OpenShift Container Platform 4.14 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 Last Updated: 2024-02-23 OpenShift Container Platform 4.14 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text of and trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关如何在 OpenShift Container Platform 中使用分布式追踪的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 分布式追踪 分布式追踪发 发行注 行注记 记 1.1. RED HAT OPENSHIFT DISTRIBUTED TRACING PLATFORM 3.0 发行注记 1.2. RED HAT OPENSHIFT

OpenShift Container Platform 4.6 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 Last Updated: 2023-02-27 OpenShift Container Platform 4.6 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 Enter your first name here. Enter your surname here. Enter your trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关如何在 OpenShift Container Platform 中使用分布式追踪的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 分布式追踪 分布式追踪发 发行注 行注记 记 1.1. 分布式追踪概述 1.2. 让开源更具包容性 1.3. 获取支持 1.4. 新功能及功能增强 1.4.1. Red Hat OpenShift distributed tracing

Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone，同时提供对象和文件访问的接 口，从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇，抛个 砖，介绍Ozone的产生背景，主要架构和功能。 有非常多的小文件，HDFS的元数据访问性能会受到影响。虽然可以通过各种Federation技术来扩 展集群的节点规模， 但单个HDFS集群仍然没法很好的解决小文件的限制。 基于这些背景，Hadoop 社区推出了新的分布式存储系统 Ozone，从构架上解决这个问题。 Ozone的设计原则 Ozone 由一群对大规模Hadoop集群有着丰富运维和管理经验的工程师和构架师设计和实现。他 们对大数据有深刻的洞察力，清楚 自终影响了Ozone的设 计和实现。Ozone的设计遵循一下原则： 1 / 10 Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 强一致性 构架简洁性： 当系统出现问题时，一个简单的架构更容易定位，也容易调试。Ozone尽可能的保持架构

Go在Docker分布式环境中 的应用 孙宏亮@DaoCloud allen.sun@daocloud.io 个人介绍 • 孙宏亮 • DaoCloud技术合伙人，高级工程师 • 热爱golang&docker • 《Docker源码分析》作者 • docker、swarm等项目committer Agenda • Docker生态&Golang • DaoCloud&Golang •

Red Hat OpenShift Service Mesh 简介 Red Hat OpenShift Service Mesh 通过在应用程序中创建集中控制点来解决微服务架构中的各种问题。它 在现有分布式应用上添加一个透明层，而无需对应用代码进行任何更改。 微服务架构将企业应用的工作分成模块化服务，从而简化扩展和维护。但是，随着微服务架构上构建的企 业应用的规模和复杂性不断增长，理解和管理变得困难。Service control plane 和网关监控 代理同步状态 Envoy 配置视图 显示 Envoy 代理和应用程序日志处于交集的统一视图 支持联邦服务网格视图的命名空间和集群选择 新的验证、向导和分布式追踪增强 1.2.2.13. Red Hat OpenShift Service Mesh 2.0.11.1 的新功能 的新功能 此 Red Hat OpenShift Service Mesh 所以 Kiali 提供了几种不同布局的选择。要选 择不同的布局，可从 Graph Settings 菜单中选择一个不同的 Layout Schema。 首次从 Kiali 控制台访问相关服务（如分布式追踪平台和 Grafana）时，必须使用 OpenShift Container Platform 登录凭证接受证书并重新进行身份验证。这是因为框架如何显示控制台中的 内置页面中存在问题。 Bookinfo

万亿洪峰下有哪些问题 机器假死 IO Util，Load飙高 磁盘响应慢 消息大量堆积 网卡故障，甚至流量跑满 磁盘损坏 零点之战：发布消息SLA要求100% 慢请求开始大量增加 分布式系统雪崩 容量不足，单机热点 问题的本质： 可用性无限接近100% 可靠性无限接近100% 可用性 > 可靠性 1.4万亿 双十一当天高可用要求 ~~ 100% ??????????? 每条消息发布最大响应时间 不超过20ms 3. 每条消息发布平均响应时间 不超过3ms 1.4万亿 分布式慢请求带来的挑战 1.4万亿 消息中间件分布式慢请求解法 01 02 低延迟分布式存储系统 在线熔断机制，秒级隔离 03 容量保障，限流 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – RocketMQ存储 Java Heap Lock Page Cache Disk Request 万级请求/秒/单机 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – 并发锁的开销 lReentrantLock/synchronized ØFair ØUnfair lLockSupport.unpark/park 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache真的那么快吗？ 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺现象分析 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺现象分析

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Foundation 集成了多个可与 集成了多个可与 OpenShift 镜 镜像 像 registry 搭配使用的存 搭配使用的存储类 储类 型： 型： Ceph、共享和分布式文件系 、共享和分布式文件系统 统以及内部 以及内部对 对象存 象存储 储 NooBaa 提供多云 提供多云对 对象网关 象网关 本文档概述了将 Foundation 集成了多个可与 集成了多个可与 OpenShift 镜 镜像 像 registry 搭配使用的存 搭配使用的存储类 储类 型： 型： Ceph、共享和分布式文件系 、共享和分布式文件系统 统以及内部 以及内部对 对象存 象存储 储 NooBaa 提供多云 提供多云对 对象网关 象网关 本文档概述了将 Foundation 集成了多个可与 集成了多个可与 OpenShift 镜 镜像 像 registry 搭配使用的存 搭配使用的存储类 储类 型： 型： Ceph、共享和分布式文件系 、共享和分布式文件系统 统以及内部 以及内部对 对象存 象存储 储 $ AWS_SECRET_ACCESS_KEY=$(oc get secret -n openshift-storage

众 所周知的文件系统，Hadoop 分布式文件系统，或者说 HDFS，则是 Hadoop 的核心，然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数 据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack 组件，它能通过共享层次名 称空间的数据寄存器(称为 znode)，使得分布式进程相互协调工作。 每个 znode 都由一个路径来标识，路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统 (RDBMS)，但其仍能与 Oracle、MySQL 和 SQL 够做出 有利于自身的更好商业决策。 为加深理解，让我们勾勒一下大数据的概况。鉴于所涉及数据 的规模，它们会分布于大量存储和计算节点上，而这得益于使用 Hadoop。由于 Hadoop 是分布式的(而非集中式的)，因而不具备关系 型数据库管理系统(RDBMS)的特点。这使得你能够使用 Hadoop 所 提供的大型数据存储和多种数据类型。 第 1 章 Hadoop 概述 3