基于 Elasticsearch 和 OpenTelemetry 的 Kubernetes 可观测性平台构建

可观测数据与不可观测数据的建模关系 如下图所示，Z3代表可直接观测的变量，ζ代表难以直接观测的数据。Z1和Z2代表可以帮助我们理解Z3和ζ之间关系的变量，虽然我们不能直接观测ζ，但可以通过建立模型，利用可观测数据Z1、Z2和Z3来推断ζ。 模型表达式： Y = G(X, Z) 其中： Y 是我们希望预测或解释的目标变量。 X 代表模型输入特征。 Z = (Z1, Z2, Z3) 代表建模时可供选择的数据, 包括可观测变量和辅助变量。 G 代表我们实际建立的模型，用于刻画X和Z之间的关系。

HBase 受限于单一的 RowKey 索引结构，难以满足复杂查询需求。为此，探讨利用 HBase Coprocessor 将数据同步至 Elasticsearch，构建二级索引以优化查询性能。

如果你也在为实时数据头疼，Apache Flink和Elasticsearch会是你想要的方案。这两个工具目前在大数据领域相当火热，尤其是在实时 OLAP 平台的建设上。Apache Flink能够流畅地海量数据流，低延迟、高吞吐量的实时计算，适合需要即时反馈的应用场景。而Elasticsearch则是在存储和检索数据上表现出色，能轻松应对大数据量的存储与快速查询，且高可用性和扩展性强。如果你像去哪儿网一样，需要一个高效、灵活、且能够应对大规模数据的系统，那么这两者结合绝对不容错过。去哪儿网就用了这套组合，搭建了一个实时 OLAP 平台，实现了数据的高效、可视化展示以及精准查询。尤其是在写入

云计算数据中心利用单独服务器上的云操作系统进行资源虚拟化管理，提供可定制的虚拟机。在这些虚拟机上安装Hadoop、hbase等Nosql分布式数据库集群，进行现有数据的ETL采集、清洗、转换和汇总。同时应用海量数据分布存储技术，利用spark、storm等大数据处理软件分析和处理hbase中的数据，挖掘其价值。此外，还支持业务应用系统在虚拟机上的运行，提供负载均衡和冗余备份，以确保系统的高稳定性、可用性和扩展性。

介绍了如何在读写分离架构下构建基于 Kylin 的多维分析平台，并分享了实践经验。

基于ASP.NET技术的Web项目，涵盖数据库管理、用户交互和订单处理等多个关键领域。开发者利用Visual Studio 2017构建了一个完整的在线图书销售平台。项目中的数据库存储图书信息、用户账户和订单详情等核心数据，利用ASP.NET与SQL Server集成，实现了数据的创建、读取、更新和删除。用户认证和授权功能确保了注册和登录安全，管理员登录具备高级权限控制。Gradeview模块展示了图书列表及详细信息，利用ASP.NET控件从数据库中检索和展示数据。购物订单功能涵盖库存管理、价格计算和支付接口集成等核心流程，利用Session对象管理购物车信息，通过API调用完成支付接口集成。

在这个系统中，开发者利用Java技术栈实现了新闻的增删等基本操作，结合MySQL数据库进行数据存储和检索，为用户提供了一个功能基础但实用的新闻管理解决方案。在Java Web开发中，通常采用MVC架构模式组织代码。系统中，模型负责业务逻辑和数据处理，与MySQL数据库交互；视图展示新闻列表或单个新闻详情；控制器作为模型和视图之间的桥梁，处理用户请求，并传递数据给视图。开发者可能使用Servlet和JSP技术，Servlet用于接收和响应HTTP请求，JSP嵌入Java代码实现动态内容生成。系统可能包含至少两个核心表：一个存储新闻基本信息如新闻ID、标题、内容、作者、发布时间等；另一个用于用户管

Elasticsearch 的高可用搜索系统真挺香的，是你要搞企业级应用的时候。它不光能查得快、查得准，还能搞点像机器学习、地理搜索这种“炫技”。文里讲得比较细，从安装到查询，从分片到优化，代码也不少，上手容易，进阶也方便。如果你在折腾搜索那一块，或者准备搞个稳定点的系统，建议看看这篇。

ASP.NET Core 2.2 与 ElasticSearch 构建 GraphQL API 示例 这个示例项目展示了如何使用 ASP.NET Core 2.2 和 ElasticSearch 构建 GraphQL Web API。项目代码清晰，结构合理，可作为学习和实践 GraphQL 开发的参考。 主要技术栈： ASP.NET Core 2.2 GraphQL ElasticSearch 项目亮点： 演示了 GraphQL 查询、变更和订阅操作 展示了如何将 GraphQL 与 ElasticSearch 集成 提供了良好的代码结构和注释 学习价值： 通过学习这个示例项目，您可以