在 Azure 上有许多选项可供团队构建和部署云原生应用程序和容器化应用程序。不存在适合每个用例和每个团队的完美解决方案。
Akka 集群的核心是集群成员(cluster membership),以跟踪哪些节点是集群的一部分以及它们的健康状况。
原文:https://developer.android.google.cn/guide/topics/connectivity/wifi-aware http://androidxref.com/9.0.0_r3/xref/frameworks/base/wifi/java/android/net/wifi/aware/ Wi-Fi感知功能使运行Android 8.0(API级别26)及更高版本的设备能够发现彼此并直接连接,而无需它们之间的任何其他类型的连接Wi-Fi感知也称为邻居感知网络(NAN)。 Wi-Fi感知网络的工作原理是与相邻设备形成群集,或者如果设备是某个区域中的第一个设备,则创建新群集此群集行为适用于整个设备,并由Wi-Fi感知系统服务管理;应用程序无法控制群集行为应用程序使用Wi-Fi-Aware api与Wi-Fi-Aware系统服务通信,后者管理设备上的Wi-Fi-Aware硬件。
Windows故障转移群集是由多个服务器组成的共同提供某高可用服务,该服务用于防止单台服务器故障导致服务失效。故障转移群集是一种高可用性的基础结构层,由多台计算机组成,每台计算机相当于一个冗余节点,整个群集系统允许某部分节点掉线、故障或损坏而不影响整个系统的正常运作。一台服务器接管发生故障的服务器的过程通常称为"故障转移"。
NATS是一个开源、轻量级、高性能的分布式消息中间件,实现了高可伸缩性和优雅的Publish/Subscribe模型,使用Golang语言开发。
Redis的集群方案大致有三种:1)redis cluster集群方案;2)master/slave主从方案;3)哨兵模式来进行主从替换以及故障恢复。 一、sentinel哨兵模式介绍 Sentinel(哨兵)是用于监控redis集群中Master状态的工具,sentinel哨兵模式已经被集成在redis2.4之后的版本中。 Sentinel作用: 1)Master状态检测 2)如果Master异常,则会进行Master-Slave切换,将其中一个Slave作为Master,将之前的Master作为Sl
MongoDB Manual (Version 4.2)> Administration > Monitoring for MongoDB
超融合平台 针对于超融合的概念有着不同的理解,因为组件不同(虚拟化、网络等)而理解不同。然而,核心的概念如下:天然地将两个或多个组件组合到一个独立的单元 中。在这里,“天然”是一个关键词。为了更加有效率,组件一定是天然地整合在一起, 而不是简单地捆绑在一起。对于 Nutanix,我们天然地将计算和存储融合到设备的单一节点中 。这就真正意味着天然地将两个或多个组件整合在一个独立的、 可容易扩展的单元中。 其优势在于: 1.独立单元的扩展 2.本地I/O处理 3.消除传统计算/存储的竖井式结构,融合它们在一起
第1章 云原生简介 1.1 分布式系统 云原生应用的核心也是分布式系统 延迟指的是数据从发送到接收需要多少时间。而带宽指的是在给定时间窗口内可以传输多少数据。因为延迟对用户体验和性能有很大影响 避免频繁的网络调用和一些不必要的请求 在设计云原生应用时,可以考虑采用缓存、内容分发网络(CDN)、多区域部署等技术或方法来使得数据离客户端更近 采用“发布/订阅”模式,以通知有新数据到达,并将其存储在本地以便可以立即使用这些数据 “领域驱动设计”(DDD)模式和类似“命令查询职责分离”(CQRS)这样的数据模式在此
MongoDB中的副本集是一组维护相同数据集的mongod进程。副本集提供冗余和高可用性,是所有生产部署的基础。本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构。该部分还提供了与副本集相关的常见任务的教程。
