今天开始开新坑——把Spring Boot 微服务部署到容器平台(K8S,OpenShift)上!
本文最初发表于RedHat开发者博客,经原作者Rafael Benevides授权由InfoQ中文站翻译分享。
微服务架构管理中最大的挑战之一是如何通过简单方法就能了解系统各个组件之间的关系。终端用户的一次会话可能会流经多个甚至几十个独立部署的微服务,因此,发现哪里有性能瓶颈或错误变得尤为重要。
正如Eclipse Che网站上所解释的,“Che将Kubernetes应用程序引入到你的开发环境中,并提供了一个浏览器内IDE,允许你编写、构建、测试和运行应用程序,就像它们在任何机器上运行一样”。然而,在你的生产环境中部署时,可以使用可观察性工具来监视这些相同的应用程序,以了解它们的性能,从而为将来的改进提供帮助。如果我们也能在Che开发环境中利用这些可观察性工具,在对测试(准备阶段)或生产环境进行更改之前识别这些改进机会,不是很好吗?
调用链跟踪系统,又称为tracing,是微服务设计架构中,从系统层面对整体的monitoring和profiling的一种技术手段,而Jaeger则是Uber开发的新一代tracing系统。
jaeger 是 Uber 开源的分布式跟踪系统,用于微服务的监控和全链路跟踪,其设计思想来自于 Dapper 和 zipkin。jaeger 特征包括:
Jaeger Agent是负责从已检测的应用程序接收跨度,并将其转发到Jaeger Collector的组件,以便适当地存储数据。除了充当应用程序和收集器之间的跨度缓冲区之外,Jaeger Agent还从收集器接收有关采样策略的更新,通过Jaeger客户端查询的REST端点提供所述策略,部署在已检测的应用程序中。
在基于微服务的云原生架构中,客户端的一次服务调用,会产生包括服务和中间件在内的众多调用关系。对这些大量复杂的调用过程进行追踪,对于微服务的安全性分析、故障定位、以及性能提升等,有着重要的作用。
虽然微服务通常是单独部署的,但大多数企业级微服务架构要求服务彼此交互以及与其他外部服务交互。 使用进程间通信(IPC)机制实现该通信。 根据应用程序的要求,微服务之间的通信可以是同步的或异步的。
微服务已经成为一种灵活快速的开发方式。然而,随着微服务数量成倍数地增长,开发团队开始遇到了部署和扩展性上的问题。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下可观测生态领域相关的技术 - Distributed Tracing(分布式追踪)。
k8s逐渐已成为企业IT基础设施的标配,需要进一步学习企业基本k8s--openshift的功能,强化对容器云的理解及其架构,在深入理解平台理念后作出开发与定制创新。
为了帮助应对这一挑战,今天Red Hat与AWS、Google Cloud和Microsoft合作推出OperatorHub.io。OperatorHub.io使开发者和Kubernetes管理员能够查找和安装策划好的、Operator支持的服务,其中包括基础文档、社区或供应商的主动维护、基本测试以及Kubernetes优化生命周期管理的打包。
本章中,我们会介绍如何在Kubernetes上安装Istio。Istio并没有和Kubernets绑定,实际上,它合适很多种基础架构平台。但是,Kubernetes因为原生支持边车部署(sidecar deployment)概念,因此它是运行Istio的最佳平台之一。你可以使用任何版本的Kubernetes。本章中,我们将使用Minishift,这是一个可以让你的OpenShift安装并运行在本地虚拟机上的工具,而OpenShift则是一个面向开发者的Kubernetes企业发行版。
在all in拥抱云原生的大环境中,分布式系统已经成为标配,传统的服务器逐渐弹性化,上层接触到的跟多的是虚拟资源模式。然而,随着系统规模和复杂度的增加,分布式系统中的问题变得越来越难以排查和修复。在这种情况下,分布式追踪技术成为了必不可少的工具,以帮助开发者理解系统行为和性能,并快速识别和解决问题。
版权说明:本文由高晓雪参照如下文档翻译。魏新宇根据高晓雪的翻译文档,做了适当的注解和文字矫正。 https://developers.redhat.com/download-manager/file/istio_mesh_for_microservices_r1.pdf 本文适合对istio的读者提供泛读参考,对istio理解较深的读者,建议直接阅读英文原文。本系列分上下两篇:上篇为1-3章内容,下篇为4-7章内容。 目录 为微服务引入Istio服务网格 1.介绍 1.1.更快的挑战 1.2.认识I
