内容，直接粘贴就可以上，有时也因为采集的太多不会交给售后，因为我们采集的量太大，售后做的很差，其次，就是心疼售后，一单要几百几千，金钱上的投入我不在乎，毕竟是属于我个人劳动，但是售后态度让我很费解。
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全套解决方案:多彩云+实时采集系统评测解决方案(云采集)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-10-19 21:14
全套解决方案:多彩云+实时采集系统评测解决方案(云采集)
采集系统上云方案简介采集量较大时，数据量一般会在5tb-10tb，在进行计算时，需要使用到图数据库、pythonpandas以及其他mysql、mongodb等数据库，大大加大了存储负担。因此，可以利用云端专用的采集系统，解决数据存储、计算以及计算效率的问题。数据系统采用“数据云”架构，整个采集流程可视化、持续监控采集数据，而无需对接mysql数据库，实现数据的采集与高效计算。
多彩云+实时采集系统评测解决方案云采集系统一般采用“数据云”服务，可自动扩容系统存储容量；基于“docker容器”的应用容器化部署方式，可实现应用应用可集中部署；可实现不同硬件平台的物理隔离。jira：数据来源jiraideanadmin：数据源审批审批简介jira是一个很好的数据集采集系统，数据来源广泛，包括计算机、自动售卖机等等，与mysql数据集可以进行互通互联，系统和功能可根据业务的需要，增减部分功能。
官网下载使用详情：jira|如何进行数据采集、pythonpandas、mysql、dbmysqladmin：数据源管理账号模块postman：数据接口模块进一步了解项目使用情况直接复制下方链接，查看项目使用情况：jira:多彩云：pythonpandas,mysql读写mysql连接本地数据库持久化项目数据(postman)查看项目访问情况和效率anxietylinksql:数据可视化接入方式anxietylinksql:数据接口请求方式(postman)账号anxietylinksql:数据接口请求方式(postman)连接请求关键函数anxietylinksql:数据调用方式(postman)权限动态权限ps：连接数据流失和重定向连接。 查看全部
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汇总:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 65 次浏览 • 2022-10-18 21:10
汇总:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
1.经常玩ELK
说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、不谈武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(1) 登录新贵loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
与其他日志聚合系统相比，Loki
没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 及更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(2) ♂️ Promtail Promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(3) Promtail 服务发现 1. 找一个文件作为采集器，首先要找出文件在哪里，然后做如下采集、标签推送等功能。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2. 标记的日志可以通过promtail访问，但是如何区分这些日志还是一个问题。Loki 使用类似普罗米修斯的想法来标记数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（4）PLG最佳实践loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，利用prometheus的服务发现机制动态添加日志。标签在资源占用和部署维护难度方面非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
3.数据栈日志实践
(1) 数据栈日志要求
(2)️主机模式栈的主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1.logtail模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、路径支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
（3）云原生模型传统的云原生模型采用PLG的主流模型，但数据栈作为一个完整的系统交付给企业时存在诸多限制，导致demoset模型无法使用。最大的挑战是权限，只有一个命名空间权限，不能挂载/var/lib/pods
在这种情况下如何使用 PLG？
其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集数据卷下的日志
1. ⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以将promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后将服务的logpath设置为环境变量。例如 LOG_PATH=/var/log/commonlog/*.log
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
2. ⏰如何在数据栈中部署promtail
为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list & watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
因此，当创建 CR 时，promtail 作为 sidecar 注入。并且读取的环境变量是操作者动态设置的环境变量，非常灵活。
4.总结
（一）数据栈日志采集的优势
(2) ✈️ 未来规划
最后跟大家分享一下数据栈当前日志模块的可视化效果。是不是超级酷？
更多技术交流方式
想进行面对面的技术交流？想及时参加现场活动吗？扫码加入钉钉群“袋鼠云开源框架技术交流群”（群号：30537511）
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汇总:小偷采集源码
综合的
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2016/07/09 天宇查看图4298
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2016/05/05 天宇查看图4050
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2016/04/11 Wintop视图图1703
bt种子小偷程序是用php开发的bt种子搜索网站。软件结构简单，完全开源，不需要数据库。软件功能：bt搜索功能，磁力链接转换种子，种子转换磁力链接分析，拍下你想学的种子文件，以后有时间后台开发
2016/04/06 官方 网站 查看图 2840
企业管理QGcms美图小偷是用php开发的美图小偷程序。功能介绍： 1、采用php小偷技术自动同步更新。2.支持二级目录和二级域名。程序自带后台 3.搜索引擎蜘蛛访问记录 4.无需下载，远程图片自动加水印！5.自定义规则后续功能不断更新......后台地址：网址/admin/账号密码为：admin程序开源企业管理QGcms(美小偷程序) v8.3更新log：首页列表错位修复；后台
2016/03/18 企业管理系统视图图5359
大佬19楼论坛的小偷程序是用php开发的小偷程序源码。大佬论坛小偷功能介绍： 1、采用php小偷技术与DZ论坛自动同步更新。2.动态浏览和静态背景自由切换，可以根据站长自己的喜好设置更人性化。3.全站伪原创，路径个性设置，全站可生成页面缓存，减轻服务器负担，加快阅读速度。4.采用目前主流盗贼系统的四种采集方式，兼容主流空间服务器，也可以自行设置独立模板样式。帐号：admin 密码：a
2016/02/26 QGcms 查看图3311
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2015/11/30 查看图表 1673
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2015/11/04 查看图表 1534
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2015/09/11 UZcms 查看图 3348 查看全部
1.经常玩ELK
说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、不谈武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(1) 登录新贵loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
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没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
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Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 及更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(2) ♂️ Promtail Promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(3) Promtail 服务发现 1. 找一个文件作为采集器，首先要找出文件在哪里，然后做如下采集、标签推送等功能。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2. 标记的日志可以通过promtail访问，但是如何区分这些日志还是一个问题。Loki 使用类似普罗米修斯的想法来标记数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（4）PLG最佳实践loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，利用prometheus的服务发现机制动态添加日志。标签在资源占用和部署维护难度方面非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
3.数据栈日志实践
(1) 数据栈日志要求
(2)️主机模式栈的主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1.logtail模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、路径支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
（3）云原生模型传统的云原生模型采用PLG的主流模型，但数据栈作为一个完整的系统交付给企业时存在诸多限制，导致demoset模型无法使用。最大的挑战是权限，只有一个命名空间权限，不能挂载/var/lib/pods
在这种情况下如何使用 PLG？
其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集数据卷下的日志
1. ⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以将promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后将服务的logpath设置为环境变量。例如 LOG_PATH=/var/log/commonlog/*.log
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
2. ⏰如何在数据栈中部署promtail
为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list & watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
因此，当创建 CR 时，promtail 作为 sidecar 注入。并且读取的环境变量是操作者动态设置的环境变量，非常灵活。
4.总结
（一）数据栈日志采集的优势
(2) ✈️ 未来规划
最后跟大家分享一下数据栈当前日志模块的可视化效果。是不是超级酷？
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汇总:小偷采集源码
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2016/07/09 天宇查看图4298
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2016/02/26 QGcms 查看图3311
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2015/11/30 查看图表 1673
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2015/11/04 查看图表 1534
远程获取并实时显示网站的Favicon.ico文件，美化网站外部链接的显示效果。适用于网站导航网站、网站友好链接展示美化等。
2015/10/16 5Z5D 查看图 1277
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2015/09/21 UZcms镜像系统视图图6907
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2015/09/14 凯旋网络视图图 2549
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2015/09/14 易见官方查看地图2542
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2015/09/11 UZcms 查看图 3348 查看全部
汇总:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
1.经常玩ELK
说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、不谈武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(1) 登录新贵loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
与其他日志聚合系统相比，Loki
没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 及更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(2) ♂️ Promtail Promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(3) Promtail 服务发现 1. 找一个文件作为采集器，首先要找出文件在哪里，然后做如下采集、标签推送等功能。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2. 标记的日志可以通过promtail访问，但是如何区分这些日志还是一个问题。Loki 使用类似普罗米修斯的想法来标记数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（4）PLG最佳实践loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，利用prometheus的服务发现机制动态添加日志。标签在资源占用和部署维护难度方面非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
3.数据栈日志实践
(1) 数据栈日志要求
(2)️主机模式栈的主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1.logtail模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、路径支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
（3）云原生模型传统的云原生模型采用PLG的主流模型，但数据栈作为一个完整的系统交付给企业时存在诸多限制，导致demoset模型无法使用。最大的挑战是权限，只有一个命名空间权限，不能挂载/var/lib/pods
在这种情况下如何使用 PLG？
其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集数据卷下的日志
1. ⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以将promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后将服务的logpath设置为环境变量。例如 LOG_PATH=/var/log/commonlog/*.log
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
2. ⏰如何在数据栈中部署promtail
为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list & watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
因此，当创建 CR 时，promtail 作为 sidecar 注入。并且读取的环境变量是操作者动态设置的环境变量，非常灵活。
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完整的解决方案:采集系统上云平台，建立属于您的erp系统！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 66 次浏览 • 2022-10-17 17:13
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采集系统上云平台，作为一套完整的saas系统，基于门户的云采集系统，供专业的采集服务商在平台上搭建专门的采集系统，向供应商提供采集客户，以满足不同采集用户的需求，同时降低采集服务商的成本。利用专业采集工具，小白用户也能轻松搭建自己的采集系统，利用云采集，您可以在3分钟时间内在平台上完成建站，收集、分析数据，更新报表，建立属于您的erp系统。如何搭建采集系统？看文章最后面。
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采集工具大多都自带云采集的专属版本，在发展过程中逐渐形成了自己的核心优势，如：有什么优势？云采集就拥有十分强大的采集功能：1.登录云采集每一个客户端都拥有自己的云采集首页，操作便捷。2.云采集同步采集同步的上传优势，数据采集自动同步，防止同步问题的出现。3.云采集分析采集数据到云采集平台，随时掌握每个客户端的数据，便于分析数据，重点内容要优先做好抓取。
