作者文章归档：course
酒店行业基于公有云的运维解决方案
一、引言
（一）行业背景与趋势
旅游市场扩张与酒店行业竞争加剧
客户需求演变与传统架构的局限性
微服务、K8S、Docker及公有云技术的应用趋势
（二）方案目标
提升业务敏捷性
增强系统弹性
降低运维成本
保障数据安全
二、公有云资源与服务概述
（一）云计算基础资源
计算资源：云服务器、弹性计算服务
存储资源：对象存储、块存储、文件存储
网络资源：虚拟私有云、负载均衡、内容分发网络
（二）云计算服务类型
基础设施即服务（IaaS）
平台即服务（PaaS）
软件即服务（SaaS）
三、阿...
Pendulum 是一个用于 Python 的日期时间处理库，旨在提供更直观和功能丰富的日期时间操作方式。与 Python 标准库中的 datetime 模块相比，Pendulum 提供了更简洁的 API 和更多的功能，特别是在时区处理和持续时间计算方面。
例如，获取当前时间并增加 2 天 3 小时：
python
import pendulum
now = pendulum.now()
future = now.add(d...
textwrap 是 Python 标准库中的一个模块，主要用于对文本进行格式化，特别是用于处理长文本的换行、缩进等操作。它非常适合用来处理在终端显示或文本文件中格式化文本，使其更加易读。
wrap(text, width):text 按照指定的 width（每行的最大字符数）进行包装，返回一个列表，其中每个元素是格式化后的文本行。python
import textwrap
text = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisci...
在Apache Airflow中，Provider是用于扩展Airflow功能的插件包。它们包含与特定服务或系统交互所需的操作符（Operators）、钩子（Hooks）、传感器（Sensors）等组件。通过安装和使用这些Provider包，您可以方便地在工作流中集成各种外部服务，如数据库、云平台、消息队列等。
例如，如果您需要在Airflow中连接并操作MySQL数据库，您可以安装与MySQL相关的Provider包。该包提供了连接MySQL所需的钩子和操作符，使您能够在工作流中执行数据库操作。
需要注意的是，不同的数据库或服务需要安装对应的Provider包，以确保Airflow...
#
# This constraints file was automatically generated on 2024-12-10T22:43:32.645259
# via "eager-upgrade" mechanism of PIP. For the "v2-10-test" branch of Airflow.
# This variant of constraints install uses the HEAD of the branch version for 'apache-airflow' but instal...随着信息技术的迅猛发展，企业对IT系统的可靠性、性能和安全性要求日益提高。传统的运维模式已难以满足现代业务需求，智能运维（AIOps）应运而生。智能运维利用大数据和人工智能技术，对IT运维进行自动化和智能化管理，提高运维效率和质量。
智能运维的逻辑框架通常包括以下三个核心层次：
这种分层架构有助...
酒店行业基于公有云的运维解决方案
一、引言
（一）行业背景与趋势
在旅游市场持续扩张的背景下，酒店行业竞争愈发激烈，客户对服务的个性化、便捷化需求日益增长。传统单体架构的酒店信息系统在应对多样化业务场景时，灵活性差、可扩展性不足等问题逐渐暴露。微服务架构凭借其高内聚、低耦合的特性，配合Kubernetes（K8S）和Docker技术，能够有效提升酒店业务系统的敏捷性，助力酒店实现数字化转型。与此同时，阿里云、AWS、Azure等公有云平台提供的丰富服务，为酒店构建基于微服务的运维体系提供了强大的支持。引入人工智能技术，通过对酒店业务流量的精准预测，实现集群的弹性可伸缩，能进一步降低运维成...
要查看 Apache Airflow 中 DAG 运行的详细日志，您可以通过以下几种方式进行：
通过 Airflow Web 界面查看任务日志：
打开 Airflow Web 界面（默认地址为 http://localhost:8080）。
在弹出的窗口中，切换到“日志”标签页，即可查看该任务的详细运行日志。
直接访问日志文件：
Airflow 将任务日志保存在本地文件系统中，默认路径为 AIRFLOW_HOME/logs。您可以直接访问这些日...
要在 Apache Airflow 中编写第一个 DAG（有向无环图），您可以按照以下步骤进行：
创建 DAG 文件：在 Airflow 的 dags 目录下创建一个 Python 文件，例如 hello_world_dag.py。如果 dags 目录尚不存在，请先创建该目录。
导入必要的模块：在 DAG 文件中，导入 DAG 类和所需的操作符（Operator），例如 PythonOperator 或 BashOperator，以及日期时间模块。
python
from airflow import DAG
from airflow.operators.p...