指标仪表盘使DevOps团队可以监视整个DevOps平台,以便他们可以实时响应问题,这对于停机或生产环境或应用程序服务中断至关重要。
就其本身而言,Kubernetes为IT组织提供了很多价值。它将容器从开发人员感兴趣的东西变为可以在生产环境中大规模部署的东西。2019年CNCF的一项调查发现,Kubernetes在云计算社区中的使用率从2018年的58%上升到2019年的78%。 在这里,笔者将重点介绍5个值得关注的开源项目。 Quarkus Java是最流行的编程语言之一,诞生于20世纪90年代中期。在近20年的时间里,它主要针对运行动态单体应用程序进行了优化——这些应用程序假设只有主机CPU和内存(虚拟化)的所有权,而不是早期的面向
随着微服务架构的流行,客户端发起的一次请求可能需要涉及到多个或 N 个服务,致使我们对服务之间的监控和排查变得更加复杂。
开源项目使Kubernetes更加强大。人们需要了解这些具有发展前途的开源项目,这些项目可以解决与Java、可观测性、持续集成(CI)/持续交付(CD)管道等相关问题。
你可能已经知道Kubernetes是领先的容器编排系统。根据最新的CNCF 研究,可能已经将它用于生产工作负载或在未来一年考虑使用它。2021 年的研究发现,惊人的 96% 的受访者正在使用 Kubernetes 或计划在不久的将来使用它——而 69% 的受访者目前正在生产中使用 Kubernetes。Kubernetes 为大型组织和小型组织提供了许多好处:它提高了开发人员的生产力、降低了成本、提高了效率,并最终为最终用户带来了更好的体验。
根据CNCF的最新年度调查,很明显,很多人对在他们的项目中使用服务网格表现出了浓厚的兴趣,并且许多人已经在他们的生产中使用它们。近69%的人正在评估Istio,64%的人正在研究Linkerd。Linkerd是市场上第一个服务网格,但是Istio使服务网格更受欢迎。这两个项目都是最前沿的,而且竞争非常激烈,因此选择一个项目是一个艰难的选择。在此博客文章中,我们将了解有关Istio和Linkerd体系结构,其运动部件的更多信息,并比较其产品以帮助您做出明智的决定。
Istio的可观测性包括metrics,日志,分布式链路跟踪以及可视化展示。下面主要介绍如何在istio中部署基于Prometheus的metrics监控,基于jaeger的链路跟踪和基于kiali的可视化界面。
红帽正式敲响了下一阶段混合云布局,将借助Knative无伺服器与Istio微服务开源新技术,来扩大混合云战场,抢进边缘运算
翻译自 How Adobe Uses OpenTelemetry Collector 。
K8S 容器云平台(如: K8S, OpenShift, Rancher, 博云, 才云, DaoCloud...) 是基于K8S的容器即服务(CAAS)和平台即服务(PAAS)的平台. 提供完整的企业级PAAS平台能力:
版权说明:本文书写过程中参照了红帽的技术文档;本系列文章中的部分测试代码为红帽公司版权所有,因此不能提供源码文件。
Salt Security 曾部署了 OpenTelemetry ,但发现其不足。因此,公司工程师评估了 Helios ,该工具可以为快速故障排除提供分布式跟踪的可视化。
作者:软件质量保障 知乎:https://www.zhihu.com/people/iloverain1024
现代服务网格架构提供了很多的新功能,基础设施相关的依赖部分被逐步从代码中移除,极大的降低了编码工作量。除此之外,这一架构的智能路由功能还把金丝雀发布以及类似功能大大的简化了。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下云原生生态核心技术—— 可观测性,即 “基于 OpenTelemetry 进行 Kubernetes 全链路观测” 。
Flink和传统的Spark Streaming是两种流处理框架,它们在设计理念、功能特性和处理模型上存在一些区别。