今天的存储可能天生就知道哪个应用程序在创建、拥有和访问存储数据的每个数据块;这些数据需要什么级别的安全和保护;应如何实现应用程序I/O性能(通过缓存、分层规划等等)和容量成本(各种压缩和重复数据消除措施)之间的最佳平衡;甚至会知道哪些用户在访问、共享和、或者可能很快再次请求哪一个比特的数据。存储平台可能还会在内部索引文本数据、分析存储内数据的法规遵从性(或安全漏洞)、自动翻译外国文字、转码数据内嵌的媒体,甚至主动学习不同分类的数据内容。 Qumulo也为前线运行的产品支持提供一套Call Home服务,但
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用解耦,异步消息,流量削锋等问题,实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ。消息中间件到底该如何使用,何时使用这是一个问题,胡乱地使用消息中间件增加了系统的复杂度,如果用不好消息中间件还不如不用。
消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术。消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列存储消息直到它们被应用程序读走。通过消息队列,应用程序可独立地执行--它们不需要知道彼此的位置、或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息。在分布式计算环境中,为了集成分布式应用,开发者需要对异构网络环境下的分布式应用提供有效的通信手段。为了管理需要共享的信息,对应用提供公共的信息交换机制是重要的。常用的消息队列技术是 Message Queue。
术语 在我们深入到主要的体系结构文档之前,有一些定义。有些定义在行业中有些争议,但是它们是Envoy在整个文档和代码库中如何使用它们的,因此很快就会出现。 主机:能够进行网络通信的实体(在手机,服务器等上的应用程序)。在这个文档中,主机是一个逻辑网络应用程序。一个物理硬件可能有多个主机上运行,只要他们可以独立寻址。 下游:下游主机连接到Envoy,发送请求并接收响应。 上游:上游主机接收来自Envoy的连接和请求并返回响应。 侦听器:侦听器是可以被下游客户端连接的命名网络位置(例如,端口,u
如果您的系统依赖PostgreSQL数据库并且您正在寻找HA的集群解决方案,我们希望提前告知您这是一项复杂的任务,但并非不可能实现。
【视频教程在文章底部】,本文讲解Windows服务器集群的网络负载平衡NLB的作用,以及在.NET开发框架的架构设计中,如何应用NLB与ARR,使用它们各有什么优点。
本文整理于网络翻译,英文原文:https://blog.newrelic.com/engineering/kafka-best-practices/
Apache Kafka 是一款流行的分布式数据流平台,它已经广泛地被诸如 New Relic(数据智能平台)、Uber、Square(移动支付公司)等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、且高可靠的实时数据流系统。
随着技术的快速发展,以及行业在技术和架构模式中的快速发展,你会想到“所有这一切都让我头晕目眩”。在这篇文章中,我希望简化“API网关”的不同身份,澄清组织中哪些组可能使用API网关(他们试图解决的问题),并重新关注第一原则。理想情况下,在本文结束时,您将更好地了解不同团队在不同级别的API基础架构的作用,以及如何从每个级别中获取最大价值。
被概括为“开源分布式消息代理”,用Erlang编写,有助于在复杂的路由方案中有效地传递消息,可以通过服务器上启用的插件进行扩展,高可用(队列可以在集群中的机器上进行镜像)
为了使用集群客户端(Cluster Client),你需要将以下依赖添加到你的项目中:
许多企业都结合使用 Microsoft .NET Framework 和 Java 应用程序,尤其是那些出于各种考虑不能只依赖于单一技术的大中型企业。 通常,企业采用 Web 应用程序、面向服务的体系结构 (SOA) Web 服务以及其他服务器应用程序来处理大量事务。 其中很多应用程序在运行时需要相互共享数据。 通常,这些应用程序全都是对数据库中所存储的常用业务数据进行操作。 它们面对的一般是连续数据流(如金融交易应用程序),而且需要在运行时多次处理数据并与其他应用程序共享结果。 虽然数据库是永久存储数据的
Kafka是一个现在听到很多的话......许多领先的数字公司似乎也在使用它。但究竟是什么呢?
