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金融业是最早将IT系统引入业务处理的行业之一，IT系统不但在建设方便、高效的金融服务体系中发挥基础作用，而且对于提高金融机构内部管理水平进而提高资源配置效率更是具有重要意义，这同时也意味着金融业对IT系统的依赖已经到了须臾不可离的境地，IT系统的运维风险成为金融风险管理体系至关重要的组成部分，iTogether 系统运维监控平台是一款专业化的操作过程审计平台，能实时记录与监控主机系统、前置机系统或其他关键系统的操作过程与操作界面，并可根据规则进行即时警示或拦截，天网恢恢，疏而不漏。

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随着开源技术的不断进步与创新，整个IT 行业中越来越多的企业愿意采用开源产品，而基于Linux的操作系统为这些开源产品提供了一个极佳的操作平台。《Linux运维之道》将围绕Linux 操作系统这样一个基础平台，讲解如何使用操作系统实现各种开源产品的应用案例。全书主要从运维工作中的应用服务入手，全面讲解基本Linux 操作系统以及各种软件服务的运维工作。 现在的商业环境是一个充满竞争的环境，很多企业的业务量在不断地增长，而对服务质量的要求也越来越高。特别是互联网企业为了满足客户更高的需求，提升用户使用体验。IT 部门维护的设备往往数以万计，如此庞大的设备维护量，通常会让IT 管理人员头疼不已。 《Linux运维之道》介绍的自动化运维的内容可以让我们快速掌握大规模批量处理的简单方法。仅仅依靠自动化运维还不足以发挥出这些设备能效，因此，我们还需要将这个服务器设备有机地结合在一起，为客户提供更加安全、快捷、高效的服务，于是集群技术应运而生。本书最后将围绕集群技术介绍目前比较流行的开源产品部署案例。 《Linux运维之道》从基础讲到服务器的高级应用，适合于Linux运维人员、Linux爱好者阅读，可作为Linux运维人员的一本优秀的案头书。

Gdevops广州站 2022年全球敏捷运维峰会PPT合集（18份），包含1个主会场以及数据库专场、运维专场、金融和运营商专场等3个分会场。 “STAR”稳定性工作体系介绍 算法落地探究：如何让智能运维更智能 运维升级从增效到降本 面向稳定和效率的金融科技平台化探索和实践 万级实例规模下的数据库可用性保障实践 MySQL数据库高可用架构探索 大型活动背后的数据库保障 海量数据场景下OceanBase的分布式落地实践 游戏SRE工具链建设实践 传统运维尚未触及的云原生安全探索 大规模混沌工程自动演练实践 游戏AIOPS探索与实践 智能监控实践 银行智能化运维之故障自愈 “AN”浪潮下数据库智能运维的实践与思考 大型银行核心系统“迭代式”敏捷迁移之路 金融行业安全管控及实践 亿级金融系统智能运维的深度实践

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内容简介　　网络应用牵涉到很多专业人土，而网站运维人员必须确保应用的每一部分在其整个生命周期中都能正常工作。当初创公司遭遇了未曾预期的访问流量尖峰，或者当某个新特性导致成熟应用失效时，你就需要这样的专业知识。在这部文章和访谈集中，网站运维老手theo schlossnagle、baron schwartz和alistair croll向这个日新月异的领域提供了他们的真知灼见。你还将学到如何使网站蓬勃发展的秘诀，这是来自·最大规模网站建设者的第一手资料。 　　·学习网站运维技能，了解这些技巧来自于经验而非学校教育的原因 　　·理解为何从应用程序和基础设施收集统计数据都很重要 　　·为数据库架构和规模日益增长带来的隐患考虑通用的处理方法 　　·学习如何处理宕机和降级相关的人为因素 　　·找到在蜂拥而至的巨大流量后避免灾难的方法 　　·问题发生后了解症结所在，防止其再次发生 ·查看全部>>目录foreword preface 1 web operations: the career theo schlossnagle why does web operations have it tough? from apprentice to master conclusion 2 how picnik uses cloud computing: lessons learned justin huff where the cloud fits （and why!） where the cloud doesn't fit （for picnik） conclusion 3 infrastructure and application metrics john aiispaw, with matt massie time resolution and retention concerns locality of metrics collection and storage layers of metrics providing context for anomaly detection and alerts log lines are metrics, too correlation with change management and incident timelines making metrics available to your alerting mechanisms using metrics to guide load-feedback mechanisms a metrics collection system, illustrated: ganglia conclusion 4 continuous deployment eric ries small batches mean faster feedback small batches mean problems are instantly localized small batches reduce risk small batches reduce overhead the quality defenders' lament getting started continuous deployment is for mission-critical applications conclusion 5 infrastructure as code adam jacob service-oriented architecture conclusion 6 monitoring patrick debois story: "the start of a journey" step 1: understand what you are monitoring step 2: understand normal behavior step 3: be prepared and learn conclusion 7 how complex systems fail john aiispaw and richard cook how complex systems fail further reading 8 community management and web operations heather champ and john aiispaw 9 dealing with unexpected traffic spikes brian moon how it all started alarms abound putting out the fire surviving the weekend preparing for the future cdn to the rescue proxy servers ?corralling the stampede streamlining the codebase how do we know it works? the real test lessons learned improvements since then 10 dev and cps collaboration and cooperation paul hammond deployment shared, open infrastructure trust on-call developers avoiding blame conclusion 11 how your visitors feel: user-facing metrics alistair croll and sean power why collect user-facing metrics? what makes a site slow? measuring delay building an sla visitor outcomes: analytics other metrics marketing cares about how user experience affects web cps the future of web monitoring conclusion 12 relational database strategy and tactics for the web baron schwartz requirements for web databases how typical web databases grow the yearning for a cluster database strategy database tactics conclusion 13 how to make failure beautiful: the art and science of postmortems jake loomis the worst postmortem what is a postmortem? when to conduct a postmortem who to invite to a postmortem running a postmortem postmortem follow-up conclusion 14 storage anoop nagwani data asset inventory data protection capacity planning storage sizing operations conclusion 15 nonrelational databases eric florenzano nosql database overview some systems in detail conclusion 16 agile infrastructure andrew clay sharer agile infrastructure so, what's the problem? communities of interest and practice trading zones and apologies conclusion 17 things that go bump in the night （and how to sleep through them） mike christian definitions how many 9s? impact duration versus incident duration datacenter footprint gradual failures trust nobody failover testing monitoring and history of patterns getting a good night's sleep contributors index

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