4.云采集的价值云采集还拥有爬虫的价值，所有的采集都是为了提高网站权重，增加网站的曝光度，从而排名靠前，增加百度优先展示的机会。5.云采集的后期优化云采集是第三方系统，没有后期维护问题，采集后需要对采集的数据进行数据分析、数据整理、数据优化、存储等操作，从而提高系统的稳定性，关于后期的操作方面每个用户基本是没有什么疑问。
此外，云采集软件拥有云采集的专属云采集版本，在云采集的过程中随时可以修改、保存采集数据，用户可以根据自己的习惯对采集的数据进行进一步的优化，有效的解决了用户快速采集和再上传数据存储的问题。云采集支持的云采集数据量为1g以上。简单又强大的云采集是如何快速使用的？1.首先要安装采集软件云采集的操作并不难，仅仅需要一台windows电脑和安装了cc的采集器就可以轻松采集网页数据。
操作方法：打开浏览器，打开云采集软件，点击开始工作按钮，根据视频教程开始操作。2.登录云采集在首页，输入用户名和密码，然后进行登录，按照提示选择浏览器、输入用户名和密码，完成登录。3.云采集的设置打开云采集软件，点击左侧栏的“采集设置”，软件会自动弹出相关的操作设置提示框，根据自己的需求设置云采集。 查看全部
采集系统上云平台，作为一套完整的saas系统，基于门户的云采集系统，供专业的采集服务商在平台上搭建专门的采集系统，向供应商提供采集客户，以满足不同采集用户的需求，同时降低采集服务商的成本。利用专业采集工具，小白用户也能轻松搭建自己的采集系统，利用云采集，您可以在3分钟时间内在平台上完成建站，收集、分析数据，更新报表，建立属于您的erp系统。如何搭建采集系统？看文章最后面。
目前市面上有很多采集工具类的平台，每个采集工具都有各自的优势，像云采集软件就拥有十分强大的采集功能，它自带云采集的云采集有很多种类，每个都能让你轻松用来爬取网页数据和图片内容，最关键的是云采集有免费版、收费版，对于大多数用户来说收费版的云采集的能力要远远高于免费版。采集工具在发展中充分发挥了不同软件的优势，让更多的用户接受它，使用它。
采集工具大多都自带云采集的专属版本，在发展过程中逐渐形成了自己的核心优势，如：有什么优势？云采集就拥有十分强大的采集功能：1.登录云采集每一个客户端都拥有自己的云采集首页，操作便捷。2.云采集同步采集同步的上传优势，数据采集自动同步，防止同步问题的出现。3.云采集分析采集数据到云采集平台，随时掌握每个客户端的数据，便于分析数据，重点内容要优先做好抓取。
4.云采集的价值云采集还拥有爬虫的价值，所有的采集都是为了提高网站权重，增加网站的曝光度，从而排名靠前，增加百度优先展示的机会。5.云采集的后期优化云采集是第三方系统，没有后期维护问题，采集后需要对采集的数据进行数据分析、数据整理、数据优化、存储等操作，从而提高系统的稳定性，关于后期的操作方面每个用户基本是没有什么疑问。
此外，云采集软件拥有云采集的专属云采集版本，在云采集的过程中随时可以修改、保存采集数据，用户可以根据自己的习惯对采集的数据进行进一步的优化，有效的解决了用户快速采集和再上传数据存储的问题。云采集支持的云采集数据量为1g以上。简单又强大的云采集是如何快速使用的？1.首先要安装采集软件云采集的操作并不难，仅仅需要一台windows电脑和安装了cc的采集器就可以轻松采集网页数据。
操作方法：打开浏览器，打开云采集软件，点击开始工作按钮，根据视频教程开始操作。2.登录云采集在首页，输入用户名和密码，然后进行登录，按照提示选择浏览器、输入用户名和密码，完成登录。3.云采集的设置打开云采集软件，点击左侧栏的“采集设置”，软件会自动弹出相关的操作设置提示框，根据自己的需求设置云采集。 查看全部
完整的解决方案:采集系统上云平台，建立属于您的erp系统！
采集系统上云平台，作为一套完整的saas系统，基于门户的云采集系统，供专业的采集服务商在平台上搭建专门的采集系统，向供应商提供采集客户，以满足不同采集用户的需求，同时降低采集服务商的成本。利用专业采集工具，小白用户也能轻松搭建自己的采集系统，利用云采集，您可以在3分钟时间内在平台上完成建站，收集、分析数据，更新报表，建立属于您的erp系统。如何搭建采集系统？看文章最后面。
目前市面上有很多采集工具类的平台，每个采集工具都有各自的优势，像云采集软件就拥有十分强大的采集功能，它自带云采集的云采集有很多种类，每个都能让你轻松用来爬取网页数据和图片内容，最关键的是云采集有免费版、收费版，对于大多数用户来说收费版的云采集的能力要远远高于免费版。采集工具在发展中充分发挥了不同软件的优势，让更多的用户接受它，使用它。
采集工具大多都自带云采集的专属版本，在发展过程中逐渐形成了自己的核心优势，如：有什么优势？云采集就拥有十分强大的采集功能：1.登录云采集每一个客户端都拥有自己的云采集首页，操作便捷。2.云采集同步采集同步的上传优势，数据采集自动同步，防止同步问题的出现。3.云采集分析采集数据到云采集平台，随时掌握每个客户端的数据，便于分析数据，重点内容要优先做好抓取。
4.云采集的价值云采集还拥有爬虫的价值，所有的采集都是为了提高网站权重，增加网站的曝光度，从而排名靠前，增加百度优先展示的机会。5.云采集的后期优化云采集是第三方系统，没有后期维护问题，采集后需要对采集的数据进行数据分析、数据整理、数据优化、存储等操作，从而提高系统的稳定性，关于后期的操作方面每个用户基本是没有什么疑问。
此外，云采集软件拥有云采集的专属云采集版本，在云采集的过程中随时可以修改、保存采集数据，用户可以根据自己的习惯对采集的数据进行进一步的优化，有效的解决了用户快速采集和再上传数据存储的问题。云采集支持的云采集数据量为1g以上。简单又强大的云采集是如何快速使用的？1.首先要安装采集软件云采集的操作并不难，仅仅需要一台windows电脑和安装了cc的采集器就可以轻松采集网页数据。
操作方法：打开浏览器，打开云采集软件，点击开始工作按钮，根据视频教程开始操作。2.登录云采集在首页，输入用户名和密码，然后进行登录，按照提示选择浏览器、输入用户名和密码，完成登录。3.云采集的设置打开云采集软件，点击左侧栏的“采集设置”，软件会自动弹出相关的操作设置提示框，根据自己的需求设置云采集。
解读:采集系统上云后，可将数据同步转换成文字
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-10-11 00:07
解读:采集系统上云后，可将数据同步转换成文字
采集系统上云后，可将采集数据库中的所有数据同步转换成人机能理解的数据。以语音为例，将采集的语音转换成音频，再转换成文字，这就是转录系统。对采集数据的二次加工，就是识别加工。识别是目前应用比较广泛的技术，人机能够识别各种手写体和机读体，这里主要是语音的识别。此外，对采集的声学特征也有所研究，预处理等，对于复杂声学特征进行分析，有助于提高识别的精度。
选择二次加工识别系统，首先要看数据的价值，如果有特定领域，可以考虑定制相应的采集云平台。就像一个科研实验一样，把数据标记好，做好隔离和干扰，形成属于自己专用的实验设备，并且专人管理。
小云采集是一款云采集的系统，能提高社会科技的进步。
大家好！本次报告首先介绍了小云采集。它的功能很强大，覆盖基础电子产品的后处理、视频采集和视频分析两个方面，做成一个云采集的系统，能提高社会科技的进步。我们看一下小云采集的小应用。
一、基础电子产品后处理->视频采集->视频分析
二、视频采集->转录工程师
三、视频分析->ocr
四、ai能力->企业级信息智能搜索
五、视频推荐
六、h5小程序分享
七、视频管理(储存，同步，
八、灵活定制多数据种类
客户买系统，主要考虑是如何把需要的软件模块、语音识别系统模块做出来，而且价格合理。小云采集作为上百家厂商通力合作的一个系统产品，价格确实低到可以不用考虑。另外，功能上有多方面的突破，根据需求来定义软件的需求，满足不同需求的应用。当然采集功能也是重要的功能，具有多平台的、多机位的采集。采集到的数据导入小云进行分析整理，很难想象这样一款低价云采集系统居然能做到如此的定制化。 查看全部
采集系统上云后，可将采集数据库中的所有数据同步转换成人机能理解的数据。以语音为例，将采集的语音转换成音频，再转换成文字，这就是转录系统。对采集数据的二次加工，就是识别加工。识别是目前应用比较广泛的技术，人机能够识别各种手写体和机读体，这里主要是语音的识别。此外，对采集的声学特征也有所研究，预处理等，对于复杂声学特征进行分析，有助于提高识别的精度。
选择二次加工识别系统，首先要看数据的价值，如果有特定领域，可以考虑定制相应的采集云平台。就像一个科研实验一样，把数据标记好，做好隔离和干扰，形成属于自己专用的实验设备，并且专人管理。
小云采集是一款云采集的系统，能提高社会科技的进步。
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八、灵活定制多数据种类
客户买系统，主要考虑是如何把需要的软件模块、语音识别系统模块做出来，而且价格合理。小云采集作为上百家厂商通力合作的一个系统产品，价格确实低到可以不用考虑。另外，功能上有多方面的突破，根据需求来定义软件的需求，满足不同需求的应用。当然采集功能也是重要的功能，具有多平台的、多机位的采集。采集到的数据导入小云进行分析整理，很难想象这样一款低价云采集系统居然能做到如此的定制化。 查看全部
解读:采集系统上云后，可将数据同步转换成文字
采集系统上云后，可将采集数据库中的所有数据同步转换成人机能理解的数据。以语音为例，将采集的语音转换成音频，再转换成文字，这就是转录系统。对采集数据的二次加工，就是识别加工。识别是目前应用比较广泛的技术，人机能够识别各种手写体和机读体，这里主要是语音的识别。此外，对采集的声学特征也有所研究，预处理等，对于复杂声学特征进行分析，有助于提高识别的精度。
选择二次加工识别系统，首先要看数据的价值，如果有特定领域，可以考虑定制相应的采集云平台。就像一个科研实验一样，把数据标记好，做好隔离和干扰，形成属于自己专用的实验设备，并且专人管理。
小云采集是一款云采集的系统，能提高社会科技的进步。
大家好！本次报告首先介绍了小云采集。它的功能很强大，覆盖基础电子产品的后处理、视频采集和视频分析两个方面，做成一个云采集的系统，能提高社会科技的进步。我们看一下小云采集的小应用。
一、基础电子产品后处理->视频采集->视频分析
二、视频采集->转录工程师
三、视频分析->ocr
四、ai能力->企业级信息智能搜索
五、视频推荐
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七、视频管理(储存，同步，
八、灵活定制多数据种类
客户买系统，主要考虑是如何把需要的软件模块、语音识别系统模块做出来，而且价格合理。小云采集作为上百家厂商通力合作的一个系统产品，价格确实低到可以不用考虑。另外，功能上有多方面的突破，根据需求来定义软件的需求，满足不同需求的应用。当然采集功能也是重要的功能，具有多平台的、多机位的采集。采集到的数据导入小云进行分析整理，很难想象这样一款低价云采集系统居然能做到如此的定制化。
专业知识:行业采集云服务：电商采集怎么我这有采集的教程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 65 次浏览 • 2022-10-10 11:12
专业知识:行业采集云服务：电商采集怎么我这有采集的教程
采集系统上云的一大难题就是如何准确定位到全国所有网站的地址，国内的有wifi、二维码等，国外可以用图像识别技术，我公司采用了geohey，效果还不错，
现在第三方采集已经基本上玩不下去了，准确率已经接近于0了。现在最稳定的采集方式是爬虫+图片处理+系统防御。
现在电商行业都已经完成上云，云采集平台根据行业特点开发的行业系统+cgi网页调用+统计分析。无论大的小的行业公司，只要你拿得出具有开发能力的人员，在新零售时代都是你的潜在客户。例如分销，支付采集。
行业采集云服务：
电商采集怎么我这有采集的教程你，
云采集一直在风口上，2017年阿里云先后上线的淘宝、天猫、聚划算等数十万商品数据，都是通过云采集工具采集的，传统采集虽然好用，但操作比较麻烦，需要下载各种宝贝数据和框架；云采集可以一站式解决问题，有很多不同的功能，对于电商卖家来说，门槛较低，用起来也比较简单，基本都在业余时间操作，而且如果你只有数据采集能力的话，都很难找到合适的第三方平台，因为这些平台上所有商品数据都是自己采集下来的，采不了数据，不给数据，他们就不会帮你采。
推荐对接工具的话首推就是二维火数据采集器，做电商推广的，都知道二维火数据采集器，二维火是全球首家基于区块链技术的智能数据采集器，不用下载任何软件、只需要把需要采集的链接贴过去就会自动解析，识别率几乎达到100%；另外关于二维火数据采集器的详细介绍可以到二维火官网查看。 查看全部
采集系统上云的一大难题就是如何准确定位到全国所有网站的地址，国内的有wifi、二维码等，国外可以用图像识别技术，我公司采用了geohey，效果还不错，
现在第三方采集已经基本上玩不下去了，准确率已经接近于0了。现在最稳定的采集方式是爬虫+图片处理+系统防御。
现在电商行业都已经完成上云，云采集平台根据行业特点开发的行业系统+cgi网页调用+统计分析。无论大的小的行业公司，只要你拿得出具有开发能力的人员，在新零售时代都是你的潜在客户。例如分销，支付采集。
行业采集云服务：
电商采集怎么我这有采集的教程你，
云采集一直在风口上，2017年阿里云先后上线的淘宝、天猫、聚划算等数十万商品数据，都是通过云采集工具采集的，传统采集虽然好用，但操作比较麻烦，需要下载各种宝贝数据和框架；云采集可以一站式解决问题，有很多不同的功能，对于电商卖家来说，门槛较低，用起来也比较简单，基本都在业余时间操作，而且如果你只有数据采集能力的话，都很难找到合适的第三方平台，因为这些平台上所有商品数据都是自己采集下来的，采不了数据，不给数据，他们就不会帮你采。
推荐对接工具的话首推就是二维火数据采集器，做电商推广的，都知道二维火数据采集器，二维火是全球首家基于区块链技术的智能数据采集器，不用下载任何软件、只需要把需要采集的链接贴过去就会自动解析，识别率几乎达到100%；另外关于二维火数据采集器的详细介绍可以到二维火官网查看。 查看全部
专业知识:行业采集云服务：电商采集怎么我这有采集的教程
采集系统上云的一大难题就是如何准确定位到全国所有网站的地址，国内的有wifi、二维码等，国外可以用图像识别技术，我公司采用了geohey，效果还不错，
现在第三方采集已经基本上玩不下去了，准确率已经接近于0了。现在最稳定的采集方式是爬虫+图片处理+系统防御。
现在电商行业都已经完成上云，云采集平台根据行业特点开发的行业系统+cgi网页调用+统计分析。无论大的小的行业公司，只要你拿得出具有开发能力的人员，在新零售时代都是你的潜在客户。例如分销，支付采集。
行业采集云服务：
电商采集怎么我这有采集的教程你，
云采集一直在风口上，2017年阿里云先后上线的淘宝、天猫、聚划算等数十万商品数据，都是通过云采集工具采集的，传统采集虽然好用，但操作比较麻烦，需要下载各种宝贝数据和框架；云采集可以一站式解决问题，有很多不同的功能，对于电商卖家来说，门槛较低，用起来也比较简单，基本都在业余时间操作，而且如果你只有数据采集能力的话，都很难找到合适的第三方平台，因为这些平台上所有商品数据都是自己采集下来的，采不了数据，不给数据，他们就不会帮你采。
推荐对接工具的话首推就是二维火数据采集器，做电商推广的，都知道二维火数据采集器，二维火是全球首家基于区块链技术的智能数据采集器，不用下载任何软件、只需要把需要采集的链接贴过去就会自动解析，识别率几乎达到100%；另外关于二维火数据采集器的详细介绍可以到二维火官网查看。
整体解决方案:云采集服务
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-10-09 22:08
整体解决方案:云采集服务
云采集服务（新闻抓取）通过云平台提供新闻抓取服务，系统内置了数万条新闻抓取机器人和新闻模板。其中，内置媒体600余家，主流网站7000余家，主流数字报纸600余家，微博6000余条，微信公众号10000余个。云采集服务支持与内容发布系统无缝对接，实现了网站新闻编辑“所见即所得，即抓即发”的业务流程优化。云采集服务（新闻采集）是新闻采集的集合，按需设置，采集监控分类管理，一键多次转载，智能处理，敏感词过滤机制，新闻集导入、关键词检索等功能于一体的智能采集、编辑、分发系统。云采集系统不仅大大提高了编辑效率，还有助于增加网站的访问量。
云采集服务（新闻采集）支持互联网新闻采集服务、电子报采集服务、双微采集服务。
安全解决方案:1.Telegraf+Influxdb+Grafana自动化运维监控
概述：Telegraf采集信息，influxdb时序数据库存储数据，grafana平台展示数据，监控告警，形成自动化运维监控平台。
1.涌入数据库
InfluxDB 是由 InfluxData 开发的开源时序数据。它是用 Go 编写的，专注于高性能查询和存储时间序列数据。InfluxDB广泛应用于物联网行业的存储系统监控数据、实时数据等场景。
1. 三大特点 2. 数据模型
3.influxdb时间线
InfluxDB 中的系列是数据源组合的概念。在同一个数据库中，具有相同保留策略、相同度量、相同标签的数据属于一个系列集合，它标识数据的来源，并且同一系列中的数据在物理上按时间顺序排列在一起命令;
使用命令 show series from tablename; 查看表的系列。
4. 系统架构
5.influxdb的安装
测试机：10.121.xx
5.1 下载tar包，解压后使用，配置文件基本不用改
tar -xzvf influxdb-1.7.8_linux_amd64.tar.gz
得到以下目录结构
5.2 创建influxdb用户
useradd influxdb -s /sbin/nologin
5.3 创建多个目录并授权
mkdir /var/lib/influxdb/ /var/log/influxdb/ /var/run/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/lib/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/log/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/run/influxdb/`
5.4 将配置文件复制到/etc/influxdb/influxdb.conf，使用默认配置
cp -r influxdb/etc/influxdb /etc/
默认配置：
[meta]
dir = "/var/lib/influxdb/meta"
[data]
dir = "/var/lib/influxdb/data"
wal-dir = "/var/lib/influxdb/wal"
series-id-set-cache-size = 100
5.5 将启动文件复制到/etc/init.d/
cp influxdb/usr/lib/influxdb/scripts/init.sh /etc/init.d/influxdb
chmod 755 /etc/init.d/influxdb
5.6 将二进制文件复制到 /usr/bin
cp influxdb /usr/bin/* /usr/bin/
5.7 启动
服务 influxdb 启动
6.如何使用
6.1 数据库的基本操作
create database name1;
show databases;
use name1;
show measurements;
drop database name1;
show series from table1;
select * from table1 limit 10;
6.2 数据保留政策
保留策略 - 数据保留策略用于定义数据应存储多长时间，或将数据保留一段时间。每个数据库可以有多个数据保留策略，但只有一个默认策略。
创建保留策略语法：
create retention policy on duration replication [shard duration ] [deafult]
保留策略的名称
为哪个数据库创建的策略
该保留策略对应的数据过期时间
replication 副本因子
shard duration 分片组的默认时长
[deafult] 是否为默认策略
<p>
查看保留策略语法
show retention policies on database_name;
修改保留期
alter retention policy "retention_plocy_name" on database_name duration 15d
