业务同学反馈有个服务在部署容器后不间断收到积压告警,该服务对积压敏感,影响派单的时效性。原来部署到ECS上的服务没有积压情况,准备往容器迁移。下面是业务同学做的排除测试,另外容器当前在J/K可用区部署,而MQ集群部署在B/G/F区。
摘 要:CDN服务商普遍面临着各边缘节点承载能力不均难以最优调度的棘手问题,中国移动充分发挥掌握Local DNS的优势,首创了DNS权重扩展协议,可将CDN节点的容量比例由GSLB调度中心传递到LocalDNS,实现面向终端用户的按比例调度,本文介绍了DNS权重扩展协议的技术原理,在江苏移动的部署测试情况,为均衡CDN节点利用率提供了一种新的解决方案。
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:
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。
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。
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。
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。
今天是2022.10.1伟大祖国的73岁生日,我们都坚守在自己的工作岗位上为国庆献礼。
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,
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。
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。
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。
在所有更改中,某些内容保持不变。这些问题是,我们如何以最小的工作量和无中断的方式将代码部署到生产中。其次,我们如何知道服务是否正常运行,是处于运行状态还是处于关闭状态,如果我们配置正确,服务是否按预期运行呢?
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。
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。
上半年,DOIT 发布了《行业云原生应用白皮书》,下半年,阿里云发布《云原生架构白皮书》,腾讯云发布《腾讯云原生路线图手册》,华为云也提出了云原生 2.0 的概念,总之,2020 年的舆论场上,容器云原生很火,2021 年也会继续。
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
现在越来越多的公司为了宣传产品,增加公司曝光度,会选择搭建公司官网这种成本低,见效快的方式。如果你会开发,可以自己开发网站程序,进而自己部署,完成公司官网的展现;如果你不会开发,可以选择找第三方的公司或者个人来帮你开发。无论采用那种方式,只要最终可以呈现出一个高端、大气、满足自己需求的网站即可。那么,如果你委托第三方帮你开发网站,需要准备哪些东西呢?
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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。
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。
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。
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。
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
导读:涉及开发的技术人员,永远绕不开的就是将应用部署到相应服务器上,本文将给大家讲解:对于容器服务 ACK,怎么实现真正“一键部署”,提高开发部署效率,在 K8s 的运用上做到快人一步。
在容器推广中,为了测试容器的性能,需要消息SDK与ECS上在发送和消费的性能对比;在对比消费性能时,发现容器中的消费性能居然是ECS的2倍。容器并发消费的20个线程TPS在3万左右,ECS中20个消费线程TPS在1.5万左右。
“基础架构即代码(Infrastructure-as-Code,IaC)”是一种使用新的技术来构建和管理动态基础设施的方式。它把基础设施、工具和服务以及对基础设施的管理本身作为一个软件系统,采纳软件工程实践以结构化的安全的方式来管理对系统的变更。
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。
随着互联网时代的不断发展,开发者可能会面临这样的困境:为了解决问题、提升开发效率而竭力研发出来的“创新”,似乎削弱了他们在公司的重要程度,甚至取代了他们原先的地位。比如,在云原生时代,部分企业更愿意选择 K8s 来解决运维、弹性的问题,而不是组建一支需要耗费大量雇佣资金、管理资金的研发团队。
3.session 共享:利用专门的session服务器存储session, 应用程序链接session服务器获取session
2、如果需要卸载,执行命令:rpm -e 软件名,执行失败的时候可以使用:rpm -e --nodeps 软件名强制卸载,卸载之后再使用 rpm -qa | grep mysql 或者rpm -qa | grep mariadb查看结果。
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
通过 OpenTelemetry 和 Elastic Search 之间的合作,这正是标准化势在必行的时刻。
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。
近期一款名为幻兽帕鲁的游戏爆火,以迅雷不及掩耳之势拳打csgo,脚踢dota2,登顶steam同时在线第一名。
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
随着微服务的流行,Docker 成为了一个非常受欢迎的容器化技术,尤其对于那些需要部署和维护多个应用程序的开发者来说。本文将介绍如何使用 Docker 来将 Go Web 项目容器化,并实现在不同环境中快速部署和运行。
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。
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。
在内部,这些垂直领域转化为分散的技术基础设施。团队 - 围绕市场组织他们的应用程序价格比较 - 运行所有他们自己的AWS基础设施,并负责配置负载平衡器、EC2实例、ECS集群升级等等。
@TOC一、inpanel介绍1.inpanel简介inpanel是一款一个基 Web的Linux开源管理工具。这个项目的目标是做出最简单、最快速、最无痛的 Linux VPS 管理方式。2.inpanel特点免费、简单、开源快速在线安装、小巧与节省资源当前支持CentOS/Redhat 5.4+、6.x、7.x、8.x基于发布版本软件源的软件管理机制轻松架构 Linux + Nginx + MySQL + PHP 环境强大的在线文件管理和回收站机制作快速创建和安装多种站点丰富实用的系统工具二、检查本地系统
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。
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?
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。
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