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  • pdf文档 金融级云原生 PaaS 探索与实践

    金融级云原生 PaaS 探索与实践 王成昌(晙曦)蚂蚁金服技术专家2/20 一、业务背景 二、多集群管控 三、发布运维体系 目 录 contents 目录3/20 一、业务背景 业务背景4/20 业务背景 业务架构 演进 • 容量  应用|数据库|机房 • 容灾  机房|地域5/20 业务背景 业务架构 单元化 • 高可用 • 一致性 • 可扩展 • 面向站点级别输出7/20 PaaS 能力 • 面向多租户多环境; • 基础资源管控; • 应用发布运维体系; • 业务实时监控,日志收集; • 机房级和地域级容灾能力; 业务背景业务背景 CAFÉ API Server Aggregation Layer 异地多活架构 同城双活架构 K8S API Server 基础发布运维 跨集群应用 资源管理 IaaS层(Aliyun/OpenStack/VMWare/Bare (SLB/ALB) 容 器 层 跨集群管理 单元化能力 容器镜像管理 批次发布 原生资源管理 Pod伸缩管理 集群伸缩管理 变更管控 配额管理 运维原子操作 精细化调度 接入层流程调拨 应用层流量调拨 跨集群状态 分发/汇聚 数据层流量调拨 压测/灰度 流量管理 单元化 元数据管理 弹性流量管理 跨集群发布策略 多集群管理 跨集群网络 跨集群镜像管理 蓝绿发布 灰度分组发布 中间件变配
    0 码力 | 20 页 | 1.71 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Service Mesh是下一代SDN吗:从通信角度看Service Mesh的发展

    Plane Programmable API APP ...... Data Plane Control Layer Application Layer通过Service Mesh控制面统一管理F5和Envoy https://aspenmesh.io/2019/03/expanding-service-mesh-without-envoy/ Control Plane Security and Rate limiting Other business logic ... 提供七层网关能力, 但和服务网格是割裂 的 提供七层网关和网格 能力,但缺少API管 理能力 提供API管理能力, 缺少服务网格能力在DexMesh场景下Mesh和API Gateway的分工与协同 External request MSB API Gateway API Management Ingress Gateway:应用网关逻辑 • 使用不同端口为不同租户提供访问入口 • 租户间的隔离和访问控制 • 用户层面的访问控制 • 按用户的API访问限流 • API访问日志和计费 Service Mesh:统一的微服务通信管理 • 服务发现 • 负载均衡 • 重试,断路器 • 故障注入 • 分布式调用跟踪 • Metrics 收集产品化增强-支持多网络平面 电信系统一般会有多个网络平面的,主要原因包括:避免不同功能的网络之间的
    0 码力 | 27 页 | 11.99 MB | 6 月前
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  • pdf文档 网易云Service Mesh的产品架构与实现

    术大会,Segmentfault 开发者大会,InfoQ全球架构师峰会(明星讲师),CSDN SDCC大 会,51CTO WOTA大会等 • 知名技术博主,博客可搜索popsuper1982,多篇文章推荐至全 球最大IT社区CSDN首页及《程序员》杂志 • 在工作中积累了大量运营商系统,互联网金融系统,电商系统等 容器化和微服务化经验01 目录 02 03 微服务与Docker、Kubernetes en-spencer/ Kaola163yun.com 开发独立: 代码耦合度比较高,修改代码通常会对多个模块产生影响,操控难度大,风险高 上线独立: 单次上线需求列表多,上线时间长,影响面大 简化扩容: 由于业务多,每一次扩容需要增加的配置比较杂。一些不起眼的小业务虽然不是扩容的主要目 的,也需要慎重考虑 容灾降级:核心业务与非核心业务耦合,在关键时候互相影响 微服务拆分微服务架构要点 发现容易搞定,治理难搞定 • 发现不易替换,治理易替换 • 解耦容器平台与微服务 • 解耦服务发现与服务治理163yun.com 设计思路 Agent热加载 兼容SpringCloud,Dubbo框架 控制面租户隔离 适配VPC网络 同IaaS或者Kubernetes解耦 Restful API 高可用 横向扩展 可视化163yun.com 网易微服务框架www.163yun.com 网易微服务框架www
    0 码力 | 35 页 | 6.33 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Service Mesh结合容器云平台的思考和实践

