01. 背景 生产环境中，业务面临的负载压力变化是不定的，为了保障业务的稳定性，需要根据负载大小的变化调整应用实例的数量或资源规格，同时从资源成本角度考虑，需要在保障业务稳定性的同时，尽量减少不必要的资源占用。 为了满足上述两方面的诉求，应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现，并通过一款云产品做演示，从业务视角使用弹性能力。 02. 弹性技术 对于弹性技术，一般会从两个维度进行考虑： 弹性策略 弹性效率 弹性策略重点关注如何管理触发弹性行为的发生，以及弹性行为作用的维
背景 生产环境中，业务面临的负载压力变化是不定的，为了保障业务的稳定性，需要根据负载大小的变化调整应用实例的数量或资源规格，同时从资源成本角度考虑，需要在保障业务稳定性的同时，尽量减少不必要的资源占用。 为了满足上述两方面的诉求，应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现，并通过一款云产品做演示，从业务视角使用弹性能力。 弹性技术 对于弹性技术，一般会从两个维度进行考虑： 弹性策略 弹性效率 弹性策略重点关注如何管理触发弹性行为的发生，以及弹性行为作用的维度，弹性效率重点
背景 生产环境中，业务面临的负载压力变化是不定的，为了保障业务的稳定性，需要根据负载大小的变化调整应用实例的数量或资源规格，同时从资源成本角度考虑，需要在保障业务稳定性的同时，尽量减少不必要的资源占用。 为了满足上述两方面的诉求，应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现，并通过一款云产品做演示，从业务视角使用弹性能力。 弹性技术 对于弹性技术，一般会从两个维度进行考虑： 弹性策略 弹性效率 弹性策略重点关注如何管理触发弹性行为的发生，以及弹性行为作用的维度，
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。。。
在寻找更具弹性、可持续扩展和收缩的平台时，组织们认识到 GraphQL 的价值远超过传统 API。
随着时间的推移，降本增效成为了企业界和组织中的一个新口号。在2023年，这个口号进一步获得了广泛的认可和重要性，成为了许多组织在业务运营中的关键目标。在2023年，许多组织开始将降本增效作为战略性目标，并将其融入到整个组织的文化和运营流程中。这需要组织内部的各个部门和团队共同努力，从高层管理层到基层员工，都需要意识到降本增效的重要性，并为之努力。 降本增效的方法多种多样，其中一个关键领域是技术和数字化转型。组织通过采用新技术、数字化工具和自动化流程来改进业务流程和运营效率。例如，采用先进的数据分析和人工智能技术，组织可以更好地理解和优化成本结构，找到潜在的成本节约机会。同时，云计算和容器化技术如Kubernetes等的应用，也为降本增效提供了新的机会，通过资源优化和自动化管理来降低成本并提高效率。 那么今天就为大家介绍Crane
开宗明义，米扑科技在使用腾讯云的API接口签名中，按照官方示例开发PHP、Python的接口，经常会提示签名错误
HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是 Kubernetes 中的一种资源自动伸缩机制，用于根据某些指标动态调整 Pod 的副本数量。
亚马逊Web服务的弹性MapReduce是一项基于Hadoop的实施，它可允许你运行大型的预处理工作，如格式转换和数据聚合等。虽然我们可以选择很多的编程语言来对这些任务进行编码，但是时间紧张的开发人员更需要一个能够最大限度减少编码开销的编程框架。Mrjob、 Dumbo 以及 PyDoop 是三个基于Python可满足以上需求的弹性MapReduce框架。 那么，为什么诸如Java或Apache Pig之类的流行编程语言无法胜任这项任务呢？亚马逊的弹性MapReduce（EMR）任务一般都是采用Java语言
近日，AutoMQ 团队发布了基于云的开源云原生 Kafka—— AutoMQ for Kafka，所有的代码采用 Apache 2.0 开源许可。AutoMQ 充分挖掘了云原生的技术红利和成本优势，再结合 Serverless 弹性技术，实现了 Apache Kafka 十倍的降本增效。本文从技术架构的角度，来揭秘 AutoMQ 为 Kafka 量身打造的云原生十倍降本方案。
