如果你使用Kubernetes作为应用程序的操作平台,那么你应该会遇到一些有关使用集群的方式的基本问题:
随着腾讯云ES集群稳定性越来越高、产品体验越来越好。有越来越多的外部客户希望将自建的ES集群迁移到腾讯云上来。本文将介绍一种腾讯云ES在业界独有的业务不停服无感知的迁移方案--在线融合迁移方案。本方案目前已经迁移了上百套客户自建ES集群上云。下面将结合我们在给客户迁移过程中总结出的宝贵经验,来详细介绍下在线融合迁移技术方案的基本原理、核心优势、迁移步骤和注意事项。
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案,支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制(GEO Replication)、快速扩容、灵活容错等特性,GEO Replication 可以原生支持数据和订阅状态在多个集群之间进行复制,GEO 目前在 Apache InLong 内部已经有长期稳定的实践,本文主要讲述 GEO 中的订阅状态的同步。
Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎,提供了海量数据实时检索和分析能力。
Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎,提供了海量数据实时检索和分析能力。Elastic 公司开源的一系列产品组成的 Elastic Stack,可以为日志服务、搜索引擎、系统监控等提供简单、易用的解决方案。
虚拟集群(virtual cluster, 简称 vcluster)是在常规的 Kubernetes 集群之上运行的一个功能齐全,轻量级,隔离性良好的 Kubernetes 集群。虚拟集群的核心思想是提供运行在“真实”Kubernetes 集群之上隔离的 Kubernetes 控制平面(例如 API Server)。与完全独立的“真实“集群相比,虚拟集群没有自己的工作节点或者网络,工作负载实际上还是在底层宿主集群上调度。
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Apache Hadoop的核心组件之一,它是一个高可靠性、高可用性的分布式文件系统,适合存储大规模数据集。在HDFS中,NameNode节点是HDFS集群的管理节点,它负责管理文件系统的命名空间、元数据信息和数据块的位置信息等。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
在前面的一章关于Reindex功能的讲解中,我们实现了公有云与私有云之间集群的拷贝,相关链接请参考如下:https://cloud.tencent.com/developer/article/1764879 那么本节,我们来讲解腾讯云公有云ElasticSeach的一些应用,本次的测试环境如下:
Kubernetes 是一个容器编排平台,用于调度、部署和管理容器化应用。并且经过几年的发展,k8s 已经成为事实上的容器编排平台标准。集群是 k8s 架构的构建块(building block)。集群由多个工作节点(物理机或者虚拟机)组成,提供一个可供容器运行的资源池。一个集群拥有:
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。
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
多集群功能涉及到多个集群之间的网络连通,了解集群之前的网络拓扑有助于减少接下来的工作量。
导语 本文整理自 Pulsar Summit Asia 2022 技术峰会上腾讯云中间件高级研发工程师韩明泽的分享《基于跨地域复制实现租户跨集群迁移》。本文主要介绍基于跨地域数据复制和订阅进度同步的实现及优化,以及腾讯云在跨集群迁移过程中遇到的问题及租户跨集群迁移解决方案。 作者简介 韩明泽 毕业于武汉大学,腾讯云中间件高级研发工程师,拥有多年消息中间件开发与运维经验,RoP (RocketMQ-on-Pulsar) Maintainer,Apache Pulsar 贡献者。 订阅进度同步的实现及优化
京东到家订单中心系统业务中,无论是外部商家的订单生产,或是内部上下游系统的依赖,订单查询的调用量都非常大,造成了订单数据读多写少的情况。
一、业务背景: 业务方需要搭建一套hbase集群,数据来源是hive表。 集群数据规模:每天4.5kw个key,420亿条左右数据,平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右,3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云,通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房,和普通集群迁移相比,这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移,以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