删除保留期
drop retention policy "influx_retention_name" on database_name
</p>
6.3 表的增删改查
查看表
show measurements;
插入操作
insert weather,altitude=1000,area=北 tem=11,humi=-4
insert 表名（不存在则自动创建）,tags1,tags2 fileds1,fileds
删除表
drop measurement table_name;
6.4 设置时间显示格式
精度 rfc3339（互联网标准时间格式）
七、用户操作
显示用户
show users;
创建用户
create user influx_user with passwrod 'xxxx';
管理员用户
create user "admin" with password "xxxx" with all privileges;
修改用户密码
set password for influx_user='xxxx';
删除用户
drop user influx_user;
8. 用户权利
授予所有库的权限
grant all privileges to influx_user;
针对某个库的所有权限
grant all privileges on influxdb to influx_user;
撤销权限
revoke all privileges from influx_user;
开启用户登录认证，需在配置文件的[http]模块中开启
[http]
auth-enabled=true
登录方法
bin/influx (无密码)
bin/influx -username influx_user -password xxxx （有密码）
2.电报
telegraf 是一个用 go 编写的代理程序，可以采集系统和服务的统计信息并将其写入 influxdb 数据库。
1.电报公制
是用于在处理过程中对数据建模的内部表示。这些指标完全基于influxdb的数据模型，主要包括四个组件：
测量名称
标签
字段
时间戳（时间）
2. 为什么用 telegraf3 构建。电报
测试机 10.121.xx
3.1 下载并解压安装包
tar -xzvf telegraf-1.15.3_linux_amd64.tar.gz
目录结构
3.2 修改配置文件
找到配置文件中的以下模块，添加influxdb的连接配置信息:
[[outputs.influxdb]]
urls = ["http://10.121.7.70:8086"]
database="telegraf" #influxdb创建的数据库
retention_policy="" #如果有的话
username="" #如果有的话
password="" #如果有的话
3.3 启动服务
bin/telegraf --config 等/telegraf/telegraf.conf
它会自动采集信息并自动在influxdb的telegraf数据库中创建表和插入数据
3.4 可以参考influxdb使用init.sh做一个服务，配置开机自动启动，方便后续脚本和自动部署。
创建用户和创建目录
useradd -s /sbin/nologin telegraf
mkdir /var/log/telegraf/ /var/run/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/log/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/run/telegraf
拷贝配置文件和可执行文件，启动脚本
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/bin/telegraf /usr/bin/
cp -r /root/telegraf/telegraf-1.15.3/etc/telegraf /etc/
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/lib/telegraf/scripts/init.sh /etc/init.d/telegraf
启动
service telegraf start
配置开机自启动
chkconfig telegraf on
启动默认收集的信息
Loaded inputs: kernel mem processes swap system cpu disk diskio
3.5 需要采集哪些信息？输入配置请参考以下链接
3.格拉法纳
Grafana 是一个跨平台的开源度量分析和可视化工具，可以对采集的数据进行查询和可视化，并及时通知。主要有以下六个特点：
1.tar包安装
1.1 下载安装包并解压
tar -xzvf grafana-7.2.0.linux-amd64.tar.gz
1.2 开始
./bin/grafana-server web &
2.rmp安装
grafana 推荐使用 rpm 安装。因为grafana组件很多，使用rpm安装是标准化的，方便配置和管理，而且不存储数据，不用担心占用太多空间。
2.1 下载安装
wget https://dl.grafana.com/oss/rel ... 4.rpm
sudo yum install grafana-7.3.6-1.x86_64.rpm
2.2 设置开机自启动等启动命令
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl status grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server
2.3 安装信息
2.4 Grafana访问
默认端口为3000，访问地址：3000
默认帐户/密码：admin/admin 查看全部
云采集服务（新闻抓取）通过云平台提供新闻抓取服务，系统内置了数万条新闻抓取机器人和新闻模板。其中，内置媒体600余家，主流网站7000余家，主流数字报纸600余家，微博6000余条，微信公众号10000余个。云采集服务支持与内容发布系统无缝对接，实现了网站新闻编辑“所见即所得，即抓即发”的业务流程优化。云采集服务（新闻采集）是新闻采集的集合，按需设置，采集监控分类管理，一键多次转载，智能处理，敏感词过滤机制，新闻集导入、关键词检索等功能于一体的智能采集、编辑、分发系统。云采集系统不仅大大提高了编辑效率，还有助于增加网站的访问量。
云采集服务（新闻采集）支持互联网新闻采集服务、电子报采集服务、双微采集服务。
安全解决方案:1.Telegraf+Influxdb+Grafana自动化运维监控
概述：Telegraf采集信息，influxdb时序数据库存储数据，grafana平台展示数据，监控告警，形成自动化运维监控平台。
1.涌入数据库
InfluxDB 是由 InfluxData 开发的开源时序数据。它是用 Go 编写的，专注于高性能查询和存储时间序列数据。InfluxDB广泛应用于物联网行业的存储系统监控数据、实时数据等场景。
1. 三大特点 2. 数据模型
3.influxdb时间线
InfluxDB 中的系列是数据源组合的概念。在同一个数据库中，具有相同保留策略、相同度量、相同标签的数据属于一个系列集合，它标识数据的来源，并且同一系列中的数据在物理上按时间顺序排列在一起命令;
使用命令 show series from tablename; 查看表的系列。
4. 系统架构
5.influxdb的安装
测试机：10.121.xx
5.1 下载tar包，解压后使用，配置文件基本不用改
tar -xzvf influxdb-1.7.8_linux_amd64.tar.gz
得到以下目录结构
5.2 创建influxdb用户
useradd influxdb -s /sbin/nologin
5.3 创建多个目录并授权
mkdir /var/lib/influxdb/ /var/log/influxdb/ /var/run/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/lib/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/log/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/run/influxdb/`
5.4 将配置文件复制到/etc/influxdb/influxdb.conf，使用默认配置
cp -r influxdb/etc/influxdb /etc/
默认配置：
[meta]
dir = "/var/lib/influxdb/meta"
[data]
dir = "/var/lib/influxdb/data"
wal-dir = "/var/lib/influxdb/wal"
series-id-set-cache-size = 100
5.5 将启动文件复制到/etc/init.d/
cp influxdb/usr/lib/influxdb/scripts/init.sh /etc/init.d/influxdb
chmod 755 /etc/init.d/influxdb
5.6 将二进制文件复制到 /usr/bin
cp influxdb /usr/bin/* /usr/bin/
5.7 启动
服务 influxdb 启动
6.如何使用
6.1 数据库的基本操作
create database name1;
show databases;
use name1;
show measurements;
drop database name1;
show series from table1;
select * from table1 limit 10;
6.2 数据保留政策
保留策略 - 数据保留策略用于定义数据应存储多长时间，或将数据保留一段时间。每个数据库可以有多个数据保留策略，但只有一个默认策略。
创建保留策略语法：
create retention policy on duration replication [shard duration ] [deafult]
保留策略的名称
为哪个数据库创建的策略
该保留策略对应的数据过期时间
replication 副本因子
shard duration 分片组的默认时长
[deafult] 是否为默认策略
<p>
查看保留策略语法
show retention policies on database_name;
修改保留期
alter retention policy "retention_plocy_name" on database_name duration 15d
删除保留期
drop retention policy "influx_retention_name" on database_name
</p>
6.3 表的增删改查
查看表
show measurements;
插入操作
insert weather,altitude=1000,area=北 tem=11,humi=-4
insert 表名（不存在则自动创建）,tags1,tags2 fileds1,fileds
删除表
drop measurement table_name;
6.4 设置时间显示格式
精度 rfc3339（互联网标准时间格式）
七、用户操作
显示用户
show users;
创建用户
create user influx_user with passwrod 'xxxx';
管理员用户
create user "admin" with password "xxxx" with all privileges;
修改用户密码
set password for influx_user='xxxx';
删除用户
drop user influx_user;
8. 用户权利
授予所有库的权限
grant all privileges to influx_user;
针对某个库的所有权限
grant all privileges on influxdb to influx_user;
撤销权限
revoke all privileges from influx_user;
开启用户登录认证，需在配置文件的[http]模块中开启
[http]
auth-enabled=true
登录方法
bin/influx (无密码)
bin/influx -username influx_user -password xxxx （有密码）
2.电报
telegraf 是一个用 go 编写的代理程序，可以采集系统和服务的统计信息并将其写入 influxdb 数据库。
1.电报公制
是用于在处理过程中对数据建模的内部表示。这些指标完全基于influxdb的数据模型，主要包括四个组件：
测量名称
标签
字段
时间戳（时间）
2. 为什么用 telegraf3 构建。电报
测试机 10.121.xx
3.1 下载并解压安装包
tar -xzvf telegraf-1.15.3_linux_amd64.tar.gz
目录结构
3.2 修改配置文件
找到配置文件中的以下模块，添加influxdb的连接配置信息:
[[outputs.influxdb]]
urls = ["http://10.121.7.70:8086"]
database="telegraf" #influxdb创建的数据库
retention_policy="" #如果有的话
username="" #如果有的话
password="" #如果有的话
3.3 启动服务
bin/telegraf --config 等/telegraf/telegraf.conf
它会自动采集信息并自动在influxdb的telegraf数据库中创建表和插入数据
3.4 可以参考influxdb使用init.sh做一个服务，配置开机自动启动，方便后续脚本和自动部署。
创建用户和创建目录
useradd -s /sbin/nologin telegraf
mkdir /var/log/telegraf/ /var/run/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/log/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/run/telegraf
拷贝配置文件和可执行文件，启动脚本
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/bin/telegraf /usr/bin/
cp -r /root/telegraf/telegraf-1.15.3/etc/telegraf /etc/
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/lib/telegraf/scripts/init.sh /etc/init.d/telegraf
启动
service telegraf start
配置开机自启动
chkconfig telegraf on
启动默认收集的信息
Loaded inputs: kernel mem processes swap system cpu disk diskio
3.5 需要采集哪些信息？输入配置请参考以下链接
3.格拉法纳
Grafana 是一个跨平台的开源度量分析和可视化工具，可以对采集的数据进行查询和可视化，并及时通知。主要有以下六个特点：
1.tar包安装
1.1 下载安装包并解压
tar -xzvf grafana-7.2.0.linux-amd64.tar.gz
1.2 开始
./bin/grafana-server web &
2.rmp安装
grafana 推荐使用 rpm 安装。因为grafana组件很多，使用rpm安装是标准化的，方便配置和管理，而且不存储数据，不用担心占用太多空间。
2.1 下载安装
wget https://dl.grafana.com/oss/rel ... 4.rpm
sudo yum install grafana-7.3.6-1.x86_64.rpm
2.2 设置开机自启动等启动命令
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl status grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server
2.3 安装信息
2.4 Grafana访问
默认端口为3000，访问地址：3000
默认帐户/密码：admin/admin 查看全部
整体解决方案:云采集服务
云采集服务（新闻抓取）通过云平台提供新闻抓取服务，系统内置了数万条新闻抓取机器人和新闻模板。其中，内置媒体600余家，主流网站7000余家，主流数字报纸600余家，微博6000余条，微信公众号10000余个。云采集服务支持与内容发布系统无缝对接，实现了网站新闻编辑“所见即所得，即抓即发”的业务流程优化。云采集服务（新闻采集）是新闻采集的集合，按需设置，采集监控分类管理，一键多次转载，智能处理，敏感词过滤机制，新闻集导入、关键词检索等功能于一体的智能采集、编辑、分发系统。云采集系统不仅大大提高了编辑效率，还有助于增加网站的访问量。
云采集服务（新闻采集）支持互联网新闻采集服务、电子报采集服务、双微采集服务。
安全解决方案:1.Telegraf+Influxdb+Grafana自动化运维监控
概述：Telegraf采集信息，influxdb时序数据库存储数据，grafana平台展示数据，监控告警，形成自动化运维监控平台。
1.涌入数据库
InfluxDB 是由 InfluxData 开发的开源时序数据。它是用 Go 编写的，专注于高性能查询和存储时间序列数据。InfluxDB广泛应用于物联网行业的存储系统监控数据、实时数据等场景。
1. 三大特点 2. 数据模型
3.influxdb时间线
InfluxDB 中的系列是数据源组合的概念。在同一个数据库中，具有相同保留策略、相同度量、相同标签的数据属于一个系列集合，它标识数据的来源，并且同一系列中的数据在物理上按时间顺序排列在一起命令;
使用命令 show series from tablename; 查看表的系列。
4. 系统架构
5.influxdb的安装
测试机：10.121.xx
5.1 下载tar包，解压后使用，配置文件基本不用改
tar -xzvf influxdb-1.7.8_linux_amd64.tar.gz
得到以下目录结构
5.2 创建influxdb用户
useradd influxdb -s /sbin/nologin
5.3 创建多个目录并授权
mkdir /var/lib/influxdb/ /var/log/influxdb/ /var/run/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/lib/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/log/influxdb/
chown influxdb.influxdb /var/run/influxdb/`
5.4 将配置文件复制到/etc/influxdb/influxdb.conf，使用默认配置
cp -r influxdb/etc/influxdb /etc/
默认配置：
[meta]
dir = "/var/lib/influxdb/meta"
[data]
dir = "/var/lib/influxdb/data"
wal-dir = "/var/lib/influxdb/wal"
series-id-set-cache-size = 100
5.5 将启动文件复制到/etc/init.d/
cp influxdb/usr/lib/influxdb/scripts/init.sh /etc/init.d/influxdb
chmod 755 /etc/init.d/influxdb
5.6 将二进制文件复制到 /usr/bin
cp influxdb /usr/bin/* /usr/bin/
5.7 启动
服务 influxdb 启动
6.如何使用
6.1 数据库的基本操作
create database name1;
show databases;
use name1;
show measurements;
drop database name1;
show series from table1;
select * from table1 limit 10;