作者:hazenweng,腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 MongoDB 作为一款优秀的基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库,在业界有着广泛的应用。下文对 MongoDB 的一些基础概念进行简单介绍。 1 MongoDB 特点 面向集合存储:MongoDB 是面向集合的,数据以 collection 分组存储。每个 collection 在数据库中都有唯一的名称。 模式自由:集合的概念类似 MySQL 里的表,但它不需要定义任何模式。 结构松散:对于存储在数据库中的文档,不需要设置相同的字段,并且
eprosima Fast RTPS 是 RTPS(实时发布订阅)协议的 C++ 实现,它通过对象管理组 (OMG) 联盟定义和维护的不可靠传输(如 UDP)提供发布者-订阅者通信。 RTPS 还是 OMG 为数据分发服务 (DDS) 标准定义的有线互操作性协议。 eProsima Fast RTPS 具有独立和最新的优势,因为大多数供应商解决方案要么将 RTPS 作为实现 DDS 的工具,要么使用过去版本的规范。
在现行的许多网络应用中,有时一台服务器往往不能满足客户端的要求,那么有没有什么办法解决服务器的高可伸缩性、高可用、高可靠性和高性能,提升服务器的SLA? 使用Windows Server 2008/R
Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目,自称是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制,具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
本文转载自https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ff384253.aspx,主要内容是对msdn中对AppFabric介绍内容的整合以及一些自己的理解。
Vitess是用于部署,扩展和管理MySQL实例的大型群集的数据库解决方案。它在架构上可以像在专用硬件上一样有效地在公共或私有云架构中运行。它结合了NoSQL数据库的可伸缩性,并扩展了许多重要的MySQL功能。Vitess可以帮助您解决以下问题:
在短短两年的时间里,Kubernetes在集装箱管道战场上给其竞争对手带来了浪费。令人遗憾的是,Docker Swarm自2016年以来并未成为主要的竞争者,并且像AWS一样,承诺通过承诺K8的支持和整合而失败。
可靠的分布式计算系统和应用程序已成为杰出业务的基石,尤其是在自动化和管理关键任务业务流程以及向客户提供服务方面。作为这些系统和应用程序的开发人员和系统管理员,您应该提供各种信息技术(IT)解决方案,以确保您拥有最有效的系统。
By Perry Whittle,2016/02/24(首次发布:2014/09/24) 关于系列 本文属于进阶系列:Stairway to AlwaysOn AlwaysOn是一套复杂的技术,往往被误解。在这个阶梯中,您将学习AlwaysOn技术,它们如何适应高可用性堆栈,以及如何充分利用它们。 欢迎来到“SQL Server AlwaysOn的阶梯”系列的第一个级别。在这篇1级文章中,我们将发现“AlwaysOn”,“故障转移群集实例”(FCI)和“Windows Server故障转移群集”技术。我们将
Knative Eventing是一个旨在满足云原生开发的常见需求的系统,并提供可组合的原语以启用后期绑定事件源和事件使用者。
Apache Kafka是一款流行的分布式数据流平台,它已经广泛地被诸如New Relic(数据智能平台)、Uber、Square(移动支付公司)等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、且高可靠的实时数据流系统。例如,在New Relic的生产环境中,Kafka群集每秒能够处理超过1500万条消息,而且其数据聚合率接近1 Tbps。
Percona XtraDB集群创建一组线程来为其操作提供服务,这些线程与现有的MySQL线程无关。有三个主要线程组:
11 月 20 日,百度的万亿流量转发引擎 BFE 登上了 GitHub Trending Top 3,今日 Star 已突破 270。事实上,这个曾经抗住 2019 年春晚抢红包的转发引擎早已于 2019 年夏在 GitHub 上开源,今天突然再次引发关注,那我们不妨来回顾一下这个项目。
