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。
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。
命名空间，即 namespace，是对一组资源和对象的抽象集合，比如可以将系统内部的对象划分为不同的项目组或用户组。
本文详细介绍商品中台（ps：腾讯广告商品中台负责全行业商品管理与维护，商品用于广告投放等众多应用场景）如何通过自建流程编排引擎实现各业务场景服务的三高处理，进
初学者容易误以为容器的任务只在于部署行为－－将软件在容器中部署以提供持续的服务。但其实容器也同样大量的被应用于批处理程序的运行上。比如测试行为是典型的批处理任务范畴， 它不提供持续稳定的服务， 它只是一段特定的程序，而一但这段测试程序结束后就应该销毁一切，包括执行环境和所占用的资源，容器对比于传统的虚拟机的优势也在于除了容器更加的轻量级外， 容器的创建和销毁都很方便，通过 K8S 的能力可以很方便的在需要时创建，结束时销毁回收资源以达到更好的资源利用率（就如上篇文章中介绍的 Jenkins 与 K8S 打通后的运作模式）。而现在准备的测试案例会更加特殊， 它需要重复运行 N 次，因为本次执行的是稳定性测试（也有人叫它浸泡测试或者长期高压测试），这种测试类型的特殊之处就在于它的目的是验证被测系统在长期的高压下是否仍能够提供稳定的服务。所以它的测试方式是长期的（1 天，1 周甚至更长时间）不间断的运行自动化测试。而自动化测试的数量是有限的，它不可能持续的运行那么长时间，所以才需要重复运行。在不改造测试框架的前提下 K8S 能通过什么样的方式来帮助完成这个测试需求。首先看一段 K8S 提交任务的配置文件。
初学者容易误以为容器的任务只在于部署行为－－将软件在容器中部署以提供持续的服务。但其实容器也同样大量的被应用于批处理程序的运行上。
使用 Celery 为高 RPS 数据处理引擎构建复杂工作流的分步指南，从设计到实现，再到 Kubernetes 中的新生产。
目录： 一、微服务需要编排吗？ 二、微服务编排的流程 三、微服务编排的一致性 四、微服务编排的监控工具支撑 一、微服务需要编排吗？ 微服务是一种新的软件架构风格。在微服务体系结构中，可以将应用分解为多
先打个广告，我们的第三场零代码实践的直播在本周五（ 11 月 5 日 ）晚8点准时开始，扫描下面二维码，直接预约直播，到时间微信会自动提醒。
企业做DevOps平台，本质上是做企业的IT生产线，最终是实现整个企业级的数字化生产线。构建作为落地DevOps平台必不可少的环节之一，是持续集成、交付和部署的基础。本文我们从DevOps的CICD总
蓝鲸智云（蓝鲸）是腾讯游戏运营部“腾讯智营”下的一个子品牌，它是一套基于 PaaS 的技术解决方案，提供了完善的前后台开发框架、调度引擎与公共组件等模块，可以帮助业务的产品和技术人员快速构建低成本、免运维的支撑工具和运营系统。
导读：如今，无论是互联网应用还是企业级应用，都充斥着大量的批处理任务，常常需要一些任务调度系统帮助我们解决问题。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。
大家好，我是一哥，最近有小伙伴私聊我说他们的调度系统经常出问题，领导要求大家人在哪电脑背到哪，家庭生活一地鸡毛……，其实我也有类似的经历，今天给大家分享一下做调度系统的一些经验！
目录： 1. 编制、编排傻傻分不清楚 2. “编排”的关键在于流程+适配 3. “编排”中的分布式事务应满足最终一致性 4. “编排”需要更友好的运维工具支撑 相对于传统架构，微服务架构下更需要通过各微服务之间的协作来实现一个完整的业务流程，可以说服务编排是微服务架构下的必备技能。但是，编排涉及到RPC、分布式事务等等，编排的质量不能仅仅取决于老师傅的手艺，需要有完善的编排框架来支撑。 首先作一点说明，我们认为流程有长流程和短流程之分，长流程是指包含人工活动的流程，流程的完成时间因为人的因素会在一个较大
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。
Calico 组件 下图显示了 Kubernetes 的必需和可选 Calico 组件，具有网络和网络策略的本地部署。 Calico 组件 Calico API server Felix BIRD confd Dikastes CNI plugin Datastore plugin IPAM plugin kube-controllers Typha calicoctl 云编排器的插件 Plugins for cloud orchestrators Calico API 服务器 主要任务：让您直接使
项目地址： https://github.com/kubewharf/kubeadmiral
导读：Kubernetes是一种可自动实施Linux容器编排的开源平台。Kubernetes（希腊语，意为“舵手”或“飞行员”）又称k8s，由Google在2014年首次对外发布。
腾讯云应用与服务编排工作流 ASW（Application Service Workflow）是新一代计算架构体系下的服务编排解决方案，用来协调分布式任务执行的编排产品。在应用与服务编排工作流中设定好任务执行步骤，可以将多个腾讯云服务按步骤进行调度，完成各种业务应用场景。能简化开发和运行业务流程所需要的任务协调、状态管理以及错误处理等繁琐工作，更简单、更高效的构建应用。像胶水一样粘合云上各种产品和服务，提供面向用户场景的端到端解决方案。 01. 应用与服务编排工作流 ASW 背景介绍 随着云计算