6.2 数据保留政策
保留策略 - 数据保留策略用于定义数据应存储多长时间，或将数据保留一段时间。每个数据库可以有多个数据保留策略，但只有一个默认策略。
创建保留策略语法：
create retention policy on duration replication [shard duration ] [deafult]
保留策略的名称
为哪个数据库创建的策略
该保留策略对应的数据过期时间
replication 副本因子
shard duration 分片组的默认时长
[deafult] 是否为默认策略
<p>
查看保留策略语法
show retention policies on database_name;
修改保留期
alter retention policy "retention_plocy_name" on database_name duration 15d
删除保留期
drop retention policy "influx_retention_name" on database_name
</p>
6.3 表的增删改查
查看表
show measurements;
插入操作
insert weather,altitude=1000,area=北 tem=11,humi=-4
insert 表名（不存在则自动创建）,tags1,tags2 fileds1,fileds
删除表
drop measurement table_name;
6.4 设置时间显示格式
精度 rfc3339（互联网标准时间格式）
七、用户操作
显示用户
show users;
创建用户
create user influx_user with passwrod 'xxxx';
管理员用户
create user "admin" with password "xxxx" with all privileges;
修改用户密码
set password for influx_user='xxxx';
删除用户
drop user influx_user;
8. 用户权利
授予所有库的权限
grant all privileges to influx_user;
针对某个库的所有权限
grant all privileges on influxdb to influx_user;
撤销权限
revoke all privileges from influx_user;
开启用户登录认证，需在配置文件的[http]模块中开启
[http]
auth-enabled=true
登录方法
bin/influx (无密码)
bin/influx -username influx_user -password xxxx （有密码）
2.电报
telegraf 是一个用 go 编写的代理程序，可以采集系统和服务的统计信息并将其写入 influxdb 数据库。
1.电报公制
是用于在处理过程中对数据建模的内部表示。这些指标完全基于influxdb的数据模型，主要包括四个组件：
测量名称
标签
字段
时间戳（时间）
2. 为什么用 telegraf3 构建。电报
测试机 10.121.xx
3.1 下载并解压安装包
tar -xzvf telegraf-1.15.3_linux_amd64.tar.gz
目录结构
3.2 修改配置文件
找到配置文件中的以下模块，添加influxdb的连接配置信息:
[[outputs.influxdb]]
urls = ["http://10.121.7.70:8086"]
database="telegraf" #influxdb创建的数据库
retention_policy="" #如果有的话
username="" #如果有的话
password="" #如果有的话
3.3 启动服务
bin/telegraf --config 等/telegraf/telegraf.conf
它会自动采集信息并自动在influxdb的telegraf数据库中创建表和插入数据
3.4 可以参考influxdb使用init.sh做一个服务，配置开机自动启动，方便后续脚本和自动部署。
创建用户和创建目录
useradd -s /sbin/nologin telegraf
mkdir /var/log/telegraf/ /var/run/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/log/telegraf
chown telegraf.telegraf /var/run/telegraf
拷贝配置文件和可执行文件，启动脚本
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/bin/telegraf /usr/bin/
cp -r /root/telegraf/telegraf-1.15.3/etc/telegraf /etc/
cp /root/telegraf/telegraf-1.15.3/usr/lib/telegraf/scripts/init.sh /etc/init.d/telegraf
启动
service telegraf start
配置开机自启动
chkconfig telegraf on
启动默认收集的信息
Loaded inputs: kernel mem processes swap system cpu disk diskio
3.5 需要采集哪些信息？输入配置请参考以下链接
3.格拉法纳
Grafana 是一个跨平台的开源度量分析和可视化工具，可以对采集的数据进行查询和可视化，并及时通知。主要有以下六个特点：
1.tar包安装
1.1 下载安装包并解压
tar -xzvf grafana-7.2.0.linux-amd64.tar.gz
1.2 开始
./bin/grafana-server web &
2.rmp安装
grafana 推荐使用 rpm 安装。因为grafana组件很多，使用rpm安装是标准化的，方便配置和管理，而且不存储数据，不用担心占用太多空间。
2.1 下载安装
wget https://dl.grafana.com/oss/rel ... 4.rpm
sudo yum install grafana-7.3.6-1.x86_64.rpm
2.2 设置开机自启动等启动命令
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl status grafana-server
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2.3 安装信息
2.4 Grafana访问
默认端口为3000，访问地址：3000
默认帐户/密码：admin/admin
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-10-09 06:14
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智证云是专业的SaaS云服务平台，自开通运营以来，受到了用户的广泛好评。网站人口普查、云搜索、信息系统安全等级保护成为2021年云服务销售榜前三名。
2022年，智正云将推出新服务！云采集。接下来，我将带领大家详细了解云采集服务的功能和特点：
1. 采集的各种方式
1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
网页的非结构化信息为采集后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、出处、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：采集和分布式服务运行参数的可视化配置。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务，
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
4. 获得服务的成本低：无需考虑系统部署、安全保护等成本。采集以年服务费的形式以非常优惠的价格提供服务。
同时，我们也欢迎其他厂商加入智正云服务平台，为用户提供更实用的技术服务。更多云服务请访问：（专业SaaS云服务平台）。
非常有效:什么是定向锚文本？定向锚文本有什么作用？锚文本该怎么优化？
什么是锚文本？
锚文本意味着：带有链接的 关键词。例如：给“批量查询分析工具”这个词添加一个跳转链接，它就变成了锚文本。锚文本是SEO优化工作中的一个重大项目。可以说，SEO工作就是不断的做锚文本，优化锚文本。
锚文本还可以分为站内锚文本和站外锚文本，是一种非常重要的SEO优化方法。
站内锚文本：自己制作的锚文本网站；
站外锚文本：完成锚文本后，其他 网站 链接到您的 网站。
关于锚文本的知识点还是很多的。下面，枫叶SEO网小编带你了解一下，什么是定向锚文本？定向锚文本有什么作用？如何优化锚文本？希望对大家有所帮助。
什么是定向锚文本？
有针对性的锚文本是指将有针对性的相关链接添加到 网站 的 关键词。即点击锚文本链接后，出现的页面就是与这个关键词相关的内容，那么这就是定向锚文本。比如点击“seo综合查询工具”的锚文链接后，打开了SEO的枫树网，那么这个链接就是锚文链接。
定向锚文本有什么作用？
1.有针对性，有针对性的锚文本会让搜索引擎认为你的文章是原创。因为采集或者抄袭的内容，内容中的锚文本一般没有优化。
2、有针对性的锚文本可以增加网站的权重，让搜索引擎和用户更加信任网站，从而增加网站的权重。
3、定向锚文本可以带动内页的权重。
如何优化锚文本？
1.锚文本必须收录关键词
制作锚文本时，必须在文本中收录 关键词。因为合适的锚文本链接不仅可以提高用户体验，还可以提高关键词的排名，促进文章被搜索引擎迅速收录，从而达到目的快速提升网站的排名。
2. 品牌词汇的锚文本优化
链接到公司网站时，通常使用的锚文本多为“XX公司网站”的形式，如“Maple seo官方网站”，但应尽量使用品牌名称尽可能在添加相关流量词后，如“站长工具”。
3.多样化的锚文本
这里的多样性是指关键词具有链接的多样性，以及锚链接立足点的多样性。
第一种情况就像：我们要为一个文章的主题做一个锚链接，那么锚文本可以选择“哪个站长工具最好用”，或者选择“站长工具”seo综合查询工具” ，或者选择“站长批量查询分析工具”等。总之，锚文本不要太简单。
第二种情况是这样的：锚文本应该多样化。许多网站管理员喜欢将所有锚文本指向同一页面。如果页面内容少了网站会有好处，但是一旦内容添加太多，很容易导致搜索引擎认为网站有作弊嫌疑。
4. 锚文本增长率
网站优化是一个长期的过程，不可能一蹴而就，所以锚文本也是如此。你需要坚持才能得到想要的结果，所以在构建锚文本的时候，一定要注意锚文本链接的增长速度。
5.从用户的角度
任何外链都是基于用户需求的，所以需要以用户需求和用户视角作为锚文本构建的落脚点。为了提高网站关键词的排名，一定要围绕用户需求这个核心来写。如果违背了用户的需求，一味追逐锚文本，就会本末倒置。如果用户体验好，用户在网站的停留时间会增加，回头客的数量也会增加，这对于提升网站的排名也将起到重要的作用。
6. 着眼于长远利益
锚文本对关键词的改进需要很长时间的积累。只有你的锚文本存活的时间越长，它的效果就越有效，所以不要着眼于短期利益，而是做更多高质量的锚文本链接，这样后期的爆发力就会很大。
7.长度控制
当我们制作锚文本链接时，锚文本不需要太长。更多的锚文本需要基于 网站 提供的确切单词。确切的词一般不会太长。简单来说：锚文本是一个精准词，最多两个，不是一个句子，所以在锚文本中添加多个词，只要有网站提供的精准词，不要把大词跟小字，只要输入你想提升排名的关键词。
以上是枫叶小编根据实践经验总结出的定向锚文本概念；定向锚文本的作用；锚文本的7种优化方法。如果您认为对您有帮助，请关注并保存。 查看全部
智证云是专业的SaaS云服务平台，自开通运营以来，受到了用户的广泛好评。网站人口普查、云搜索、信息系统安全等级保护成为2021年云服务销售榜前三名。
2022年，智正云将推出新服务！云采集。接下来，我将带领大家详细了解云采集服务的功能和特点：
1. 采集的各种方式
1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
网页的非结构化信息为采集后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、出处、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：采集和分布式服务运行参数的可视化配置。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务，
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
4. 获得服务的成本低：无需考虑系统部署、安全保护等成本。采集以年服务费的形式以非常优惠的价格提供服务。
同时，我们也欢迎其他厂商加入智正云服务平台，为用户提供更实用的技术服务。更多云服务请访问：（专业SaaS云服务平台）。
非常有效:什么是定向锚文本？定向锚文本有什么作用？锚文本该怎么优化？
什么是锚文本？
锚文本意味着：带有链接的 关键词。例如：给“批量查询分析工具”这个词添加一个跳转链接，它就变成了锚文本。锚文本是SEO优化工作中的一个重大项目。可以说，SEO工作就是不断的做锚文本，优化锚文本。
锚文本还可以分为站内锚文本和站外锚文本，是一种非常重要的SEO优化方法。
站内锚文本：自己制作的锚文本网站；
站外锚文本：完成锚文本后，其他 网站 链接到您的 网站。
关于锚文本的知识点还是很多的。下面，枫叶SEO网小编带你了解一下，什么是定向锚文本？定向锚文本有什么作用？如何优化锚文本？希望对大家有所帮助。
什么是定向锚文本？
有针对性的锚文本是指将有针对性的相关链接添加到 网站 的 关键词。即点击锚文本链接后，出现的页面就是与这个关键词相关的内容，那么这就是定向锚文本。比如点击“seo综合查询工具”的锚文链接后，打开了SEO的枫树网，那么这个链接就是锚文链接。
定向锚文本有什么作用？
1.有针对性，有针对性的锚文本会让搜索引擎认为你的文章是原创。因为采集或者抄袭的内容，内容中的锚文本一般没有优化。
2、有针对性的锚文本可以增加网站的权重，让搜索引擎和用户更加信任网站，从而增加网站的权重。
3、定向锚文本可以带动内页的权重。
如何优化锚文本？
1.锚文本必须收录关键词
制作锚文本时，必须在文本中收录 关键词。因为合适的锚文本链接不仅可以提高用户体验，还可以提高关键词的排名，促进文章被搜索引擎迅速收录，从而达到目的快速提升网站的排名。
2. 品牌词汇的锚文本优化
链接到公司网站时，通常使用的锚文本多为“XX公司网站”的形式，如“Maple seo官方网站”，但应尽量使用品牌名称尽可能在添加相关流量词后，如“站长工具”。
3.多样化的锚文本
这里的多样性是指关键词具有链接的多样性，以及锚链接立足点的多样性。
第一种情况就像：我们要为一个文章的主题做一个锚链接，那么锚文本可以选择“哪个站长工具最好用”，或者选择“站长工具”seo综合查询工具” ，或者选择“站长批量查询分析工具”等。总之，锚文本不要太简单。
第二种情况是这样的：锚文本应该多样化。许多网站管理员喜欢将所有锚文本指向同一页面。如果页面内容少了网站会有好处，但是一旦内容添加太多，很容易导致搜索引擎认为网站有作弊嫌疑。
4. 锚文本增长率
网站优化是一个长期的过程，不可能一蹴而就，所以锚文本也是如此。你需要坚持才能得到想要的结果，所以在构建锚文本的时候，一定要注意锚文本链接的增长速度。
5.从用户的角度
任何外链都是基于用户需求的，所以需要以用户需求和用户视角作为锚文本构建的落脚点。为了提高网站关键词的排名，一定要围绕用户需求这个核心来写。如果违背了用户的需求，一味追逐锚文本，就会本末倒置。如果用户体验好，用户在网站的停留时间会增加，回头客的数量也会增加，这对于提升网站的排名也将起到重要的作用。
6. 着眼于长远利益
锚文本对关键词的改进需要很长时间的积累。只有你的锚文本存活的时间越长，它的效果就越有效，所以不要着眼于短期利益，而是做更多高质量的锚文本链接，这样后期的爆发力就会很大。
7.长度控制
当我们制作锚文本链接时，锚文本不需要太长。更多的锚文本需要基于 网站 提供的确切单词。确切的词一般不会太长。简单来说：锚文本是一个精准词，最多两个，不是一个句子，所以在锚文本中添加多个词，只要有网站提供的精准词，不要把大词跟小字，只要输入你想提升排名的关键词。
以上是枫叶小编根据实践经验总结出的定向锚文本概念；定向锚文本的作用；锚文本的7种优化方法。如果您认为对您有帮助，请关注并保存。 查看全部
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智证云是专业的SaaS云服务平台，自开通运营以来，受到了用户的广泛好评。网站人口普查、云搜索、信息系统安全等级保护成为2021年云服务销售榜前三名。
2022年，智正云将推出新服务！云采集。接下来，我将带领大家详细了解云采集服务的功能和特点：
1. 采集的各种方式
1. 爬虫采集
云采集平台采用的核心技术是分布式网络爬虫系统。分布式爬虫系统采用弹性可扩展的互联网架构体系。使用python爬虫技术，支持css、xpath等不同选择器进行数据提取。
网页的非结构化信息为采集后，系统自动提取网页属性信息进行结构化处理和字段提取（包括站点、出处、日期、标题、内容、图片、附件等）。
2.库表同步
在授权的情况下，可以直接连接数据库，将数据同步到平台。与爬虫采集服务相比，优点是更稳定、更快、更准确。
3.文件导入
支持将独立文件携带的数据直接导入平台，支持Excel文件、Access文件、CSV文件等多种格式。
2. 简单易用
1、可视化配置：采集和分布式服务运行参数的可视化配置。
2、定时任务：用户可以根据自己的需要合理设置个性化的定时任务，
3、状态实时监控：分布式服务与系统之间建立了长期的连接通道，平台可以实时感知分布式服务的状态和采集任务的进度。
4. 获得服务的成本低：无需考虑系统部署、安全保护等成本。采集以年服务费的形式以非常优惠的价格提供服务。
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非常有效:什么是定向锚文本？定向锚文本有什么作用？锚文本该怎么优化？
什么是锚文本？
锚文本意味着：带有链接的 关键词。例如：给“批量查询分析工具”这个词添加一个跳转链接，它就变成了锚文本。锚文本是SEO优化工作中的一个重大项目。可以说，SEO工作就是不断的做锚文本，优化锚文本。
锚文本还可以分为站内锚文本和站外锚文本，是一种非常重要的SEO优化方法。
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关于锚文本的知识点还是很多的。下面，枫叶SEO网小编带你了解一下，什么是定向锚文本？定向锚文本有什么作用？如何优化锚文本？希望对大家有所帮助。
什么是定向锚文本？
有针对性的锚文本是指将有针对性的相关链接添加到 网站 的 关键词。即点击锚文本链接后，出现的页面就是与这个关键词相关的内容，那么这就是定向锚文本。比如点击“seo综合查询工具”的锚文链接后，打开了SEO的枫树网，那么这个链接就是锚文链接。
定向锚文本有什么作用？
1.有针对性，有针对性的锚文本会让搜索引擎认为你的文章是原创。因为采集或者抄袭的内容，内容中的锚文本一般没有优化。
2、有针对性的锚文本可以增加网站的权重，让搜索引擎和用户更加信任网站，从而增加网站的权重。
3、定向锚文本可以带动内页的权重。
如何优化锚文本？
1.锚文本必须收录关键词
制作锚文本时，必须在文本中收录 关键词。因为合适的锚文本链接不仅可以提高用户体验，还可以提高关键词的排名，促进文章被搜索引擎迅速收录，从而达到目的快速提升网站的排名。
2. 品牌词汇的锚文本优化
链接到公司网站时，通常使用的锚文本多为“XX公司网站”的形式，如“Maple seo官方网站”，但应尽量使用品牌名称尽可能在添加相关流量词后，如“站长工具”。
3.多样化的锚文本
这里的多样性是指关键词具有链接的多样性，以及锚链接立足点的多样性。
第一种情况就像：我们要为一个文章的主题做一个锚链接，那么锚文本可以选择“哪个站长工具最好用”，或者选择“站长工具”seo综合查询工具” ，或者选择“站长批量查询分析工具”等。总之，锚文本不要太简单。
第二种情况是这样的：锚文本应该多样化。许多网站管理员喜欢将所有锚文本指向同一页面。如果页面内容少了网站会有好处，但是一旦内容添加太多，很容易导致搜索引擎认为网站有作弊嫌疑。
