GitOps 是一种新的软件开发范式,承诺简化和完全自动化软件部署过程。GitOps 不依赖 IT 人员或笨拙的脚本来配置环境,而是将所有环境定义成代码,并通过一致和可预测的方式一起部署环境和应用程序。所有的东西都放在源代码控制系统中,使用的是大多数开发人员都熟悉的工具。
不久之前 Bertalan Miklos 写了一篇很好的博文,比较了 MobX 和基于 proxy 的 NX-framework。这篇博文不仅证明了 proxy 的可行性,更好之处在于其触及了 MobX 中一些非常基础但通常又被隐藏的概念。迄今为止我还尚未详细阐述过这些概念,所以本文将分享一些 MobX 特性背后的心路历程。
本文我想和大家分享一下我对当前 Reactivity 方法和现状的理解。我并不是说我的观点就是对的,但我认为,正是通过分享自己的观点,我们才能对行业中的事物达成共识,我希望这些来之不易的见解能够对其他人有所帮助,并补充他们理解中缺失的部分。
2023 年了,我即将跑路的同事出去面试的时候,告诉我发现面试官还在问“不同框架的响应式有什么区别”这样老生常谈的问题!
敏捷开发实践必须依赖敏捷监控框架的支持。忽视系统状态的微小差异(包括基础设施、应用程序性能和用户交互)是企业无法承受的风险。特别是在性能指标和系统可靠性对客户满意度和忠诚度产生直接影响,并直接影响企业利润的情况下。
在我们正在进行的 Kubernetes FAQ 系列中,我们回答了社区中一些常见的问题,本周我们将讨论在选择 CI/CD 工具时需要考虑什么。
这一章将描述反应式编程范式,以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava(版本 2.0)的 Java 实现。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来分享一下与云原生体系有关的话题- 云原生可观测性-Observability。 作为一个“核心”体系,可观测性在监控分布式微服务应用程序和云基础设施的可见性和控制自动化层面具有举足轻重的意义。
这本书简洁易懂地介绍了十多个设计模式,但是由于这是有很多图片的结构比较杂乱的书,理出一套系统的笔记并不容易,所以这里就只是把提到的设计模式大概总结了一下。这本书虽然长达六百余页,但引导用的内容占了绝大多数,干货比较分散,因此写出来的内容不会很多。这篇将包括1-7章的内容,下一篇包含8-14章的内容完结掉。
但是,如果仅仅想要在被观察的变量有变化的时候触发,而不是立即执行autorun,那么我们可以用到reaction了;
虚拟线程是由 Java 21 版本中实现的一种轻量级线程。它由 JVM 进行创建以及管理。虚拟线程和传统线程(我们称之为平台线程)之间的主要区别在于,我们可以轻松地在一个 Java 程序中运行大量、甚至数百万个虚拟线程。
关于Reactive(本文统一译作响应式),有一个The Reactive Manifesto【响应式宣言】:响应式系统(Reactive System)具备以下特质:即时响应性(Responsive)、回弹性(Resilient)、弹性(Elastic)以及消息驱动(Message Driven)。
在快速发展的大语言模型(LLM)世界中,确保最佳性能和可靠性比以往任何时候都更为关键。这就是'LLM 可观测性'的概念发挥作用的地方。这不仅仅是监控输出;更是深入洞察这些复杂系统内部运作的关键。
Rxjs英文官网域名已经变为 https://rxjs-dev.firebaseapp.com/
在 WWDC 2023 中,苹果介绍了 Swift 标准库中的新成员:Observation 框架。它的出现有望缓解开发者长期面临的 SwiftUI 视图无效更新问题。本文将采取问答的方式,全面而详尽地探讨 Observation 框架,内容涉及其产生原因、使用方法、工作原理以及注意事项等。
