来自 网络 2021-07-17 09:16 的文章

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如果您一直在关注我们以前的文章,flow@Agari并利用AWS构建可伸缩的数据管道,或者我们最近关于数据管道和Apache flow的讨论,防御ddos自动防御的吗,那么您很清楚Agari利用公共AWS云和开源技术(如Apache Spark和Apache flow)来构建弹性预测数据管道。今年夏天,我们很荣幸地欢迎了一些实习生,帮助我们进一步改进基于云的数据基础设施。以下记述了诺曼穆,加州大学伯克利分校即将入学的大三学生,对阿帕奇气流项目所做的一些贡献。问题1:误导性任务工期图Agari目前利用apacheflow在模型构建和每小时聚合方面协调批处理工作流。我们完全在AWS云中运行,同时利用了独立的Spark集群和EMR Spark。有时,我们会发现我们的火花工作会以短暂的方式失败。使用工作流调度器的好处之一是能够在工作流(也称为有向无环图或DAG)中重试任务,以解决此类暂时性故障。气流让我们这样做。然而,气流的一个缺点是,与当前版本(1.7.1.3)或以前版本一起提供的图表具有误导性。考虑下面的DAG:在上述具有代表性的DAG示例中,ddos怎样防御,有3个任务或阶段与我们的用例非常相似:从s3导入数据–从s3存储桶中读取新客户数据总结和总结客户数据评分是将信任分数应用于客户收到的电子邮件的过程这使Agari能够保护我们的客户免受电子邮件传播的威胁我们以有趣的方式进一步总结这些评分数据我们利用apachespark进行评分和总结load_data_into_db–将此计分数据加载到数据库中我们将评分和汇总的数据存储在企业客户可以使用我们的web应用程序消化的形式中这些阶段与您在商业智能或分析领域中可能熟悉的标准ETL(提取传输负载)过程非常相似,家庭宽带如何防御ddos攻击,高防低价cdn,但我们将自制的信任模型应用于我们的输入数据。如前所述,当前的任务持续时间图表具有误导性。例如,在下面的图表中,高防cdn哪家最好,我们的3个任务似乎都以几乎一致的方式从一个运行到另一个运行。但是,如果出现短暂的失败和重试,会发生什么?不幸的是,下面的图表只显示成功尝试的任务持续时间,而不是该任务最终成功所需的累计时间! 引入两个新的图表功能:任务尝试和累计任务持续时间诺曼在任务持续时间图表中添加了一个新的复选框,以显示任务所用的总时间,即累积任务工期。他还添加了一个新的任务尝试图表,以显示任务尝试次数随时间的变化趋势。如下图所示,summary_spark任务的问题从8月12日开始出现,并在任务成功之前导致了一次以上的任务尝试。不幸的是,这些多次尝试通常会导致DAG完成延迟和SLA丢失(即每天的DAG不能在一天内完成)。问题2:概述页面上的统计信息有限我们最近改进了DAG概述页面。如果您过去使用过气流,您将看到"最近的任务"列—它显示当前DAG运行中任务的状态(例如排队、正在运行、已跳过、成功、失败、上游失败)。在下面的图像中,对于第一个DAG(即示例_bash_运算符),我们可以看到最近一次DAG运行中有6个任务已成功完成(即深绿色圆圈)。Norman最近添加了一个Dag运行列,该列显示了自时间开始以来所有Dag运行的状态。再次查看下面示例中的示例_bash_操作符Dag,您会注意到有7个Dag运行成功(即深绿色圆圈)。这3个圆圈从左到右反映了DAG运行的3种状态:成功、运行和失败。如果您单击example_bash_操作符DAG name链接,您将进入下面的树状视图,在那里您可以看到成功的7个DAG运行。您还将注意到最近成功的DAG运行的6个任务(深绿色方框的垂直列),它们对应于上面概述页面上"最近的任务"列中的深绿色圆圈。问题3:缺少与自动化的集成点如前一篇博客文章所述,我们利用Ansible和Terraform来自动化我们的整个基础设施。Airflow仅通过管理网页公开某些配置(例如变量、连接、池)的管理,这会导致气流安装的自动部署不完整–我们需要手动插入这些值。有一些正在进行的提交和其他已合并的提交来解决此问题扩展了可用的CLI命令集:变量池连接生物诺曼穆是加州大学伯克利分校即将入学的大三学生,学习计算机科学和应用数学。