使用kops将实例组中的节点缩容为零,可以通过以下步骤实现:
minSize
maxSize
需要注意的是,缩容操作会删除所有节点,因此在执行此操作之前,请确保已经备份了重要的数据,并且确保集群中的其他节点可以正常工作。
关于kops的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的Kubernetes集群管理工具kops的官方文档:kops官方文档。
晏子怡,腾讯云产品经理,目前负责TKE集群、网络及调度模块。 从 K8s 的声明式设计理念谈起 Pod 模板 K8s 最优雅精妙的一个设计理念在于声明式 API 的运用,而 Deployment 又是其中的集大成者。 如果没有 Deployment ,我们需要管理上万的单独 Pod, 为每一个 Pod 设置合适的资源需求,容器镜像版本,Label,Taints 等属性。同时,我们还需要保证每一个业务对应的 Pod 数量在合适的值,来适应流量波动并达到负载均衡。而通过 Deployment 提供的 Po
本文介绍了Airbnb的集群扩缩容的演化历史,以及当前是如何通过Cluster Autoscaler 实现自定义扩展器的。最重要的经验就是Airbnb是如何一步步演化到当前架构的,其驱动因素又是什么。
本文为联合撰稿,作者团队包括:布莱德,携程技术专家;向晨,携程数据库专家;骋成,携程技术专家;小峰,携程高级软件工程师。
kubernetes 已经成为容器时代的分布式操作系统内核,目前也是所有公有云提供商的标配,在国内,阿里云、腾讯云、华为云这样的公有云大厂商都支持一键部署 kubernetes 集群,而 kubernetes 集群自动化管理则是迫切需要解决的问题。对于大部分不熟悉 kubernetes 而要上云的小白用户就强烈需要一个被托管及能自动化运维的集群,他们平时只是进行业务的部署与变更,只需要对 kubernetes 中部分概念了解即可。同样在私有云场景下,笔者所待过的几个大小公司一般都会维护多套集群,集群的运维工作就是一个很大的挑战,反观各大厂同样要有效可靠的管理大规模集群,kube-on-kube-operator 是一个很好的解决方案。
Redis 最为突出的特性就是:执行命令的速度非常快(原因是所有数据都存放在内存中)。但是单机 Redis 总会遇到瓶颈的,比如:并发、流量、内存等。在 Redis 3.0 之前,官方并没有提供集群方案,在访问量比较大的情况,基本使用的是 Twemproxy、Codis 等集群方案。直到 Redis 3.0,官方推出了 Redis Cluster,实现了切片集群方案。今天就来聊聊 Redis Cluster。
原文作者:ryan4yin,🔗: https://thiscute.world/posts/kubernetes-best-practices/ 本文主要介绍我个人在使用 Kubernetes 的过程中,总结出的一套「Kubernetes 配置」,是我个人的「最佳实践」。其中大部分内容都经历过线上环境的考验,但是也有少部分还只在我脑子里模拟过,请谨慎参考。 阅读前的几个注意事项: 这份文档比较长,囊括了很多内容,建议当成参考手册使用,先参照目录简单读一读,有需要再细读相关内容。 这份文档需要一定的 Kube
集群中在未开启节点池,当集群中只存在一个Node节点时,属于单点风险,当Node 宕机业务会受到影响,因没有其他资源无法调度。
在容器化的基础上,我们已经通过一些手段,比如监控分析、弹性伸缩等降低了 k8s 集群的成本,取得了一定的成效。
弹性是云原生、Serverless 的基础。AutoMQ 从软件设计之初即考虑将弹性作为产品的核心特质。对于 Apache Kafka 而言,由于其存储架构诞生于 IDC 时代,针对物理硬件设计,存储层强依赖本地存储,已不能很好地适应现在云的时代了。当然,这并不意味着我们要放弃 Kafka。Kafka 凭借极其优异的生态已经塑造了其在流处理领域不可撼动的地位,Kafka API 俨然已经成为流处理协议的事实标准。正是因为看到了这一点,AutoMQ 积极拥抱 Kafka 生态,在完全兼容其计算层的基础上,对底层存储做了云原生的改造,充分兑现云的规模化成本、技术红利。
最新版 HPA:autoscaling/v2beta1,有四种类型的 metrics
6月29日,DevOps国际峰会在北京盛大开幕。腾讯数据平台部高级工程师罗韩梅做了主题为“腾讯基于Kubernetes的企业级容器云平台GaiaStack”的演讲。 以下为演讲内容: GaiaStac
常耀国,腾讯SRE专家,现就职于PCG-大数据平台部,负责千万级QPS业务的上云、监控和自动化工作。 背景 BeaconLogServer 是灯塔 SDK 上报数据的入口,接收众多业务的数据上报,包括微视、 QQ 、腾讯视频、 QQ 浏览器、应用宝等多个业务,呈现并发大、请求大、流量突增等问题,目前 BeaconLogServer 的 QPS 达到千万级别以上,为了应对这些问题,平时需要耗费大量的人力去维护服务的容量水位,如何利用上云实现 0 人力运维是本文着重分析的。 混合云弹性伸缩 弹性伸缩整体效果
弹性伸缩目标追踪伸缩规则是弹性伸缩服务与云监控深度结合的产物,定义了更加稳定,精准,快速的弹性伸缩策略,解决了当前伸缩组动态调整过程存在的一些难点和问题。
1)使用 MySQL 登录客户端后,可以使用 sql 命令查看 FE 状态,目前就一台 FE
相比庞大的Kubernetes和KubeVirt功能和代码,Knative的功能和代码就简单太多了。
云原生时代以降,无状态应用以其天生的可替换性率先成为各类编排系统的宠儿。以 Kubernetes 为代表的编排系统能够充分利用云上的可编程基础设施,实现无状态应用的弹性伸缩与自动故障转移。这种基础能力的下沉无疑是对应用开发者生产力的又一次解放。 然而,在轻松地交付无状态应用时,我们应当注意到,状态本身并没有消失,而是按照各类最佳实践下推到了底层的数据库、对象存储等有状态应用上。那么,“负重前行”的有状态应用是否能充分利云与 Kubernetes 的潜力,复制无状态应用的成功呢?
