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大型Kubernetes集群的资源编排优化

背景 云原生这个词想必大家应该不陌生了，容器是云原生的重要基石，而Kubernetes经过这几年的快速迭代发展已经成为容器编排的事实标准了。...： 集群节点负载不均衡的问题 业务创建Pod资源申请不合理的问题 业务如何更快速的扩容问题 多租户资源抢占问题 这些问题可能是大家在使用Kubernetes的过程中应该会经常遇到的几个比较典型的资源问题...这样就会导致一个问题在集群内有些节点的剩余可调度资源比较多但是真实负载却比较高，而另一些节点的剩余可调度资源比较少但是真实负载却比较低, 但是这时候Kube-scheduler会优先将Pod调度到剩余资源比较多的节点上...多租户资源抢占问题 当平台用户增多的时候，如果对资源不做任何控制，那么各租户之间资源抢占是不可避免的。...其次ResourceQuota只有资源限制功能，不能做资源预留，当业务要做活动的时候不能保证活动期间有足够的资源可以使用。

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    618技术揭秘：大促弹窗搭投实践

    Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...可视化的搭建设计器如下图所示： 图8. 3.4 客户端设计 搭建好的产物最终会被投放到客户端，而客户端主要处理的重点是：弹窗资源(预)加载、触发控制、内容渲染，以下为客户端的设计图，图中资源以图片资源为代表来说明

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    有此方案在手，大促活动不用愁！

    基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02....降低响应时间、提高系统吞吐量和整体服务的可用性 高效的低代码开发工具 云开发+微搭低代码平台，支持自定义的组件，赋能小程序服务商提升小程序构建效率，通过页面拖拉拽的形式即可完成快速完成页面构建 弹性伸缩的云上资源...面对瞬间高并发资源预留痛点，云函数极致的弹性扩容能力适用于高并发场景，无需预估流量大小，根据流量情况自动进行扩缩容，整个过程无需人工干预。...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情

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    Kro威力初显，Kubernetes资源编排的巨大飞跃

    云原生新秀kro，由AWS、GCP、Azure联合开源，简化Kubernetes资源编排！通过Simple Schema、CEL表达式和依赖管理，轻松定义CRD，实现IaC。...这种云原生协作使 kro 成为这三大云提供商从一开始就走到一起的第一个开源项目。 为什么选择 kro？...借助 CEL，你可以清晰简洁地表达条件和依赖关系，并将值从一个资源传递到另一个资源。 依赖项管理：kro 根据指定的 CEL 表达式自动为编排的资源构建有向无环图 (DAG)。...相反，它管理和编排你的集群支持的任何资源。...无论是构建平台、应用程序还是管理数据和机器学习运营，您的贡献都可以塑造 Kubernetes 资源编排的未来，并推进可访问、标准化和高效的 云原生开发。

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    电商大促GMV和支付规模预测

    在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...但是通过这种方法发现，最终结果的不可控因素非常多，比如业务经验是否足够，时间序列周期的选择和模型的选择，最重要的是，这种预测放大是无法识别出不同用户的购买意向，也就做到之前的核心目标，不便于优化投入的资源分配和细化策略...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。

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    电商大促，性能测试都在做什么？

    电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客，来聊聊电商大促期间，性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS：由于某些原因，这篇博客延期了将近一个月才发布，不过即将为双十一做准备，到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。

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    “618”大促你准备好了吗？

    在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...诉求1 　　在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 　　为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。

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    数据库如何应对保障大促活动

    “功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。...备用物理资源清单需细化到服务器类型、操作系统、资源规格、预装系统、IP等情况。 16.DBA值班计划编制。 二.大促进行时 1.注意对数据库监控系统及时监控。 2.链路数据延时监控。...2.收集汇总大促期间出现的问题点。 3.对大促期间出现的问题逐一复盘，找到解决方案，优化并持续跟踪。 4.大促活动结束后，需要及时恢复降级的服务。

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    如何做好电商大促的容量规划

    下雪了，注意保暖 在进行整体电商架构设计过程中，关注系统的稳定性是很重要的工作，也是对架构师能力的一种考察，特别是在电商系统准备搞一次大促时，合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。...在大促的峰值时刻，绝大部分用户选购什么商品，早已加入到了购物车中，且各种优惠券也已经申领成功，就等着最后这个时间点直接下单完成订购。所以，在大促这个场景下，交易下单这个环节是核心中的核心。...所以大促的容量规划，就是在大促零点峰值时刻，评估好交易流量，再进一步转化一下，就是每秒的交易订单峰值。...下图常用的路径分析示例，用户首先从首页、大促会场或者微信里的分享页面转化过来，然后通过搜索、店铺、详情页以及购物车进行最后的转化，形成订购下单和最终的支付。 ?...容量问题，也不是简简单单通过资源扩容这种成本投入就可以解决的，扩容是最后的执行手段，但是怎么合理的、科学的扩容，就需要有合理的规划。

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    中通大数据平台在大促中的进化

    一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！...而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...这带来的收益其实是增强了时效，部分分析进入了分钟级级别，降低了 Spark 集群资源的使用情况。...大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在大促中的经验和思考，也会加速企业日常的业务创新节奏，提升技术驱动的创新效率，打造增长新引擎。

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