企业是选择私有云还是选择公有云进行部署？现在这已经不再是非此即彼的问题了。根据Gartner的一项调查，预计2017年底，接近一半的大型企业将部署混合云。从2013年到2014年，混合架构实际上已经在云架构中占据了支配地位。 然而，虽然目前围绕着混合云的炒作有许多，大部分企业也都表示他们正在使用混合云模式；但实际上，他们只是拥有各自独立的公有云和私有云而已。这样的应用模式并没有充分体现出混合云计算的真正价值：编排、自助服务自动化以及通过在公共云和私有云之间转移工作负载实现按需增减资源的能力。 混合云标准 的
企业通过DevOps体系落地，建立相关的DevOps工具及流程规范，实现CICD过程自动化。在整个CICD过程中，测试是其重要组成一环，由于测试的方式较多，在传统的测试设计里面，尚未有哪家测试工具实现了所有测试方式的全覆盖，而今天基于DevOps平台的自动化驱动与扩展能力，可以实现测试服务的一体化设计。通过一体化测试的应用，可带来明显的应用质量提升与效能提升，实现测试领域质量管理工作由被动向主动的转变。
随着容器的火爆，利用容器架构来搭建业务系统的人越来越多。可是，大家在实操中发现，像 Docker 之类的容器引擎，折腾少量容器还行。但如今的云原生应用、机器学习任务或者大数据分析业务，动辄就要使用成百上千的容器。要管理这么多容器，Docker 们就力不从心了。
这篇博客的本意是希望看到这篇文章的读者能够很轻松的理解我想表达的意思。但程序向的分享经常会不经意间就贴上了代码，很可能就会让人看的很懵。而且我认为分享一个东西，只有对方真正明白了其中的逻辑，才是有意义的分享。所以接下来我会尝试用大家都能理解的语言来聊一聊”微服务“。
Amazon Web Services (AWS) 是亚马逊公司旗下云计算服务平台，为全世界范围内的客户提供云解决方案。AWS面向用户提供包括弹性计算、存储、数据库、应用程序在内的一整套云计算服务，帮助企业降低IT投入成本和维护成本。
最近正在抽时间编写k8s的相关教程，很是费时，等相关内容初步完成后，再和大家分享。对于k8s，还是上云更为简单、稳定并且节省成本，因此我们需要对主流云服务的容器服务进行了解，以便更好地应用于生产。
对于一些大型网络公司来说，想要处理每天的数据请求非常麻烦，如果数据请求出现了延迟，有可能会导致业务出现一定的负面影响，所以需要对应用性能进行监控，那么应用性能监控哪家产品好呢？如何挑选应用性能监控产品？
“网络自动化”这个词现在变得越来越潮，并且经常和“人工智能”出现在人们的视线中。如果有一个神奇的机器人做你不想做的工作 - 听起来是不是很棒！
微服务是一把双刃剑，在让我们提升开发效率的同时，也会让运维难度加大，尤其是 Serverless，其微服务器的粒度更小，随着数量的增长，缺乏配套设施的架构会变得一发不可收拾，而治理和运维的难度也随之呈现级数性增长。本次分享主要讨论如何对 Serverless 进行更有效的服务治理。本文由 MegaEase 创始人、腾讯云 TVP 陈皓在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《Serverless 的服务治理》整理而成，向大家分享，本次分享完整视频请见文末。
本文介绍了在容器云环境下，如何通过Gaia Stack实现应用和基础设施的自动化管理，包括资源管理、应用部署、网络管理、存储管理、运维管理和日志管理等方面的内容。同时，文章还介绍了Gaia Stack的架构和主要功能，以及其在腾讯云私有云环境中的应用场景。
关注 TencentServerless 公众号，回复「PPT」，即可领取本届大会演讲 PPT。 微服务是一把双刃剑，在让我们提升开发效率的同时，也会让运维难度加大，尤其是 Serverless，其微服务器的粒度更小，随着数量的增长，缺乏配套设施的架构会变得一发不可收拾，而治理和运维的难度也随之呈现级数性增长。本次分享主要讨论如何对 Serverless 进行更有效的服务治理。本文由 MegaEase 创始人、腾讯云 TVP 陈皓在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China
从去年的谷歌男性工程师备忘录事件引发的性别歧视、到今年初浩浩荡荡的军事化 AI 项目 4000 余人抗议、再到前不久刚刚引发业界关注的 Google+ 隐私“知而不报”问题，谷歌一直处于开发者们热议的焦点。
云服务器哪家好?如今云服务在国内的应用越来越广泛，不仅仅是企业和站长，很多办公软件和应用平台也在使用云。而主机市场上目前的云服务商众多，以至于用户在选择的时候不知道云服务器哪家好?怎样去选择一款便宜好
| 导语 自从容器技术大热后，编排这个词也被大家日日所见。到底什么是编排？它跟K8S到底有什么关系？这篇文章我们来一起讨论研究下。
MES（英文全称：Manufacturing Execution System）制造执行系统，是面向车间生产的管理系统。
