在我的理解中,ECS中最复杂的地方是EC部分的管理和查询。而S部分的复杂度主要是依赖关系的问题,这会取决于具体的项目。
稳定性保障是个复杂的话题,需要有效、可迭代、可持续保障集群的稳定性,系统性的方法或许可以解决该问题。
前面一篇说了Mass框架的内存结构,也就是ECS中的Entity和Component,也用了一个很简单的示例说明Entity和Archetype怎么创建和销毁。然后也了解到MassEntity的对外API接口基本集中在UMassEntitySubsystem中,上一章的例子也只是一个简单的案例,实际Entity有非常多种操作方式,所以我把创建和销毁Entity对应API列在了下面,通过注释可以了解详细是做什么的,详细实现就不多说了,可以参考上一章。
Cloudera与Dell / EMC保持了长期而成功的合作伙伴关系,为混合云中运行的分析工作负载开发共享存储解决方案。
今天我们讨论的这个问题,跟 K8s 集群的 Namespace 有关。Namespace 是 K8s 集群资源的“收纳”机制。我们可以把相关的资源“收纳”到同一个 Namespace 里,以避免不相关资源之间不必要的影响。
对于云上的用户来说,业务日志里面报超时问题处理起来往往比价棘手,因为1) 问题点可能在云基础设施层,也有可能在业务软件层,需要排查的范围非常广;2) 这类问题往往是不可复现问题,抓到现场比较难。在本文里就分析下如何来分辨和排查这类问题的根本原因。
ARMS是一款阿里云应用性能管理(APM)类监控产品。一共提供三种监控,应用监控,前端监控,自定义监控。
组件:nova-api负责接受和响应终端用户有关虚拟机和云硬盘的请求,nova-api是整个nova 的入口。它接受用户请求,将指令发送至消息队列,由相应的服务执行相关的指令消息。
本来按照LearnOpengl和其他参考书里面讲的, 一般光照计算会分为两部分. 一部分为Diffuse, 一部分为Specular.
1 数据库的连接 mysql -u -p -h -u 用户名 -p 密码 -h host主机
开发SDK的使用教程【面试+工作】 最近很多人反映工作中SDK不会用, 这个说实话不是个难点,只是你不敢操作。 下面以TFS使用和阿里SDK做教程 ---- TFS SDK使用 一、下载必要的软件 - Eclipse安装程序 http://www.eclipse.org/ - JDK http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/java-se-jdk-7-download-432154.html 二、创建Java项目,并
编者按:本文作者是国外一位用 Rust 编程语言开发游戏的开发者,这位作者和他的朋友两人成立了一家小型独立游戏开发工作室,在过去几年中他们致力于开发跨不同引擎的各种游戏。 他们热爱游戏,并在编程和创建各种应用程序(网络或桌面应用程序)方面拥有丰富的经验。他们用 Rust 构建了自己的引擎,称为 Comfy Engine,用于他们的游戏。本文就讲述了他们这三年来使用 Rust 编程语言开发游戏的心路历程。下列内容为 InfoQ 翻译并整理。
EDAS支持语言Java,C++,PHP。EDAS支持Idea,Eclipse;Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理,不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可用的分布式系统,考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网(轻量配置中心)。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置,优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能,可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口,需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的,可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址};通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS),调用链查询(可查看慢业务和出错业务),调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能,但目前只有短信与邮件通知的方式,报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型:中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个应用),Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况,对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态,对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器,容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延,容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理,包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数,Tomcat参数,可对应用的实例分组(可按分组部署应用,添加实例到分组),可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群:Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息,应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组(group、DataId、Content)组成。 EDAS 提供主子账号体系,付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源,所有权限),但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建,子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权,EDAS授权(两种方式互斥,有了RAM授权,那么就不能在EDAS中授权),主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB(Server Load Balancer)、专有网络VPC(Virtual Private Cloud)这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生,如果无客户访问网站,
