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腾讯云中间件团队在Service Mesh中的实践与探索

导语:Service Mesh 作为腾讯微服务平台(TSF)支持的微服务架构之一,产品化命名为 Mesh 微服务平台(Tencent Service Mesh Framework,简称 TSF Mesh),提供下一代微服务架构 - 服务网格(Service Mesh)的解决方案,覆盖公有云、私有云和本地化部署等多种场景。从 2018 年 8 月推出首个版本以来,已经陆续在金融、新零售、工业互联网,以及公司内部等生产环境落地。在产品落地过程中,遇到了一系列技术挑战,如非 Kubernetes 环境的支持、多租户隔离、与 Spring Cloud 服务框架的互通、海量服务实例下的域名解析等等。针对这些问题,通过自研以及社区合作,最终得以解决。本文主要从用户场景出发,以生产实践探索过程中遇到的挑战为切入点,梳理和总结应对的解决方案,以期望对 Service Mesh 的认识、对 TSF Mesh 产品的了解有所帮助。

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一次网络请求中的流量分发过程

Tech 导读 现代的企业级或互联网系统往往需要进行流量规划,达成透明多级分流。流量从客户端发出到服务端处理这个过程里,流经的与功能无关的技术部件有(达成“透明分流”这个目标所采用的工具与手段):客户端缓存、域名服务器、传输链路、内容分发网络、负载均衡器、服务端缓存。透明分流带来的价值:高可用架构、高并发。本文主要介绍流量规划中的网络请求过程及: 第一部分:对一次网络请求的过程作简要介绍,然后介绍目前了解到的前端网络组件搭配方式、后端网络组件搭配方式 第二部分:介绍LB负载系统 、vip与rip 的映射关系 第三部分:介绍内网域名解析及公网域名解析

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vivo AI计算平台在线业务落地实践

vivo 人工智能计算平台小组从 2018 年底开始建设 AI 计算平台至今,已经在 k8s 集群、以及离线的深度学习模型训练等方面,积累了众多宝贵的开发、运维经验,并逐步打造出稳定的基础容器平台 - AI 容器平台(VContainer)。为了支撑公司 AI 在线业务的发展,满足公司对算力资源的高效调度管控需求,需要将在线业务,主要包括 C 端、推理等业务,由原来的虚拟机或物理机迁移至 AI 容器平台。于是小组从 2020 年初开始,基于在线业务的需求对 AI 容器平台进行进一步建设,并将平台与公司的 CMDB、CICD 等基础模块进行打通,使在线业务能够顺利从虚拟机、物理机迁移至 AI 容器平台。

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