巴鲁克学院（Bernard M.Baruch College，CUNY）是一所以商科著名的位于美国纽约市曼哈顿的公立大学。其金融工程硕士项目，被誉为美国顶尖金工项目之一，在2020年QuantNet金融工程排名中位列第二。巴鲁克学院MFE注重培养学生定量金融方面的技能，且该校就业资源强大，每年进入摩根士丹利、摩根大通、花旗等企业的毕业生很多。
其实，严格说来，容器编排Kubernetes，简称K8S，是CNCF（云原生计算基金会）的最核心的项目。几乎其它所有技术都是建立在K8S基础之上，丰富与扩展K8S的能力。
众所周知，Kubernetes 是一个容器编排平台，它有非常丰富的原始的 API 来支持容器编排，但是对于用户来说更加关心的是一个应用的编排，包含多容器和服务的组合，管理它们之间的依赖关系，以及如何管理存储。
译自 The Pillars of Platform Engineering: Part 5 — Orchestration 。
本文将重点介绍Docker容器编排模式中的Sidecar、Ambassador等常见模式，探讨它们在容器编排中的应用。通过从社区角度、市场角度、领域角度、资源角度、生态角度、层面角度和技术领域应用等多个角度进行分析，帮助读者深入了解这些容器编排模式的原理和使用场景。
随着容器技术的普及，Docker 编排工具成为管理容器化应用的重要工具。本文将重点比较三种主流的 Docker 编排工具：Kubernetes、Docker Swarm 和 Mesos。通过从社区角度、市场角度、领域、层面和技术领域应用等多个角度的分析，帮助读者全面了解这些工具的特点、优势和适用场景，以便选择最适合自己的容器编排解决方案。
一说到无服务计算（Serverless computing），很多人脑海中马上浮现出几个熟悉且令人兴奋的词汇：“瞬间启动”、“弹性扩缩容”和“按量计费”等等。如今，随着公有云的普及，几乎每过一段时间我们都会听到有新的无服务计算产品问世。同时，许多知名的云服务产品，如 AWS Aurora、AWS Redshift、Databricks 等，都陆续推出了它们的无服务版本。一时间，无服务计算迅速成为了行业内的焦点，无论是创业公司还是大型厂商，都在探索推出无服务产品的可能性，甚至在近期备受瞩目的大模型领域，也涌现出了许多关于无服务机器学习平台的讨论。
腾讯游戏经过十多年的高速增长，目前覆盖了全球数亿玩家，诞生了全球首个“亿”级日活手游，后台运行着数十万台服务器。
提到应用性能监控可能有很多人还觉得比较陌生，但是它的功能实际上是非常强大的，其可以被部署到企业的网络环境中，实现自动化的监控，从而做出综合性能诊断以及对公司业务进行分析等。因为产品的优势很明显，所以应用性能监控找哪家好也成了现在很多企业在纠结的问题，大家都希望一次性选好经济实惠又好用的。
云原生和容器编排是两个不同的概念，但它们之间有着密切的联系。下面将分别介绍这两个概念，并探讨它们之间的关系。
在云计算的早期，我们曾花费大量时间教客户关于云是什么，如何使用它，为什么它是好的，更重要的是，云不是什么。
云上运维，那就是和云上资源和产品打交道，无疑会涉及到一系列的资源部署。比如简单地使用一台云服务器，就需要运维人员依次创建 VPC、VSwitch、安全组和云服务器实例，如果想创建一个集群，那还要进一步创建负载均衡、数据库和多个云服务器实例。
前面讲了一些关于自动扩展的理论知识，但如何实现自动扩展，并不是三言两语就能够说得清楚的。特别是为了实现前面提到的那些自动扩展的模式及策略，在操作系统级别方面会需要大量的执行脚本。在自动扩展方面，SpringCloud框架也并没有给出确切的答案。
近日，Gartner公布了2018 超融合基础架构魔力象限。与2017年相比，今年的超融合魔力象限发生了较大变化。首先，Cisco从挑战者象限进入到领导者象限。此外，RedHat也开始杀入这个市场，成功入围利基者象限。StorMagic、StarWind、Maxta则替换Stratoscale、HITBase进入到本次魔力象限。
对于应用性能监控系统，很多人已经有所耳闻了，相关的系统软件甚至已经在某些行业领域普及。尤其是在各大企业中就职的时候，相信全公司上上下下对于系统性能和安全都是有更高要求标准的，但这需要克服不少技术难题才可以实现，而今只要使用此类系统就可以解决。那么应用性能监控哪家服务好，也是大家所关心的。
企业的经营和发展是离不开网络的，当前人们每天处理的业务和跟客户沟通等事宜，往往都是在网上进行的，所以对于网络系统的要求还是比较高的。大家当然希望能够拥有更加稳定和安全的网络环境，即使发现一些技术上的问题，找到有效的解决方法，那么就需要应用性能监控了，而应用性能监控哪家质量好自然也成为关键性疑问了。
kubectl 是操作k8s集群的命令行工具，安装在k8s的master节点，kubectl 通过与 apiserver 交互，将用户输入转化为api server能够识别的信息，可以实现对k8s集群中各种资源的增删改查。