去年底我写了一个阿里云云监控的 Prometheus Exporter, 后续迭代的过程中有一些经验总结, 这篇文章就将它们串联起来做一个汇总, 讲讲为什么要写 Exporter 以及怎么写一个好用的 Exporter何为 Prometheus ExporterPrometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_reques
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。本篇会介绍几个目前比较常用且流行的容器监控工具,首先我们来看看Docker自带的几个监控子命令:ps、top以及stats,然后是一个功能更强的开源监控工具Weave Scope。
从 0.7 升级到 0.8:https://bevyengine.org/learn/book/migration-guides/0.7-0.8/
本文主要讲述 kubernetes-operator 的开发过程,kubernetes-operator 已经开发了一个多月,其核心功能已经实现,其中的架构以及功能设计主要来自于一些生产环境的经验以及自己从事 kubernetes 运维开发两年多的一些工作经验,如有问题望指正。
从log文件中读取插叙语句,并用explain分析他们是如何利用索引。完成分析之后会生成一份关于索引没有被查询使用过的报告。
我们已经多次关注亚马逊S3、阿里云oss这类对象存储的安全性问题,比如Bucket的权限管理,上传文件的xss问题、AK\SK的保护。如果说对象存储Object Storage Service像云盘,而本文所说的块存储Block Storage是类似于机械硬盘、固态硬盘的“云硬盘”。亚马逊方面在Elastic Compute Cloud (EC2)的实例的持久块存储称为Elastic Block Storage。阿里云EBS是指为ECS云服务器提供的块设备,高性能、低时延,满足随机读写,可以像使用物理硬盘一样格式化、创建文件系统,可用于云硬盘、快照、模板。在底层所承载的分布式存储系统是盘古系统,技术实现类似于HDFS,分为Master、Client、Chunk Server,基本的产品矩阵如下:
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https://github.com/prometheus/prometheus/blob/main/CHANGELOG.md
经过前两篇的学习与实操,也大致掌握了一个k8s资源的Controller写法了,如有不熟,可回顾
先说说近期的进展吧,最大头的成果就是趁着五一假期把 VulkanDriver 基本写完了,经典三角形:
阿里云K8S集群的一个重要特性,是集群的节点可以动态的增加或减少。有了这个特性,集群才能在计算资源不足的情况下扩容新的节点,同时也可以在资源利用率降低的时候,释放节点以节省费用。
在以前的版本若要对 apiserver 的请求做一些访问控制,必须修改 apiserver 的源代码然后重新编译部署,非常麻烦也不灵活,apiserver 也支持一些动态的准入控制器,在 apiserver 配置中看到的ServiceAccount,NamespaceLifecycle,NamespaceExists,LimitRanger,ResourceQuota 等都是 apiserver 的准入控制器,但这些都是 kubernetes 中默认内置的。在 v1.9 中,kubernetes 的动态准入控制器功能中支持了 Admission Webhooks,即用户可以以插件的方式对 apiserver 的请求做一些访问控制,要使用该功能需要自己写一个 admission webhook,apiserver 会在请求通过认证和授权之后、对象被持久化之前拦截该请求,然后调用 webhook 已达到准入控制,比如 Istio 中 sidecar 的注入就是通过这种方式实现的,在创建 Pod 阶段 apiserver 会回调 webhook 然后将 Sidecar 代理注入至用户 Pod。 本文主要介绍如何使用 AdmissionWebhook 对 CR 的校验,一般在开发 operator 过程中,都是通过对 CR 的操作实现某个功能的,若 CR 不规范可能会导致某些问题,所以对提交 CR 的校验是不可避免的一个步骤。
本篇参考 github 上 [CAPEv2](CAPEv2/Emotet.py at f2ab891a278b2875c79b4f2916d086f870b54ed5 · kevoreilly/CAPEv2 (github.com)) 沙箱的提取代码,在前面奇安信攻防社区-APT 恶意 DLL 分析及 C2 配置提取(子 DLL 篇) 分析的基础上尝试编写自动化配置提取,如有错误还请指正。
当将 JavaScript 文件加载到浏览器中时,JavaScript Engine 会从上到下逐行执行该文件(异步代码将是一个例外,我们将在本系列后面的内容中看到异步代码)。
我们经常会被问到一个企业大数据架构的问题:随着企业收集 / 产生的数据越来越多,如何设计一套高效廉价的大数据架构,在尽可能多保留所有原始数据内容的同时还可以支持“无缝接入”的新的分析算法。本文所要介绍的数据湖解决方案可能是解决这个难题的一种新思路。
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我们知道使用Alibaba Cloud CLI是可以列出信息甚至可以做修改。但是如果我有批量的修改需求,那么我怎么去做呢
操作系统版本:CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
本文是《微服务治理实践》系列篇的第二篇文章,为大家介绍如何实现服务查询。该系列文章基于阿里云商业化产品 EDAS 的微服务实践,如果你的团队具备较强的微服务治理能力,那么希望我们在微服务治理方面的实践和背后的思考,可以为你提供一些参考。
导读:集群升级是 Kubernetes 集群生命周期中最为重要的一环,也是众多使用者最为谨慎对待的操作之一。为了更好地理解集群升级这件事情的内涵外延,我们首先会对集群升级的必要性和难点进行阐述;随后会对集群升级前必须要做的前置检查进行逐一讲解;接下来会对两种常见的升级方式进行展开介绍;最后对集群升级的三个步骤进行讲解,帮助读者从理论走入实践。