Isovalent Cilium 企业版[1] 包含一个基于 eBPF 的实时安全可观测性和运行时增强(runtime enforcement)平台,2022 年 5 月 16 日,Isovalent 终于决定将该平台的主要功能开源,并将其命名为 Tetragon[2]。
陈培新,参与国信证券基础平台研发工作(DevOps、微服务治理、Serverless)
本文整理自王小东在2022Zabbix峰会演讲分享。ppt可在公众号后台回复“ppt"。
谈到 Service Mesh,人们总是想起微服务和服务治理,从 Dubbo 到 Spring Cloud (2016开始进入国内研发的视野,2017年繁荣)再到 Service Mesh (2018年开始被大家所熟悉),正所谓长江后浪推前浪,作为后浪,Service Mesh 别无选择,而 Spring Cloud 对 Service Mesh 满怀羡慕,微服务架构的出现与繁荣,是互联网时代架构形式的巨大突破。Service Mesh 具有一定的学习成本,实际上在国内的落地案例不多,大多是云商与头部企业,随着性能与生态的完善以及各大社区推动容器化场景的落地,Service Mesh 也开始在大小公司生根发芽,弥补容器层与 Kubernetes 在服务治理方面的短缺之处。本次将以一个选型调研者的视角,来看看 Service Mesh 中的可观察性主流实践方案。
Redux-observable是一个基于rxjs的Redux中间件,允许开发者使用异步操作。它是redux-thunk和redux-saga的替代品。
CNCF 技术监督委员会(TOC)已经投票接受 Chaos Mesh 作为 CNCF 的孵化项目。
.NET Rx(Reactive Extensions)它提供了一种强大的数据流操作和组合方式,以便你可以更简单地处理异步数据流,如用户界面事件、异步请求、消息等。在许多情况下,这些数据流可能会很难用常规的迭代技术来表达。
在 Linux 内核中工作是实现安全性、网络和可观察性特性的理想选择。然而,这并不是没有挑战。无论是修改内核源代码,还是添加模块,开发人员传统上发现他们要与难以调试的复杂基础设施和抽象层作斗争。Extended BPF[2](eBPF)解决了这两个问题。
Apple 推出了由 Swift 语言的宏功能支持的新观察框架。新的观察框架与 Swift 并发功能结合使用,允许我们替代 Apple 公司看起来已经过时的 Combine 框架。下面将介绍如何使用观察框架来处理应用程序中的数据流。
可观察性是DevOps团队的重要组成部分,它可以帮助组织从系统的输出信息,推断系统内部状态。它是一个持续的过程,从你的CI/CD流水线开始,并贯穿于应用程序的整个生命周期。
思科收购Isovalent,获得开源项目Cilium。Cilium利用eBPF(扩展伯克利包过滤器)技术,实现内核级网络和安全。
Argo CD不直接使用任何数据库(Redis被用作缓存),所以它看起来没有任何状态。之前,我们看到了如何实现高可用性的安装,主要是通过增加每个部署的副本数量来完成的。但是,我们也有应用程序定义(如Git源集群和目标集群),以及关于如何访问Kubernetes集群或如何连接到私有Git回购或私有帮助集群的详细信息。这些东西构成了Argo CD的状态,它们保存在Kubernetes资源中——要么是本地资源,比如连接细节的秘密,要么是应用程序和应用程序约束的自定义资源。 灾难可能会由于人工干预而发生,例如Kubernetes集群或Argo CD名称空间正在被删除,或者可能是一些云提供商出现的问题。我们也可能有要将Argo CD安装从一个集群移动到另一个集群的场景。例如,也许当前的集群是用我们不想再支持的技术创建的,比如kubeadm(https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/),现在我们想转移到云提供商管理的技术。 你可能会出现在脑海中:“但我认为这是GitOps,所以一切都保存在Git回购中,这意味着它很容易重新创建?”首先,并不是所有的东西都被保存到Git回购中。例如,当在Argo CD中注册一个新集群时,我们必须运行一个命令,使这些详细信息不在Git中(出于安全原因,这是可以的)。其次,重新创建GitOps回购中的一切可能需要很多时间——可能有数千个应用程序、数百个集群和成千上万的Git回购。更好的选择可能是从备份中恢复到以前的所有资源,而不是从头开始重新创建所有的资源;这样做要快得多。
