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Pod的QoS服务质量等级

QoS(Quality of Service),可译为 "服务质量等级",或者译作 "服务质量保证",是作用在 Pod 上的一个配置,当 Kubernetes 创建一个 Pod 时,它就会给这个 Pod K8s中,针对QOS服务质量等级有三种策略: Guaranteed (该策略下,设置的requests 等于 limits) pod.spec.containers[].resources中会存在cpu

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CDN 服务质量监控最佳实践

CDN选型: 用 CDN 加速网站的第一步是要选择一个 CDN 供应商,提供 CDN 服务的供应商国内有腾讯、阿里、七牛等各个厂商,国外也有 Google、AWS、Gloudflare 等,选择 从以上的步骤来看,构建一个核心监控系统来监控 CDN 服务质量显得有点困难,也可以选择一些现有的监控平台对 CDN 服务质量进行监控,下面是介绍利用腾讯云云拨测对 CDN 质量进行监控。 [点击查看大图] 拨测会对拨测点的结果数据进行汇聚,通过多维分析就可以查看指标数据。 [点击查看大图] 拨测也支持告警,设置对应指标的阈值,当 CDN 的访问质量异常时及时触发告警。 CDN 的服务质量。 通过拨测可以很快的构建 CDN 监测的平台,利用工具能够快速达到 CDN 服务质量优化的目的。 联系我们 若有任何问题可扫码联系监控小助手,我们将竭诚为您服务! 点击阅读原文可详细了解拨测。

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    面向边缘集群的边协同资源优化与服务质量保障

    针对大规模边协同的容器集群,为了解决边资源协同优化与服务质量保障的相关挑战,PPIO边缘首席科学家王晓飞(天津大学教授,国家级青年人才)和PPIO边缘联合创始人王闻宇(原PPTV联合创始人)陆续合作提出了两套边资源优化框架 尽管上述解决方案可以融合边、的异构资源,但是却还未面向边、协同特性去设计协调请求指派与服务编排的「高效且友好」调度策略:如何将服务请求指派到合适设备进行处理?如何编排服务使之在合适设备上进行部署? 以上工作由天津大学教授PPIO边缘首席科学家王晓飞和PPIO边缘联合创始人王闻宇(原PPTV联合创始人)一同提出。 PPIO边缘于2018年5月创立,是一家专注于边缘计算领域的全球化服务企业,秉承“汇聚全球计算资源,并为全人类提供服务”的使命,目前,PPIO边缘在全国1000多个城市及地区设有微型数据中心和分布式算力资源 ,结合大数据、原生、分布式计算技术,为用户提供垂直于下一代边缘计算场景,与中心兼容协同,并符合低时延、高带宽、重计算需求的边缘服务和解决方案,并已成为国内外多家一线互联网巨头、计算公司、创业公司独角兽在分布式服务领域的主要提供商

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    指导思想:服务质量目标

    强烈推荐阅读《SRE:Google 运维解密》 服务质量目标 书中的「服务质量」一词在原作中对应的是「Service Level」。一般情况下我们可以将其简单理解为「系统的性能」。 包括 SLO 在内,书中一共定义了三个术语: SLI :服务质量指标(Indicator) SLO :服务质量目标(Objective) SLA :服务质量协议(Agreement) 1、指标 SLI 指的是服务的某项服务质量的一个具体量化指标。 这就好比我和马的平均财富高于全世界 99% 的人,但是胡润富豪榜上却没有我 而如果利用百分比分布情况来分析,就可以很快发现一些问题所在。 例如腾讯制定的 CVM 实例的 SLA 的赔偿方案: 起草这样的一份 SLA 需要业务部门和法务部门选择合适的后果条款。

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    Kubelet 对 Pod 的服务质量管理

    基于上一篇文章,本文会讲解 kubelet 如何对 Pod 进行服务质量管理。 Pod QoS Kubernetes 对每个 Pod 都设有 QoS 类型,通过这个 QoS 类型来对 Pod 进行服务质量管理。 Guaranteed,Burstable 和 BestEffort,kubelet 为不同类型的 pod 创建了不同的 cgroups,从而保证不同类型的 pod 获得的资源不同,尽量保证高优先级的服务质量

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    服务质量分析:腾讯会议&腾讯Elasticsearch玩出了怎样的新操作?

    在充分讨论调研了大量方案后,腾讯会议服务质量分析团队与腾讯Elasticsearch(下文简称“ES”)团队展开合作,积极探索云端服务质量数据分析引擎架构的更多可能。 在充分讨论调研了大量方案后,腾讯会议服务质量分析团队决定从原来自研的服务质量数据分析系统,紧急迁移至使用腾讯ES作为数据分析引擎的架构上。 扩容能力 在疫情期间,继续沿用原有的架构很难满足快速扩容的需求,导致服务质量数据上报写入慢,数据大量堆积在队列中。腾讯ES有着完善的分布式设计,单个集群支持扩容至数百甚至上千个节点。 image.png 腾讯ES依托于腾讯CVM进行构建,资源池充足,仅在疫情刚开始的一个月内就扩容了3W核,集群弹性伸缩的便利性得到了验证。 三、腾讯ES为业务提供高效稳定的读写能力 在腾讯会议服务质量数据分析系统全部切换至ELK架构之后,达成了100w+/s的数据写入性能要求,数据从入队列到可被搜索到的延迟时间从小时级别缩短至了秒级,保证了业务数据同步的实时性要求以及运营分析系统的查询延迟要求