前面两篇基本上已经把MASS的ECS基础框架都说清楚了。其中最关键的部分:Fragment/Tag等对应的就是传统ECS中的Component,Processor对应的就是传统ECS中的System,而上层的MassGameplay,MassAI,MassCrowd都是基于底层的ECS框架做出来的Gameplay框架,这一篇主要来说下MassGameplay框架的实现。
原创 高相林(禅鸣) [阿里巴巴云原生](javascript:void(0)😉 📷 作者 | 高相林(禅鸣) **导读:**集群升级是 Kubernetes 集群生命周期中最为重要的一环,也是众多使用者最为谨慎对待的操作之一。为了更好地理解集群升级这件事情的内涵外延,我们首先会对集群升级的必要性和难点进行阐述;随后会对集群升级前必须要做的前置检查进行逐一讲解;接下来会对两种常见的升级方式进行展开介绍;最后对集群升级的三个步骤进行讲解,帮助读者从理论走入实践。 升级的必要性&难点 在 Kubernetes
pt-query-digest可以从普通MySQL日志,慢查询日志以及二进制日志中分析查询,甚至可以从SHOW PROCESSLIST和MySQL协议的tcpdump中进行分析,如果没有指定文件,它从标准输入流(STDIN)中读取数据。
Explosion 是我新开发的游戏引擎,GitHub 地址在这里: Explosion,预计是一个大大的工程,我也将持续开发与维护,欢迎志同道合的朋友加入与我一同创造新的游戏秩序。我会在博客中持续更新自己开发过程中的一些心得与思考,欢迎大家关注,Explosion 的故事将由此开始。
随着微服务的设计模式得到越来越多开发者的实践,容器和微服务已经在生产环境中开始了规模化的部署。在这一过程中,也面临着越来越多的挑战。比如说,很多的微服务之间是相互依赖的,我们需要有更多的手段和方式来进行微服务的计划,扩展和资源管理,另外微服务之间的隔离更少,它们通常会共享内核或者网络,也对安全性提出了更高的要求。
通常情况下,Linux的网卡中断是由一个CPU核心来处理的,当承担高流量的场景下,会出现一些诡异的情况(网卡尚未达到瓶颈,但是却出现丢包的情况)
Logtail的安装配置流程相对比较简单,如果日志服务和ECS在同一账号下,则只需5个步骤即可实现采集。
在开始写代码之前,先介绍下我的实验环境,本地开发环境是arm64 mac m1,为了能方便的在linux上进行调试,我买了一个amd64的云linux 服务器,其实也可以本地搭建一个linux虚拟机代。 代码编辑器选择了goland,并在goland配置了远程编译,这样便能在本地编写调试 适合amd64 linux环境的代码了。
ES (Elasticsearch)是当前主流的大数据搜索引擎,具有扩展性好,检索速度快,近实时等优势,依托于ES的这些优势,其不仅广泛地应用于各种搜索场景,如日志检索,应用搜索等,在安全分析等领域也开始逐渐展现其强大的能力。 在传统安全领域,企业通常会借助防火墙,杀毒软件等为企业构造起一套固若金汤的安全防御体系,然而即使在如此严密的防护之下,仍然无法完全保证内部数据的安全,尤其是当面临内部威胁时。这时,根据已有安全数据进行安全分析,及时发现并处理威胁就显得尤为重要。然而,现代企业的安全数据已随着日益蓬勃发展的信息网络技术而迅速膨胀,对海量安全数据的采集,处理,存储,查询等正日益困扰着企业安全分析团队。 而ES正是为应对海量数据的采集和检索而生的,将ES应用于安全分析领域可以非常便捷高效地解决安全分析领域海量数据的存储和检索问题。使用ES进行安全分析的工作流如下图:
(4)检查 SELinux 是否已打开。如果 SELinux 已打开,请关闭 SELinux
EdgeCluster实现了合并回源,对于某一路流,不管有多少客户端播放,EdgeServer都只会从OriginServer取一路流,这样可以通过扩展EdgeCluster来增加支持的播放能力,也就是CDN网络具备的重要能力:高并发。
云服务器(Elastic Compute Service,简称ECS)是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的 IaaS(Infrastructure as a Service)级别云计算服务。云服务器ECS免去了您采购IT硬件的前期准备,让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器,实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。阿里云ECS持续提供创新型服务器,解决多种业务需求,助力您的业务发展。
Docker DevOps 入门手册 零、前言 一、映像和容器 二、应用容器管理 三、编排和交付 DevOps 2.5 工具包 零、前言 一、根据资源使用情况自动缩放部署和状态集 二、自动缩放 Kubernetes 集群的节点 三、收集和查询指标并发送警报 四、调试通过指标和警报发现的问题 五、使用自定义指标扩展HorizontalPodAutoscaler 六、可视化指标和警报 七、收集和查询日志 八、我们做了什么? Docker AWS 教程 零、前言 一、容器和 Docker 基础 二、使用 D
如今,来自不同来源和模式的数据使得查明软件问题和理解问题的根本原因变得困难。通用模式有助于标准化数据,从而改进可观测性和安全解决方案中数据的分析、可视化和关联,从而加速根本原因分析。为了确保我们的客户和更广泛的社区能够从标准化中受益,Elastic 致力于基于 Elastic Common Schema (ECS) 和 OpenTelemetry (OTel) 开发指标、日志、跟踪和安全事件的通用架构。
AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构,通过和阿里云合作,深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储 OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩 ESS 以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10 倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
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