ServiceCenter 崔毅华 什么是服务注册中心？ 服务注册中心具有服务注册和服务发现能力的可靠的分布式 服务。 1. 服务注册 2. 服务发现 3. 可靠 4. 分布式 为什么需要服务注册中心？ 是单体架构向微服务服务化演迚的需要。 服务注册中心 1. 服务端发现 1. DNS 2. 客户端发现 1. ServiceCenter，eureka 为什么实现自己的服务注册中心？ 1. 提供标准接口（RESTful） 2. 负载均衡，服务订阅（客户端LB，长连接） 3. 运行时依赖（Go） 4. 可靠性（BASE，最终一致性） 从服务注册中心到服务管理中心 1. 元数据 2. 依赖关系 3. 实例变化推送 4. 多租隔离 5. 高可用性保障 从服务注册中心到服务管理中心 元数据 1. 应用App，便于微服务可在多个应用间重用 失败。 Partition tolerance(分区容错性)，当出现网络分区故障时系统的容错能力 从微服务到服务管理中心 1.实例缓存机制 从微服务到服务管理中心 2.心跳保活机制 从服务管理中心到etcd 1.异步缓存机制 从服务管理中心到etcd 2.异步心跳机制 自我保护机制 前面提到的缓存机制，保证了ServiceCenter在etcd出现网络分区故障时依

事件 ONCALL 中心建设方法 一站式处理值班 OnCall，智能降噪 北京快猫星云科技有限公司 前言 市面上有众多监控系统，刨去商业软件不说，开源的就有 Nagios、Zabbix、Open-Falcon、 Nightingale、Grafana、Prometheus、Elastalert 等等，还有云厂商提供的监控系统，比如华为云的云 监控、腾 可能有多套）或者 Nightingale， 日志的监控可能用的 Elastalert，如果上云了，可能还会有多套不同的云监控（尤其是多云场景下）。 监控系统的重心，通常是采集、存储、可视化、生成告警事件，但通常都不具有完备的事件后续处理能 力。这里说的后续处理主要包括：多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升 级、协同闭环处理等等。监控系统或多或少都有一些这方面的能力，但是通常都不完备，而这，正是 警太多、打扰太多的原因是什么，然后针对原因提出对应的 方案。 告警太多的常见原因 最常见的原因，是告警规则设置得不合理。比如很多规则触发了告警之后，实际没有后续动作，只是起到 常态化通知的效果，不需要排查，也不需要止损，甚至连个长线的 TODO 都没有。这类告警多了人就疲 了，当重要的告警来临的时候，也容易忽略。这样的规则如果不经过治理，日积月累，就会产生很多无用 的告警。

chunkid 持久化© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1. 2. 3. 4. 1. 1. 1. 2. 1. 2. 3. 4. 3. 2. 背景 将原有的获取chunkid的方法从space迁入mds中，并持久化写入etcd中； 只考虑单 ChunkIDGenerator 类对象，方法 AllocateS3Chunk 调用 ChunkIDGenerator对象的GenChunkID方法； ChunkIDGenerator 类 构造函数 初始化 init 函数：用于初始化或者更改 ChunkIdAllocatorImpl 的一些配置。但是这些配置不会立即生效，而是等到当前 chunkId池枯竭时才会生效。 析构函数 GenChunkID 申请的chunkID池是否枯竭？

携程 Redis 多数据中心 双向同步实践 祝辰 祝辰 目前任职携程框架架构部门资深 研发工程师 负责框架Redis团队的开发工作 目录 1 业务背景 2 3 双向同步 4 CRDT 高可用 开篇 & 背景 Redis 在携程的规模 25,000,0 00 QPS 2000+Clust er 200TB + 跨公网同步 SHANGHAI CANADA Sequential Specifications for Replicated Datatypes • Thanks For Watching 本PPT来自2019携程技术峰会 更多信息请关注“携程技术中心”微信公众号~

OpenShift Container Platform 4.10 虚拟化 OpenShift Virtualization 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-10-18 OpenShift Container Platform 4.10 虚拟化 OpenShift Virtualization 安装、使用和发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 12.1. 观察节点网络状态 12.2. 更新节点网络配置 12.3. 对节点网络配置进行故障排除 第 第 13 章 章 日志 日志记录 记录、事件和 、事件和监 监控 控 13.1. 查看虚拟化概述 13.2. 查看虚拟机日志 13.3. 查看事件 13.4. 使用事件和条件诊断数据卷 13.5. 查看有关虚拟机工作负载的信息 13.6. 监控虚拟机健康状况 13.7. 使用 OPENSHIFT 243 244 256 261 261 263 264 265 267 267 271 272 OpenShift Container Platform 4.10 虚 虚拟 拟化 化 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