唐聪,腾讯云容器技术专家,极客时间专栏《etcd实战课》作者,开源项目kstone和crane内部雏形版 founder,etcd活跃贡献者,主要负责腾讯云大规模k8s和etcd平台稳定性和性能优化、业务集群成本优化、有状态服务容器化等产品研发设计工作。 背景 2021年下半年以来,在新冠疫情和互联网政策的冲击之下,各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本,本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例,详细阐述如何从 0到1(成本数据采集与分析、优化措施、行
唐聪,腾讯云容器技术专家,极客时间专栏《etcd实战课》作者,开源项目kstone和crane内部雏形版 founder,etcd活跃贡献者,主要负责腾讯云大规模k8s和etcd平台稳定性和性能优化、业务集群成本优化、有状态服务容器化等产品研发设计工作。 背景 2021年下半年以来,在新冠疫情和互联网政策的冲击之下,各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本,本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例,详细阐述如何从 0到1(成本数据采集与分析、优化措施、
值此佳节之际,美美为大家呈送一份技术干货作为中秋礼物。本文根据美团基础架构部/弹性策略团队负责人涂扬在2019 QCon(全球软件开发大会)上的演讲内容整理而成。本文涉及Kubernetes集群管理技术的部分,相关的技术实践可参考此前发布的《美团点评Kubernetes集群管理实践》。
注册腾讯云:https://cloud.tencent.com/document/product/378/17985
定时从 cloud provider 获取 node group 以及 node group 下的 instance 信息,并刷新本地缓存
最近在CSDN看到腾讯云的 TDSQL-C ServerLess Mysql 数据库体验活动,作为云原生的Serverless数据库,还是很有兴趣的,看文档中TDSQL-C Serverless Mysql提供了集群高可用的功能,我们通过实际测试来验证一下它的可靠性,具体如何测试,请看下文!
当我们只使用一台 Redis 实例也就是 Single 架构时,需要考虑一些非常实际的问题,如:单节点一但宕机则业务停摆、单节点的容量不可能是无限制的、性能同样存在瓶颈等......
作者 | 孙晓飞 整理 | 马可薇 策划 | 孙瑞瑞、丁晓昀 本文由 InfoQ 整理自小红书基础技术部后端开发 孙晓飞 在 QCon 全球软件开发大会(北京站)2022 上的演讲《小红书的降本增效之路》。 大家好,我是孙晓飞,目前就职于小红书容器架构组,负责团队内调度系统整体工作,拥有 6 年云原生相关开发设计经验,是 Kubernetes 和 Volcano member。本文将分享过去一年中,容器架构团队为小红书和整体容器服务在降本增效方面所采用的方案措施。 小红书与云原生 小红书早
检查到云数据库Redis的资源利用率较低,如果业务生命周期已经稳定,并且没有增长的计划,可以适当调整实例的规格配置,降低成本。
前言:上一篇我们了解了EMR集群的搭建,也了解到了集群节点的基本规格和硬件配置,那么本篇我们将学习一些集群的一些常用操作,比如集群的扩容、缩容以及COS对象存储的开启等一些注意事项。
作者李腾飞,腾讯容器技术研发工程师,腾讯云TKE后台研发,SuperEdge核心开发成员。
上一部分我们分享到了使用 RS 没有办法让自己管理的多个 pod 都有一个独立的持久化声明,RS 没有办法在指定模板中对不同的 pod 做差异化处理
弹性伸缩这种功能,不是很多系统都已经实现了,我们直接用就行了吗,为什么还需要个指南呢。 因为。。。。我们先来看看都有哪些相关知识点吧。。。
Redis集群模式节点之间通过Gossip协议彼此之间传递节点状态、槽等信息,没有依赖元数据组件来维护。简化了架构的同时,通信成本也限制了集群规模。
作者李腾飞,腾讯容器技术研发工程师,腾讯云TKE后台研发,SuperEdge核心开发成员。 背景 在边缘集群中,边缘端和云端为单向网络,云端无法主动连接边缘端,常见的解决方案是边缘端主动和云端(tunnel server)建立长连接,云端通过长连接将请求转发到边缘端。在云端隧道 server 实例扩容后需要考虑新增的实例对已有的边缘端长连接转发的影响。出于系统稳定性的考虑,能通过云边隧道采集到边缘端的监控信息。 社区方案ANP[1] 隧道云端 Server 自动扩缩容 ANP 主要用于代理转发 apise
本文根据唐彦在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
