近年来,兼具公有云和私有云优势的混合云模式逐渐成为主流。Flexera 发布的 2021 云状态报告显示,92% 的企业在 IT 架构上选择多云战略, 其中 82% 的企业选择混合云。随着混合云的应用越来越广泛,越来越多用户发现在复杂的混合云环境完成容器编排并不容易。虽然 Kubernetes 已成为容器编排和调度的事实标准,但是 Kubernetes 操作复杂,且只专注于单集群租户管理,在多集群管理,尤其是涉及跨云的多集群管理方面并不完善。此外,Kubernetes 为云数据中心设计在边缘计算场景中也有一定的局限性。
数字化已成为驱动金融的重要力量。通过新科技提升金融服务效率、提升服务质量是大势所趋。但尽管如此,各家券商在科技金融领域的布局存在较大差异。有积极布局者,有旁观犹豫者,也有不为所动者。
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。
在离开IBM这家百年企业4年后,EasyStack的创始团队开诚布公地说出了自己的野心。“借助开源云大势,打造一家百年企业。”在宣布完成C+轮3亿元融资的发布会上,陈喜伦说,EasyStack的征途将是“星辰大海”。
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。
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。
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。
疫情初期某地政府决定发放一批免费口罩面向该市市民,该市市民均可免费预约领取,预约时间为早上9点-12点,因此该场景为限时抢购类型场景,会面临非常大的定时超大流量超大并发问题,在该项目的落地过程中,涉及的架构演变,做了一些记录和思考。
编辑 | Lisa 阿里云和英特尔作为云与硬件厂商的代表,如何打破摩尔定律失效的魔咒? 在摩尔定律失效的今天,各行各业对算力的需求却空前膨胀。大数据、AI 等趋势方兴未艾,生命科学、智能制造等行业的深度数字化,也给数据处理的规模和性能带来更高要求。 云作为如今数字经济的基础设施,承载着海量的应用。云厂商不得不思考,如何才能更好地满足客户对数据处理效率越来越高的要求,对算力性能、性价比越来越高的要求? 在摩尔定律失效的今天,当前云上的企业是否已经触碰到了云效益的天花板?云厂商可以做点什么,来突破传统计算
我们先来看看这张图,首先我们可以思考一下,这个架构中,哪些地方可以做负载均衡,来承载更高的 QPS 呢?
作者:李志勇 来源: http://www.csdn.net/article/2016-03-21/2826611 偶然在网上看到游族网络运维总监李志勇先生进行的一次分享,作为一个运维人,对其中的运维
什么是负载均衡呢?用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上,接收到请求的服务器可以独立的响应请求,达到负载分担的目的。从应用场景上来说,常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡,从产品形态角度来说,又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
序言 传统软件项目交付中,各个角色分工明确,也暴露了很多软件交付中的很多问题。 DevOps的工作方式恰如其分的解决了其中一些问题,那么如何从传统交付流程迁移到具有伸缩性,灵活性,以及快速响应的持续交付中来,这种新的交付部署方式会给团队带来哪些变革,以及如何在大规模团队中落地。大规模团队将如何标准化的进行持续交付,以及它带来的便利和下一阶段的挑战是什么? 本文的五个部分: 传统流程交付模式; 持续集成的交付模式; 微服务下的持续集成交付模式; 标准化的演进案例; 下一阶段的挑战。 (一)传统流程交付模式 首
自从产品经理银时小伙和他的开发小哥们在去年12月发布 Cloud Toolkit(一款 IDE 插件)以来,已帮助数以万计的开发者们提高了业务的部署效率。期间,开发者们不仅是 Cloud Toolkit 的使用者,同时也作为设计者参与了插件的更新迭代。
IDEA 中有很多鬼斧神工的插件,在一次与中间件运营团队的同事的交流中了解到这款插件:“这款免费的 IDEA 插件可以有效地提升开发部署效率。”使用了一段时间之后,决定做一个简单的测评,以向更多的 IDEA 使用者介绍这款工具,如果你拥有云主机并且需要进行开发部署,你可以选择阅读这篇文章。
1、人家告诉你ECS、RDS即有通用属性,又包含自己的特有属性,很明显考的是面向对象中的继承。
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。
作为一个 Java 程序员,我们大多数会在 Intellij IDEA 中基于 SpringBoot 来开发 WEB 应用,所以本文中的测评将会基于以下几个架构来构建:
今天中午,尝试着将线上rds的一套主从复制架构重新给搭建成一主两从的架构,在搭建的过程中,遇到了一些有意思的问题,记录一下:
内容概况 云计算的特点是开箱即用,可以随时的扩缩容,不用考虑硬件的损坏问题,也有丰富的云服务和云平台供我们选择。在本次演讲中,黎山通过实际应用场景为我们讲述了基础设施及代码的重要性,以及在云计算的运维
在接触 Cloud Toolkit 之前,用什么方法来部署一个 SpringBoot 应用呢?作为一个偏正经的测评人员,我不会为了凸显出 Cloud Toolkit 的强大而去翻出一些上古的部署工具来做对比,而是直接使用 Intellij IDEA 的内置功能与之对比。
Unity3D 带来的 ECS 曾经广受诟病。 在之前的这个版本中,Unity 做出了以编辑器为中心,数据驱动的开发框架。从此策划可以直接在编辑器中开发新的关卡和玩法而无需改动代码。组件复用的特性也将开发人力解放出来,为游戏开发节省了大量人力。尽管如此,这仍然不是一个足够准确和优秀的 ECS 系统。
近日,AutoMQ 团队发布了基于云的开源云原生 Kafka—— AutoMQ for Kafka,所有的代码采用 Apache 2.0 开源许可。AutoMQ 充分挖掘了云原生的技术红利和成本优势,再结合 Serverless 弹性技术,实现了 Apache Kafka 十倍的降本增效。本文从技术架构的角度,来揭秘 AutoMQ 为 Kafka 量身打造的云原生十倍降本方案。
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。