版权说明:本文由高晓雪参照如下文档翻译。魏新宇根据高晓雪的翻译文档,做了适当的注解和文字矫正。 https://developers.redhat.com/download-manager/file/istio_mesh_for_microservices_r1.pdf 本文适合对istio的读者提供泛读参考,对istio理解较深的读者,建议直接阅读英文原文。本系列分上下两篇:上篇为1-3章内容,下篇为4-7章内容。 目录 为微服务引入Istio服务网格 1.介绍 1.1.更快的挑战 1.2.认识Ist
在生产环境中运行系统涉及到对高可用性、弹性和故障恢复的要求。在运行云原生应用程序时,这一点变得更加关键,因为在这种环境中,基本的假设是计算节点会中断,Kubernetes节点会宕机,微服务实例可能会失败,而服务预计会继续运行。
前言 之前,笔者发表的《非开发人员看Devops--从一张图谈起》的文章,在不到24小时内,阅读量已经达到1100,说明大家对DevOps和OpenShift此还是很感兴趣的。 笔者另外一篇文章《同时面向运维和开发的企业级PaaS平台--OpenShift》,介绍了OpenShift的相关概念和架构,并截取了在实验中的操作截图。很多朋友反映图比较小,看不清楚,而且命令行显示相对比较枯燥,因此这次笔者展示红帽公司技术专家陈耿的OpenShift视频,以便理解。如果读者对OpenShift此前不了解的话,在
前言: 本文是笔者与同事陈耿共同完成,不代表任何官方观点。 随着容器技术的持续发酵,以及互联网+应用的持续扩张,目前金融行业使用容器云上生产的案例越来越多。在本文正式开始之前,先看看Dockerr和K
因此,在实际的生产业务场景中,为了能够全方位地追踪每一个相关组件的行为轨迹,就需要一些能够可以帮助我们理解、追踪系统行为、用于分析性能问题的工具,以便发生故障的时候,能够快速定位和暴露问题之间的相关关键点,从而高效地解决问题。基于上述痛点,此时,APM 系统便应运而生。
容器编排是一种自动化管理容器化应用程序的技术,它涉及在大规模的分布式系统中部署、管理、扩展和协调容器的整个生命周期。容器编排工具让开发者和运维团队能够更高效地在集群环境中操作容器,确保服务的高可用性、负载均衡、自我修复及资源优化。 容器编排的核心价值在于: 1. 自动化部署:自动化的部署流程使得应用能够快速且一致地部署到生产环境,减少了手动干预带来的错误和时间消耗。 2. 资源管理:有效管理和分配计算、存储、网络等资源,确保容器按需获取资源,同时优化整体基础设施的利用率。 3. 扩展性:根据实际需求自动扩展或缩减容器数量,实现水平扩展,以应对流量高峰或低谷,保证服务的稳定性和响应速度。 4. 健康监测与自愈:持续监控容器和服务的运行状态,当检测到故障时自动重启容器或重新调度服务,保证应用的高可用性。 5. 服务发现与负载均衡:帮助容器发现和通信,自动实现请求的负载均衡,提高服务的稳定性和效率。 6.配置管理:集中管理和分发配置信息给容器应用,支持应用的动态配置更新,而不影响服务运行。 容器编排工具是用于自动化容器化应用程序的部署、管理和扩展的技术解决方案,它们在现代软件开发和运维中扮演着关键角色。 1. Kubernetes (K8s): Kubernetes 是目前最流行和广泛采用的容器编排平台,由 Google 开源并得到了 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 的支持。Kubernetes 提供了一整套强大的功能,包括部署管理、自动扩展、负载均衡、存储编排、网络管理以及故障恢复等。其设计目标是为了解决大规模容器化应用的自动化部署、扩展和运维问题。 2. Docker Swarm: Docker Swarm 是 Docker 自带的容器编排工具,它允许用户将一群Docker主机转变为一个单一的虚拟系统,进行容器化的应用部署和管理。Swarm 提供了服务发现、负载均衡、加密网络和滚动更新等功能,适合那些希望在Docker生态系统内工作且对易用性有较高要求的用户。 3. Apache Mesos: Mesos 是一个分布式系统内核,最初由UC Berkeley开发,旨在提供有效的资源隔离和共享跨分布式应用或框架。虽然Mesos本身不是一个专门针对容器的编排工具,但它可以通过集成如Marathon这样的框架来管理容器。Mesos擅长于跨数据中心的大规模资源管理和调度,适用于需要高度定制化和灵活性的大型企业环境。 4. OpenShift OpenShift 是由 Red Hat 开发的一个容器应用平台,它建立在 Kubernetes 之上,并增加了额外的功能,如内置的CI/CD流水线、应用商店、开发者工具和增强的安全策略等。