ORACLEDBA工作笔记运维数据迁移与性能调优清晰版。
。
。

15课，包含视频，课件，脚本课程简介：Goldengate以其独有的异构数据库（可以支持不同种类数据库间的数据复制）、灵活的复制拓扑（一对多、多对一、双向、级联等等）、强大的过滤和转换功能，在客户的容灾、数据总线、双业务中心等各种需求场景下都有用武之地；
技术层面上，Goldengate和oracledatabase、Fusionmiddleware等相关产品的整合也在快速的进行中。
对于数据库从业人员来说，对Goldengate产品深入的理解和灵活运用，实施和日常运维的最佳实践，新特性的学习就显得非常重要了，本课程将会您分享Goldengate的每个细节。

EasyNTS上云网关是TSINGSEE青犀视频研发的软硬一体视频运维、视频上云辅助产品，可根据需求直接配置在终端网络现场。
由于EasyNTS需要管理平台和网关设备共同搭配部署使用，因此配置部署需要分为两步，一步是上云网关的配置，另一步是EasyNTS上云平台的配置。

运维人员

CDH集群运维手册

使用者通过此套软件实现已有成套设备资产的管理，运行管理（或运维管理），以及设备仓储管理。
设计一个通用的设备管理框架，使得可以自由分配管理模块及设备、人员、任务组织结构设备为组合关系，数据结构表示为树结构，人员为聚合关系，同样为树结构，任务与人员和设备形成依赖关系。
任务必须依赖一个或多个人员（人员才可以执行任务）来影响设备（设备被维护、安装、巡检、管理）设备管理员能够使用系统得知所有设备基本资料、运行状态，录入已有设备资料，安排运维计划、巡检巡视；
运维人员使用系统可以得知运维计划、巡检计划并执行，申请领料，填写运维记录，由系统更新运行状态与记录；
安装人员使用系统申请领料，执行安装，完成安装记录，录入设备资料。

EDAS控制台EDAS的管理控制台，是唯⼀可以让您直接使⽤的系统。
通过控制台可以实现资源管理、应⽤⽣命周期管理、运维管控及服务治理、⽴体化监控及数字化运营等。
•数据收集系统实时采集、计算和存储EDAS中应⽤所部署的集群及机器的运⾏状态、调⽤链⽇志等。
•配置注册中⼼系统HSF（RPC框架）服务发布及订阅的中⼼服务器，也是分布式系统配置推送的中⼼服务器。
•鉴权中⼼系统对⽤⼾数据进⾏权限控制，以保证各个⽤⼾的数据安全。

综合利用Nagios、Ganglia和Splunk搭建起的云计算平台监控体系，具备错误报警、性能调优、问题追踪和自动生成运维报表的功能。
有了这套系统，就可轻松管理Hadoop/HBase云计算平台。
云计算早已不是停留在概念阶段了，各大公司都购买了大量的机器，开始正式的部署和运营。
而动辄上百台的性能强劲的服务器，为运营管理带来了巨大的挑战。
朋友们，当我们管理起公司寄予厚望的云计算平台时，当我们面对如此多充满挑战的实际问题时，该怎么办？我们在搭建趋势云计算平台时，遇到了很多的问题和挑战。
开始搭建时，第一次来了那么多性能强劲的机器，我们在感到兴奋的同时，也不免有些顾虑。
大家坐在一起讨论，问题就列了满

Linux基础入门，适合运维小白

在IT行业中，后端开发是构建应用程序不可或缺的一部分，而Python语言因其简洁明了的语法和丰富的库支持，已经成为后端开发领域中的热门选择。
"backend_python"这个项目可能是一个专门探讨使用Python进行后端开发的资源集合。
让我们深入了解一下Python在后端开发中的应用和相关知识点。
Python作为一门解释型、面向对象的高级编程语言，其特点在于可读性强，易于学习，适合快速开发。
在后端开发中，Python主要通过以下几个方面展现其强大功能：1. **Web框架**：Python拥有许多成熟的Web框架，如Django、Flask、Tornado等。
Django是一个功能齐全的MVC（Model-View-Controller）框架，提供了强大的ORM（对象关系映射）和内置的管理界面，适合大型复杂项目。
Flask则轻量级且灵活，适用于快速开发小型应用。
Tornado则以其异步I/O模型在高并发场景下表现出色。
2. **数据库操作**：Python支持多种数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQLite等，通过相应的数据库连接库如pymysql、psycopg2、sqlite3等进行数据交互。
ORM库如SQLAlchemy和Peewee可以进一步简化数据库操作。
3. **API开发**：Python可以方便地创建RESTful API，通过框架如Flask-Restful或Django REST framework，可以快速构建符合HTTP标准的接口，便于前后端分离。
4. **数据处理与分析**：Python的Pandas库为数据分析提供了强大的工具，NumPy和SciPy则在科学计算领域有着广泛的应用。
对于大数据处理，Apache Spark可以通过PySpark接口与Python结合，实现高效的数据处理。
5. **并发与异步**：Python 3.5及以后版本引入了asyncio模块，支持协程和异步编程，使得Python也能处理高并发场景。
6. **部署与运维**：Python的Fabric和Ansible可以用于自动化部署和系统管理，而Gunicorn和uWSGI则是常用的Python WSGI服务器，用于承载Web应用。
7. **微服务架构**：Python在构建微服务方面也十分便捷，利用Flask或Django可以快速构建独立的服务单元。
8. **测试**：Python的unittest、pytest和behave等库提供了全面的测试支持，确保代码质量和稳定性。
9. **安全**：Python的requests库用于安全的HTTP请求，而cryptography和pyOpenSSL库则提供了加密和网络安全相关功能。
10. **持续集成/持续部署(CI/CD)**：Jenkins、GitLab CI/CD、Travis CI等工具都可以与Python项目很好地集成，实现自动化的测试和部署流程。
"backend_python-main"这个文件名可能是项目的主要入口或者源代码目录，包含了项目的主程序、配置、路由、模型等核心部分。
通过对这个目录的深入研究，可以更具体地了解项目如何运用以上知识点进行实际的后端开发。
Python在后端开发中的应用广泛且深入，无论是在小型快速原型还是大型企业级应用中，都能发挥其独特的优势。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。