OpenShift Container Platform 4.13 虚拟化 OpenShift Virtualization 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2024-02-20 OpenShift Container Platform 4.13 虚拟化 OpenShift Virtualization 安装、使用和发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 266 273 273 273 274 276 278 279 279 282 282 283 OpenShift Container Platform 4.13 虚 虚拟 拟化 化 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . OpenShift Container Platform 4.13 虚 虚拟 拟化 化 4 第 1 章 关于 OPENSHIFT VIRTUALIZATION OpenShift Virtualization 的功能与支持范围。 1.1. OPENSHIFT VIRTUALIZATION 的作用 OpenShift 虚拟化（OpenShift virtualization）是 OpenShift

KubeVela：以应用为中心的 渐进式发布最佳实践 孙健波 阿里云-云原生应用平台团队 技术专家 关于我 • 孙健波 • 阿里云 (@天元) • 云原生应用平台团队--应用管理和应用交付 • Github(@wonderflow) • OAM - Open Application Model (https://oam.dev/) • KubeVela (http://kubevela 构建一个渐进式发布能力需要解决哪些 问题？ • 版本化 • 分批发布 • 滚动发布/原地发布 • 发布暂停 • 发布回滚 • 日志监控 • 健康检查 • 多版本部署 • 多版本流量灰度 • 多集群/多环境灰度 • … KubeVela 具备全部发布能力 的标准化应用管理引擎 KubeVela 简介 第二部分 What is KubeVela？ KubeCon NA 发布 一个标准化的云原生应用平台构建引擎。 业务用户 选择并初始化部署环境 部署环境模板 选择能力模板 填写模板参数 组装能力为“应用” RDS Route Web Service Database 生产集群 Pod Nginx Pod 测试集群 生产集群 https://myapp.io Running Instances 注册 工作负载类型 运维特征 发布/部署 CRD 注册中心 KubeVela

设计、开发、测试 一体化协作平台 广州睿狐信息科技有限公司 Apifox Inc. apifox.com 节省研发团队的每一分钟 Apifox（广州睿狐信息科技有限公司）成立于 2021 年，是一家专注于企业 API 研发管理工具及解决方案 的创新企业。围绕 API 全生命周期协同与管理需求， 提供 API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化 测试等核心产品能力，致力于为全球研发团队提高 Apifox，一体化 API 协作平台 秉承 “API First” 的先进理念，为 API 的开发协作带来全新体验 过去的 API 协同 ❌ 可视化程度低，学习成本⾼ ❌ ❌ 接⼝数据没有统⼀规范 ❌ 多系统，数据不互通 多⼯具切换，团队难以协作 可视化设计，⼩⽩都会⽤ ⼀个系统，同⼀份⽂档⼀次定义，⾃动同步 多⼈协作，实时反馈，合作更紧密 ⾃动化程度⾼，提⾼开发⼈员⽣产⼒ 本地/云端 Mock ⾃定义规则 兼容 Mock.js API 调试 可视化调试 环境/全局变量 前/后置脚本 ⾃动校验 数据库操作 ⽣成代码 JSON Path Cookie 全局共享 单接⼝多⽤例 可视化断⾔ ⾃动化测试 可视化编排 逻辑判断 多线程压测 测试数据集 CI/CD 集成 兼容 JMeter 可视化报告 定时任务 API 分发 实时更新 实时调试 Markdown

Kubernetes 容器化MPP数据库 AGENDA 云数据库背景 云数据库实现方案 Greenplum on Kubernetes Greenplum Operator 总结 云数据库背景 云数据库背景 ● 资源变化 ○ 本地资源 → 云 ○ 静态资源 → 弹性需求 ● 数据变化 ○ 内部数据 → 多数据源 ○ 数据规模 → 不易预测 ○ 数据格式 → 半结构化/无模式 ○ 数据隔离 云数据库需求 ● DBasS ○ 自动化运维 ○ 自动化调优 ● 弹性资源管理 ○ 存储资源 ○ 计算资源 ● 安全 ○ 用户数据 ○ 临时文件 ○ 网络传输 ○ 权限控制 ● 跨云 ○ 公有云 ○ 私有云 云数据库实现方案 ● 全新数据库 ○ Snowflake ● 原有数据库架构升级 ○ Vertica Eon Mode ● 容器化数据库+Kubernetes ○ Segment Instance Segment 5 (Mirror) 容器化Greenplum ? + = 容器化Greenplum ● 容器粒度 ○ Segment主机 VS. Segment实例 ● 容器资源分配 ○ CPU ○ 内存 ○ 磁盘 ● 容器间网络互联 ○ 本机网络 ○ 跨机网络 ● 容器化Greenplum部署策略 ○ Master部署策略 ○ Primary