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  • pdf文档 在Kubernetes上部署高可用的Service Mesh监控

    在 k8s 上部署高可用的 service mesh 监控 pctang@caicloud.io 唐鹏程 才云科技TOC Solving issues in a new way Monitoring your service mesh Old-school monitoringPrometheus + Kubernetes ● A time series based monitoring
    0 码力 | 35 页 | 2.98 MB | 6 月前
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  • pdf文档 快速部署高可用的Apache RocketMQ 集群 - Amazon S3

    Page 1 of 21 快速部署高可用的 Apache RocketMQ 集群 部署手册 顾明 版本:v1.2.0 最后更新时间: 2023 年 11 月 Copyright (c) 2021 by Amazon.com, Inc. or its affiliates. Page 2 of 21 基金会,2017 年成为 Apache 的 顶级项目,RocketMQ 具有低延迟,金融级高可用以及厂商中立的特点,目前广泛使 用于国内外的互联网公司。针对亚马逊云科技客户需要在亚马逊云科技上使用 RocketMQ 的需求,我们开发了一键部署的方案,帮助客户快速的在自己的账号部署 一个基于 EC2 的高可用的 RocketMQ 集群。 架构 Amazon CloudFormation 提供了⼀种创建和管理相关 实例,每个 Broker 实例会在三个 Broker Instance 之间形成一个基于 Raft 的高可用 dledger 集群,如果其中一个 Broker 实例 因故障无法提供服务,Raft 协议会自动在另外两个 Instance 中选择一个作为 Master 继续提供服务从而达到高可用的效果,下图是部署完的一个架构实例图 Page 4 of 21 •
    0 码力 | 21 页 | 2.57 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Service Mesh 高可用在企业级生产中的实践

    0 Service Mesh 高可用在企业 级生产中的实践 罗广明 百度高级研发工程师1/总页数 讲师介绍 • 罗广明、百度高级工程师 • ServiceMesher 社区(servicemesher.com)治理委员会核心成员 • 云原生社区(cloudnative.to)联合创始成员 • 百度云智学院认证讲师 • 目前在「百度云云原生团队」负责微服务治理与相关中间件研发 • 对云 注册中心与 高可用方案 通过治理策略 保证服务高可用3/总页数 Service Mesh 与 Spring Cloud 应用的互通、共治 /014/总页数 优点 • 微服务架构的集大成者 • 轻量级组件 • 开发灵活、简便 • 社区生态强大、活跃度高 Spring Cloud 的优缺点 缺点 • 仅适用于 JAVA 应用、Spring Boot 框架 • 侵入性强 • 升级成本高、版本碎片化严重 升级成本高、版本碎片化严重 • 内容多、门槛高 • 治理功能仍然不全5/总页数 优点 • 微服务治理与业务逻辑解耦 • 异构系统的统一治理 • 三大技术优势: • 可观察性 • 流量控制 • 安全 Service Mesh 的优缺点 缺点 • 增加了复杂度 • 整体链路的复杂度 • 操作运维的复杂度 • 需要更专业的运维技能 • 带来延迟 • 平台的适配 Istio-Handbook:Service
    0 码力 | 38 页 | 1.38 MB | 6 月前
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  • pdf文档 基于Harbor的高可用企业级私有容器镜像仓库部署实践

    基于Harbor的高可用企业级私有容器 镜像仓库部署实践 Tony Bai @Neusoft Cloud Technology About Me • 白明 (Tony Bai) • @Neusoft Cloud Technology • Gopher • Translator & Author • GopherChina lecturer • Blogger • mainly Solution1: 基于共享存储 Solution2: 基于镜像复制 Cons and Pros • 优点 – 标准方案,Scaling好 – 数据实时一致 • 不足 – 门槛高,需要具备现成的 共享存储 – 搭建难度略高 • 优点 – 门槛低,搭建简便 • 不足 – Scaling差,甚至是不能 – 镜像复制延迟,导致数据 阶段性不一致 – 添加Project时,需手工维
    0 码力 | 34 页 | 1.50 MB | 1 年前
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  • pdf文档 24-云原生中间件之道-高磊

    进行静态扫描,尽可能前置,在IDE编写代码或者提交代码时进行,将极 大优化整体效率和成本 可以无视环境随时可以进行,覆盖漏洞类型全面, 可以精确定位到代码段 路径爆炸问题,并一定与实际相符合,误报率较 高。 DAST(动态安全应用 程序安全测试) 黑盒测试,通过模拟业务流量发起请求,进行模糊测试,比如故障注入 或者混沌测试 语言无关性,很高的精确度。 难以覆盖复杂的交互场景,测试过程对业务造成 较大的干扰,会产生大量的报错和脏数据,所以 存算分离: 自动调整、拓展能 力强,满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器, 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写,性能高 易用程度 封闭体系,集成各 类优秀能力较差 集成能力强,多模 态接口,兼容各类 协议 可用性、稳定性 需要强大的旁路运 维能力 简化运维、自动化 容量和故障转移 云原生数据库其特点,使得应用场 景会更加广泛 高级能力-云原生数据库-应用的基石-2-技术架构 Chunk Data Chunk • 云原生的本质在于为云这种弹性资源下能够为应用提供 稳定的基础架构,所以云原生数据库相对于传统数据库 最大的不同也在这个方面:弹性 • 对于数据存储的高性能、高稳定性、高拓展、资源成本 等等都需要同时满足(和传统CAP相悖) • 接入层需要能够根据规则的路由,以及兼容各类协议接 口以及数据模型,并能根据应用的规模来自动拓展。 • 实现HTAP(OLTP+OLAP),将在线事务|分析混合计算模型
    0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 6 月前
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  • pdf文档 在大规模Kubernetes集群上实现高SLO的方法

