DevOps必知概念：不可变基础设施
本文介绍何为不可变基础设施，何为可变基础设施，这个概念是 DevOps 从业人员必知概念
分类：他山之石可攻玉
汇总 Flashcat 博客中归属于 他山之石可攻玉 分类的文章，方便按内容类型连续阅读产品实践、客户案例和可观测性方法。
他山之石可攻玉 分类文章
如何监控文件变化，比如密码修改导致 shadow 文件变化
在指标监控体系里，监控文件变化是一个比较棘手的问题，使用 catpaw 配合 Flashduty 则可以很方便的解决这个问题
使用 JMX-Exporter 监控 Kafka 和 Zookeeper
JVM 默认会通过 JMX 的方式暴露基础指标，很多中间件也会通过 JMX 的方式暴露业务指标，比如 Kafka、Zookeeper、ActiveMQ、Cassandra、Spark、Tomcat、Flink 等等。掌握了 JMX 监控方式，就掌握了一批程序的监控方式。本节介绍 JMX-Exporter 的使用，利用 JMX-Exporter 把 JMX 监控数据暴露为 Prometheus 可识别的格式。
机器硬件监控，最简单的方案，没有之一
之前新东方的老师分享了他们通过 Telegraf、Loki、Nightingale 等工具来监控机器硬件状态的方案，具备很强的灵活性、平台性。本文会介绍一个相对轻量的方式，只需要一个二进制+一个脚本即可搞定，给各位朋友提供一种新的选择
core dump 路径定义以及监控
core dump 文件是排查问题的重要工具，如果某个进程 crash 了，出 core 了，需要及时知道，本文来聊聊如何定义 core dump 文件路径、文件命名以及如何监控
如何解决系统报错：nf_conntrack: table full, dropping packets
容器的宿主或者虚拟机的宿主，在流量比较大的时候，可能会遇到这个问题
太卷了，史上最简单的监控系统 catpaw 简介
实际上，这是一个绝对轻量的事件监控工具。catpaw 可以帮助你监控 HTTP 探测、TCP 探测、文件探测、ulimit 探测、目录探测等，然后把异常事件推送到 Flashduty，实现完备的事件监控。
SRE Google 运维解密读书笔记三：服务质量目标
SRE 首要任务是制定并推动达成 SLO，本文介绍 SLO 的相关实践。成为 SRE 第一步：搞定 SLO，协助制定、推动达成！
SRE Google 运维解密读书笔记二：拥抱风险
不可能有 100% 的服务可用性，也没有必要做到 100% 的服务可用性。如何度量风险，如何制定 SLO，如何提升稳定性，如何权衡成本和产出
SRE Google 运维解密读书笔记一：SRE 方法论概述
SRE Google 运维解密，是 SRE 领域的启蒙之作，讲述了 Google 的 SRE 实践，SRE 就是从 Google 流传出来的。本文是读书笔记，第一篇，概述 SRE 方法论
优化实践：Prometheus 性能和高基数问题
如果提高 Prometheus 的性能并解决高基数问题，本文作者 David Calvert 讲解了他的一些实践思路
年轻人，想要学到答案，请先学会提问
很多技术新人，因为经验匮乏，经常需要去论坛或社区寻求帮助，但是缺少礼仪、不懂提问的智慧，导致最后没有得到答案，本文来分享一下如何正确的提问，才能更快拿到答案。
Prometheus 瘦身第一步，使用 mimirtool 找到没用的 Prometheus 指标
Prometheus 中有很多指标，有些在 Dashboard 中使用，有些在告警规则、记录规则中使用，有些应该用但是没用起来，有些压根就不应该采集，这些指标值得好好分析，使用 mimirtool 工具可以帮我们做一些这方面的分析工作。
LinkedIn：扩展 Salt 以解决大规模机器命令执行需求
LinkedIn 有几十万机器，每天执行 15000+ 个任务，任务下发使用的是 Salt，但是做了很多改造。
面试 LinkedIn SRE 是一种怎样的体验？
LinkedIn 作为世界前十大流量的网站，为海量的求职者和雇主提供了建立连接的机会。维护如此庞大的网站的稳定运行，SRE 功不可没，LinkedIn 会如何招聘 SRE 工程师呢？
SLICK: Facebook基于SLO的可靠性保障实践
定义服务的SLI和SLO，通过全局系统呈现、处理所有服务的SLI/SLO，从而帮助SRE实践在系统中的落地。本文介绍了Facebook（Meta）在这方面的实践。原文：SLICK: Adopting SLOs for improved reliability
SRE 简介，和 DevOps 的关系和异同
SRE 是什么？SRE 和 DevOps 是一个东西吗？或者说 SRE 和 DevOps 的关系和异同如何？
Uber实践：运维大型分布式系统的一些心得
在过去的几年里，我一直在构建和运营一个大型分布式系统：优步的支付系统。在此期间，我学到了很多关于分布式架构概念的知识，并亲眼目睹了高负载和高可用性系统不仅要构建还要运行的挑战。构建系统本身是一项有趣的工作。规划系统如何处理10x / 100x流量的增加，确保数据持久，面对硬件故障处理等等，这些都需要智慧。不管怎样，运维大型分布式系统对我来说是一次令人大开眼界的体验。
微服务监控 - Jaeger 简介
CNCF 主推的分布式链路追踪方案是 Jaeger，来自 Uber，Uber 有几千个微服务，调用关系错综复杂，Jaeger 和 M3DB 可谓 Uber 两大微服务监控利器，本讲我们就一起来看一下 Jaeger。
顶级公司Netflix是如何做监控的？
本文阐述了 Netflix 的系统监控实践：自研 Telltale，成功运行并监控着 Netflix 100 多个生产应用程序的运行状况。