这篇文章是 Calico 公司的员工写的,思路非常好。可观测性即代码,非常 k8s 范。在我们实际应用中,目前 k8s 的观测性确实是一个非常大的问题,就目前我在做的平台中,我就对这个问题很头大,虽然业界也有可观测性方案,但是 opentelemetry 目前较为成熟的只是 trace,log 还不够成熟,metrics 目前还是 Prometheus 比较成熟。所以目前大多数的业界平台都是混着用。虽然 opentelemetry 声称是要统一这三者,但是从实际技术角度和目前发展情况来看,还需要时日才能成熟。
构建一个复杂应用系统的监控和告警系统,涉及到从前端、各类后端语言的 API、网关、消息队列(MQ)、缓存(Cache)以及数据库(DB)等多个组件。自动绘制应用系统的组件拓扑图并关联对应组件的状态是一个复杂的过程,通常需要以下几个步骤:
observable 是一种让数据的变化可以被观察的方法,底层是通过把该属性转化成 getter / setter 来实现的。。
我们将通过解释Argo CD是什么以及该平台所基于的底层技术来开始本章,以便我们可以设置基础。我们将解释Argo CD的核心概念,并且在深入了解它之前,我们将通过你需要知道的必要词汇。 然后,我们将描述Argo CD的架构概述和GitOps方面的典型工作流。我们将详细描述每个核心组件及其职责,以便我们能够理解并排除潜在问题。 最后,我们将在本地机器上的Kubernetes集群中安装Argo CD,并尝试使用它部署应用程序,并通过Argo CD观察GitOps阶段。 在本章中,我们将介绍以下主要的主题:
Kubernetes (K8s) 是开发人员中最常用的容器编排平台。它自动化部署、扩展和管理容器的能力彻底改变了我们大规模构建和运行应用程序的方式。然而,随着 Kubernetes 变得越来越流行,为了提供高性能应用程序,对强大的监控解决方案的需求变得更加迫切。
如上所述,安装 Cilium 时,会安装几个运行组件(有些是可选组件), 它们各是什么用途?
在任何应用程序中,缺乏可观察性就像骑自行车时蒙上眼睛一样。唯一不可避免的结果就是崩溃,而崩溃总是伴随着代价。当我们获得可观察性时,这个代价往往是我们唯一关注的,但这不是唯一的代价。可观察性的另一个成本通常一开始不会被解决,直到它变得比崩溃的成本更令人痛苦,这是指维护成本和适应性成本。
混合云环境的兴起和容器化技术(如Kubernetes)的采用彻底改变了现代应用程序的开发、部署和扩展方式。
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。 Node.js 使用了一个事件驱动、非阻塞式 I/O 的模型,使其轻量又高效。 Node.js不是一种独立的语言。Node.js用JavaScript进行编程, 运行平台是包装后的js引擎(V8)。和PHP, JSP等语言不同,他们都需要运行在服务器上,例如apache,tomat,nginx,IIS,Node.js不用架设在任何服务器软件之上。
随着动态系统架构的复杂性和规模的增加,IT 团队面临着越来越大的压力来跟踪和响应其多云环境中的条件和问题。因此,IT 运营、DevOps 和 SRE 团队都在寻找对这些日益多样化和复杂的计算环境的更高可观察性。 但什么是可观察性?为什么它很重要,它实际上可以帮助组织实现什么? 什么是可观察性? 在 IT 和云计算中,可观察性是根据系统生成的数据(例如日志、指标和跟踪)来衡量系统当前状态的能力。 可观察性依赖于源自多云计算环境中端点和服务的仪器的遥测。在这些现代环境中,每个硬件、软件和云基础架构组件以及每个