    0 码力 | 11 页 | 4.01 MB | 1 年前
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  • pdf文档 23-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊

    n Component 微服务 数据库 MQ Cache Trait 灰度 监控告警 弹性扩缩容 高可用 负载均衡 客户环境 • 关注点分离:开发者关注应用本身,运维人员关注模块化运维 能力,让应用管理变得更轻松、应用交付变得更可控; • 平台无关与高可扩展:应用定义与平台层实现解耦,应用描述 支持任意扩展和跨环境实现; • 模块化应用运维特征:可以自由组合和支持模块化实现的运维 现交个各个开源项目和 厂商去实现,譬如: kubevela。 OAM实现原理分析 • OAM是更高级的抽象, 执行面打包都是通用 格式,比如HELM,很 好的兼容了现有的基 础设施,无论怎样的 基础设施,都能在高 层保持一致的情况下, 在差异化的环境下运 行,而让业务研发人 员更加关注业务,而 不是基础设施本身。 • OAM本身就是基础设 施即代码的典范设计, 在中间层隔离了用户 使用和底层执行体, 进一步加强了统一性。
    0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 6 月前
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  • pdf文档 22-云原生的缘起、云原生底座、PaaS 以及 Service Mesh 等之道-高磊

    云原生学院 第 22 期 云原生产品与架构系列:第1讲 曾任阿里巴巴、华为架构师、深信服云原生产品规划主管 10月27日(周三)晚8点-9 点 高磊 主 办 方 : 互 动 平 台 : 增加环境、网络(端口)和资源管理的复杂性,治理成本高 • 监控粒度难以满足微服务应用运维的需要,线上问题难以排查定位,往往需要研发介入 我们需要一种新型的、为云而生的业务承载平台,去应对上述问题。 微服务应 用 大型 单体 应用 VM/服务器 VM/服务 器 VM/服务 器 VM/服务 器 目 标  支持微服务级别的细粒度资源隔离  支持快速扩缩容  支持热升级,服务更新不影响业务可用性  支持服务的快速地部署、扩展、故障转移 新以及数字疆域规 模扩张 1 技术架构变化:因商业或者演化而 变带来不稳定因素 2 制品变化:代码因商业而变带来新 的功能缺陷 3 配置变化:因环境而变带来的不稳 定性因素 6 外部依赖变化:ERP可用性变化 带来的不稳定因素 5 人员变化:没有知识沉淀导致的 不稳定因素 4 环境变化:因安全、流量、故障、环境崩 溃、底层IT变更而变带来的不稳定因素 非云原生:无法对应变 化=稳定性无法保证 云原生:主动对应变化=
    0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 6 月前
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  • pdf文档 27-云原生赋能 AIoT 和边缘计算、云形态以及成熟度模型之道-高磊

    定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能,比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景,需要 实现云边一体纳管, 简化运维,降低成本, 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算,核心要素是计 算,计算平台的训练 平台位于云端,而推 理计算位于BOX端,并 且能够适应各类算法 态,意味着企业可以避免云计算供应商锁定, 可以提供超过5个9的响应率(99.999%),以避免每次停机导致平均数百万美元的损失。企业管理者终于意识到,云计算供 应商锁定会阻碍多云方法所带来的创造力、可用性和流动性。 • 云原生PaaS可以屏蔽多云的差异, 统一的不分何种云上的一致的运行 同一服务或者应用。 • 避免厂家锁定,客户可以自由选择 资源分布和费用组合,更加灵活。 • 中心云统一纳管运维和输出服务。
    0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 6 月前
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  • pdf文档 OpenShift Container Platform 4.6 节点

    1. OpenShift Container Platform 如何计算分配的资源 5.8.1.2. 节点如何强制实施资源限制 5.8.1.3. 了解驱除阈值 5.8.1.4. 调度程序如何确定资源可用性 5.8.2. 为节点配置分配的资源 5.9. 为集群中的节点分配特定 CPU 5.9.1. 为节点保留 CPU 5.10. 机器配置守护进程指标 5.10.1. 机器配置守护进程指标 管理操作 管理操作 以下任务列表概述了管理员如何管理 OpenShift Container Platform 集群中的 pod。 使用 OpenShift Container Platform 中可用的高级调度功能控制 pod 调度: 节点对 pod 绑定规则,如 pod关联性、节点关联性 和反关联性。 节点标签和选择器。 污点和容限。 Pod 拓扑分布限制。 自定义调度程序. 将 descheduler 作为管理员,通过监控资源和工作负载的 资源要求,使用垂直 pod 自动缩放器来更 好地利用集群资源。 作为开发人员,使用垂直 pod 自动缩放 器,通过将 pod 调度到每个 pod 有充足资 源的节点,来确保 pod 在高需求期间保持 运行。 利用设备插件提供对外部资源的访问权 限。 Administrator 设备插件 是在节点上运行的 gRPC 服务 (kubelet 外部),用于管理特定的硬件资 源。您可以 部署设备插件,
    0 码力 | 404 页 | 3.60 MB | 1 年前
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