导语 弹性微服务TEM正式公测！腾讯Serverless生态产品又添一员，自此，腾讯构成了「面向函数」、「面向应用」、「面向容器」完整的Serverless产品生态。TEM实现了 Serverless 与微服务架构的完美结合，为您提供一整套开箱即用的微服务解决方案。欢迎大家扫描文末二维码使用体验！ 源起 云原生概念的提出，掀起了一股降本增效的数字化转型大浪潮。 云原生定义 CNCF对云原生的定义如下： Cloud native technologies empower organization
陈云，数数科技资深云原生研发工程师，专注于云原生在大数据场景下的应用探索。负责数数科技TE(新一代数据分析引擎)的云原生方向架构建设、优化和迭代。 背景 ThinkingEngine （简称“TE”）新一代数据分析引擎，由数数科技研发，提供一站式的数据应用服务。让数据分析能够覆盖全品类分析场景，帮助游戏公司专注在游戏本身的业务上，更好地挖掘数据价值。 我们常常会收到客户的反馈：在业务高峰时容易出现分析查询慢和卡顿的情况。造成这种现象的原因是查询引擎在业务高峰时资源瓶颈，查询只能排队等待。用户也采取过增加资源
设置正确的日志记录基础结构可帮助我们查找发生的问题、调试和监视应用程序。从最基本的角度来看，我们应该从基础架构中得到以下内容：
由于云计算在资源成本和弹性扩容方面的天然优势，越来越多客户愿意在云上构建 AI 系统，而以容器、Kubernetes 为代表的云原生技术，已经成为释放云价值的最短路径， 在云上基于 Kubernetes 构建 AI 平台已经成为趋势。
这是“ elasticsearch简介”系列的第二部分。这个简短的博客旨在简要介绍Elasticsearch堆栈中的组件。这些组件的用途是什么，如何为堆栈提供价值，或者为什么它们是与Elasticsearch一起使用的更好的选择。
软件从意外事件中恢复的能力是软件弹性。这意味着软件工程师必须预测意外事件并对其进行解释。创建这种容错的解决方案可以在代码中或在基础设施层上。
12月动态 TSE 云原生 API 网关 【新功能】Kong 网关支持流量镜像，您可将线上流量镜像到测试环境进行请求分析。 【新功能】Kong 网关新增插件管理，方便您管理系统插件、Kong原生插件和自定义插件。 【商业化】Kong 网关新增南京地域。 ★ TSE 注册配置中心 【迁移能力】Zookeeper新增业务平滑迁移功能，助力自建注册中心迁移。 【新功能】Nacos Java Agent增加就近路由能力，支持多活容灾场景下同一云内或者同一IDC机房内优先路由。 【新功能】Apollo Porta
腾讯云控制台允许您以类似于使用硬盘驱动器的方式管理腾讯云CVM的额外存储。只需点击腾讯云简化的GUI或图形用户界面，即可为我们的CVM添加云硬盘。但是，这不是一个在大型集群的实用方法，因此腾讯云提供了相关API。我们可以通过腾讯云官方命令行工具直接与API进行交互。
############################## Spark SQL Guide############################
陈凯悦，腾讯云高级开发工程师，Crane和SuperEdge项目核心开发。专注于大规模离在线混部和资源调度，目前负责Crane离在线混部和调度相关工作。 颜卫，腾讯高级开发工程师，Crane项目核心开发。专注于Kubernetes大规模集群管理和成本优化，丰富的超大规模集群管理和混部经验。目前负责Crane离在线混部和资源优化相关工作。 作为云平台用户，我们都希望购买的服务器物尽其用，能够达到最大利用率。然而要达到理论上的节点负载目标是很难的，计算节点总是存在一些装箱碎片和低负载导致的闲置资源。下图展示了
随着现代软件开发的快速发展，微服务架构已成为构建应用程序的流行范式之一。微服务的核心理念是将大型应用拆分为小型、独立的服务单元，每个单元负责一个特定的功能或领域。微服务架构有着许多优势，包括弹性、可维护性和可伸缩性。本文将深入探讨微服务设计的关键原则，展示如何构建弹性和可维护的微服务应用，并提供示例代码来说明这些原则的实际应用。
Kubernetes 作为 IaaS 和 PaaS 中间的一层，通过声明式 API/控制器模式、以应用服务为中心、并且从API到运行时都提供了高度灵活的可扩展机制，为云厂商、各企业构建应用托管服务甚至云原生服务提供了统一的标准和基础设施管理的各项能力。
roc，腾讯工程师，负责腾讯云TKE的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 什么是 LB 直通 Pod Kubernetes 官方提供了 NodePort 类型的 Service，即给所有节点开一个相同端口用于暴露这个 Service，大多云上 LoadBalancer 类型 Service 的传统实现也都基于 NodePort，即 LB 后端绑各节点的 NodePort，LB 接收外界流量，转发到其中一个节点的 NodePort 上，再通过 Kubern