近年来，企业在实践数字化转型升级的过程中遇到了很多困难和挑战，如何提升企业IT效能，将IT投入快速转化为业务价值，已成为目前数字化浪潮中面临的最大问题。
pod及service等各种K8S资源文件，其中字段及取值非常多，仅凭手工输入繁琐且效率低下，可以能过在IDEA中安装K8S插件来快速编写资源文件。
最近 IT 行业有很多围绕云编排的议论，而且许多人想知道云编排到底是怎么回事。本文将探索云编排的概念，以及它将如何融入云计算的大发展趋势中。我将分析各种编排工具并介绍它们之间的区别，使您能够更好地了解有哪些可用的选择。
本次分享主要是三个部分，第一部分就是动机，为什么需要引入云原生，第二个部分就是我们的云原生的一个实践架构是什么样的，最后是编排能力是什么。
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。
编排能不能被视为交付和配置管理方案的替代品是值得商榷的，在云原生应用程序的前提下尤为明显。我们可以从各个角度来看这个问题：与数据中心解决方案进行比较，区分基础设施（云端和云外）与容器（主要关注云）的编
NFV自动化和NFV编排具有重叠和相互关联的功能，这对于部署虚拟网络服务至关重要。自动化和编排是关键的管理、自动化和编排功能（MANO）的一部分，缺乏MANO标准阻碍了领先服务提供商部署网络功能虚拟化
针对大规模云边协同的容器集群，为了解决云边资源协同优化与服务质量保障的相关挑战，PPIO边缘云首席科学家王晓飞（天津大学教授，国家级青年人才）和PPIO边缘云联合创始人王闻宇（原PPTV联合创始人）陆续合作提出了两套云边资源优化框架，“KaiS”和“EdgeMatrix”，解决了资源调度、服务编排与请求指派的联合优化问题，并在真实数据集和场景展开了测试，成果收录至IEEE INFOCOM2021与2022（CCF-A网络领域顶会，录取率19%）
关于在裸金属上运行Kubernetes与在虚拟机上运行Kubernetes的争论往往过于简单化。虚拟机的相对易管理性和裸金属的性能优势，这不仅仅是一种折衷。
公司业务发展过程中，随着用户规模的增长。不管是采用传统的idc模式，还是最近比较火的vps。作为运维，不免被老板灵魂拷问，哪家的vps比较好，哪家的idc比较好。价格上没什么好说的，谁高谁低，一幕了然。但是相同的价格下，要比较初一个优劣，肯定要用数据说话。 祭出搜索引擎，一顿搜索。找到了网络上存在的的一键测试脚本，然后再使用过程中，发现输出要不就是相对简单，要不就是很久没有更新了，部分功能失效。 服务器(vps)性能测试脚本汇总 给老板看总不能截几张图就完了吧。于是采众家之长，自己做了一个，起名idcmonitor。以后再也不担心老板要评估选点了。
ASW 应用与服务编排工作流是腾讯云服务的编排工具，用户可以将多个云服务编排到业务场景相关的应用程序中，可以通过 ASW 工作流编排分布式任务，管理执行任务的顺序、错误处理、重试逻辑和状态，从而显著减轻团队的研发负担。 通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数，完成批量数据的处理，并将结果写回存储，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。尤其适合证券交易数据统计，电商系统商品订单数据分析，微博热点分析等大数据分析场景。本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数，快速搭建一个高可用的数据
无论是互联网应用或者企业级应用，都充斥着大量的批处理任务。我们常常需要一些任务调度系统来帮助解决问题。随着微服务化架构的逐步演进，单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构。在此背景下，很多原先的任务调度平台已经不能满足业务系统的需求，于是出现了一些基于分布式的任务调度平台。
运维在当代企业的IT管理中处于非常重要的位置，下至机房环境、服务器和网络等硬件，上至业务应用，都需要运维参与管理维护。运维人员通过正确的流程、工具和团队组织，确保对应的IT资源始终处于可用状态，或者短暂宕机后能够快速修复故障，又或者新的IT资源和应用能够快速安全上线，满足企业的业务和发展的需求。
网络功能虚拟化（NFV）提供了一种设计、部署和管理网络服务的全新方式，NFV将网络功能如网络地址转换（NAT）、防火墙、入侵检测、域名服务和缓存等功能从专有硬件中分离出来，并通过软件加以实现。NFV能够整合和交付完全虚拟化基础设施所需的网络组建，包括虚拟服务器、存储等。 NFV具备以下优势： ☘降低CAPEX：减少企业对专有硬件的需求，并且提供了按需付费的模式 ☘降低OPEX：简化网络服务的推出和管理 ☘加快服务投入市场的时间：减少部署新服务的时间，能够有效应对不断变化的业务需求，抓住市场机遇提高投资回报
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