简单地说,NiFi就是为了实现系统间数据流的自动化而构建的。虽然术语“数据流”用于各种上下文,但我们在此处使用它来表示系统之间的自动和管理信息流。这个问题空间一直存在,因为企业有多个系统,其中一些系统创建数据,一些系统消耗数据。已经讨论并广泛阐述了出现的问题和解决方案模式。企业集成模式[eip]中提供了一个全面且易于使用的表单。
将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中,一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题,尽管这些数据对组织是非常有价值的。
空闲管理通常在操作系统的控制下。在这种情况下,当内核空闲时,操作系统电源管理(OSPM)会将其移至低功耗状态。通常,可以选择状态,具有不同的进入和退出等待时间,以及与每个状态相关的不同级别的功耗。通常使用的状态取决于再次需要内核的速度。可以一次使用的电源状态还可能取决于SoC中除内核之外的其他组件的活动。每个状态均由进入状态时通过时钟门控或电源门控的一组组件定义。
Druid是专用于基于大数据集的实时探索分析的开源数据存储。该系统包括列式存储,分布式的无共享架构,高级索引结构,可用于任意探索具有次秒级延迟的十亿行级的数据表。这篇文章我们主要描述Druid的架构,并且详细说明它如何支持快速聚合、灵活筛选以及低延迟数据的加载。
Mobikok(可可网络)成立于 2013 年,是一家快速成长的移动互联网营销公司,专注于移动 eCPM 营销。总部在中国深圳,聚焦于订阅 offer 的海外流量变现业务。Mobikok 提供的接口方式支持各类手机端流量(API、SDK、Smartlink),RTB(实时竞价系统)对接海外的 DSP(Demand-Side Platform,需求方平台)高效优化客户的广告效果。截止目前,系统已对 2 亿用户进行广告优化,已接入上百家广告主以及上百家渠道,Mobikok 致力于高效,便捷,专业的帮助广告主以及渠道互惠共赢。
前面讲了Android如何通过串口通信操作硬件,但实际业务场景大多是既可以屏幕操控硬件也可以远程下发操控,这时就需要MQTT协议来完成这一工作。本文将介绍MQTT协议及其在物联网设备通信中的应用。
在使用BigData大约8年以上之后,我遇到了大量的项目。Esp Apache的运动对于BigData域非常强大。每个人都会提出一个针对特定解决方案的项目。但是,由于有这么多项目出现,我找不到一个可以查看它们的地方。所以,这就是这个页面背后的灵感。一站式,查看所有Apache BigData项目。当然,这个页面需要不断更新。如果您发现任何项目缺失,请发表评论
GitHub 刚刚通过官方博客发布了 21 日“挂掉”的事件分析。GitHub 指出此次事件发生的原因是在 10 月 21 日 22:52 UTC 进行日常维护——更换发生故障的 100G 光学设备时导致美国东海岸网络中心与美国东海岸数据中心之间的连接断开。
在上一篇的文章中已经明确说过DKM作为大快发行版DKhadoop的管理平台,它的四大功能分别是:管理功能,监控功能,诊断功能和集成功能。管理功能已经给大家列举了一些做了说明,今天就DKM平台的监控功能再给大家做细致的分享分析。
首先声明几个数据结构 , 参考 【EventBus】EventBus 源码解析 ( 注册订阅者总结 | 从封装的数据结构角度分析 EventBus ) 博客 , 仿 EventBus , 设置几个重要的集合 ;
“Windows Server 故障转移群集”(WSFC) 群集是一组独立的服务器,它们共同协作以提高应用程序和服务的可用性。SQL Server 2012 利用 WSFC 服务和功能支持 AlwaysOn 可用性组和 SQL Server 故障转移群集实例。
etcd 是云原生架构中重要的基础组件,由 CNCF 孵化托管。etcd 在微服务和 Kubernates 集群中不仅可以作为服务注册与发现,还可以作为 key-value 存储的中间件。
MySQL上在线执行DDL语句(create table、alter table、create index、grant ...)一直是个令人头疼的操作。一方面大表上的DDL语句需要执行很长时间,这是因为MySQL的实现,它需要复制一遍表的数据。另一方面在高并发访问的表上执行DDL期间会阻塞其上所有DML(insert、update、delete)语句的执行,直到DDL语句执行完。不但如此,高并发大表上的在线DDL还极易产生经典的“Waiting for table metadata lock”等待。
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