在这篇文章中,作者介绍了CI/CD可观测性的概念和重要性。通过使用可观测性,团队可以提前解决问题,做出更明智的决策,并增加对软件发布的信心。文章还提到了CI/CD系统中常见的问题,包括不稳定性、性能回归和配置错误。为了解决这些问题,作者介绍了GraCIe,这是一个基于Grafana构建的应用插件,旨在提供对CI/CD系统的易于理解的方式。GraCIe利用Grafana Tempo、Grafana Loki和Prometheus的功能,通过使用OpenTelemetry,可以与几乎任何CI/CD平台无缝集成,为用户提供无与伦比的洞察力。作者还展望了未来,希望CI/CD供应商能够朝着一个共同的标准发展,实现遥测数据的普遍可访问性。
公司在数据和分析能力上投入了大量资金,为公司内外的人们创造了越来越多的数据产品。这些产品依赖于一堆数据管道,每个管道都是将数据从一个地方传输到另一个地方的软件执行编排。随着这些管道变得越来越复杂,重要的是要有工具和实践来开发和调试更改,并在问题对下游造成影响之前缓解问题。数据可观察性、监控和测试都是改进管道的方法,但它们并不相同。
玩FPGA的都知道,跨时钟域进行处理设计是很常见的事,而常见的有使用FIFO或者双口RAM实现跨时钟域的数据传输,再进而处理,本次将讲一下在System Generator中使用多速率系统,分成以下三个步骤进行:
fastapi 是一个现代、高性能、易学习、快速编码且适用于生产环境的框架。 其主要功能和核心优势包括:
最高警长看完执行官(MobX)的自动部署方案,对 “观察员” 这个基层人员工作比较感兴趣,自执行官拿给他部署方案的时候,他就注意到所有上层人员的功能都是基于该底层人员高效的工作机制;
随着企业追寻容器架构带来的优势,来自谷歌、Docker、CoreOS、Mesosphere和Joyent之类的容器生态系统通过采用者和贡献者的工作继续发展壮大。跨行业组织都将容器用于提高基础设施成本效
LiveData 是一个可观察数据包装类,与普通观察者不同,LiveData 具备生命周期感知能力,这意味着它遵循其它应用组件的生命周期(Activity、Fragment、Service 等),此感知能力确保了 LiveData 只更新处于生命周期活跃状态的组件的观察者
一直以来 Node.js 中存在一个问题,CommonJS 与 ES Modules 如何更好的共存? 是令大多数 Node.js 开发者头疼的问题。
近期手上有一些需要定时任务的需求(Go定时任务可以看这一篇:Go-并发编程与定时器),而单例模式可以很好的保证定时任务不被重复创建,Go在官方库中也提供了优雅的单例模式实现方式,即sync包中的Once类型
为什么要监视多个Kubernetes集群,主要有两个原因。在第一个使用场景中,您拥有集群,每个开发阶段(如开发、阶段化和生产)都有一个集群。另一种情况是运行托管服务,或有运行工作负载的客户机,这些工作负载需要对可靠性进行监控,或作为运行服务的一部分进行使用。
这几天,我们陆续学习了解了关于Vue3.0的一些新特性,尤其是新的Composition API的用法。这套新的API中最重要、最核心的部分,恐怕就是实现响应式功能的这一块了。而且,这套响应式API不仅可以在Vue3.0环境下使用,也可以独立使用。
现在云计算采用率也在增长,人们需要退后一步评估可观察性能力。基于控制理论,现代云计算时代的可观察性以多种形式表现出来。在人们拥有多个不同的云计算提供商和许多云计算实例的世界中,需要一个协调的联合可观察性级别,具有集中视图以及跨多个集群中的多个云平台进行过滤和聚合的能力,如果希望能够保持控制的话。
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