    温饱问题 • 计算资源的快速分配 • 基本的监控 • 快速部署 • 易于分配的存储 • 易于访问的外围(负载均衡) • 服务注册和发现 致富问题 • 认证和授权 • 智能路由 • 流量管理 • 服务降级 • … • 微服务拆分原则 • 业务API设计 • 数据一致性保证 • 可扩展性考虑 • …Kubernetes对于微服务的支撑 功能列表 详情 快速资源分配 容器编排和调度 服务部署&弹性伸缩 Deployment 服务注册&服务发现 Service概念和分布式DNS API网关 简单路由功能 统一日志中心 Fluentd & ES 统一监控中心 Prometheus 统一配置管理 Configmap、Secret 负载均衡 简单负载均衡,基于Iptables Roundrobin 流量控制 简单根据服务实例进行控制云平台微服务演进之基于API网关的微服务方案 API网关功能增强 Service 1 Service 2 Ribbon 注册 业务服务 配置中心 启动获取 Monitor Turbine K8S流量 SC流量 同集群调用微服务 Spring Cloud管理平台基于Kubernetes的Spring Cloud实现 Devops: Experience Auto Scaling & Self Healing Resilience & Fault
    0 码力 | 28 页 | 3.09 MB | 6 月前
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  • pdf文档 深入 Kubernetes 的无人区-蚂蚁金服双十一的调度系统

    高可用容灾 可视化 服务 Cluster Control Panel 在线应用 计算型混部任务 CSI CNI Device Plugin runc nanovisor 日志服务 云盘 本地多盘 弹性网卡 网络安全组 GPU 安全可信 数据库服务 OB serverless 平台 kata SOFAMesh 资源分时复用 神龙裸金属 VPC 云存储 应用服务器 数据库服务器 国产化服务器7/19 弹性资源建站 Part 2:双十一 Kubernetes 实践16/19 三、展望未来,迎接挑战 Part 2:17/19 平台与多租户 Part 3:展望未来,迎接挑战 Kubernetes设计的多租户 实际Kubernetes集群里的多租户18/19 自动化运维 – 技术风险 Part 3:展望未来,迎接挑战
    0 码力 | 19 页 | 2.18 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Service Mesh 在蚂蚁金服生产级安全实践

    Service Sidecar 的证书管理方案 使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 Service Mesh Sidecar 的 TLS 生产级落地实践 分享内容基于 Secret Discovery Service Sidecar 的证书管理方案 Kubernetes Secret 证书管理流程 在 Kubernetes 场景下,证书是通过 secret 的方式来管理,使用时通过 secret 存在以下三个问题:  Secret 管理方式与现有密钥管理系统有冲突,需要密钥管理系统强依赖 Kubernetes  Secret 以明文形式挂载在容器的文件系统中,存在安全隐患  Secret 更新时,Sidecar 需要通过热重启方式重新加载,成本高昂基于 Secret Discovery Service Sidecar 的证书管理方案 Envoy SDS 证书管理流程 Secret Discovery Discovery Service 是 Envoy 提出的 Sidecar 证书管理方案,方案的核心流程在于引入 SDS Server 进行密钥管理和分发,Sidecar 通过 gRPC 请求获取证书,并利用 gRPC stream 能力实现证书动态轮转。 当然,Sidecar 和 SDS Server 的通信也需要保证自身的通信安全,存在以下两种方案:  Sidecar 与 SDS Server
    0 码力 | 19 页 | 808.60 KB | 6 月前
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  • pdf文档 Service Mesh 高可用在企业级生产中的实践

    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 • 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 4 2 7 4 3 • 服务端容灾与节点数14/总页数 注册中心 - Consul • 客户端容灾 客户端缓存 !15/总页数 注册中心 - Consul • 架构设计 • 多地域? • 多租户?16/总页数 通过治理策略保证服务高可用 /0317/总页数 治理策略 & 高可用 描述 N个9 可用性级别 年度停机时间 基本可用 2个9 99% 87.6小时 较高可用 3个9
    0 码力 | 38 页 | 1.38 MB | 6 月前
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  • pdf文档 七牛容器云ServiceMesh实践