轻量应用服务器是面向入门级云计算及简单应用用户,提供基于单台云服务器的域名管理、应用部署、安全和运维管理的一站式综合服务。用户可以选择精品应用镜像(比如wordpress),并可在控制台实现全方位的服务器、域名、防火墙、安全防控、监控等管理和操作。轻量应用服务器 (Simple Application Server),是可快速搭建且易于管理的轻量级云服务器。
性能无疑是服务器的核心能力,几乎每个开源服务器的介绍都是”高性能XXX服务器“。视频服务器由于业务的超复杂度,特别是WebRTC服务器,要做到高性能是非常有挑战的难点。 为何性能很重要?完备的功能需要用性能交换,安全性需要用性能交换,成本需要用性能交换,产品体验需要用性能交换,甚至系统弹性都需要性能交换。有了基础性能,就有了竞争力的资本;基础性能若有问题,举步维艰,想要干点啥都不容易,就像天生羸弱的身子板。 SRS虽然是单进程单线程模型,性能一直都很高,比如: •单进程能跑满千兆或万兆网卡,一般的场景完全能
从传统IT基础设施的云化,到公有云、私有云、混合云的变迁,以云为主角的数字经济底座正在加速进化。
数据库部署架构是从容量、可用性、性能、成本等多方面权衡的结果,网商银行基础架构从建行之初满足快速业务响应的分布式架构,到单元化架构的落地,再到云原生时代,其中伴随着业务的快速发展,数据库的部署架构也经过多个版本的迭代发展。 容灾方面,从最初的“两地三中心”,具备机房级容灾,不具备全部的城市级容灾,经过扩容建设发展到现在的“三地五中心”。具体部署方式如图3-1-1所示,采用3-2-1的部署方式,任意一个城市的故障,通过选主(选择主库)实现主库的切换完成容灾。 图3-1-1 “三地五中心”架构 分布式业务
在网上看到了一个两年前的评论,这件事好像也印证了他的说法,他是不是会偷笑自己的「神预言」 呢?
现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 。起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务、存储、索引和计算力。随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化。 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变成了Spark。但这也会面临存储量大且存储成本高等问题。
回答:languages\zh_cn\common.php文件中, $_LANG['welcome'] = '欢迎光临本店';将他修改成你需要的字样。
免费、零停机、高性能的数据库迁移服务DBMotion今天正式对外发布,支持MySQL的结构、全量、增量迁移和数据校验功能。
在先前的文章中,我谈到了如何使用 Linux 容器技术(如 Docker)简化开发和测试体验。由于容器可跨不同类型的基础架构移植,它们可以像在裸机服务器上一样容易地在AWS中运行,容器使代码的部署非常方便。对于开发和测试工作负载,这可以消除在开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败时倾向于发生的大量猜测和指责。
RSAConference2022将于旧金山时间6月6日召开。大会的Innovation Sandbox(沙盒)大赛作为“安全圈的奥斯卡”,每年都备受瞩目,成为全球网络安全行业技术创新和投资的风向标。
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
配置管理作为软件开发中重要的一环,肩负着连接代码和环境的职责,能很好的分离开发人员和维护人员的关注点。
所谓动静分离就是通过nginx(或apache等)来处理用户端请求的静态页面,tomcat(或weblogic)处理动态页面,从而达到动静页面访问时通过不同的容器来处理。 0x01网站“动静分离”分
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统,目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB,数百多个 Redis 缓存集群实例,数万多个 Redis 数据节点,其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
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。
Oracle仍然是迄今为止最伟大的数据库,我们这一代人见过或者听说的Oracle版本是8i、9i,发布日期为1998年和2001年,Oracle最早的发布日期可以追溯到上个世纪60~70年代,那时候的甲骨文公司叫做RSi(Relational Software,Inc),Oracle数据库从功能简单到复杂,从不稳定到稳定经历了时间的沉淀。
通过 OpenTelemetry 和 Elastic Search 之间的合作,这正是标准化势在必行的时刻。
大家好,我是峰哥,夏天已经来了,小麦马上要丰收了,今天分享一篇关于未来数仓架构发展方向的文章。
作者 | 鲁冬雪 随着云计算技术的高速发展,如今企业对于上云的态度似乎已经非常明确——必须要上。但当我们放眼全球市场,相关报告称,“云”在企业的渗透率可能只有 10%,而在国内,这个数字或许还到不了 10%。这个数字向我们传达出来的信息是,企业对于上云这个事情,虽认可但执行力不足,而这背后的原因值得我们深入探究。 4 月 18 日,2023 春季火山引擎 FORCE 原动力大会在上海外滩圆满落地,这是一场云计算和数字化领域的盛会。火山引擎在行业实践基础上再次进化,本次大会围绕“敏捷迭代”、“数据驱动”、“
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。
十年前,Hadoop 是解决大规模数据分析的“白热化”方法,如今却被企业加速抛弃。曾经顶级的 Hadoop 供应商都在为生存而战,Cloudera 于本月完成了私有化过程,黯然退市。MapR 被 HPE 收购,成为 HPE Ezmeral 平台的一部分,该平台尚未在调查中显示所占据的市场份额。
随着 OpenTelemetry 中加入了分析功能,我们预计持续生产分析将成为主流。
内容来源:2017 年 12 月 21 日,驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素,本次主要讲的是高可用和高性能,从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
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。
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