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  • pdf文档 DaoCloud Enterprise 5.0 产品介绍

    涉及的模块:全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、信创异构 中间件服务 专为有状态应用设计的云原生本地存储能力,满足中间件高 I/O 的存储需求,提升运 维管理效率。精选各类数据库、分布式消息和日志检索等中间件,提供多租户、部 署、观测、备份、运维操作等全生命周期的中 间件管理能力,实现数据服务的自助化 申请、弹性扩展、高并发处理和稳定高可用。 涉及的模块:全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、精选中间件 用: ➢ Elasticsearch 搜索服务:目前首选的全文搜索引擎 ➢ Kafka 消息队列:常用于消息传输的数据管道 ➢ MinIO 对象存储:非常热门的轻量对象存储方案 ➢ MySQL 数据库:简单易用、性能更高的开源关系型数据库 ➢ RabbitMQ 消息队列:常用于交易数据的传输管道 ➢ Redis 缓存服务:高性能的开源内存数据库 ➢ PostgreSQL
    0 码力 | 18 页 | 1.32 MB | 1 年前
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  • pdf文档 基于Kubernetes构建容器云平台的实践 - UCloud优刻得实验室负责⼈ 叶理灯

    ⽇日志 权限 分析 集群管理理 版本管理理 配置管理理 链路路跟踪 负载均衡 ⾃自动容灾 持续集成 持续部署 灰度发布 服务注册/发现 关系数据库 KV存储 对象存储 块存储 DNS 消息队列列 API- Gateway 镜像仓库 统⼀一代码管理理 统⼀一编程框架 统⼀一通讯协议 统⼀一部署环境 计算平台/KUN 公共服务 存储平台 Think in Cloud . 北北京 Prometheus,各个 Prometheus 独⽴立运⾏行行,采集同样的数据; B. 每个 AZ 下运⾏行行⼀一个 Alert Manager,每个 Alert Manager 接受两个 Prometheus 的消息,他们之间互为 peer,去除冗余报警; C. 每个 Prometheus 同时监控其他的 Prometheus,以及所有的 Alert Manager • Monitor Manager 部署在 线上服务健康检查复杂度⾼高 • 服务之间的调⽤用和发现配置⼯工作多 • 单个服务完全消耗云主机资源 商户管理理 购物商城 管理理后台 对接端 Ingress 订单系统 API 搜索服务 商品同步 消息队列列 Kafka集群 供应电商A 供应电商B 供应商 … 商城端 --巨⽯石架构 商城服务端 --微服务架构 商品系统 API …… Think in Cloud . 北北京
    0 码力 | 30 页 | 3.52 MB | 1 年前
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  • pdf文档 sealos 以 kubernetes 为内核的云操作系统

    驱动层实现资源抽象 自由切换,到处运行 Sealos API Sealos CLI Desktop 裸金属 AWS 阿里云 更多······ boot 集群镜像 租户管理 应用管理 函数计算 消息队列 数据库 缓存 计算驱动 网络驱动 存储驱动 自由组装 内聚解耦 化整为零 大道至简 sealos 的能力 • 10 秒上线一个自带域名和 https 的 nginx 应用 • 不同版本liux发行版 裸金属 AMD ARM ······ 数月 数十人 依赖中间数十款软件 SaaS 机房1 机房2 机房n ·· ·· ·· 打包 监控 系统 日至 系统 数据库 消息队列 对象存储 计算 储存 网络 kubernetes SaaS服务 30min 1人 一键打包 整体交付 一次建构 到处运行 使用sealos 技术实现 行业 痛点 在公网不可信的环境中提供多
    0 码力 | 29 页 | 7.64 MB | 9 月前
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  • pdf文档 高性能 Kubernetes 元数据存储 KubeBrain 的设计思路和落地效果-许辰

    存储层 - 数据格式 KubeBrain 逻辑层 逻辑层 – 写 逻辑层 – Watch(1) Watch 机制本质上是一个消息队列系统 1. 可靠性 - 不重复、不丢失 2. 顺序性 - 保证最终状态的一致性 3. 实时性 - 高性能 一定有一个单点对消息进行排序 采用主从架构 逻辑层 – Watch(2) 一主多从 1. 仅主节点负责写入和事件生成 2. 从节点只读 逻辑层 已经开源,以 TiKV 作为存储引擎 持续优化和完善系统 架构演进 • 目前所有消息严格要求有序 • 消息不重不丢、严格有序,所以写必须单点 • Kubernetes 本质是一个最终一致性的系统 • 关注单个对象的最终状态 • 分片多点写,避免写单点 • 分片内部消息严格有序 • 分片间消息可以乱序 • 读、写、watch 能力均可以水平扩展 欢迎交流 联系邮箱:
    0 码力 | 60 页 | 8.02 MB | 1 年前
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  • pdf文档 QCon北京2017/支撑海量业务的互联网架构/知乎基于 Kubernetes 的 Kafka 平台探索和实践

    容错性 Broker Broker Broker Producer Consumer Topic Topic Topic Producer Consumer 平台承载知乎业务⽇日志、数据传输和消息队列列服务 平台线上稳定运⾏行行 基于 Kubernetes 的 Kafka 集群 13 个, 1000+ Topic 知乎技术平台重要的组件 Kafka 在知乎的应⽤用 平台概览 Kubernetes 客户端与服务器器注册联动 指标维度 举例例 Kubernetes 3 容器器内存、CPU、运⾏行行状态 Broker 14 消息量量,JVM, Leader分布,磁盘消耗 Topic 13 消息量量,消费延迟 主机 4 内存、⽹网络、CPU、磁盘 客户端 2 ⽣生产或消费 Topic 消息量量 监控 业务解耦 容器器⽇日志通过本地代理理收集 • 输出重定向 未来 谢谢
    0 码力 | 34 页 | 2.64 MB | 1 年前
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  • pdf文档 第29 期| 2023 年9 月- 技术雷达