    七牛容器云Service Mesh实践 冯玮 七牛容器云架构师 2018.11.25 Service Mesh Meetup #4 上海站Ingress Controller • 流量管理 • 安全管理 • 统一配置 • 反向代理Contour • 本质上还是Ingress Controller • Kubernetes深度整合 • Gimbal生态组件Contour特点 • 基于Envoy 兼容Istio生态,融入Service Mesh生态 • 南北向流量使用Envoy • 兼容Kubernetes标准Restful接口 • 统一的Kubernetes管理接口 • Gimbal生态 • 多集群入口流量整合管理 • 劣势 • 缺少大规模落地案例 • 功能/非功能仍需加强Contour & Istio • 南北向流量 • API版本共存(Istio & Kubernetes Contour支持Tracing能力 • 数据面共存 • 共用边车组件Envoy七牛现有Service Mesh体系 • Istio产品化 • 东西流量产品化 • 南北流量产品化 • TLS管理优化 • Contour增强 • 入口流量管控 • 跨集群调度 • 发展策略 • API版本兼容两种方式 • 数据面优先,控制面按需迭代七牛容器云Service Mesh发展 • 产品发展
    0 码力 | 15 页 | 3.86 MB | 6 月前
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  • pdf文档 蚂蚁金服ServiceMesh数据平面 SOFAMosn深层揭秘

    ü 无法保证上下游应用同时升级到Mesh模式 ü 基于RPC内容的流量调度 ü 升级窗口有限,方案必须简单高效 Ø运维体系,容器化建设等方面适配 ü 蚂蚁运维架构建立在流量调度的基础上 ü 容器管理平台更替快速进行中 ØGolang 性能,成本评估符合蚂蚁实际需求2 构架SOFAMesh 1SOFAMosn 2SOFAMosn内数据流 3NET/IO 4 Ø屏蔽IO处理细节 Ø定义网络链接生命周期,事件机制 核心数据结构复用Protocol层 Ø定义可扩展的插件机制 Ø对于满足请求Stream池化的需求 Ø需处理上层传入的状态事件PROXY 7 Ø基于Stream抽象提供多协议转发能力 Ø执行Stream扩展Filters Ø提供可扩展的路由寻址能力 Ø提供可扩展的后端管理,负载均衡,健康检查能力 Ø维护上/下游核心指标转发流程 8 IO Read Codec Stream Route / LB Codec Ø模块化,分层解耦 Ø统一的编程模型接口 Ø可扩展的事件驱动模型 Ø可扩展的路由/后端管理机制 Ø更好的吞吐量3 能力核心能力 1 网络处理 •网络编程接口 •链接管理 •事件机制 •Metrics 收集 •TCP 代理 •TLS 支持 •TProxy 支持 •平滑 reload •平滑版本升级 多协议 •SOFA RPC •HTTP 1.x (待优化) •HTTP 2 (待优化)
    0 码力 | 44 页 | 4.51 MB | 6 月前
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  • pdf文档 SOFAMOSN持续演进路径及实践分享

    块设计SOFAMOSN数据流SOFAMOSN数据流持续演进路径 & 技术案例能力 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø TCP代理/7层通用代理 Ø 简单匹配路由 Ø 集群管理 & 基本负载均衡(RR、 RANDOM) Ø SofaRpc及HTTP/1.1、 HTTP/2.0支持 Ø 进程平滑升级 Ø SOFAMesh集成,支持 xDS on ADS Ø X-Protocol协议扩展机制, 支持subset复杂匹配路由 Ø 无损平滑迁移 Ø ProtocolEngine协议扩展 机制 Ø 支持Router模式 Ø GRPC支持 Ø 协议自动识别 Ø 链式路由扩展 Ø 完善流量管理策略,包括 Retry、DirectResponse、 HTTP Header add/delete、 流控、故障注入等 Ø 支持必要的admin接口性能 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0 继续读取数据技术案例 – HTTP/2.0优化 官方HTTP/2.0实现问题: 1. syscall read较多,效率低下 2. 每个stream分配单独的goroutine处理, 调度开销高 3. 临时对象多,GC占比高 4. 基本实现了RFC中MUST部分,部分功 能需求上不匹配,如GRPC trailer实现技术案例 – HTTP/2.0优化 优化思路:适配MOSN框架,复用官方实现核心结构体和解析流程
    0 码力 | 29 页 | 7.03 MB | 6 月前
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