OpenShift 提供了企业级的容器解决方案,既有开源版本(OpenShift Origin),也有商业支持的企业版(OpenShift Container Platform)。 5. Docker Compose: 虽然严格来说 Docker Compose 更多被用于单机容器编排,但在较小规模的部署或开发环境中也常被提及。它允许用户通过YAML文件定义多容器应用的服务及其依赖关系,简化了在单个Docker主机上部署和管理复杂应用的过程。 除了上述工具,市场上还存在其他一些编排解决方案,例如HashiCorp的Nomad,它以简洁和轻量级著称;以及云服务商提供的托管容器服务,如Google Kubernetes Engine (GKE)、Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 和 Azure Kubernetes Service (AKS),这些服务在Kubernetes的基础上提供了额外的管理便利性和云原生集成。
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎,可为数据流上的分布式计算提供数据分发,通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理,覆盖了本机迭代支持,托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
作者:Java 研发专家-周东科 一、带着疑问看历史 提起链路追踪,大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用链路上传播元数据。他们对元数据内容的定义也大同小异,链路唯一的 trace id,关联父链路的 pare
容器的存储空间如何提供? 前段时间,笔者看到一篇文章,题目是“容器就是Linux”,写的不错。容器说简单点就是容器级别的虚拟化,在一个Kernel Space上虚拟出多个User Space。那么,容器如何使用存储空间呢? 我们知道,Windows和Linux的操作系统,都是使用文件系统的。在RHEL上,可以针对磁盘划分区,然后创建文件系统。当然,也可以使用LVM的方式,将磁盘创建vg,划分lv,然后创建文件系统。 那么,Docker通过什么方式获取存储空间呢,或者说使用什么存储驱动? 在RHEL, Ce
一个典型的OCP高可用架构是:master至少应为三个,且为奇数个(上面有etcd);
Kubernetes和Docker是在DevOps圈中最常听到的两个词。Docker是一个工具,它使你能够以容器化的方式运行应用程序,Kubernetes是一个用于编排、管理容器的平台——如果你想使用Docker CLI去手动地管理数千个容器,这是不切实际的。
翻译自 Run OpenTelemetry on Docker 。 这是为新一代可观测性工具的储备知识。
最近在给 opentelemetry-operator提交一个标签选择器的功能时,因为当时修改的函数是私有的,无法添加单测函数,所以社区建议我补充一个 e2e test.
一、镜像仓库的类型 常见的镜像仓库有三种: 1.Container Registry Container Registry是一个应用程序,用于上传(推送)和下载(拉)容器图像。 从历史上看,注册管理机构规范完全由Docker定义,最近通过OCI分布规范独立完成。 目前版本的Openshift内部使用的是docker registry V2,作为bulid config成功以后的镜像存放位置。 2.Enterprise Registry Enterprise Registry,它提供了更多适用于企业环境的附加
调试 Kubernetes 应用程序就像在迷宫中导航。由于其分布式特性和众多组件,在 Kubernetes 中识别和解决问题需要一套强大的工具和技术。
记一次完整的落地全链路监控项目的完整过程,我们来一起复盘下,我是如何进行技术选型的。
在快速发展的 DevOps 和云原生应用程序领域,容器编排已成为管理和部署可扩展应用程序的关键组件。该领域的两个主要参与者是 OpenShift 和 Kubernetes。但它们有何不同?您应该为您的组织选择哪一个?让我们深入了解这两个平台的复杂性,以帮助您做出明智的决定。
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