    Server 64. Prisma 运行时防护 65. Terratest 66. Thanos 67. Yalc 评估 68. ChatGPT 69. Codeium 70. GitHub 合并队列 71. Google Bard 72. Google Cloud 工作站 73. Gradio 74. KWOK 75. Llama 2 76. Maestro 77. Open-source LLMs Server 64. Prisma 运行时防护 65. Terratest 66. Thanos 67. Yalc 评估 68. ChatGPT 69. Codeium 70. GitHub 合并队列 71. Google Bard 72. Google Cloud 工作站 73. Gradio 74. KWOK 75. Llama 2 76. Maestro 77. Open-source LLMs Event-Driven Autoscaler,正如名字所展示的,它可以根据需要处理的事件数量来伸 缩 Kubernetes 集群。根据我们的经验,相比采用 CPU 使用率等滞后指标,更加推荐使用队列深度等领先指标。 KEDA 能支持不同的事件源,并提供了一个包含 50 多种自动缩放器的工具箱,可用于各种云平台、数据库、消 息系统、遥测系统、CI/CD 系统等。我们的团队报告称,KEDA 的易集成性使他们能够继续在
    0 码力 | 43 页 | 2.76 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Kubernetes开源书 - 周立

    Kubernetes旨在⽀持各种各样的⼯作负 载,包括⽆状态、有状态以及数据处理⼯作负载。 如果应⽤程序可在容器中运⾏,那么它应该能够很好地在 Kubernetes上运⾏。 不提供中间件(例如消息总线)、数据处理框架(例如Spark)、数据库(例如MySQL),也不提供分布式存储系 统(例如Ceph)作为内置服务。 这些应⽤可在Kubernetes上运⾏。 没有点击部署的服务市场。 01-什么是Kubernetes PodExceedsFreeCPU and possi bly others 在上述示例中,由于Node上的CPU资源不⾜,名为“frontend”的Pod⽆法调度。 如果内存不⾜,也可能会导致失败,并 提示类似的错误消息(PodExceedsFreeMemory)。⼀般来说,如果⼀个Pod处于pending状态,并带有这种类型的消 息,有⼏件事情要尝试: 向集群添加更多Node。 终⽌不需要的Pod,为处于pending的Pod腾出空间。 imagePullPolicy: IfNotPresent priorityClassName: high-priority Preemption(抢占) 当Pods被创建时,它们会进⼊队列并等待被调度。Scheduler从队列中选择⼀个Pod,并尝试将其调度到Node上。 如果 未能找到满⾜Pod所有要求的Node,则为处于pending状态的Pod触发preemption逻辑。下⾯我们称这个处于pending状
    0 码力 | 135 页 | 21.02 MB | 1 年前
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  • pdf文档 运维上海2017-Kubernetes与AI相结合架构、落地解析-赵慧智

    化 UI 则可以大大减少 AI 工程 师的工作量。 AI 工具及其研发框架的整合 模型训练资源池管理 • AI 模型训练会耗费巨大的资源并且长时间占用 • 多个用户在模型训练时需要通过队列的方式来解决资源短缺 问题 • 需要对不同用户进行资源池划分 模型管理与发布 • 模型发布: • 模型服务的负载均衡 • 硬件资源的规划 • 模型管理: • 模型的版本 Volume 机制将分布式存储的具体地址 mount 到 TensorFlow PS 和 Worker 的 Container 内部, 使 Container 可以得到需要处 理的数据 资源队列 资源队列在不同的集群分布 • 针对不同的用户设置不同的资源池 • 资源池存在硬件分配原则的差异,例如资源的多少,类型。 模型发布 AI Platform 本身的运行 • 1. 容器化
    0 码力 | 77 页 | 14.48 MB | 1 年前
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  • pdf文档 腾讯基于 Kubernetes 的企业级容器云实践-罗韩梅

    的优先; 优先级相同 时, 配额大的占用多,配额小的占用少 ◼尽量减少为了流控而主动丢包 下图是两个进程都拼命争抢网络带宽时的效果。两个进程的 带宽和时延都得不到任何程度的保证。 ◼队列: 不增加队列, 对每个报文直接在正常代码路径上进行决策 ◼Cgroup区分(标记): 在正常处理流程中,报文查找到目标socket结构之 后,根据socket的owner process来确定cgroup
    0 码力 | 28 页 | 3.92 MB | 1 年前
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  • pdf文档 202106 KubeOperator:开源的轻量级 Kubernetes 发行版

    可观察性 内置 Prometheus,⽀支持对集群、节点、Pod、Container 的全⽅方位监控和告警;内置 EFK、Loki ⽇日志⽅方案;内置 Grafana 作为监控和⽇日志展示; ⽀支持消息中⼼心,通过钉钉、微信通知各种集群异常事件(X-Pack); 升级 ⽀支持集群升级; 伸缩 ⽀支持增加或者减少 Worker 节点; 备份 ⽀支持 etcd 定期备份和⽴立即备份; 恢复 ⽀支持 并下载相关资料料,及时掌握最新的软件特性、维护经验、使⽤用技 巧等相关知识。 KubeOperator X-Pack 增强包功能 增强功能持续增加中 对接 LDAP/AD 界⾯面⾃自定义 消息中⼼心, 通过钉钉、微信通知各种 集群异常事件 集群健康评分 通过 F5 Big IP 对外暴暴露露服务 多集群配置管理理 多云时代技术领先的企业级软件提供商 www.fit2cloud
    0 码力 | 20 页 | 1.62 MB | 1 年前
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