以上指标可以根据业务需求自定义和配置。通常，可以使用Kubernetes的水平Pod自动扩展（HPA）功能来实现自动垂直扩缩容。通过创建Pod资源并定义自动扩缩容的策略，可以在Pod资源中设置触发垂直扩缩容的指标和阈值。
stdint.h中定义了一些整数类型，规则如下(其中N可以为8，16，32，64)
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。
“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
Horizontal Pod Autoscaler（HPA，Pod水平自动伸缩），根据平均 CPU 利用率、平均内存利用率或你指定的任何其他自定义指标自动调整 Deployment 、ReplicaSet 或 StatefulSet 或其他类似资源，实现部署的自动扩展和缩减，让部署的规模接近于实际服务的负载。HPA不适用于无法缩放的对象，例如DaemonSet。
为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里,这时候就应该改变我们的硬件,例如使用更强
从技术上讲，容器化应用能该帮助组织更具有成本的优势，但Kubernetes到处布满了成本陷阱，可能会使你超出预算。幸运的是，有一些策略可以控制云成本，自动伸缩就是其中之一。Kubernetes带有三个内置的自动伸缩机制来帮助你做到这一点。它们配合得越好，运行应用程序的成本就越低。
译自：Performance evaluation of the autoscaling strategies vertical and horizontal using Kubernetes
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。
jokey，腾讯云容器产品工程师，热衷于云原生领域。目前主要负责腾讯云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。 概述 Kubernetes Pod 水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler，以下简称 HPA）可以基于 CPU 利用率、内存利用率和其他自定义的度量指标自动扩缩 Pod 的副本数量，以使得工作负载服务的整体度量水平与用户所设定的目标值匹配。本文将介绍和使用腾讯云容器服务 TKE 的 HPA 功能实现 Pod 自动水平扩缩容。 使用场景 H
随着Kubernetes生态的不断壮大，一度被誉为新一代数据中心操作系统（DCOS），从资源角度来讲，K8S其核心工作也是管理整个集群的计算资源，并按需合理分配给系统里的程序（以Pod为基础的各种WorkLoad）。本质也是解决资源与业务负载之间供需平衡的问题。因此，了解Kubernetes自动扩展功能的相关原理，可以帮助我们在资源管理层面获得更多的价值，有利于提升运维效能。
KEDA (Kubernetes-based Event-Driven Autoscaler) 是在 Kubernetes 中事件驱动的弹性伸缩器，功能非常强大。不仅支持根据基础的 CPU 和内存指标进行伸缩，还支持根据各种消息队列中的长度、数据库中的数据统计、QPS、Cron 定时计划以及您可以想象的任何其他指标进行伸缩，甚至还可以将副本缩到 0。
Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式，手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置。自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标，并指定Pod副本数量的范围，系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化进行调整。
刘兆瑞，腾讯云高级研发工程师，负责腾讯明眸极速高清，画质重生等产品。专注于codec优化，画质增强等技术。 背景和问题 随着流量资费的降低和带宽的增加，视频成为人们获取信息越来越重要的方式，随之而来的是云点播、视频处理等视频相关业务的飞速发展，而视频转码平台作为云点播、视频处理的基础产品，面临着高并发、高 SLA、高压缩率等等多样的需求，面临着极大的挑战。 对于一般流程来说，我们面临着下面几个挑战和诉求： 不同的转码产品对核心数的需求不同，比如：极速高清、延时敏感的业务，需要大核心来保证复杂运算的稳定性，
不久前，腾讯云发布了国内第一款无服务器数据库ServerlessDB，受到众多数据库开发者的关注，关于该数据库的自动扩缩容能力以及背后的设计原理展开了激烈的探讨。本文邀请到腾讯云ServerlessDB的产品负责人，从租户隔离技术、快速扩缩容能力、连接池管理等方面详细解密这款数据库背后的设计细节，希望为开发者带来启发。