采用混合云模型迁移应用程序的吸引力源于它提供的扩大商业利益：成本节省、一致性和快速部署。值得注意的是，Gartner 预测今年公有云支出将大幅增长 21.7%，这在很大程度上归因于这些好处。然而，成功实施混合云交付的过程复杂，通常需要通过应用程序故障、开发人员沮丧和错过市场机会等挑战来学习。当云转换计划倾向于关注基础设施迁移而忽略建立持续应用交付的治理政策时，这些问题就会出现。
事务是数据库系统中非常有趣也非常重要的概念，它是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单元，它能够保证一个事务中的所有操作要么全部执行，要么全不执行；在 SOA 与微服务架构大行其道的今天，在分布式的多个服务中保证业务的一致性就需要我们实现分布式事务。
我们将现有环境中的监控称之为眼，例如：APM、Zabbix、Flume、Tivoli、HMC、NPM、Netbase 等，通过眼获得了众多运维数据，包括：业务监控数据、中间件监控数据、数据库监控数据、IAAS 监控数据、PAAS 监控数据、系统监控数据、硬件监控数据、存储监控数据、网络监控数据、众多日志数据、变更数据等。
记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越负责，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。
实际应用中发现，如果不做处理，当集群内应用数量不断增加时，会占满node节点的系统资源，导致某node节点挂掉，同时也会造成openshift集群的卡死。
6月29日，DevOps国际峰会在北京盛大开幕。腾讯数据平台部高级工程师罗韩梅做了主题为“腾讯基于Kubernetes的企业级容器云平台GaiaStack”的演讲。 以下为演讲内容： GaiaStac
Kubernetes提供了很多Controller资源来管理、调度Pod，包括Replication Controller、ReplicaSet、Deployments、StatefulSet、DaemonSet等等。本文介绍这些控制器的功能和用法。控制器是Kubernetes中的一种资源，用来方便管理Pod。可以把控制器想象成进程管理器，负责维护进程的状态。进程掉了负责拉起，需要更多进程了负责增加进程，可以监控进程根据进程消耗资源的情况动态扩缩容。只是在Kubernetes中，控制器管理的是Pods。Controller通过API Server提供的接口实时监控整个集群的每个资源对象的当前状态，当发生各种故障导致系统状态发生变化时，会尝试将系统状态修复到“期望状态”。
在《Cloud Native Patterns》一书中，作者Cornelia Davis指出：“容器是云原生应用的基石”； 云原生基金会将微服务容器化作为云原生旅行的第一步。
该文介绍了在Openshift/origin平台中，如果应用数量不断增加，而node节点的系统资源不足时，可以设置node节点系统资源预留值，从而避免node节点挂掉的问题。同时参考官方文档和k8s的相关做法，设置node节点系统资源预留值的具体方法包括修改ansible的hosts文件、修改每个节点的/etc/origin/node/node-config.yaml文件，以及重启origin-node。验证方法包括设置limit range、增加deployment的replicas，并查看pod日志和node节点的内存使用量，从而确认node节点系统资源是否充足，避免node节点挂掉。
“本系列课程，我们来研究 ArgoCD，我会从基础概念讲起，带领大家搭建实验环境，再到一个个特性的实践讲解，让大家对 ArgoCD 有个相对全面的认识。课程实验中，我们的模拟会尽量贴近生产环境，让大家
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。
作者 | yikonchen，腾讯大数据计算平台负责人 专家工程师 SuperSQL 是腾讯自研的下一代大数据自适应智能计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎 / 异构存储服务、计算的智能化 / 自动化、SQL 流批一体纳入内部自适应闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 SuperSQL
随着容器技术在生产环境中越来越多被使用，实际用户应用正在从无状态应用程序扩展到需要持久化存储支持的有状态应用程序。IT技术专业人员需要知道如何选择适合在容器中运行有状态应用程序的存储。我们深度解读Gartner报告，就存储类型及应用类型两个维度来帮技术专业人员分析容器存储的选择。
作者 | 腾讯内容处理中台技术团队 1. 背景介绍 腾讯内容处理中台是打通腾讯内容生产、内容处理、内容分发、内容变现等内容生态闭环的核心基础服务。作为衔接内容生产端和内容消费端的关键路径，旨在通过智能化、规模化的人机协同内容处理和内容审核等关键技术方案，对内容供给端产生的各种形态内容如视频、图文、商品、评论等，进行安全化、标准化、算法化等流水线工业化处理，并将处理后的内容统一分发到腾讯视频、QQ 浏览器、腾讯新闻等多端渠道，为不同的用户群体提供更好、更高效的内容服务体验。 图 1-1 内容生态概览图 2.
