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Palantir和开源软件PalantirFollowsep 112018·3分钟阅读

Palantir是开源软件(OSS)的重要用户和贡献者。我们的软件和内部工具是围绕诸如Cassandra和Postgres之类的OSS数据库、诸如ApacheSpark之类的数据处理框架、诸如OkHttp和Jersey之类的RPC库以及诸如React之类的前端库构建的。我们所有的开发人员每天都使用Gradle或Thread等工具。这篇文章探讨了Palantir为OSS做出贡献的原因和方式,从Gradle插件到修复,到已建立的项目,再到像Spark on Kubernetes这样的软件进化。

作为一家商业软件公司,我们必须根据具体情况决定我们为OSS社区贡献的软件部分,以及我们保存在封闭源代码存储库中的部分。根据软件类型和贡献的性质,我们追求OSS贡献的动机不同:

改进和bug修复。我们将所有错误修复和性能改进直接推送到相应的OSS存储库中。这是一个不假思索的双赢:我们不必维护偏离上游的内部版本,整个社区都从修复中受益。示例包括修复外部RPC库中的连接泄漏或对Cassandra compactions.Evolution进行性能调整。每隔一段时间,OSS星座就会排列起来,为某些软件领域的重大发展创造空间。我们追求这样的机会是出于战略利益:从一开始就塑造一个软件生态系统使我们能够推动我们认为重要的功能和实现。这正是我们对Spark on Kubernetes的投资的起源:作为Spark和Kubernetes的重度用户,我们原型化了允许客户在Kubernetes集群上运行Spark工作负载的功能集。该功能现在可供整个Spark社区使用,Palantir正在进行开发。开发者工具。我们将无法从保持开发人员工具的封闭源代码中获得竞争优势,而在公共GitHub而不是内部基础设施上维护它的开销实际上为零。那么,开源就是正确的选择。我们的许多开发人员使用我们的OSS项目来发展他们作为软件开发人员的公众声誉,阿波罗ddos防御体系,并且许多人享受与外部开发人员社区互动相关的学习和成长机会。例如,tslint现在是Typescript社区的标准linter。以下是具有代表性的Palantir OSS项目的短名单:

Kubernetes上的Spark:Kubernetes调度程序后端用于Apache Spark,现在合并到主线Sparktslint:TypeScript语言的可扩展linterödel:buildsystem for Golang(blog post)Python语言服务器:PythonAtlasDB语言服务器协议的实现事务分布式数据库蓝图:基于React的web用户界面工具包(blog post)绘图表:模块化图表库基于D3gradle基线构建的组件:为Java开发者配置默认代码质量工具的Gradle插件集Gradle处理器:用于集成Java注释处理器的Gradle插件Gradle docker:用于编排docker构建和推送的Gradle插件docker compose rule:JUnit rule使用docker compose

我们目前正在努力使我们的HTTP+JSON RPC框架为开源做好准备。Concure允许开发人员在YAML DSL中定义API,并跨后端和前端语言(如Java、Typescript或Go)生成客户端和服务器存根。我们的目标是在2018年EOY发布第一个版本,请继续关注!

Palantir的OSS项目可在GitHub上获得,DDos防御方案包括,网址为https://github.com/palantir. 我们喜欢从开源社区获得反馈,并且总是乐于讨论和合并贡献!

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作者:Robert F.

使用LucenePalantirfollow2018年8月9日·12分钟阅读对遥测日志进行索引和查询

今天的现代web应用程序通常由成千上万个单独的服务组成,每个服务提供应用程序功能的一个子集。这种微服务体系结构提供了明显的优势(关注点隔离、独立的可扩展性、更快的迭代和部署、一致的软件和团队体系结构等),但它是有成本的。了解应用程序行为(包括资源利用率、性能、bug等)需要调查复杂的分布式系统。本地开发人员工具(如IDE或调试器)不足以分析和理解在异构基础设施上运行的、用多种不同语言编写的非同步进程的行为。遥测技术提供了一种解决方案。遥测-分布式系统模拟本地开发工作流的IDE和调试器-允许开发人员和SRE了解应用程序的性能、运行状况和使用模式。标准调试工具被分布式度量、日志收集和聚合基础设施所取代,包括Datadog、OpenTracing/Zipkin、Grafana、Inflox和Prometheus等工具。这一系列工具使实现系统运行状况和日志信息的端到端遥测成为可能,这是任何分布式大规模应用程序的关键基础设施。但这种端到端的理解并不是免费的。为了利用各种日志流,必须建立索引、搜索和分析基础设施。例如,开发人员可能希望调查针对服务的哪些API调用触发了某些已知错误状态,如错误日志条目所示。假设应用程序的每个部署的每个服务都发出一个日志行流,我们必须收集、索引和回答针对整个日志的搜索查询。在这篇文章中,我们将介绍如何构建一个稳定、可扩展的,通过开发基于预先计算的Lucene索引和冷热存储组合的系统来执行遥测基础设施,以针对这些索引进行搜索。

遥测管道的组件

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