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
实际生产系统, 会遇到某个服务需要扩容的场景，也可能会遇到由于资源紧张或者工作负载降低而需要减少服务实例数量的场景。
导语 | TDSQL-C 为了满足更高的弹性能力和更精准的计费能力要求，推出了 Serverless 实例的形态，为用户提供更低成本、更灵活的云数据库服务。本文由腾讯云 TDSQL-C 高级工程师杨珏吉在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《突破极致弹性-腾讯云原生数据库 TDSQL-C Serverless 架构设计与实践》整理而成，向大家分享 TDSQL-C Serverless 的特点以及实现原理。 点击可观看精彩演讲视频 一、Serv
DCache是基于TARS框架的分布式NoSQL存储系统，数据基于内存存储，同时提供持久化功能，主要应用于分布式缓存。继2019年4月发布体验版后，今天v1.0正式版在github发布，项目地址https://github.com/Tencent/DCache
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
转载于:https://www.cnblogs.com/xrcun/archive/2012/12/01/2797061.html
这几年，Serverless数据库大火，被业内称为数据库的下一代变革性技术，是云原生数据库发展的必然结果。作为早在2020年就于国内率先推出Serverless数据库的腾讯云，近年来不断在Serverless数据库领域深耕探索，今年更是推出预付费资源类型资源包，Serverless集群挂载只读实例等一系列更新，为用户的降本增效以及国内云原生技术普惠提供了一份自己的答卷。
本文主要介绍企业微信应用开发，如何借助云托管高效、低成本方式进行部署上线，并比较云托管与传统开发方式的不同。
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。
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。
2022 年 10 月，腾讯自研业务产品全面完成云原生上云。自研业务产品云上规模已突破 5000w CPU，借助云原生的技术优势，全面提升了腾讯自研业务产品的运营效率，在此过程中我们也对腾讯云产品进行了打磨和验证。无论是在业务场景、稳定性要求、运维效率等多个方面，大规模容器化过程中都面临不少的技术挑战。本篇将进行分享，希望可以给广大开发爱好者带来灵感。
量化深度神经网络是一种有效的减少内存消耗和提高推理速度的方法，因此适用于资源受限的设备。然而，极低位模型仍然很难达到与全精度模型相当的精度。为了解决这个问题，本文提出了可学习扩展量化 (LCQ) 作为一种新的非均匀量化方法用于 2-bit、3-bit 和 4-bit 模型量化。LCQ 联合优化模型权重和可学习的压扩函数，这些函数可以灵活而非均匀地控制权值和激活的量化级别。本文还提出了一种新的权重归一化技术，允许更稳定的量化训练。实验结果表明，在图像分类和目标检测任务中，LCQ 优于传统最先进的方法，缩小了量化模型和全精度模型之间的差距。值得注意的是，ImageNet 上的2-bit ResNet-50 模型达到了最高的 75.1% 的精度，并将差距缩小到 1.7% ，使 LCQ 能够进一步挖掘非均匀量化的潜力。
本文介绍了腾讯弹性计算平台在提升资源利用率、减少能源浪费方面的实践和成果。通过多种虚拟化技术、资源调度算法、智能优化策略等，实现了弹性资源的精细化管理和调度，降低了资源浪费，提高了资源利用率，并降低了碳排放和能源成本。
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。
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。 晏子怡，腾讯云容器产品经理，在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务，理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少，还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案，才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
本节主要讨论在系统扩容期间的数据迁移架构及节点的状态图。我们将通过介绍这两部分，慢慢展开复杂的扩缩容流程。
众所周知，Kubernetes 有个亲生的 HPA 组件，在云原生早期，这个名义上的自动扩缩容的能力给 Kubernetes 赢得了不少掌声。当然现在回头看看，仅仅根据 CPU 和内存这样“贫瘠”的指标，不论是用于判断负载水平，还是用于计算扩容目标，都不是很够用的。这个阶段里，HPA 的扩缩容效率也是广受诟病的一个问题，在一个多级微服务调用的业务场景里，压力是逐级传递的，下图展示了一个常见情况：