杨濡溪,腾讯云后台开发工程师,目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务、TKE集群巡检等技术研发工作。 杨鹏,腾讯云后台开发工程师,曾负责腾讯云专有云后台技术研发工作,目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务、TKE集群后台技术研发工作。 引言 Prometheus 作为云原生时代最流行的监控组件,已然成为社区监控事实上的标准,但是在多集群,大集群等场景下,只使用 Prometheus 是远远不够的;单集群场景下我们一般主要关注指标采集、存储、告警、可视化等基础监控能力,随着集群规模的
Streams Replication Manager(SRM)是一种企业级复制解决方案,可实现容错、可扩展且健壮的跨集群Kafka主题复制。SRM提供了动态更改配置的功能,并使Topic属性在高性能的集群之间保持同步。SRM还提供了自定义扩展,可促进安装、管理和监视,从而使SRM成为针对任务关键型工作负载而构建的完整复制解决方案。Streams Replication Manager由两个主要组件组成:流复制引擎和流复制管理服务。
集群是一组协同工作的服务实体,用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来,一个集群就象是一个服务实体,但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较,集群提供了以下两个关键特性:
原文: https://loft.sh/blog/vcluster-for-local-development/
继之前《Kafka运维篇之初识Streams Messaging Manager》、《Kafka运维篇之使用SMM监控Kafka集群》和《Kafka运维篇之使用SMM预警策略管理Kafka预警》之后。我们今天介绍使用使用SMM监控Kafka集群的复制。
现在很多公司项目在腾讯云上会有多个tke集群用来区分不同的环境,比如测试是一个集群,生产又是另外一个集群,很多时候我们会用到kubectl来操作集群,一般会在客户端配置集群的kubeconfig来访问集群。当我们的集群有多个时候,就需要合并多个集群kubeconfig,然后用context来切换不同集群。
尽管 Istio 提供多集群连接功能,但配置它可能会复杂而繁琐。新工具可以提供帮助。
项目地址: https://github.com/kubewharf/kubeadmiral
导语:本篇文章主要从元数据,controller 逻辑等方面介绍了如何解决支撑百万 partition 的问题,运营大规模集群其实还涉及到磁盘故障、冷读、数据均衡等数据方面的问题,监控和报警服务同样非常的重要。
etcd 使用 raft 协议保证各个节点之间的状态一致。根据 raft 算法原理,节点数目越多,会降低集群的写性能。这是因为每一次写操作,需要集群中大多数节点将日志落盘成功后,Leader 节点才能将修改内部状态机,并返回将结果返回给客户端。但是根据 etcd 分布式数据冗余策略,集群节点越多,容错能力(Failure Tolerance)越强。所以关于集群大小的优化,其实就是容错和写性能的一个平衡。
安装在 Oracle Flex 集群 配置中的 Oracle Grid Infrastructure 是一个可扩展、动态、健壮的节点网络。
首先,需要安装Redis集群。Redis官方提供了Redis集群模式的官方包,可以从Redis官方网站下载。也可以使用源代码编译安装。在安装Redis集群之前,需要确保系统满足Redis的运行要求,例如安装了所需的依赖库和工具等。
ES天生就是一个分布式架构,同时也支持横向水平扩展。但是,集群节点不可能无限增加。因为,当集群meta信息(节点,索引,集群状态)过多,会导致集群更新压力变大,单个Active Master会成为性能瓶颈,导致整个集群无法正常工作。因此,ES官方推出了一个跨集群搜索的功能(Cross Cluster Search),我们今天就来一探究竟。
通常而言,集群的稳定性决定了一个平台的服务质量以及对外口碑,当一个平台管理了相当规模数量的 Kubernetes 集群之后,在稳定性这件事上也许会“稍显被动”。
在分布式系统中,数据镜像是一项重要的功能,它可以将数据从一个集群复制到另一个集群,以保证数据的高可用性和容错性。Apache Kafka是一个流处理平台,它提供了一种跨集群数据镜像的解决方案,可以让用户轻松地将数据从一个Kafka集群复制到另一个Kafka集群。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题,目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好,因此阿里云提供了BDS迁移服务,可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