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    物联网 MQTT 服务质量级别

    MQTT支持三种服务质量级别,如上图所示: 最多发送一次(发完就忘),也就是不确认 至少发送一次,需要进行确认 正好发送一次,要进行 4 步握手 QoS(服务质量)定义了服务端(Broker) / 客户端 服务质量级别 0 该消息最多只发送一次,或者在通过网络的传送受阻的时候根本不发送。发送的消息不会被保存。如果客户端断开了连接,或者服务端出现了故障,该消息可能就会因此丢失。这也是最快的传输模式。 服务质量级别 1 该消息至少发送一次。如果发送方没有收到确认包,则会再次发送加上 DUP 标志的该消息,直到收到确认包为止。因此,接收者可能会把相同的消息发送好几次,并且也可能把它处理了好几遍。 服务质量级别 2 该消息始终只发送一次。消息必须存储在发送方和接收方的本地环境中,直到它被妥善处理为止。QoS = 2 是最安全但也是最慢的传输模式。

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    Ocelot(五)- 流量限制、服务质量

    本文是我关于Ocelot系列文章的第五篇,流量限制、服务质量。Ocelot允许针对具体的服务接口进行流量限制,以便下游服务不会过载而影响响应速度。 服务质量则是Ocelot根据下游服务响应的结果做出判断,当超过一定次数的响应失败时,Ocelot认为该服务不可用,自动产生熔断,在一定的时间范围内不再向该服务转发请求,同时Ocelot也支持自定义的请求超时时间 案例七 服务质量 Ocelot支持服务质量与熔断,意味着当下游服务不可用时,Ocelot会进行自动熔断,不再将请求转发给该下游服务。 转发给该下游服务连续出现异常次数达到该数字时,Ocelot会进行自动熔断,一段时间内不再向该下游服务转发请求 DurationOfBreak:熔断时间,单位为ms(毫秒),持续多长时间不向该下游服务转发请求 TimeoutValue:服务质量配置项

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    短视频源码如何提高服务质量

    短视频-01.png 一、短视频源码如何提高服务质量 首先,我们先对短视频源码的优势进行分析一番。

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    关于数据库服务质量的问卷调研设计

    最近在做年度规划的时候,一直在思考一个问题,怎么才能能够得到业务侧对我们服务质量的想法和建议,或者换句话来说,我们的价值和表现如果自我评判,一般来说都会有失偏颇,而且相对容易乐观悲观两极化,所以对于评判的形式 杨建荣的学习笔记 Github:@jeanron100 CSDN:@jeanron100 知乎:@jeanron100 头条号:@杨建荣的学习笔记 网易号:@杨建荣的数据库笔记 大鱼号:@杨建荣的数据库笔记 腾讯+

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    浅谈 K8S QoS(服务质量等级)

    QoS(Quality of Service) 简介 QoS(Quality of Service),大部分译为 “服务质量等级”,又译作 “服务质量保证”,是作用在 Pod 上的一个配置,当 Kubernetes 该配置不是通过一个配置项来配置的,而是通过配置 CPU/MEM的 limits 与 requests 值的大小来确认服务质量等级。

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    python3的web服务质量探测(文章

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    Compira Labs 重振视频流和云游戏的服务质量

    对于许多人来说,糟糕的体验质量 (QoE) 在视频流方面是一个十分常见的问题和挑战,包括视频延迟高、质量低下、反复重新缓冲等,这些在视频电话会议和云游戏中也十分...

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    kubernetes系列教程(六)kubernetes资源管理和服务质量

    深入掌握核心概念pod初步介绍了yaml学习kubernetes中重要的一个概念pod,接下来介绍kubernetes系列教程pod的resource资源管理和pod的Quality of service服务质量 Pod服务质量 服务质量QOS(Quality of Service)主要用于pod调度和驱逐时参考的重要因素,不同的QOS其服务质量不同,对应不同的优先级,主要分为三种类型的Qos: BestEffort html ---- 当你的才华撑不起你的野心时,你就应该静下心来学习 返回kubernetes系列教程目录 如果觉得文章对您有帮助,请订阅专栏,分享给有需要的朋友吧 关于作者 刘海平(HappyLau )计算高级顾问 目前在腾讯从事公有相关工作,曾就职于酷狗,EasyStack,拥有多年公有+私有计算架构设计,运维,交付相关经验,参与了酷狗,南方电网,国泰君安等大型私有平台建设,精通Linux,Kubernetes ,OpenStack,Ceph等开源技术,在计算领域具有丰富实战经验,拥有RHCA/OpenStack/Linux授课经验。

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    在LiveVideoStackCon2019深圳大会上,华大智造音视频技术专家 黄翠萍详细了介绍如何在现有网络保障实时远程医学影像的服务质量及在网络方面所做的优化。 5 未来展望 华大智造是为了解决就医难而成立,未来有以下几方面的展望: 远程计移动超声诊断:借助5G网络,进一步将远程计移动超声覆盖更多有需要的地方; 医学影像服务:综合5G+AI+技术,为医生和患者提供更快捷

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    队列学习:提供服务质量的强化学习方法

    端到端延迟是计算和计算机网络等应用领域服务质量(QoS)的关键属性。这种度量在通过一系列服务提供端对端服务的串联服务系统中特别重要。服务速率控制是在服务系统中提供QoS保证的常用机制。 队列学习:提供服务质量的强化学习方法(CS).pdf

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