7月中旬,腾讯云7*24h售后支持群收到来自X-Girl(化名)客户的消息,客户直呼咱家数据库帮大忙了,想要亲自感谢腾讯云MySQL团队。
CA 并不是只有开启缩容功能才会下线机器,使用过程中发现没有开启缩容开关也出现了 Node被删除导致服务不可用的情况,本文针对 CA中所有涉及到高危的删除操作做排查,避免掉坑
自研业务存储平台-是 QQ 的富媒体(图片、视频、语音、文件等)数据传输、存储、处理等全链路解决方案的平台。致力于为用户提供稳定快速的群聊 、单聊图片上传和下载服务。为了面对突发热点也能快速响应,作者团队决定对其进行上云处理。本文着重以 QQ 聊天图片(简称:QQ 图片)为例讲述整个上云的过程及调优。
前面我们也知道了 每一个 pod 或者 docker 容器,都有自己独立的文件系统,进程,用户,主机名和网络接口
《王者荣耀》是全球首款5V5英雄公平对战手游, 腾讯游戏天美工作室开发的MOBA游手大作。作为全球用户数最多的手游,你有没有发现无论什么时候上线、玩多久,王者荣耀从来都如丝般顺滑,甚至连排队等待都不需要? 其实,每一次响起那句经典冲锋号"稳住,我们能赢"的时候,后端数据库也在严阵以待。峡谷的战场,就是数据的战场,每一次团战都是在海量的数据中增删改查。接下来,就为大家解密在这款现象级手游背后的腾讯云自研游戏数据库TcaplusDB数据库技术。 PartⅠ 面临的问题 对于王者荣耀而言,数据库是灵魂,承载着所
“如果说中小企业是一片片沿溪而耕的农田,那么我们的愿景就是建一座大坝来管理好上游的水资源,来灌溉下游企业。” 腾讯云数据库高级工程师杨珏吉说这是他投身数据库领域的初衷。初创企业、中小企业在数据库层面的最大需求就是低成本。助力企业降本增效是腾讯云数据库一直在努力的方向,尤其在疫情冲击下的经济社会中,更是一份社会责任。 在技术上深研,突破极致弹性,让客户像使用自来水一样的使用数据库,用多少、怎么用由客户决定,计费由使用量决定,这是杨珏吉及其团队给出的答案。TDSQL-C Serverless 数据库通过使用计算
昨天我们在测试节点动态扩缩容时,发现了一个小bug。开始时我想当然“头疼医头,脚疼医脚”地安排开发在问题发生的地方修掉这个bug。早上刚好要一起开会,顺便讨论起这个bug。我们在白板画出了系统的架构图,从bug的发生点,一个环节一个环节的往上追溯原因。意外的发现bug的源头离bug发生的地方已经过5,6个环节了。如果没有这个会,开发修bug的时候可能会从最下面开始一个环节一个环节向上修,也许一个星期后才会发现最终的问题。
TDSQL-C 是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL,为用户提供极致弹性、高性能、高可用、高可靠、安全的数据库服务。实现超百万 QPS 的高吞吐、PB 级海量分布式智能存储、Serverless 秒级伸缩,助力企业加速完成数字化转型。
在金融的场景下,LAIN 是为解放各个团队和业务线的生产力而设计的一个云平台。LAIN 正式上线已经大约两年,基本已经成熟,为宜信大数据创新中心各个团队提供了统一的测试和生产环境,简化了服务的部署与上线流程,也降低了运维人员对系统管理的复杂度。
王孝威,腾讯云容器产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务。 弹性伸缩在云计算领域的简述 弹性伸缩又称自动伸缩,是云计算场景下一种常见的方法,弹性伸缩可以根据服务器上的负载,按一定的规则进行弹性的扩缩容服务器。 弹性伸缩在不同场景下的含义: 对于服务运行在自建机房的公司,弹性伸缩通常意味着允许一些服务器在低负载时进入睡眠状态,从而节省电费(以及用于冷却机器的水费和电费)。 对于使用在托管于云上的机房的公司而言,自动扩展可能意味着更低的费用,因为大多数云提供
在Linux系统管理中,有效的磁盘空间优化对于维护系统性能至关重要。本文将深入探讨如何在Linux环境下安全地进行磁盘缩容,帮助你合理调整存储资源,确保系统高效运行。跟随本篇的步骤,一起优化你的Linux系统磁盘空间!
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文,是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术,高性能全局一致性SCC和热备无感秒切,无论在跨机扩展还是跨机切换,都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线,目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度,演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
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