Service Mesh的实践分享唯品会Service Mesh的实践分享 郑德惠 2019.1.6 Service Mesh Meetup #5 广州站• 唯品会内部Service Mesh的演进 • 与Istio的区别 • 实践中踩过的坑 • 今年规划(Roadmap)内部Service Mesh的演进 我是作者名称服务化体系1.0 • OSP(Open Service Platform) • Thrift over 保持客户端选择proxy的自由度和灵活性,在我们的实践中好处大 于坏处胖客户端 vs. service mesh vs. cluster 胖客户端 Sidecar(物理机) Daemonset(云) Cluster(HTTP) 接入难度 容易。打入依赖包即可 容易。需依赖SDK 容易。需依赖SDK 编码难度 容易。IDL接口规范 容易。IDL接口规范 难。需要自行处理HTTP请求和 响应(目前还没有生成HTTP 物理机sidecar单客户端,无须扩容 Daemonset根据宿主机的配置调整Proxy的 资源以应对客户端增多的情况。容量超标 则临时转移到remote proxy 承接临时流量和非主要流量, 基本无动态扩容需求。上云之 后(目前物理机)可以支持动 态扩容Sidecar(in Pod) vs. Daemonset + remote proxy Sidecar(in Pod) Daemonset 对容器的影响 影0 码力 | 30 页 | 4.80 MB | 6 月前3
Pivotal Greenplum 最佳实践分享https://network.pivotal.io/ 阿里云 Pivotal Greenplum 最佳实践分享 陈淼 Pivotal大中华区大数据资深架构师 目录 Greenplum运维常见问题 Greenplum运维常用命令 Greenplum日常检查和故障处理 Greenplum项目经验分享 目录 Greenplum运维常见问题 Greenplum运维常用命令 Greenplum日常检查和故障处理 Greenplum项目经验分享 内核参数 通常情况下,内核参数按照GPDB安装手册配置,如需要增加连接数支持,以下参数需要增大 kernel.shmmax = 1000000000 kernel.sem = 250 512000 点时间会很长 – 系统表(pg_class,pg_attribute)太大,影响系统工作效率 – 系统元数据检查pg_checkcat等工具运行时间比较长 物理模型经验分享 物理模型对于系统性能有很大影响,因此需要我们特别关注。 以下来自于在某大型银行的使用经验: 行存储和列存储: • 避免过多使用列存储的原因是防止小档数过多。 • 列存储能够提升查0 码力 | 41 页 | 1.42 MB | 1 年前3
主从监控项经验分享演讲主题 演讲嘉宾 主从监控项经验分享 伍昕 宏时数据 01 主从监控项简介 主从监控项 Dependent Items show global variables; 场景: Zabbix的一次数据采集可能获取多个值,(比如与第三方系统对接,获取数 据库所有状态) Zabbix的一个使用场景 主从监控项 Dependent Items http://exporter_ip:9100/metrics0 码力 | 26 页 | 3.92 MB | 1 年前3
参与ServiceComb的经验分享0 码力 | 9 页 | 2.27 MB | 1 年前3
亿图脑图 MindMaster 产品分享 - 基于云的跨端思维导图软件亿图脑图 MindMaster 产品分享 基 于 云 的 跨 端 思 维 导 图 软 件 用思维导图提升办公效率成为企业趋势 学习、创作和团队发展的基本单位就是思维和想法 有序的构建思维,让知识和想法结构化 让您和您的团队赢在起跑线上,思维导图就是专门为此而生。 梳理思维,抽象信息更直观 信息可视化 激发灵感,记录创意 捕捉灵感 2 知识点结构化,学习更高效 效率学习 团队赋能,效率倍增 公务员 管理 销售 产品 运营 测试 分析 行政 HR 研究员 亿图脑图 MindMaster 一款基于云的跨端思维导图软件 亿图脑图MindMaster支持客户端、移动端、平板和网页版,文件可通过云端储存实现多端同步,拥 有全场景一站式思维导图解决方案,轻松创建、管理、展示、分享、协作您的作品。 用MindMaster,提升多场景效率 知识、信息、想法结构化、有序化记录和呈现 知识管理 • 组织结构 • 考试复习 • 知识传授 • 备课教学 • 课程培训 • 阅读感想 • 错题归纳 • 读书笔记 • 大纲梳理 • 灵感记录 • 经验沉淀 • 学习分享 • 逻辑引导 多端云存储 一端创作,多端同步存储和打开 团队管理 建立团队群,轻松共享管理团队文件,效率倍增 甘特图 项目活动可视化,实现高效项目管理 头脑风暴 头脑风暴模式,捕捉亮点,即时生成脑图0 码力 | 15 页 | 4.01 MB | 1 年前3