如果将服务器应用程序通过容器移动到云平台中，则需要进行一些容器编排，Kubernetes在此将发挥重要作用。
服务关键程度要通过对业务的梳理来发现。服务依赖关系用Spring Cloud的一套方法就能够非常好的解决，但是千万不要出现循环依赖，解决方式是通过第三方的消息队列来解耦，此外还有Zipkin这个服务跟踪工具来展示这张地图。
本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数与 AI 产品服务，快速搭建一个 AI 智能识别的处理流水线。通过 ASW 编排调用腾讯云 AI 能力，完成 活体检测、语音识别、关键字采样、自动审核 等一系列自动化识别认证流程，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的 AI 智能识别处理场景。 尤其适合社区人脸识别，金融交易人脸支付，智能线上开户等 AI 人工智能场景。 01. ASW 工作流 - 「AI 识别」系统架构 在「智能线上开户」的场景中，用户在应用客户端登录，客户端将用户视频采集后上传到 COS，通过
例如，如果在物理服务器上运行多个应用程序，则可能会出现一个应用程序占用大部分资源的情况， 结果可能导致其他应用程序的性能下降。 一种解决方案是在不同的物理服务器上运行每个应用程序，但是由于资源利用不足而无法扩展， 并且维护许多物理服务器的成本很高。
虽然 Docker 已经很强大了，但是在实际使用上还是有诸多不便，比如集群管理、资源调度、文件管理等等。那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决方案，比如 Mesos、Swarm、Kubernetes 等等，其中谷歌开源的 Kubernetes 是作为老大哥的存在。
在每一个互联网总不会缺少统一的API接口平台，公司级、部门级等等。存在即是合理，那么一个接口平台诞生的背景是什么，为了解决什么问题？怎么解决？
本文根据 Terraform 和 Kubernetes 对 DevOps 流程的有用性，比较它们相似和独特的功能。
一、ASW 工作流公测发布 公测时间： 2021-01-22 产品背景： 应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，以下简称：ASW）是按照业务场景对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品，可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。 产品功能： 支持云函数、视频处理 MPS、语音识别 ASR、自然语言处理 NLP、通用文字识别 General OCR 服务的编排能力 产品介绍： https://cloud.tencent.com/produ
kubernetes —— 工业级的容器编排平台，简称K8S（“k-s之间有8个字母），因为有了这个编排工具之后，不仅在给运维大大提升了运维的效率，也给应用稳定性提供了有力的保障。解决了出现容器时 、容器 网络 及运维管理成本。
Apache Airflow是一个提供基于DAG有向无环图来编排工作流的、可视化的分布式任务调度平台，与Oozie、Azkaban等任务流调度平台类似。Airflow在2014年由Airbnb发起，2016年3月进入Apache基金会，在2019年1月成为顶级项目。Airflow采用Python语言编写，提供可编程方式定义DAG工作流，可以定义一组有依赖的任务，按照依赖依次执行， 实现任务管理、调度、监控功能。
2PC，两阶段提交，将事务的提交过程分为资源准备和资源提交两个阶段，并且由事务协调者来协调所有事务参与者，如果准备阶段所有事务参与者都预留资源成功，则进行第二阶段的资源提交，否则事务协调者回滚资源。
很少有基础设施项目能够真正完成，但 Kubernetes API 已经达到了稳定状态。核心 API 已经进入 v1 版，可扩展性模型（自定义资源定义）也很稳定。
在当今快节奏的软件开发和部署环境中，容器化技术和集群管理扮演着关键的角色。Kubernetes作为容器编排的领军工具，不仅在开源社区中广受欢迎，而且在产业界得到了广泛的应用。本文将探讨Kubernetes的发展历程，从其诞生背景到如今成为最流行的容器编排平台的过程，以及其在产业界取得的成功案例和未来的发展趋势。
大家好！我是阿里云容器服务团队的冬岛，2016 年阿里巴巴开始全面容器化，我负责双十一链路应用的容器化 CAAS 平台。承担双十一应用的扩容、缩容、升级以及灰度发布等所有和容器相关的平台支撑。2017 年开始基于 Kubernetes 在公有云上做相关的产品，直到今天在做 Knative。本次分享分为四部分：
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