离上次更新文章已有快5个月，我还是有点懒。但我们系统的研发并没有因此停下来。下面先简单介绍下MdbCluster最近的一些进展。
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
如果说在容器中运行 Java 应用有一条核心定律，那么就是：对于在容器中运行的 Java 进程，不要手工设置 JVM 堆内存。相反的，设置容器的限制。
陈建平，后台开发工程师，现就职于TEG安全平台部-业务安全中心，主要负责中心实时策略风控平台开发。 导语 随着部门在业务安全领域的不断拓展，围绕着验证码、金融广告等服务场景，腾讯水滴作为支撑业务安全对抗的实时风控系统，上线的任务实时性要求越来越高，需要支撑的业务请求量也随之增加。对于业务快速上线和资源快速扩缩容的需求，且公司自研上云项目往全面容器化上云方向推进，水滴风控平台开始进行自研上云的改造。本文主要针对腾讯水滴平台上云过程中的实践总结，希望对其他业务迁移上云有一定参考价值。 水滴后台架构 腾讯水滴
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务，比如游戏的排行榜，分布式锁等场景。
我本人不认为MPP是CPU和内存架构的一种；我认为他是SMP或者NUMA的分布式架构应用而已；本文后续说明。
1. 用于支持自动扩缩容的 CPU/memory HPA metrics：metrics-server；2. 通用的监控方案：使用第三方可以获取 Prometheus 格式监控指标的监控系统，如 Prometheus Operator；3. 事件传输：使用第三方工具来传输、归档 kubernetes events；
最早的服务器是1颗CPU；随着应用压力的增大，单颗CPU性能存在瓶颈；简单粗暴的办法---架构不变，再增加1颗CPU，即SMP。
用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。HPA控制器基于Master的kube-controller-manager服务启动参数--horizontal-pod-autoscaler-sync-period定义的探测周期（默认值为 15s），周期性地监测目标Pod的资源性能指标，并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比，在满足条件时对Pod副本数量进行调整.
《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
炙手可热的serverless架构，或者称为无服务器架构，是最近几年新冒出来的一种技术架构趋势。 那么，被誉为云计算未来的serverless，有何优势？ 在过去不久的全球分布式云大会上，腾讯云数据库专家工程师李志阳分享了【分布式数据库serverless化：深入解读无服务器架构下的数据库】的主题演讲，给出了自己的答案。 Part1 serverless数据库特点 随着业务专注度的提升，服务的抽象程度也在提高。 李志阳举了一个汽车服务的例子，以前为了出行只能购买汽车，现在可以使用打车服务，只需知道目的地即
在刚结束的 KubeCon EU 上，我们宣布 Kong Gateway Operator (KGO) 正式开源了！代码托管在 GitHub 上：https://github.com/Kong/gateway-operator/
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》。
点击图片报名 不单是芯片制造商，整个产业链都在扩产。 作者 | 来自镁客星球的家衡 就在本周，内存巨头铠侠确认投资8.4亿美元扩充半导体业务，包括在日本石川县的生产基地内新建一座晶圆厂，同时在旧厂房内引进新产线。 铠侠会长Stacy J.Smith在接受专访时表示：“新厂的目标是（在这个市场上）对抗三星电子，守护市场占有率。” 回到三星电子这边，这家半导体巨头将在今年一口气建设三家芯片厂，其中包括已经开建的P3工厂、即将开建的P4工厂，以及位于美国德州奥斯丁的晶圆代工厂。同时，三星电子还计划为已有的P2工
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。
HPA 控制器与聚合 API 获取到 Pod 性能指标数据之后，基于下面的算法计算出目标 Pod 副本数量，与当前运行的 Pod 副本数量进行对比，决定是否需要进行扩缩容操作：
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部的原理。
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