4. 锚文本增长率
网站优化是一个长期的过程，不可能一蹴而就，所以锚文本也是如此。你需要坚持才能得到想要的结果，所以在构建锚文本的时候，一定要注意锚文本链接的增长速度。
5.从用户的角度
任何外链都是基于用户需求的，所以需要以用户需求和用户视角作为锚文本构建的落脚点。为了提高网站关键词的排名，一定要围绕用户需求这个核心来写。如果违背了用户的需求，一味追逐锚文本，就会本末倒置。如果用户体验好，用户在网站的停留时间会增加，回头客的数量也会增加，这对于提升网站的排名也将起到重要的作用。
6. 着眼于长远利益
锚文本对关键词的改进需要很长时间的积累。只有你的锚文本存活的时间越长，它的效果就越有效，所以不要着眼于短期利益，而是做更多高质量的锚文本链接，这样后期的爆发力就会很大。
7.长度控制
当我们制作锚文本链接时，锚文本不需要太长。更多的锚文本需要基于 网站 提供的确切单词。确切的词一般不会太长。简单来说：锚文本是一个精准词，最多两个，不是一个句子，所以在锚文本中添加多个词，只要有网站提供的精准词，不要把大词跟小字，只要输入你想提升排名的关键词。
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整套解决方案:基于Golang的云原生日志采集服务设计与实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-10-08 15:17
整套解决方案:基于Golang的云原生日志采集服务设计与实践
架构师（JiaGouX）我们都是架构师！<br />架构未来，你来不来？<p style="margin-right: auto;margin-left: auto;max-width: 100%;box-sizing: border-box;min-height: 1em;width: 0px;height: 10px;border-top: 0.6em solid rgb(255, 100, 80);border-bottom-color: rgb(255, 100, 80);overflow-wrap: break-word !important;border-right: 0.7em solid transparent !important;border-left: 0.7em solid transparent !important;"><br />
<br /></p>
1. 背景
云原生技术的浪潮已经到来，技术变革迫在眉睫。
在这一技术趋势下，网易推出了青州微服务云平台，集微服务、Servicemesh、容器云、DevOps等于一体，在公司集团内部得到广泛应用，也支持众多外部客户的云原生转型。和迁移。
其中，日志是很容易被忽视的部分，但却是微服务和DevOps的重要组成部分。没有日志，就无法解决服务问题。同时，日志采集的统一也是很多业务数据分析、处理、审计的基础。
但是在云原生容器化环境中，采集 的日志有点不同。
2、容器日志的痛点采集传统的host模式
对于部署在传统物理机或虚拟机上的服务，日志采集工作清晰明了。
业务日志直接输出到主机，服务运行在固定节点上。手动或使用自动化工具，在节点上部署日志采集代理，添加代理配置，然后启动采集日志。同时，为了方便后续的日志配置修改，也可以引入配置中心，发布代理配置。
Kubernetes 环境
在 Kubernetes 环境中，情况并非如此简单。
一个 Kubernetes 节点上运行着很多不同服务的容器，容器的日志存储方式也有很多种，例如 stdout、hostPath、emptyDir、pv 等。由于频繁的主动或被动迁移，频繁的销毁和在 Kubernetes 集群中创建 Pod，我们不能像传统方式那样手动向每个服务发出 log采集 配置。另外，由于日志数据会集中存储在采集之后，所以根据namespace、pod、container、node等维度，甚至是环境变量和标签等维度对日志进行检索和过滤是非常重要的。容器。
以上都不同于传统log采集配置方式的需求和痛点。究其原因，传统方式与Kubernetes脱节，无法感知Kubernetes，无法与Kubernetes集成。
随着近年来的快速发展，Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准，甚至可以被视为新一代的分布式操作系统。在这个新的操作系统中，控制器的设计思想驱动着整个系统的运行。控制器的抽象解释如下图所示：
由于 Kubernetes 良好的可扩展性，Kubernetes 设计了自定义资源 CRD 的概念。用户可以自己定义各种资源，在一些框架的帮助下开发控制器，用控制器把我们的期望变成现实。
基于这个思路，对于日志采集，记录一个服务需要采集，需要什么样的日志配置，是用户的期望，而这一切都需要我们开发一个日志采集 的控制器来实现。
3. 探索与建筑设计
有了上面的方案，除了开发一个控制器，剩下的就是围绕这个思路做一些选型分析了。
记录采集代理选择
log采集controller只负责连接Kubernetes和生成采集配置，不负责真正的log采集。目前市面上有很多log采集代理，比如传统ELK技术栈的Logstash、CNCF研究生项目Fluentd、最近上线的Loki、beats系列的Filebeat等。下面进行简要分析。
代理集成
对于log采集agent，在Kubernetes环境中一般有两种部署方式。
一种 sidecar 方法，即与业务容器部署在同一个 Pod 中。这样Filebeat只需要采集业务容器的日志，只需要配置容器的日志配置，简单隔离。很好，但是最大的问题是每个服务必须有一个Filebeat才能去采集，通常一个节点上的Pod很多，加起来内存等开销并不乐观。
另一种也是最常见的方法是在每个节点上部署一个 Filebeat 容器。相比之下，内存占用一般要小很多，而且对 Pod 没有侵入性，更符合我们平时的使用习惯。
同时普遍采用Kubernetes的DaemonSet部署，省去了Ansible等传统自动化运维工具，部署和运维效率大幅提升。
所以我们优先使用 Daemonset 来部署 Filebeat。
整体结构
选择Filebeat作为日志采集代理，集成自研日志控制器后，从节点的角度来看，我们看到的架构如下：
日志平台下发特定的 CRD 实例到 Kubernetes 集群，日志控制器 Ripple 负责 List&Watch Pods 和来自 Kubernetes 的 CRD 实例。
通过Ripple的过滤和聚合，最终生成一个Filebeat输入配置文件。配置文件描述了服务的采集Path路径、多行日志匹配等配置，还默认配置了PodName、Hostname等到日志。在元信息中。
Filebeat 会根据 Ripple 生成的配置自动重新加载并采集 登录节点，并发送到 Kafka 或 Elasticsearch。
由于 Ripple 监听 Kubernetes 事件，它可以感知 Pod 的生命周期。无论 Pod 被销毁还是调度到任何节点，它仍然可以自动生成相应的 Filebeat 配置，无需人工干预。
Ripple 可以感知 Pod 挂载的日志卷。无论是docker Stdout的日志，还是HostPath、EmptyDir、Pv存储的日志，都可以在节点上生成日志路径，告诉Filebeat去采集。
Ripple 可以同时获取 CRD 和 Pod 信息，所以除了默认在日志配置中添加 PodName 等元信息外，还可以结合容器环境变量、Pod 标签、Pod Annotation 等对日志进行标记，以方便后续的日志过滤、检索和查询。另外，我们在Ripple中加入了定期清理日志等功能，保证日志不丢失，进一步增强了日志采集的功能和稳定性。
4.基于Filebeat的实用功能扩展
总的来说，Filebeat 可以满足大部分 log采集 的需求，但是还是有一些特殊的场景需要我们自定义 Filebeat。当然，Filebeat 本身的设计也提供了很好的扩展性。Filebeat目前只提供了elasticsearch、Kafka、logstash等几种类型的输出客户端，如果我们想让Filebeat直接发送到其他后端，需要自定义自己的输出。同样，如果您需要过滤日志或添加元信息，您也可以制作自己的处理器插件。不管是加输出还是写处理器，Filebeat提供的大体思路基本一致。一般来说，有3种方式：
直接fork Filebeat，在已有源码上开发。
无论是输出还是处理器都提供了类似Run、Stop等接口，你只需要实现这类接口，然后在init方法中注册对应的插件初始化方法即可。
当然，由于Golang中的init方法是在导入包的时候调用的，所以需要在初始化Filebeat的代码中手动导入。
复制一份Filebeat的main.go，导入我们自研的插件库，重新编译。
本质上，它与方法1没有太大区别。
Filebeat 还提供了基于 Golang 插件的插件机制。需要将自研插件编译成.so共享链接库，然后在Filebeat启动参数中通过-plugin指定库的路径。
然而，事实上，一方面，Golang 插件还不够成熟和稳定。另一方面，自研插件仍然需要依赖同版本的libbeat库，也需要用同版本的Golang编译。可能坑比较多，不推荐。
如果想了解更多关于 Filebeat 的设计，可以参考我们的文章文章。
()
为了支持各业务方的对接，我们扩展了grpc输出的开发，支持多个Kafka集群的输出。
立体监控
但真正的难点在于，业务方实际使用后，出现采集无法登录、日志配置多行或采集二进制大文件导致Filebeat oom和其他问题随之而来。我们在 Filebeat 和日志采集 的综合监控上投入了更多的时间，例如：
接入青州监控平台，包括磁盘io、网络流量传输、内存使用、cpu使用、pod事件告警等，保证基础监控的完善。
新增日志平台数据全链路延迟监控。
采集Filebeat自己的日志，通过自己的日志开始采集上报哪些日志文件，当采集结束时，避免每次ssh到各个节点查看日志配置和解决问题。
自研Filebeat导出器，连接prometheus，采集报告自己的metrics数据。
通过三维监控增强，极大的方便了我们的问题排查，降低了运维和人工成本，也保证了服务的稳定性。
五、Golang的性能优化与调优
从 Docker 到 Kubernetes，从 Istio 到 Knative，基于 Golang 的开源项目已经成为云原生生态的主力军。Golang 的简单性和效率不断吸引新项目将其用作开发语言。
我们青州微服务平台除了使用Golang编写Filebeat插件和控制器开发日志采集外，还有很多基于Golang的组件。其中，我们踩过很多坑，积累了一些Golang优化经验。
但是很多时候，我们看到了太多的GC原理、内存优化、性能优化，却往往在写完代码、完成一个项目后就无从下手。实践是检验真理的唯一标准。因此，通过自己检查和探索来提高姿势水平，找到关键问题是捷径。
对于性能优化，Golang 为我们提供了三个键：
这是一个简单的例子。
以sync.Pool为例，sync.Pool一般用于保存和复用临时对象，减少内存分配，降低GC压力。应用场景很多。比如号称比Golang官方Http快10倍的FastHttp，就大量使用了sync.Pool。Filebeat 使用 sync.Pool 将批处理日志数据聚合成 Batch 并分批发送。在 Nginx-Ingress-controller 渲染生成 nginx 配置的时候，也要使用 sync.Pool 来优化渲染效率。我们的日志控制器 Ripple 还使用 sync.Pool 来优化渲染 Filebeat 配置时的性能。
首先，使用 go benchmark 测试不使用 sync.Pool 时通过 go 模板渲染 Filebeat 配置的方法。
您可以看到结果中显示的方法每次执行的时间，以及分配的内存。
然后使用 go pprof 查看 go benchmark 生成的 profile 文件，观察整体性能数据。
其实go pprof有很多数据供我们观察，这里只展示内存分配信息。可以看出，在基准测试期间总共申请了超过 5 GB 的内存。
接下来，我们使用 go trace 查看压测过程中的 goroutine、堆内存、GC 等信息。
这里只截取600ms到700ms的时间段。从图中可以清楚地看到，100ms 内发生了 170 次 GC。
使用相同的方法和步骤，使用sync.Pool后测试结果。
分配的内存总量减少到了160MB，同一时间段内的GC次数也减少到了5次，差距非常明显。
总结与展望
在云原生时代，日志作为可观察性的一部分，是我们排查问题和解决问题的基础，也是后续大数据分析处理的开始。
在这个领域，虽然有很多开源项目，但仍然没有强大统一的log采集agent。或许这种绽放的景象会永远持续下去。因此，我们在自主研发的日志代理 Ripple 的设计中也提出了更多的抽象，保留了与其他日志采集代理接口的能力。未来，我们计划支持更多的日志采集代理，打造更丰富、更健壮的云原生日志采集系统。
如果喜欢这篇文章，请点击右上角分享文章到你的朋友圈~~
如果您有想要了解和学习的知识点或技术点，也可以留言给若飞安排分享
·结尾·
解决方案:百度推出外链查询工具意味着什么？
快速提升网站的销量，使用365webcall在线客服软件
文：达世君的博客
注：相关网站搭建技巧请移步网站搭建教程频道
很多站长对百度快照非常紧张。他们认为快照越新越好。突然有一天，快照没有更新，甚至快照都被还原了。这是降级的前兆。我相信了一段时间。然而10月23日百度升级链接作弊算法后，李彦宏在百度站长平台上的公告却适得其反，让我感觉“变砖”了。《家》总是表达谬误，不管你信不信，反正我信！
至于为什么百度快照时间会倒退，也就是百度快照回滚，Lee并没有给出明确的解释。他刚才说，对于一个重要的网页，搜索引擎会在数据库中保存多个快照。在一些非常特殊的情况下，搜索引擎系统可能会选择与当前搜索结果不同的快照版本，导致快照时间倒退。这对网站在搜索引擎中的性能没有影响，也不代表搜索引擎对网站的降级过程完成了，而是与是否存在有关网页上的重要更新
此外，百度站长工具平台的另一个重要变化是增加了百度外链查询工具。检查 网站self 问题和 网站SEO 优化有很大帮助。百度推出的外链查询工具的作用是什么，我们所谓的站长应该如何使用这个外链查询工具呢？? 个人认为主要从以下几个方面使用：
1、观察外链波动
通过这个百度外链查询工具，我们可以清楚的看到，他计算出来的外链总数，和其他站长工具查询的外链和外链的数量是不一样的。当然，毫无疑问是百度自己的外部链接。工具查询比较准确，我们可以用它来观察网站外部链接的变化
2、筛选和积累优质资源
通过百度外链查询工具，可以查询到网站平台收录发布的外链，速度快，权重高。这些优质的网络资源是可以积累起来的。合理利用可以让后期的优化事半功倍。
3. 提高外部链接的质量，检查链接是否自然
1.相关性
网站外链构建中使用的锚文本可以通过百度外链工具提取，可以查看网站的锚文本是否排列合理，是否相关到外链所在的页面，因为只有具有一定的相关性，才能在外链页面和网站登陆页面之间转移权重。同时也可以知道主关键词和长尾关键词的推广是否足够。
2. 广泛
建立外链时，不仅要强调外链的数量，还要考虑外链的广度；通过百度外链查询工具，可以查看所有外链是来自一个平台还是几个平台，如果来自一个平台的外链太多网站会导致百度怀疑网站 外部链接作弊
3. 平衡
检查网站的链接布局是否合理，链接平衡是否完美。所有外部链接不能只指向主页或单个页面。这种链接布局不利于网站外链的平衡，应合理安排网站登陆页，平衡链接点，让外链显得更自然
4. 有效性
就目前查询到的外链数据而言，虽然有些网页没有被百度收录列出，但是百度外链工具查询到的页面上设置的外链仍然被百度视为外链，可以从这些数据可以看出，只有百度外链工具找到的“直播链接”是有效的。也许这就是为什么论坛签名中没有锚文本的“死链接”没有效果。
4.提升网站内容质量
百度一直强调希望站长关注网站的内容建设。只有提升网站的内容价值和检索体验，才能获得用户和搜索引擎的信任。当然，除非外链不再是搜索引擎算法的参考因素，否则提升整体网站内容质量还有很长的路要走
综上，我们可以看到百度外链工具的作用，通过对这些功能的分析，我们其实可以看出百度推出这个工具是为了方便站长认真网站内容，给用户和搜索引擎提供有价值的事情，恰逢百度一再强调希望站长专注于网站内容建设 查看全部
架构师（JiaGouX）我们都是架构师！<br />架构未来，你来不来？<p style="margin-right: auto;margin-left: auto;max-width: 100%;box-sizing: border-box;min-height: 1em;width: 0px;height: 10px;border-top: 0.6em solid rgb(255, 100, 80);border-bottom-color: rgb(255, 100, 80);overflow-wrap: break-word !important;border-right: 0.7em solid transparent !important;border-left: 0.7em solid transparent !important;"><br />
<br /></p>
1. 背景
云原生技术的浪潮已经到来，技术变革迫在眉睫。
在这一技术趋势下，网易推出了青州微服务云平台，集微服务、Servicemesh、容器云、DevOps等于一体，在公司集团内部得到广泛应用，也支持众多外部客户的云原生转型。和迁移。
其中，日志是很容易被忽视的部分，但却是微服务和DevOps的重要组成部分。没有日志，就无法解决服务问题。同时，日志采集的统一也是很多业务数据分析、处理、审计的基础。
但是在云原生容器化环境中，采集 的日志有点不同。
2、容器日志的痛点采集传统的host模式
对于部署在传统物理机或虚拟机上的服务，日志采集工作清晰明了。
业务日志直接输出到主机，服务运行在固定节点上。手动或使用自动化工具，在节点上部署日志采集代理，添加代理配置，然后启动采集日志。同时，为了方便后续的日志配置修改，也可以引入配置中心，发布代理配置。
Kubernetes 环境
在 Kubernetes 环境中，情况并非如此简单。
一个 Kubernetes 节点上运行着很多不同服务的容器，容器的日志存储方式也有很多种，例如 stdout、hostPath、emptyDir、pv 等。由于频繁的主动或被动迁移，频繁的销毁和在 Kubernetes 集群中创建 Pod，我们不能像传统方式那样手动向每个服务发出 log采集 配置。另外，由于日志数据会集中存储在采集之后，所以根据namespace、pod、container、node等维度，甚至是环境变量和标签等维度对日志进行检索和过滤是非常重要的。容器。
以上都不同于传统log采集配置方式的需求和痛点。究其原因，传统方式与Kubernetes脱节，无法感知Kubernetes，无法与Kubernetes集成。
随着近年来的快速发展，Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准，甚至可以被视为新一代的分布式操作系统。在这个新的操作系统中，控制器的设计思想驱动着整个系统的运行。控制器的抽象解释如下图所示：
由于 Kubernetes 良好的可扩展性，Kubernetes 设计了自定义资源 CRD 的概念。用户可以自己定义各种资源，在一些框架的帮助下开发控制器，用控制器把我们的期望变成现实。
基于这个思路，对于日志采集，记录一个服务需要采集，需要什么样的日志配置，是用户的期望，而这一切都需要我们开发一个日志采集 的控制器来实现。
3. 探索与建筑设计
有了上面的方案，除了开发一个控制器，剩下的就是围绕这个思路做一些选型分析了。
记录采集代理选择
log采集controller只负责连接Kubernetes和生成采集配置，不负责真正的log采集。目前市面上有很多log采集代理，比如传统ELK技术栈的Logstash、CNCF研究生项目Fluentd、最近上线的Loki、beats系列的Filebeat等。下面进行简要分析。
代理集成
对于log采集agent，在Kubernetes环境中一般有两种部署方式。
一种 sidecar 方法，即与业务容器部署在同一个 Pod 中。这样Filebeat只需要采集业务容器的日志，只需要配置容器的日志配置，简单隔离。很好，但是最大的问题是每个服务必须有一个Filebeat才能去采集，通常一个节点上的Pod很多，加起来内存等开销并不乐观。