最新版 HPA：autoscaling/v2beta1，有四种类型的 metrics
王玉君，腾讯云后台工程师，拥有多年大规模Kubernetes集群的开发运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 谭春强，腾讯云后台工程师，拥有两年大数据EMR集群管控运维经验，目前负责腾讯云大数据EMR组件的容器化方向。 1.引言 随着云原生概念的兴起，越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮，以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术（如容器，不可变基础设施和声明式API等)，使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运
Dapr是一套开源、可移植的事件驱动型运行时，允许开发人员轻松立足云端与边缘位置运行弹性、微服务、无状态以及有状态等应用程序类型。Dapr能够确保开发人员专注于编写业务逻辑，而不必分神于解决分布式系统难题，由此显著提高生产力并缩短开发时长。Dapr降低了构建微服务架构类现代云原生应用程序的入门门槛，Dapr应用程序已经能够在生产场景中部署自托管基础设施或Kubernetes集群。当使用自托管模式部署在虚拟机环境选用Consul 作为服务发现组件时， 1.8版本解决了一个问题 : Consul 用作名称解析组件时，相同的 appid 无法实现负载平衡[1]。
云原生已成为了云计算行业下一代的标准。目前，除了传统应用与基础架构的云原生化，AI 与大数据也开始拥抱云原生的架构。 腾讯云容器服务基于在云原生领域的技术沉淀，推出模块化，低耦合、高扩展性的云原生 AI 服务，旨在利用云原生的思想和技术，为 AI 场景的数据处理、模型训练、模型上线推理等需求构建弹性可扩展的系统架构的技术，在支持更广泛、多样的用户需求的同时，提高开发、运维和设备的效率。 【腾讯云原生】收集了关于云原生 AI 系列干货文8篇，帮助你更好了解“云原生 AI”，一定要收藏哦！ 技术原理 & 实践
本文介绍美团点评的Docker容器集群管理平台（以下简称“容器平台”）。该平台始于2015年，是基于美团云的基础架构和组件而开发的Docker容器集群管理平台。目前该平台为美团点评的外卖、酒店、到店、猫眼等十几个事业部提供容器计算服务，承载线上业务数百个，日均线上请求超过45亿次，业务类型涵盖Web、数据库、缓存、消息队列等。 为什么要开发容器管理平台 作为国内大型的O2O互联网公司，美团点评业务发展极为迅速，每天线上发生海量的搜索、推广和在线交易。在容器平台实施之前，美团点评的所有业务都是运行在美团私有云
经常有人讨论这两者的区别，在这个行业时间长，听到的也自然很多，这里做一个总结。下面的观点，我想没有对和错，只是理解不同。 所谓虚拟化，虚拟机，vps，其实是差不多一个意思 所谓云计算，广义上肯定是包括一切，不过狭义一点，基本就是指IaaS 其实就是虚拟机和IaaS的联系和区别。 虚拟化就是云计算 这个说法很早就有，尤其商业厂商， vmware，微软，都是把以前叫虚拟化的产品，改名为云计算。 其实某种意义上，也对，虚拟化是云计算的初级阶段。对于企业来说，虚拟化，其实就已经能完全满足需求，那其实这就是云计算
在 Kubernetes 中，Pod 是最小的调度单元。应用程序实际是以 Pod 在运行的，通常情况下出于可扩展性和降低爆炸半径等方面的考虑，只会给 Pod 设置有限的资源。那么对于大流量的场景，一般都是通过水平扩容的方式进行应对。
导读：弹性伸缩作为 Kubernetes 的核心能力之一，但它一直是围绕这无状态的应用负载展开。而 Fluid 提供了分布式缓存的弹性伸缩能力，可以灵活扩充和收缩数据缓存。 它基于 Runtime 提供了缓存空间、现有缓存比例等性能指标, 结合自身对于 Runtime 资源的扩缩容能力，提供数据缓存按需伸缩能力。
在云计算环境中，资源弹性是其核心优势之一。云厂商通过提供按需分配和自动扩展的资源，使得用户可以根据业务需求灵活地调整资源使用，从而实现资源的最优利用。然而，这种资源弹性的实现依赖于云厂商基础网络的高可靠性和高性能。那么，云厂商是如何保证其基础网络的高可靠性和高性能的呢？
KMS 是一家日本的游戏公司，主要经营游戏业务、数字漫画业务、广告业务、云解决方案业务等，出品了多款在日本畅销的漫画风游戏，同时有网络漫画专业厂牌，以内容创作为目标，拥有原创 IP 创作、游戏开发等多元化发展的业务。