KubeSphere v3.0.0进行了重大升级,其中多集群管理功能是重要更新之一。
京东到家订单中心系统业务中,无论是外部商家的订单生产,或是内部上下游系统的依赖,订单查询的调用量都非常大,造成了订单数据读多写少的情况。京东到家的订单数据存储在Mysql中,但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的,同时对于一些复杂的查询,Mysql支持得不够友好,所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。
在之前的文章Elasticsearch跨集群数据迁移之离线迁移中,我们介绍了如何在离线场景下把自建的ES集群或者在其它云厂商购买的ES集群迁移至腾讯云的ES, 但是如果在迁移过程中业务不能中断或者不能够暂停写操作,就必须采用其它的方案进行迁移。2020年5月份,腾讯云ES上线的新版本中,对集群节点所在的网络进行了优化,使得集群节点能够反向访问到用户VPC下的ip,因此采用集群融合的方式可以实现在线不停服地迁移自建ES集群至腾讯云ES。
简单的说。簇(cluster)是一组计算机。他们,作为一个一般的为客户提供了一套网络资源。该计算机系统是集群中的单个节点(node)。
Streams Replication Manager(SRM)是一种企业级复制解决方案,可实现容错、可扩展且健壮的跨集群Kafka主题复制。SRM提供了动态更改配置的功能,并使Topic属性在高性能的集群之间保持同步。SRM还提供了自定义扩展,可促进安装、管理和监视,从而使SRM成为针对任务关键型工作负载而构建的完整复制解决方案。本文主要讨论SRM的主要用例和用例的实现架构。
本文档是Redis集群的入门教程, 从用户的角度介绍了设置、测试和操作集群的方法。 本教程不包含晦涩难懂的分布式概念, 也没有像Redis 集群规范那样包含Redis 集群的实现细节, 如果你打算深入地学习 Redis 集群的部署方法, 那么推荐你在阅读完这个教程之后, 再去看一看集群规范。 Redis 集群目前仍处于Alpha测试版本, 如果在使用过程中发现任何问题, 请到Redis 邮件列表 发贴, 或者到Redis的Github页面报告错误。 集群简介 Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节
集群是一组协同工作的服务实体,用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来,一个集群就象是一个服务实体,但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较,集群提供了以下两个关键特性: image.png 先说区别: 一句话:分布式是并联工作的,集群是串联工作的。 1:分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。 分布式中的每一个节点,都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。 举例:就比如新浪网,访问的人多了,他可以做一个群集,前
在提倡数字化转型的时代背景下,企业业务快速发展,跨区域的多云集群成为数据中心建设的基础架构,多区域容灾与多活、大规模多集群管理、跨云弹性与迁移等需求场景随之出现,如何统一管理多云多集群下的 Kubernetes 应用,将云原生下沉实现云边端一体化,成为了国内外技术厂商和云原生社区努力实现的目标。
您可以将 Apache HBase 工作负载从 CDH 和 HDP 迁移到 CDP。要成功迁移 Apache HBase 工作负载,您必须首先了解两个平台之间的数据管理差异,并准备好源数据以与目标 CDP 平台兼容。
1. 如图,首先在follower集群建立两个集群的远程连接(连接的节点只添加一个也会发现所有seed nodes)
用户在腾讯云上自建的ES集群或者在其它云厂商购买的ES集群,如果要迁移至腾讯云ES,用户可以根据自己的业务需要选择适合自己的迁移方案。如果业务可以停服或者可以暂停写操作,可以参考离线迁移的四种方案。
在云上PaaS服务愈发成熟的大背景下,越来越多自建Elasticsearch的业务希望迁移到云上,享用云服务统一、高标准的服务体验的同时,降低运维成本。本方案旨在通过集群融合的方式帮助用户进行在线迁移,尽量降低迁移过程对业务的影响,同时尽可能提高迁移的自动化程度。
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