另一种也是最常见的方法是在每个节点上部署一个 Filebeat 容器。相比之下，内存占用一般要小很多，而且对 Pod 没有侵入性，更符合我们平时的使用习惯。
同时普遍采用Kubernetes的DaemonSet部署，省去了Ansible等传统自动化运维工具，部署和运维效率大幅提升。
所以我们优先使用 Daemonset 来部署 Filebeat。
整体结构
选择Filebeat作为日志采集代理，集成自研日志控制器后，从节点的角度来看，我们看到的架构如下：
日志平台下发特定的 CRD 实例到 Kubernetes 集群，日志控制器 Ripple 负责 List&Watch Pods 和来自 Kubernetes 的 CRD 实例。
通过Ripple的过滤和聚合，最终生成一个Filebeat输入配置文件。配置文件描述了服务的采集Path路径、多行日志匹配等配置，还默认配置了PodName、Hostname等到日志。在元信息中。
Filebeat 会根据 Ripple 生成的配置自动重新加载并采集 登录节点，并发送到 Kafka 或 Elasticsearch。
由于 Ripple 监听 Kubernetes 事件，它可以感知 Pod 的生命周期。无论 Pod 被销毁还是调度到任何节点，它仍然可以自动生成相应的 Filebeat 配置，无需人工干预。
Ripple 可以感知 Pod 挂载的日志卷。无论是docker Stdout的日志，还是HostPath、EmptyDir、Pv存储的日志，都可以在节点上生成日志路径，告诉Filebeat去采集。
Ripple 可以同时获取 CRD 和 Pod 信息，所以除了默认在日志配置中添加 PodName 等元信息外，还可以结合容器环境变量、Pod 标签、Pod Annotation 等对日志进行标记，以方便后续的日志过滤、检索和查询。另外，我们在Ripple中加入了定期清理日志等功能，保证日志不丢失，进一步增强了日志采集的功能和稳定性。
4.基于Filebeat的实用功能扩展
总的来说，Filebeat 可以满足大部分 log采集 的需求，但是还是有一些特殊的场景需要我们自定义 Filebeat。当然，Filebeat 本身的设计也提供了很好的扩展性。Filebeat目前只提供了elasticsearch、Kafka、logstash等几种类型的输出客户端，如果我们想让Filebeat直接发送到其他后端，需要自定义自己的输出。同样，如果您需要过滤日志或添加元信息，您也可以制作自己的处理器插件。不管是加输出还是写处理器，Filebeat提供的大体思路基本一致。一般来说，有3种方式：
直接fork Filebeat，在已有源码上开发。
无论是输出还是处理器都提供了类似Run、Stop等接口，你只需要实现这类接口，然后在init方法中注册对应的插件初始化方法即可。
当然，由于Golang中的init方法是在导入包的时候调用的，所以需要在初始化Filebeat的代码中手动导入。
复制一份Filebeat的main.go，导入我们自研的插件库，重新编译。
本质上，它与方法1没有太大区别。
Filebeat 还提供了基于 Golang 插件的插件机制。需要将自研插件编译成.so共享链接库，然后在Filebeat启动参数中通过-plugin指定库的路径。
然而，事实上，一方面，Golang 插件还不够成熟和稳定。另一方面，自研插件仍然需要依赖同版本的libbeat库，也需要用同版本的Golang编译。可能坑比较多，不推荐。
如果想了解更多关于 Filebeat 的设计，可以参考我们的文章文章。
()
为了支持各业务方的对接，我们扩展了grpc输出的开发，支持多个Kafka集群的输出。
立体监控
但真正的难点在于，业务方实际使用后，出现采集无法登录、日志配置多行或采集二进制大文件导致Filebeat oom和其他问题随之而来。我们在 Filebeat 和日志采集 的综合监控上投入了更多的时间，例如：
接入青州监控平台，包括磁盘io、网络流量传输、内存使用、cpu使用、pod事件告警等，保证基础监控的完善。
新增日志平台数据全链路延迟监控。
采集Filebeat自己的日志，通过自己的日志开始采集上报哪些日志文件，当采集结束时，避免每次ssh到各个节点查看日志配置和解决问题。
自研Filebeat导出器，连接prometheus，采集报告自己的metrics数据。
通过三维监控增强，极大的方便了我们的问题排查，降低了运维和人工成本，也保证了服务的稳定性。
五、Golang的性能优化与调优
从 Docker 到 Kubernetes，从 Istio 到 Knative，基于 Golang 的开源项目已经成为云原生生态的主力军。Golang 的简单性和效率不断吸引新项目将其用作开发语言。
我们青州微服务平台除了使用Golang编写Filebeat插件和控制器开发日志采集外，还有很多基于Golang的组件。其中，我们踩过很多坑，积累了一些Golang优化经验。
但是很多时候，我们看到了太多的GC原理、内存优化、性能优化，却往往在写完代码、完成一个项目后就无从下手。实践是检验真理的唯一标准。因此，通过自己检查和探索来提高姿势水平，找到关键问题是捷径。
对于性能优化，Golang 为我们提供了三个键：
这是一个简单的例子。
以sync.Pool为例，sync.Pool一般用于保存和复用临时对象，减少内存分配，降低GC压力。应用场景很多。比如号称比Golang官方Http快10倍的FastHttp，就大量使用了sync.Pool。Filebeat 使用 sync.Pool 将批处理日志数据聚合成 Batch 并分批发送。在 Nginx-Ingress-controller 渲染生成 nginx 配置的时候，也要使用 sync.Pool 来优化渲染效率。我们的日志控制器 Ripple 还使用 sync.Pool 来优化渲染 Filebeat 配置时的性能。
首先，使用 go benchmark 测试不使用 sync.Pool 时通过 go 模板渲染 Filebeat 配置的方法。
您可以看到结果中显示的方法每次执行的时间，以及分配的内存。
然后使用 go pprof 查看 go benchmark 生成的 profile 文件，观察整体性能数据。
其实go pprof有很多数据供我们观察，这里只展示内存分配信息。可以看出，在基准测试期间总共申请了超过 5 GB 的内存。
接下来，我们使用 go trace 查看压测过程中的 goroutine、堆内存、GC 等信息。
这里只截取600ms到700ms的时间段。从图中可以清楚地看到，100ms 内发生了 170 次 GC。
使用相同的方法和步骤，使用sync.Pool后测试结果。
分配的内存总量减少到了160MB，同一时间段内的GC次数也减少到了5次，差距非常明显。
总结与展望
在云原生时代，日志作为可观察性的一部分，是我们排查问题和解决问题的基础，也是后续大数据分析处理的开始。
在这个领域，虽然有很多开源项目，但仍然没有强大统一的log采集agent。或许这种绽放的景象会永远持续下去。因此，我们在自主研发的日志代理 Ripple 的设计中也提出了更多的抽象，保留了与其他日志采集代理接口的能力。未来，我们计划支持更多的日志采集代理，打造更丰富、更健壮的云原生日志采集系统。
如果喜欢这篇文章，请点击右上角分享文章到你的朋友圈~~
如果您有想要了解和学习的知识点或技术点，也可以留言给若飞安排分享
·结尾·
解决方案:百度推出外链查询工具意味着什么？
快速提升网站的销量，使用365webcall在线客服软件
文：达世君的博客
注：相关网站搭建技巧请移步网站搭建教程频道
很多站长对百度快照非常紧张。他们认为快照越新越好。突然有一天，快照没有更新，甚至快照都被还原了。这是降级的前兆。我相信了一段时间。然而10月23日百度升级链接作弊算法后，李彦宏在百度站长平台上的公告却适得其反，让我感觉“变砖”了。《家》总是表达谬误，不管你信不信，反正我信！
至于为什么百度快照时间会倒退，也就是百度快照回滚，Lee并没有给出明确的解释。他刚才说，对于一个重要的网页，搜索引擎会在数据库中保存多个快照。在一些非常特殊的情况下，搜索引擎系统可能会选择与当前搜索结果不同的快照版本，导致快照时间倒退。这对网站在搜索引擎中的性能没有影响，也不代表搜索引擎对网站的降级过程完成了，而是与是否存在有关网页上的重要更新
此外，百度站长工具平台的另一个重要变化是增加了百度外链查询工具。检查 网站self 问题和 网站SEO 优化有很大帮助。百度推出的外链查询工具的作用是什么，我们所谓的站长应该如何使用这个外链查询工具呢？? 个人认为主要从以下几个方面使用：
1、观察外链波动
通过这个百度外链查询工具，我们可以清楚的看到，他计算出来的外链总数，和其他站长工具查询的外链和外链的数量是不一样的。当然，毫无疑问是百度自己的外部链接。工具查询比较准确，我们可以用它来观察网站外部链接的变化
2、筛选和积累优质资源
通过百度外链查询工具，可以查询到网站平台收录发布的外链，速度快，权重高。这些优质的网络资源是可以积累起来的。合理利用可以让后期的优化事半功倍。
3. 提高外部链接的质量，检查链接是否自然
1.相关性
网站外链构建中使用的锚文本可以通过百度外链工具提取，可以查看网站的锚文本是否排列合理，是否相关到外链所在的页面，因为只有具有一定的相关性，才能在外链页面和网站登陆页面之间转移权重。同时也可以知道主关键词和长尾关键词的推广是否足够。
2. 广泛
建立外链时，不仅要强调外链的数量，还要考虑外链的广度；通过百度外链查询工具，可以查看所有外链是来自一个平台还是几个平台，如果来自一个平台的外链太多网站会导致百度怀疑网站 外部链接作弊
3. 平衡
检查网站的链接布局是否合理，链接平衡是否完美。所有外部链接不能只指向主页或单个页面。这种链接布局不利于网站外链的平衡，应合理安排网站登陆页，平衡链接点，让外链显得更自然
4. 有效性
就目前查询到的外链数据而言，虽然有些网页没有被百度收录列出，但是百度外链工具查询到的页面上设置的外链仍然被百度视为外链，可以从这些数据可以看出，只有百度外链工具找到的“直播链接”是有效的。也许这就是为什么论坛签名中没有锚文本的“死链接”没有效果。
4.提升网站内容质量
百度一直强调希望站长关注网站的内容建设。只有提升网站的内容价值和检索体验，才能获得用户和搜索引擎的信任。当然，除非外链不再是搜索引擎算法的参考因素，否则提升整体网站内容质量还有很长的路要走
综上，我们可以看到百度外链工具的作用，通过对这些功能的分析，我们其实可以看出百度推出这个工具是为了方便站长认真网站内容，给用户和搜索引擎提供有价值的事情，恰逢百度一再强调希望站长专注于网站内容建设 查看全部
整套解决方案:基于Golang的云原生日志采集服务设计与实践
架构师（JiaGouX）我们都是架构师！<br />架构未来，你来不来？<p style="margin-right: auto;margin-left: auto;max-width: 100%;box-sizing: border-box;min-height: 1em;width: 0px;height: 10px;border-top: 0.6em solid rgb(255, 100, 80);border-bottom-color: rgb(255, 100, 80);overflow-wrap: break-word !important;border-right: 0.7em solid transparent !important;border-left: 0.7em solid transparent !important;"><br />
<br /></p>
1. 背景
云原生技术的浪潮已经到来，技术变革迫在眉睫。
在这一技术趋势下，网易推出了青州微服务云平台，集微服务、Servicemesh、容器云、DevOps等于一体，在公司集团内部得到广泛应用，也支持众多外部客户的云原生转型。和迁移。
其中，日志是很容易被忽视的部分，但却是微服务和DevOps的重要组成部分。没有日志，就无法解决服务问题。同时，日志采集的统一也是很多业务数据分析、处理、审计的基础。
但是在云原生容器化环境中，采集 的日志有点不同。
2、容器日志的痛点采集传统的host模式
对于部署在传统物理机或虚拟机上的服务，日志采集工作清晰明了。
业务日志直接输出到主机，服务运行在固定节点上。手动或使用自动化工具，在节点上部署日志采集代理，添加代理配置，然后启动采集日志。同时，为了方便后续的日志配置修改，也可以引入配置中心，发布代理配置。
Kubernetes 环境
在 Kubernetes 环境中，情况并非如此简单。
一个 Kubernetes 节点上运行着很多不同服务的容器，容器的日志存储方式也有很多种，例如 stdout、hostPath、emptyDir、pv 等。由于频繁的主动或被动迁移，频繁的销毁和在 Kubernetes 集群中创建 Pod，我们不能像传统方式那样手动向每个服务发出 log采集 配置。另外，由于日志数据会集中存储在采集之后，所以根据namespace、pod、container、node等维度，甚至是环境变量和标签等维度对日志进行检索和过滤是非常重要的。容器。
以上都不同于传统log采集配置方式的需求和痛点。究其原因，传统方式与Kubernetes脱节，无法感知Kubernetes，无法与Kubernetes集成。
随着近年来的快速发展，Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准，甚至可以被视为新一代的分布式操作系统。在这个新的操作系统中，控制器的设计思想驱动着整个系统的运行。控制器的抽象解释如下图所示：
由于 Kubernetes 良好的可扩展性，Kubernetes 设计了自定义资源 CRD 的概念。用户可以自己定义各种资源，在一些框架的帮助下开发控制器，用控制器把我们的期望变成现实。
基于这个思路，对于日志采集，记录一个服务需要采集，需要什么样的日志配置，是用户的期望，而这一切都需要我们开发一个日志采集 的控制器来实现。
3. 探索与建筑设计
有了上面的方案，除了开发一个控制器，剩下的就是围绕这个思路做一些选型分析了。
记录采集代理选择
log采集controller只负责连接Kubernetes和生成采集配置，不负责真正的log采集。目前市面上有很多log采集代理，比如传统ELK技术栈的Logstash、CNCF研究生项目Fluentd、最近上线的Loki、beats系列的Filebeat等。下面进行简要分析。
代理集成
对于log采集agent，在Kubernetes环境中一般有两种部署方式。
一种 sidecar 方法，即与业务容器部署在同一个 Pod 中。这样Filebeat只需要采集业务容器的日志，只需要配置容器的日志配置，简单隔离。很好，但是最大的问题是每个服务必须有一个Filebeat才能去采集，通常一个节点上的Pod很多，加起来内存等开销并不乐观。
另一种也是最常见的方法是在每个节点上部署一个 Filebeat 容器。相比之下，内存占用一般要小很多，而且对 Pod 没有侵入性，更符合我们平时的使用习惯。
同时普遍采用Kubernetes的DaemonSet部署，省去了Ansible等传统自动化运维工具，部署和运维效率大幅提升。
所以我们优先使用 Daemonset 来部署 Filebeat。
整体结构
选择Filebeat作为日志采集代理，集成自研日志控制器后，从节点的角度来看，我们看到的架构如下：
日志平台下发特定的 CRD 实例到 Kubernetes 集群，日志控制器 Ripple 负责 List&Watch Pods 和来自 Kubernetes 的 CRD 实例。
通过Ripple的过滤和聚合，最终生成一个Filebeat输入配置文件。配置文件描述了服务的采集Path路径、多行日志匹配等配置，还默认配置了PodName、Hostname等到日志。在元信息中。
Filebeat 会根据 Ripple 生成的配置自动重新加载并采集 登录节点，并发送到 Kafka 或 Elasticsearch。
由于 Ripple 监听 Kubernetes 事件，它可以感知 Pod 的生命周期。无论 Pod 被销毁还是调度到任何节点，它仍然可以自动生成相应的 Filebeat 配置，无需人工干预。
Ripple 可以感知 Pod 挂载的日志卷。无论是docker Stdout的日志，还是HostPath、EmptyDir、Pv存储的日志，都可以在节点上生成日志路径，告诉Filebeat去采集。
Ripple 可以同时获取 CRD 和 Pod 信息，所以除了默认在日志配置中添加 PodName 等元信息外，还可以结合容器环境变量、Pod 标签、Pod Annotation 等对日志进行标记，以方便后续的日志过滤、检索和查询。另外，我们在Ripple中加入了定期清理日志等功能，保证日志不丢失，进一步增强了日志采集的功能和稳定性。
4.基于Filebeat的实用功能扩展
总的来说，Filebeat 可以满足大部分 log采集 的需求，但是还是有一些特殊的场景需要我们自定义 Filebeat。当然，Filebeat 本身的设计也提供了很好的扩展性。Filebeat目前只提供了elasticsearch、Kafka、logstash等几种类型的输出客户端，如果我们想让Filebeat直接发送到其他后端，需要自定义自己的输出。同样，如果您需要过滤日志或添加元信息，您也可以制作自己的处理器插件。不管是加输出还是写处理器，Filebeat提供的大体思路基本一致。一般来说，有3种方式：
直接fork Filebeat，在已有源码上开发。
无论是输出还是处理器都提供了类似Run、Stop等接口，你只需要实现这类接口，然后在init方法中注册对应的插件初始化方法即可。
当然，由于Golang中的init方法是在导入包的时候调用的，所以需要在初始化Filebeat的代码中手动导入。
复制一份Filebeat的main.go，导入我们自研的插件库，重新编译。
本质上，它与方法1没有太大区别。
Filebeat 还提供了基于 Golang 插件的插件机制。需要将自研插件编译成.so共享链接库，然后在Filebeat启动参数中通过-plugin指定库的路径。
然而，事实上，一方面，Golang 插件还不够成熟和稳定。另一方面，自研插件仍然需要依赖同版本的libbeat库，也需要用同版本的Golang编译。可能坑比较多，不推荐。
如果想了解更多关于 Filebeat 的设计，可以参考我们的文章文章。
()
为了支持各业务方的对接，我们扩展了grpc输出的开发，支持多个Kafka集群的输出。
立体监控
但真正的难点在于，业务方实际使用后，出现采集无法登录、日志配置多行或采集二进制大文件导致Filebeat oom和其他问题随之而来。我们在 Filebeat 和日志采集 的综合监控上投入了更多的时间，例如：
接入青州监控平台，包括磁盘io、网络流量传输、内存使用、cpu使用、pod事件告警等，保证基础监控的完善。
新增日志平台数据全链路延迟监控。
采集Filebeat自己的日志，通过自己的日志开始采集上报哪些日志文件，当采集结束时，避免每次ssh到各个节点查看日志配置和解决问题。
自研Filebeat导出器，连接prometheus，采集报告自己的metrics数据。
通过三维监控增强，极大的方便了我们的问题排查，降低了运维和人工成本，也保证了服务的稳定性。
五、Golang的性能优化与调优
从 Docker 到 Kubernetes，从 Istio 到 Knative，基于 Golang 的开源项目已经成为云原生生态的主力军。Golang 的简单性和效率不断吸引新项目将其用作开发语言。
我们青州微服务平台除了使用Golang编写Filebeat插件和控制器开发日志采集外，还有很多基于Golang的组件。其中，我们踩过很多坑，积累了一些Golang优化经验。
但是很多时候，我们看到了太多的GC原理、内存优化、性能优化，却往往在写完代码、完成一个项目后就无从下手。实践是检验真理的唯一标准。因此，通过自己检查和探索来提高姿势水平，找到关键问题是捷径。
对于性能优化，Golang 为我们提供了三个键：
这是一个简单的例子。
以sync.Pool为例，sync.Pool一般用于保存和复用临时对象，减少内存分配，降低GC压力。应用场景很多。比如号称比Golang官方Http快10倍的FastHttp，就大量使用了sync.Pool。Filebeat 使用 sync.Pool 将批处理日志数据聚合成 Batch 并分批发送。在 Nginx-Ingress-controller 渲染生成 nginx 配置的时候，也要使用 sync.Pool 来优化渲染效率。我们的日志控制器 Ripple 还使用 sync.Pool 来优化渲染 Filebeat 配置时的性能。