什么是微服务 微服务的两个核心： 微：服务粒度更细，即服务要细到API 服务：提供好服务，让服务好用 总结以上两点，来看这张图： 从图可以看出，微服务很简单，好的架构就应该简单，我们将服务拆API，每
云原生应用需要处理 云中很容易出现瞬时故障。原因在以下文档 暂时性故障处理[1] 中有具体说明。
Kubernetes 已成为容器编排事实上的标准，为大规模管理容器化应用程序提供了强大的平台。Kubernetes 的一项基本功能是其弹性伸缩功能，它允许应用程序根据工作负载和性能指标进行扩展或缩减。在本文中，我们将探讨 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)，它是 Kubernetes 自动缩放的关键组件。我们将深入研究 HPA 的基础知识、它的工作原理以及如何使用自定义指标和资源限制来增强其性能。
1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能; 2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最大限度地提高资源利用率; 3) 高可用性:可用性包含数据可用性与服务可用性两方面.基于冗余机制实现高可用性,无单点失效(single point of failure),支持故障的自动发现,透明地实施故障切换,不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失.动态扩展时自动均衡数据分区,同时保障缓存服务持续可用; 4) 易用性:提供单一的数据与管理视图;API 接口简单,且与拓扑结构无关;动态扩展或失效恢复时无需人工配置;自动选取备份节点;多数缓存系统提供了图形化的管理控制台,便于统一维护; 5) 分布式代码执行(distributed code execution):将任务代码转移到各数据节点并行执行,客户端聚合返回结果,从而有效避免了缓存数据的移动与传输.最新的Java 数据网格规范JSR-347中加入了分布式代码执行与Map/reduce 的API 支持,各主流分布式缓存产品,如IBM WebSphere eXtreme Scale,VMware GemFire,GigaSpaces XAP 和Red Hat Infinispan 等也都支持这一新的编程模型.
RDD(Resilient Distributed Datasets)，弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建。
go-zero 是一个集成了各种工程实践的 web 和 rpc 框架。通过弹性设计保障了大并发服务端的稳定性，经受了充分的实战检验。
常规的做法是给集群资源预留保障集群可用，通常20%左右。这种方式看似没什么问题，但放到Kubernetes中，就会发现如下2个问题。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态领域相关的技术 - Auto Scaling ，即 “弹性伸缩” 。
Apache Spark正在引起很大的热议。Databricks是为支持Spark而成立的一个公司，它从Andreessen Horowitz募集到了$ 1400万美元，Cloudera决定全力支持Spark，其他人也认为这是下一件大事。所以我认为现在是时候看看并了解整个动态了。
需求：创建cvm的同时，cvm及其对应的云盘、公网IP（非eip）、弹性网卡都绑定相同tag
我们正在将单体架构转换为微服务，采用服务网格，并从“分布式和解耦优先”的角度接近世界。我不太喜欢引入新术语，但是企业内部不断出现一个概念：“Cluster Out”。意思就是：清晰的愿景，新鲜的代码，对开源的新承诺。
虚拟IP（Virtual IP Address，简称VIP）是一个未分配给真实弹性云服务器网卡的IP地址。弹性云服务器除了拥有私有IP地址外，还可以拥有虚拟IP地址，用户可以通过其中任意一个IP（私有IP/虚拟IP）访问此弹性云服务器。同时，虚拟IP地址拥有私有IP地址同样的网络接入能力，包括VPC内二三层通信、VPC之间对等连接访问，以及弹性公网IP、VPN、云专线等网络接入。
访问一个服务的客户端使用客户端服务发现或者服务端服务发现确定一个服务实例的位置并发送请求给这个实例调用所需服务。
云原生架构 基于云原生技术，指将 云应用中的非业务代码部分进行最大化的剥离，让 云设施接管项目中大量非功能特性（如弹性、韧性、安全、可观测性和灰度等）。把质量属性 和 业务功能完全分离，我们自己的公司只关注业务代码，至于质量属性交给云。
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