SOFAMOSN持续演进路径及实践分享以上的性能提升。同时,针对具体 问题提供具体的解决方案,例如对于长连接网关场景,提供raw epoll模式来优化性 能表现。 ü 能力上,经过多轮演进,0.4.0版本已经初步具备了生产所需的大部分功能点,支持 云原生场景下的多协议、路由&LB、后端管理、TLS、遥感监测、XDS对接等功能, 并充分优化了性能,目前已经在蚂蚁、UC生产环境进行了验证。落地实践案例蚂蚁落地 – 应用接入 ü 适用于蚂蚁当前的服务发现 Frontend & Gateway MOSNG Serverless 高性能统一转发平面 下一代微服务体系 下一代网络接入系统 运维/流量调拨/监控/… 零信任 安全体 系 基于可靠沙箱的云原生运行时 异构硬件蚂蚁金服内部大规模落地 Ø覆盖核心链路应用 Ø 支撑第五代运维架构, 第五代微服务体系,新一代网络接入体 系,融合接入层、网关层、中间件技术体系,提供高性能、跨语 言的服务化通信能力0 码力 | 29 页 | 7.03 MB | 6 月前3
My Participation in ServiceComb - Apache Committer 成长经验分享0 码力 | 9 页 | 2.23 MB | 1 年前3
IstioMeetupChina 服务网格热升级技术分享IstioMeetup 服务网格数据平面热升级技术分享 ServiceMesh Data-Plane Hot-Upgrade 阿里云服务网格团队 – 史泽寰 • 为什么需要服务网格数据面热升级 • 实现热升级 • 实践热升级 目录 Catalog 2 为什么需要服务网格数据面热升级 Why do we need Hot-Upgrade for ServiceMesh Data-Plane 的能力 – UDS • 接管StatusPort监听(15021) 实现热升级 Implement Hot-Upgrade 9 实现热升级 Implement Hot-Upgrade 阿里云服务网格热升级完整流程 • 修改SidecarSet,指定新版本镜像 • SidecarSet将EmptyContainer替换为新Sidecar镜像,新Sidecar镜像启动 • 新Envoy进程与老Envoy交互,开始进行热重启流程 10 • 为什么需要服务网格数据面热升级 • 实现热升级 • 实践热升级 目录 Catalog 11 实践热升级 Practice ASM Hot-Upgrade 现在,让我们打开阿里云服务网格进行一次热升级吧! Now, Let try it on Alibaba cloud ServiceMesh 12 更多 More 更多特性 控制台一键启动、暂停热升级 控制台设置热升级策略,单批次实例比例0 码力 | 14 页 | 2.25 MB | 1 年前3
Go语言 - 一些简单的读书分享⼀些简单的读书分享 By Xargin 我出版的书 • 我是作者之⼀ • 这本书在写的时候国内的 Go 语⾔书很少 • 现在销量约 2w+ • 直到现在,CGO 和 plan9 汇 编的内容依然是独⼀份 ⽬ 录 为什么要读书 01 带着问题读书 02 怎么样读书 03 应该读哪些书 04 为什么要读书 第⼀部分 • 完整的知识和上下⽂ • 帮助⾃⼰建⽴领域内的知识体系0 码力 | 16 页 | 9.09 MB | 1 年前3
2022 Apache Ozone 的最近进展和实践分享Apache Ozone 的最近进展和实 践分享 刘岩 陈怡 2022.07.29 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API,如HDFS/S3 的数据存储系统 公有云的对象存储服务 ⽆法在线下部署 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象,从⽽对云原⽣类的应⽤更友好 Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone – 使⽤场景 #1 HDFS (300M FILES) AI/ML HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算0 码力 | 35 页 | 2.57 MB | 1 年前3
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