首先，使用 go benchmark 测试不使用 sync.Pool 时通过 go 模板渲染 Filebeat 配置的方法。
您可以看到结果中显示的方法每次执行的时间，以及分配的内存。
然后使用 go pprof 查看 go benchmark 生成的 profile 文件，观察整体性能数据。
其实go pprof有很多数据供我们观察，这里只展示内存分配信息。可以看出，在基准测试期间总共申请了超过 5 GB 的内存。
接下来，我们使用 go trace 查看压测过程中的 goroutine、堆内存、GC 等信息。
这里只截取600ms到700ms的时间段。从图中可以清楚地看到，100ms 内发生了 170 次 GC。
使用相同的方法和步骤，使用sync.Pool后测试结果。
分配的内存总量减少到了160MB，同一时间段内的GC次数也减少到了5次，差距非常明显。
总结与展望
在云原生时代，日志作为可观察性的一部分，是我们排查问题和解决问题的基础，也是后续大数据分析处理的开始。
在这个领域，虽然有很多开源项目，但仍然没有强大统一的log采集agent。或许这种绽放的景象会永远持续下去。因此，我们在自主研发的日志代理 Ripple 的设计中也提出了更多的抽象，保留了与其他日志采集代理接口的能力。未来，我们计划支持更多的日志采集代理，打造更丰富、更健壮的云原生日志采集系统。
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·结尾·
解决方案:百度推出外链查询工具意味着什么？
快速提升网站的销量，使用365webcall在线客服软件
文：达世君的博客
注：相关网站搭建技巧请移步网站搭建教程频道
很多站长对百度快照非常紧张。他们认为快照越新越好。突然有一天，快照没有更新，甚至快照都被还原了。这是降级的前兆。我相信了一段时间。然而10月23日百度升级链接作弊算法后，李彦宏在百度站长平台上的公告却适得其反，让我感觉“变砖”了。《家》总是表达谬误，不管你信不信，反正我信！
至于为什么百度快照时间会倒退，也就是百度快照回滚，Lee并没有给出明确的解释。他刚才说，对于一个重要的网页，搜索引擎会在数据库中保存多个快照。在一些非常特殊的情况下，搜索引擎系统可能会选择与当前搜索结果不同的快照版本，导致快照时间倒退。这对网站在搜索引擎中的性能没有影响，也不代表搜索引擎对网站的降级过程完成了，而是与是否存在有关网页上的重要更新
此外，百度站长工具平台的另一个重要变化是增加了百度外链查询工具。检查 网站self 问题和 网站SEO 优化有很大帮助。百度推出的外链查询工具的作用是什么，我们所谓的站长应该如何使用这个外链查询工具呢？? 个人认为主要从以下几个方面使用：
1、观察外链波动
通过这个百度外链查询工具，我们可以清楚的看到，他计算出来的外链总数，和其他站长工具查询的外链和外链的数量是不一样的。当然，毫无疑问是百度自己的外部链接。工具查询比较准确，我们可以用它来观察网站外部链接的变化
2、筛选和积累优质资源
通过百度外链查询工具，可以查询到网站平台收录发布的外链，速度快，权重高。这些优质的网络资源是可以积累起来的。合理利用可以让后期的优化事半功倍。
3. 提高外部链接的质量，检查链接是否自然
1.相关性
网站外链构建中使用的锚文本可以通过百度外链工具提取，可以查看网站的锚文本是否排列合理，是否相关到外链所在的页面，因为只有具有一定的相关性，才能在外链页面和网站登陆页面之间转移权重。同时也可以知道主关键词和长尾关键词的推广是否足够。
2. 广泛
建立外链时，不仅要强调外链的数量，还要考虑外链的广度；通过百度外链查询工具，可以查看所有外链是来自一个平台还是几个平台，如果来自一个平台的外链太多网站会导致百度怀疑网站 外部链接作弊
3. 平衡
检查网站的链接布局是否合理，链接平衡是否完美。所有外部链接不能只指向主页或单个页面。这种链接布局不利于网站外链的平衡，应合理安排网站登陆页，平衡链接点，让外链显得更自然
4. 有效性
就目前查询到的外链数据而言，虽然有些网页没有被百度收录列出，但是百度外链工具查询到的页面上设置的外链仍然被百度视为外链，可以从这些数据可以看出，只有百度外链工具找到的“直播链接”是有效的。也许这就是为什么论坛签名中没有锚文本的“死链接”没有效果。
4.提升网站内容质量
百度一直强调希望站长关注网站的内容建设。只有提升网站的内容价值和检索体验，才能获得用户和搜索引擎的信任。当然，除非外链不再是搜索引擎算法的参考因素，否则提升整体网站内容质量还有很长的路要走
综上，我们可以看到百度外链工具的作用，通过对这些功能的分析，我们其实可以看出百度推出这个工具是为了方便站长认真网站内容，给用户和搜索引擎提供有价值的事情，恰逢百度一再强调希望站长专注于网站内容建设
完美:采集系统上云的定义和适用场景不是很明确
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 60 次浏览 • 2022-10-01 18:10
完美:采集系统上云的定义和适用场景不是很明确
采集系统上云主要有三种形式：1.私有云（私有云）的定义和适用场景不是很明确。2.公有云（公有云+厂商中继容灾系统）3.混合云（公有云+厂商云中继容灾系统+服务商的中继中心）我更倾向于私有云，原因主要有三点：1.基于私有云2.厂商的联合应用3.联合应用带来的厂商和服务商的多产品规模经济成本低首先，公有云并不能保证供应，并不能满足我们需要的速度，性能，灵活性，安全等要求，还很贵，所以一般个人并不在采集系统中使用公有云进行采集。
其次，我们既需要部署联合应用进行配置，也需要厂商的中继中心给厂商和服务商提供中继中心，安全的联合应用要进行公有云的联合部署，所以在采集系统中并不需要进行公有云。在时延性能上，公有云并不能达到厂商的水平，还要容量取舍，这个需要厂商自己衡量。再者，联合应用的成本不低，如果部署的是规模经济成本和厂商厂商的服务器运维成本均摊下来，未必划算。
三者均衡的是混合云，采集系统常见的组合是，厂商提供一部分采集功能，联合容灾系统和服务商中继系统进行一部分，以满足很多的需求。比如我们需要统计，通过联合应用部署的服务商和容灾系统直接采集。特殊要求联合部署联合应用的情况下，才需要进行私有云以外的其他方式部署。 查看全部
采集系统上云主要有三种形式：1.私有云（私有云）的定义和适用场景不是很明确。2.公有云（公有云+厂商中继容灾系统）3.混合云（公有云+厂商云中继容灾系统+服务商的中继中心）我更倾向于私有云，原因主要有三点：1.基于私有云2.厂商的联合应用3.联合应用带来的厂商和服务商的多产品规模经济成本低首先，公有云并不能保证供应，并不能满足我们需要的速度，性能，灵活性，安全等要求，还很贵，所以一般个人并不在采集系统中使用公有云进行采集。
其次，我们既需要部署联合应用进行配置，也需要厂商的中继中心给厂商和服务商提供中继中心，安全的联合应用要进行公有云的联合部署，所以在采集系统中并不需要进行公有云。在时延性能上，公有云并不能达到厂商的水平，还要容量取舍，这个需要厂商自己衡量。再者，联合应用的成本不低，如果部署的是规模经济成本和厂商厂商的服务器运维成本均摊下来，未必划算。
三者均衡的是混合云，采集系统常见的组合是，厂商提供一部分采集功能，联合容灾系统和服务商中继系统进行一部分，以满足很多的需求。比如我们需要统计，通过联合应用部署的服务商和容灾系统直接采集。特殊要求联合部署联合应用的情况下，才需要进行私有云以外的其他方式部署。 查看全部
完美:采集系统上云的定义和适用场景不是很明确
采集系统上云主要有三种形式：1.私有云（私有云）的定义和适用场景不是很明确。2.公有云（公有云+厂商中继容灾系统）3.混合云（公有云+厂商云中继容灾系统+服务商的中继中心）我更倾向于私有云，原因主要有三点：1.基于私有云2.厂商的联合应用3.联合应用带来的厂商和服务商的多产品规模经济成本低首先，公有云并不能保证供应，并不能满足我们需要的速度，性能，灵活性，安全等要求，还很贵，所以一般个人并不在采集系统中使用公有云进行采集。
其次，我们既需要部署联合应用进行配置，也需要厂商的中继中心给厂商和服务商提供中继中心，安全的联合应用要进行公有云的联合部署，所以在采集系统中并不需要进行公有云。在时延性能上，公有云并不能达到厂商的水平，还要容量取舍，这个需要厂商自己衡量。再者，联合应用的成本不低，如果部署的是规模经济成本和厂商厂商的服务器运维成本均摊下来，未必划算。
三者均衡的是混合云，采集系统常见的组合是，厂商提供一部分采集功能，联合容灾系统和服务商中继系统进行一部分，以满足很多的需求。比如我们需要统计，通过联合应用部署的服务商和容灾系统直接采集。特殊要求联合部署联合应用的情况下，才需要进行私有云以外的其他方式部署。
整套解决方案:中小企业采集系统上云之后，一般采集数据的程序
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 80 次浏览 • 2022-10-01 08:12
整套解决方案:中小企业采集系统上云之后，一般采集数据的程序
采集系统上云之后，一般采集数据的程序就是服务商出面，采集数据主要依赖于他们内部丰富的采集链路，可以是集群、小间距、网格、弱网络等等，再加上云计算的支持，基本可以实现你想要的效果。
原来做过他们公司的中小企业采集系统，说点自己的想法，其实我感觉他们的技术很好，但从产品来看，他们只是看起来很牛而已，中小企业采集技术很少是自己公司做的，基本都是寻找第三方公司，他们应该拿到源代码，但他们没有。好像并不具备直接的技术支持。
bestwishes，but,,basically,,evenatsomerestaurantownerthatcareshavingtheorganizationforproduction.theyarejuststrikingaminutetosolvetheproblem.thoughtheannualsharingisonlyavailablefor100,000micro-commercialproducts.但是他们把我找到的源代码作了infrastructureassessment，发现用他们的系统最后能按30%的人口覆盖的方式降低成本（嗯，也就是能把这个成本降到与全部销售额相同的水平吧）。
同时，作个upsidedown吧，由于有系统，成本比原来公平了，也得到市场的推广，好过销售费用。最后，作为工作能力的敲门砖，我发现他们的技术要求比原来的的要低很多。最后，我还是坚信将来是各种源代码整合的时代。 查看全部
采集系统上云之后，一般采集数据的程序就是服务商出面，采集数据主要依赖于他们内部丰富的采集链路，可以是集群、小间距、网格、弱网络等等，再加上云计算的支持，基本可以实现你想要的效果。
原来做过他们公司的中小企业采集系统，说点自己的想法，其实我感觉他们的技术很好，但从产品来看，他们只是看起来很牛而已，中小企业采集技术很少是自己公司做的，基本都是寻找第三方公司，他们应该拿到源代码，但他们没有。好像并不具备直接的技术支持。
bestwishes，but,,basically,,evenatsomerestaurantownerthatcareshavingtheorganizationforproduction.theyarejuststrikingaminutetosolvetheproblem.thoughtheannualsharingisonlyavailablefor100,000micro-commercialproducts.但是他们把我找到的源代码作了infrastructureassessment，发现用他们的系统最后能按30%的人口覆盖的方式降低成本（嗯，也就是能把这个成本降到与全部销售额相同的水平吧）。
同时，作个upsidedown吧，由于有系统，成本比原来公平了，也得到市场的推广，好过销售费用。最后，作为工作能力的敲门砖，我发现他们的技术要求比原来的的要低很多。最后，我还是坚信将来是各种源代码整合的时代。 查看全部
整套解决方案:中小企业采集系统上云之后，一般采集数据的程序
采集系统上云之后，一般采集数据的程序就是服务商出面，采集数据主要依赖于他们内部丰富的采集链路，可以是集群、小间距、网格、弱网络等等，再加上云计算的支持，基本可以实现你想要的效果。
原来做过他们公司的中小企业采集系统，说点自己的想法，其实我感觉他们的技术很好，但从产品来看，他们只是看起来很牛而已，中小企业采集技术很少是自己公司做的，基本都是寻找第三方公司，他们应该拿到源代码，但他们没有。好像并不具备直接的技术支持。
bestwishes，but,,basically,,evenatsomerestaurantownerthatcareshavingtheorganizationforproduction.theyarejuststrikingaminutetosolvetheproblem.thoughtheannualsharingisonlyavailablefor100,000micro-commercialproducts.但是他们把我找到的源代码作了infrastructureassessment，发现用他们的系统最后能按30%的人口覆盖的方式降低成本（嗯，也就是能把这个成本降到与全部销售额相同的水平吧）。
同时，作个upsidedown吧，由于有系统，成本比原来公平了，也得到市场的推广，好过销售费用。最后，作为工作能力的敲门砖，我发现他们的技术要求比原来的的要低很多。最后，我还是坚信将来是各种源代码整合的时代。
解决方案:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-09-30 23:06
解决方案:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
本文整理自：浅谈云原生系统日志采集在数据栈中的实践
DataStack 是云原生的一站式数据中心 PaaS。我们在github上有一个有趣的开源项目：FlinkX，欢迎给我们一个star！星星！星星！
FlinkX 是一个基于 Flink 的批量流统一数据同步工具。不仅可以采集静态数据，比如MySQL、HDFS等，还可以采集实时变化的数据，比如MySQL binlog、Kafka等，是一个数据同步引擎它集成了全局、异构和批处理流。有兴趣的请来github社区和我们一起玩~
一、常规玩ELK
说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、别说武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(一） 记录暴发户 loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
与其他日志聚合系统相比，Loki
没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 或更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(二） ♂️ 儿子 Promtail
promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(三） Promtail 服务发现
1、 以采集器的形式找一个文件，首先要找出文件在哪里，然后就可以做如下采集、标签推送等功能了。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集@的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2、 标记
日志promtail可以访问，但是如何区分这些日志还有一个问题，loki使用了类似prometheus的思路来标注数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（四） PLG 最佳实践
loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，并借助prometheus的服务发现机制动态给日志添加标签，无论是是资源占用。部署和维护的程度和难度都非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
三、数据栈日志实践
(一） 数据栈日志要求
(二）️主机模式
数据栈主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1、logtail 模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、path 支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
(三） 云原生模式
传统的云原生模型采用PLG的主流模型。但是，当数据栈作为一个完整的系统交付给企业时，存在很多限制，这会导致demoset模型无法使用。最大的挑战是许可。只能使用一种命名空间权限。挂载 /var/lib/pods
在这种情况下如何使用 PLG？
其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集将数据卷下的日志写入。
1、⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以把promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后用服务的logpath作为环境变量的方式来设置，比如LOG_PATH=/var/log/commonlog/*。日志
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
2、⏰如何在数据栈中部署promtail
为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list & watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
因此，当创建 CR 时，promtail 作为 sidecar 注入。并且读取的环境变量是操作者动态设置的环境变量，非常灵活。
四、总结
(一） 数据栈日志采集优势
(二）✈️未来规划
最后跟大家分享一下数据栈当前日志模块的可视化效果。是不是超级酷？
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脚步：
在主页面输入关键词，如“操作”，优采云采集会将搜索结果整合成一个列表->勾选想要的文章->保存到< @文章库->进入【原创】界面->勾选需要的原创内容->选择【批处理原创】功能
二、cms发布任务
选择【管理】按钮添加账户
选择“添加帐户”按钮
按照说明输入URL名称/网站类型/后台地址/用户名/密码/列名/列ID->点击保存
重新进入cms界面->选择【创建任务】
检查所需的版本文章->选择[下一步]按钮
创建任务名称->选择内链组->添加要发布的账号，选择发布账号->设置发布方式->添加执行日期->选择发布频率->设置内链->选择[提交]按钮，完成发布任务。
评论：
cms【添加账号】填写项目示例
*后台地址：
后台地址是登录界面的地址（不是登录后）
节目名称：
如果要将文章发布到“小程序”，则列名输入“小程序”
列 ID：
小程序对应的ID为：270 查看全部
本文整理自：浅谈云原生系统日志采集在数据栈中的实践
DataStack 是云原生的一站式数据中心 PaaS。我们在github上有一个有趣的开源项目：FlinkX，欢迎给我们一个star！星星！星星！
FlinkX 是一个基于 Flink 的批量流统一数据同步工具。不仅可以采集静态数据，比如MySQL、HDFS等，还可以采集实时变化的数据，比如MySQL binlog、Kafka等，是一个数据同步引擎它集成了全局、异构和批处理流。有兴趣的请来github社区和我们一起玩~
一、常规玩ELK
说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、别说武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(一） 记录暴发户 loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
与其他日志聚合系统相比，Loki
没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 或更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(二） ♂️ 儿子 Promtail
promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(三） Promtail 服务发现
1、 以采集器的形式找一个文件，首先要找出文件在哪里，然后就可以做如下采集、标签推送等功能了。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集@的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2、 标记
日志promtail可以访问，但是如何区分这些日志还有一个问题，loki使用了类似prometheus的思路来标注数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（四） PLG 最佳实践
loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，并借助prometheus的服务发现机制动态给日志添加标签，无论是是资源占用。部署和维护的程度和难度都非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
三、数据栈日志实践
(一） 数据栈日志要求
(二）️主机模式
数据栈主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1、logtail 模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、path 支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
(三） 云原生模式
传统的云原生模型采用PLG的主流模型。但是，当数据栈作为一个完整的系统交付给企业时，存在很多限制，这会导致demoset模型无法使用。最大的挑战是许可。只能使用一种命名空间权限。挂载 /var/lib/pods
在这种情况下如何使用 PLG？
其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集将数据卷下的日志写入。
1、⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以把promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后用服务的logpath作为环境变量的方式来设置，比如LOG_PATH=/var/log/commonlog/*。日志
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
2、⏰如何在数据栈中部署promtail
为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list & watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
因此，当创建 CR 时，promtail 作为 sidecar 注入。并且读取的环境变量是操作者动态设置的环境变量，非常灵活。
四、总结
(一） 数据栈日志采集优势
(二）✈️未来规划
最后跟大家分享一下数据栈当前日志模块的可视化效果。是不是超级酷？
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解决方案:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
本文整理自：浅谈云原生系统日志采集在数据栈中的实践
DataStack 是云原生的一站式数据中心 PaaS。我们在github上有一个有趣的开源项目：FlinkX，欢迎给我们一个star！星星！星星！
FlinkX 是一个基于 Flink 的批量流统一数据同步工具。不仅可以采集静态数据，比如MySQL、HDFS等，还可以采集实时变化的数据，比如MySQL binlog、Kafka等，是一个数据同步引擎它集成了全局、异构和批处理流。有兴趣的请来github社区和我们一起玩~
一、常规玩ELK
说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
二、别说武德PLG
PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
(一） 记录暴发户 loki
Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
与其他日志聚合系统相比，Loki
没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 或更高版本）。
这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
(二） ♂️ 儿子 Promtail
promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
(三） Promtail 服务发现
1、 以采集器的形式找一个文件，首先要找出文件在哪里，然后就可以做如下采集、标签推送等功能了。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集@的对象>。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
2、 标记
日志promtail可以访问，但是如何区分这些日志还有一个问题，loki使用了类似prometheus的思路来标注数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
（四） PLG 最佳实践
loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，并借助prometheus的服务发现机制动态给日志添加标签，无论是是资源占用。部署和维护的程度和难度都非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
三、数据栈日志实践
(一） 数据栈日志要求
(二）️主机模式
数据栈主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
1、logtail 模式
本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
2、path 支持多路径
原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
(三） 云原生模式
传统的云原生模型采用PLG的主流模型。但是，当数据栈作为一个完整的系统交付给企业时，存在很多限制，这会导致demoset模型无法使用。最大的挑战是许可。只能使用一种命名空间权限。挂载 /var/lib/pods
在这种情况下如何使用 PLG？
其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集将数据卷下的日志写入。
1、⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以把promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后用服务的logpath作为环境变量的方式来设置，比如LOG_PATH=/var/log/commonlog/*。日志
由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
2、⏰如何在数据栈中部署promtail
为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list & watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
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四、总结
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解决方案:云原生下的指标与日志采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-09-30 23:06
解决方案:云原生下的指标与日志采集
介绍：
众所周知，对于一个云原生的PaaS平台来说，在页面上查看日志和指标是最基本的功能。无论是日志、指标还是链接跟踪，基本上都分为三个模块：采集、存储和展示。
在这里，笔者将介绍云原生下常用指标&日志的采集解决方案，以及Erda作为云原生PaaS平台是如何实现的。
指标采集程序介绍常用架构模式1.守护进程
采集客户端代理通过Daemonset部署在各个节点上。这种模式下，指标通常由agent主动采集获取。常用代理有 telegraf、metricbeat、cadvisor 等。
应用场景：
2. 推拉
当我们需要采集程序的内部指标时，我们通常使用代理主动拉取指标或客户端主动推送指标。
应用场景：
那么，是推还是拉？
我认为这取决于实际的应用场景。比如对于短期任务，由于agent可能还没有启动采集，所以已经结束了，所以我们使用push方式；但是对于Web服务来说，这个问题就不存在了，pull的方式也可以减少用户端。负担。
开源解决方案简介
作为 CNCF 的 2 号毕业生，Prometheus 从诞生之初就基本成为了云原生尤其是 Kubernetes 的官方监控解决方案。
它其实是一个完整的解决方案，这里我们主要介绍它的采集功能。
和push&pull的方案基本一样，但是因为是丰富的exporter系统，所以基本可以采集在节点层面收录各种指标。
二达采用的架构方案
在Erda，目前的解决方案是通过二次打开telegraf，利用其丰富的采集插件，合并Daemonset和push-pull的解决方案。
日志采集程序介绍常见架构模式1.守护进程
如果容器中应用的日志输出到stdout，容器运行时会通过logging-driver模块输出到其他媒体，一般是本地磁盘。比如Docker通常通过json-driver docker/containers//*.log文件将日志输出到/var/log/。
对于这种场景，我们一般使用Daemonset方案，即在每个节点上部署一个采集器，通过读取机器上的日志文件来采集日志。
2. 边车
Daemonset 方案也有一些限制，例如，当应用程序日志输出到日志文件时，或者当您要为日志配置一些处理规则（例如，多行规则、日志提取规则）时。
这时候可以使用Sidecar方案，logging-agent和应用容器可以共享日志目录，主动上报给采集。
3. 主动举报
当然也可以主动上报日志（一般是通过厂商提供的SDK）。
常见的应用场景有：
开源解决方案简介
在业界，比较有名的是使用ELK作为日志解决方案，当然也是一个完整的解决方案。采集模块主要使用beats作为采集端，logstash作为日志采集的主要入口，elasticsearch作为存储，kibana作为展示层。
尔达的架构方案
在 Erda 中，我们使用 fluent-bit 进行日志记录采集器：
概括
不难看出，无论是指标还是日志，data采集方案都比较简单明了，我们可以根据实际场景进行混搭。
但是，随着集群规模的增长和用户定义需求的增加，往往会出现以下困难：
对于这些问题，我们也在不断的探索和实践中，会在后续的文章中分享。
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介绍：
众所周知，对于一个云原生的PaaS平台来说，在页面上查看日志和指标是最基本的功能。无论是日志、指标还是链接跟踪，基本上都分为三个模块：采集、存储和展示。
在这里，笔者将介绍云原生下常用指标&日志的采集解决方案，以及Erda作为云原生PaaS平台是如何实现的。
指标采集程序介绍常用架构模式1.守护进程
采集客户端代理通过Daemonset部署在各个节点上。这种模式下，指标通常由agent主动采集获取。常用代理有 telegraf、metricbeat、cadvisor 等。
应用场景：
2. 推拉
当我们需要采集程序的内部指标时，我们通常使用代理主动拉取指标或客户端主动推送指标。
应用场景：
那么，是推还是拉？
我认为这取决于实际的应用场景。比如对于短期任务，由于agent可能还没有启动采集，所以已经结束了，所以我们使用push方式；但是对于Web服务来说，这个问题就不存在了，pull的方式也可以减少用户端。负担。
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3. 主动举报
当然也可以主动上报日志（一般是通过厂商提供的SDK）。
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尔达的架构方案
在 Erda 中，我们使用 fluent-bit 进行日志记录采集器：
概括
不难看出，无论是指标还是日志，data采集方案都比较简单明了，我们可以根据实际场景进行混搭。
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脚步：
在主页面输入关键词，如“流行病”，优采云采集会将搜索结果整合成一个列表->勾选想要的文章->保存到< @文章图书馆
(2）原创文章
优采云采集采用深度神经网络算法重构文章，减少了文章的重复，自动调整段落中单词的顺序，替换整个句子。
优采云采集智能原创的过程中使用了最新的RNN和LSTM算法，既保证了文章的可读性，又生成了智能原创@ >文章 可以用来绕过一些重复检测算法。
脚步：
在主页面输入关键词，如“操作”，优采云采集会将搜索结果整合成一个列表->勾选想要的文章->保存到< @文章库->进入【原创】界面->勾选需要的原创内容->选择【批处理原创】功能
二、cms发布任务
选择【管理】按钮添加账户
选择“添加帐户”按钮
按照说明输入URL名称/网站类型/后台地址/用户名/密码/列名/列ID->点击保存
重新进入cms界面->选择【创建任务】
检查所需的版本文章->选择[下一步]按钮
创建任务名称->选择内链组->添加要发布的账号，选择发布账号->设置发布方式->添加执行日期->选择发布频率->设置内链->选择[提交]按钮，完成发布任务。
评论：
cms【添加账号】填写项目示例
*后台地址：
后台地址是登录界面的地址（不是登录后）
节目名称：
如果要将文章发布到“小程序”，则列名输入“小程序”
列 ID：
小程序对应的ID为：270 查看全部
解决方案:云原生下的指标与日志采集
介绍：
众所周知，对于一个云原生的PaaS平台来说，在页面上查看日志和指标是最基本的功能。无论是日志、指标还是链接跟踪，基本上都分为三个模块：采集、存储和展示。
在这里，笔者将介绍云原生下常用指标&日志的采集解决方案，以及Erda作为云原生PaaS平台是如何实现的。
指标采集程序介绍常用架构模式1.守护进程
采集客户端代理通过Daemonset部署在各个节点上。这种模式下，指标通常由agent主动采集获取。常用代理有 telegraf、metricbeat、cadvisor 等。
应用场景：
2. 推拉
当我们需要采集程序的内部指标时，我们通常使用代理主动拉取指标或客户端主动推送指标。
应用场景：
那么，是推还是拉？
我认为这取决于实际的应用场景。比如对于短期任务，由于agent可能还没有启动采集，所以已经结束了，所以我们使用push方式；但是对于Web服务来说，这个问题就不存在了，pull的方式也可以减少用户端。负担。
开源解决方案简介
作为 CNCF 的 2 号毕业生，Prometheus 从诞生之初就基本成为了云原生尤其是 Kubernetes 的官方监控解决方案。
它其实是一个完整的解决方案，这里我们主要介绍它的采集功能。
和push&pull的方案基本一样，但是因为是丰富的exporter系统，所以基本可以采集在节点层面收录各种指标。
二达采用的架构方案
在Erda，目前的解决方案是通过二次打开telegraf，利用其丰富的采集插件，合并Daemonset和push-pull的解决方案。
日志采集程序介绍常见架构模式1.守护进程
如果容器中应用的日志输出到stdout，容器运行时会通过logging-driver模块输出到其他媒体，一般是本地磁盘。比如Docker通常通过json-driver docker/containers//*.log文件将日志输出到/var/log/。
对于这种场景，我们一般使用Daemonset方案，即在每个节点上部署一个采集器，通过读取机器上的日志文件来采集日志。
2. 边车
Daemonset 方案也有一些限制，例如，当应用程序日志输出到日志文件时，或者当您要为日志配置一些处理规则（例如，多行规则、日志提取规则）时。
这时候可以使用Sidecar方案，logging-agent和应用容器可以共享日志目录，主动上报给采集。
3. 主动举报
当然也可以主动上报日志（一般是通过厂商提供的SDK）。
常见的应用场景有：
开源解决方案简介
在业界，比较有名的是使用ELK作为日志解决方案，当然也是一个完整的解决方案。采集模块主要使用beats作为采集端，logstash作为日志采集的主要入口，elasticsearch作为存储，kibana作为展示层。
尔达的架构方案
在 Erda 中，我们使用 fluent-bit 进行日志记录采集器：
概括
不难看出，无论是指标还是日志，data采集方案都比较简单明了，我们可以根据实际场景进行混搭。
但是，随着集群规模的增长和用户定义需求的增加，往往会出现以下困难：
对于这些问题，我们也在不断的探索和实践中，会在后续的文章中分享。
最新版:易思CMS网站管理系统一站式文章采集发布工具
一个成功的网站背后，一定有一个默默付出的人。相信大家都很期待站内的文章能够收录越多越好，越快越好。然而，理想很幸福，现实很骨感！文章 不仅没有得到 收录 的好速率，而且 收录 的速度也不理想。明明每天都在努力维护网站的内容，但是呈现的效果还是不是很可观。
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关键词锁定：
文章原创时自动锁定品牌词和产品词，提高文章可读性，核心词不会是原创
自动生成内部链接：
执行发布任务时自动生成文章内容中的内链，有利于引导页面蜘蛛抓取，提高页面权限
自动生成推送：
文章发布成功后，主动向百度推送文章，保证百度能及时发布新链接收录
计划任务：
设置文章发布定时任务，自动更新网站文章，无需人工干预，提高工作效率
▶优采云采集cms发布助手操作步骤：
一、采集材料/原创文章
(1）采集素材
优采云采集根据用户输入的关键词，通过程序自动搜索进入主流自媒体数据源的搜索引擎。
脚步：
在主页面输入关键词，如“流行病”，优采云采集会将搜索结果整合成一个列表->勾选想要的文章->保存到< @文章图书馆
(2）原创文章
优采云采集采用深度神经网络算法重构文章，减少了文章的重复，自动调整段落中单词的顺序，替换整个句子。
优采云采集智能原创的过程中使用了最新的RNN和LSTM算法，既保证了文章的可读性，又生成了智能原创@ >文章 可以用来绕过一些重复检测算法。
脚步：
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二、cms发布任务
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选择“添加帐户”按钮
按照说明输入URL名称/网站类型/后台地址/用户名/密码/列名/列ID->点击保存
重新进入cms界面->选择【创建任务】
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评论：
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列 ID：
小程序对应的ID为：270
采集系统上云首选乐推云，买家a收到货
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-09-02 23:01
采集系统上云首选乐推云，买家a收到货
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