容器的隔离主要是依赖 Linux 操作系统的 Namespace 和 Cgroup,与依赖硬件辅助虚拟化的虚拟机隔离不同,前者存在不少隔离漏洞。随着云原生场景的大规模使用,大量应用的容器化暴露出了容器隔离性问题。
导读:OpenCloudOS 社区是由操作系统、软硬件厂商与个人共同倡议发起的操作系统社区项目,提供自主可控、绿色节能、安全可靠、高性能的下一代云原生操作系统,与生态伙伴一起打造中立的操作系统开源生态。 作为社区重要的技术方向,OpenCloudOS 社区的云原生操作系统自研了一系列的云原生特性,本文主要介绍 CgroupFS 和 SLI。 一、CgroupFS 特性 1、方案背景 容器的隔离主要是依赖 Linux 操作系统的 Namespace 和 Cgroup,与依赖硬件辅助虚拟化的虚拟机隔离不同,前者
蒋彪,腾讯云高级工程师,10+年专注于操作系统相关技术,Linux内核资深发烧友。目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作。
SLI(Service Level Indicator):服务等级指标,其实就是我们选择哪些指标来衡量我们的稳定性。
概述 切片是一种动态数组,比数组操作灵活,长度不是固定的,可以进行追加和删除。 len() 和 cap() 返回结果可相同和不同。 声明切片 //demo_7.go package main import ( "fmt" ) func main() { var sli_1 [] int //nil 切片 fmt.Printf("len=%d cap=%d slice=%v\n",len(sli_1),cap(sli_1),sli_1) var sli_2 = [] int {} //空切片
package main import "fmt" var sli = []int{1, 43, 54, 62, 21, 66, 32, 78, 36, 76, 39} //冒泡排序 func bubbleSort(sli []int) []int { len := len(sli) //该层循环控制 需要冒泡的轮数 for i := 0; i < len; i++ { //该层循环用来控制每轮 冒出一个数 需要比较的次数 for j := 0; j < len-1; j++ {
后面的参数必须为 指针类型,否则IDE会有提示,运行后打出来的是%!p(int=0)
2023年5月25号,知名Go技术专家,WA语言[1]联合发起人,多本技术书籍的合著者柴大[2],遇到一个append忘记写要添加的元素,只写了第一个参数(要追加的切片)的问题,可以编译通过,但大概率不是开发者本意。目前go vet缺失这样的检测项,柴大知道我对Go源码一直充满热枕,建议尝试实现。
本机运行结果: 声明:测试结果为个人电脑的测试结果,仅供参考。 slice 创建速度:1.3029245s list 创建速度: 9.7489181s 对于1亿条数据,slice 的创建和添加元素的速度约是list的7~8倍。
探索 SLA、SLO 和 SLI 之间的区别。了解它们的重要性、Checkly 如何与它们协同工作,以及 SLA 的关键概念。
Golang 中以标准库的方式提供了常用的容器实现,基本能够满足我们日常开发的需要。我们来具体学习下 Go 数组的使用。
之前的文章- 如何配置 SLO - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn)[1] 介绍了一些常用的各类 SLO, 但是在实际制定 SLO 过程中,并不一定适合实际业务需求。本次介绍 SLO 的最佳实践 - 如何 7 步创建有效的 SLO.
本次文章主要是来聊聊关于切片传值需要注意的问题,如果不小心,则很容易引发线上问题,如果不够理解,可能会出现奇奇怪怪的现象
为了量化客户对服务可靠性的期望,找到客户对可靠性满意的点,我们需要制定针对用户的服务质量目标,并且努力去达到这个质量目标。在这个过程中,我们需要定义一些服务质量指标(SLI)、服务质量目标(SLO),以及服务质量协议(SLA)。这三项分别是指该服务最重要的一些基础指标、这些指标的预期值,以及当指标不符合预期时的应对计划。
今天来说个简单的,也不简单的东西,那就是切片。slice对于golang来说那真的是一个非常常用的东西了,很多地方都会用到它,今天就来说说,slice底层是如何实现的,又有哪些坑是需要提前注意的。
在嵌入式系统中,内存需要在分配和释放时有一个确定的相应时间,才能进一步分析其实时任务的可调度性。因此TLSF算法是一个十分适用嵌入式领域的动态内存分配算法。在关于TLSf算法的经典文章中《TLSF: a New Dynamic Memory Allocator for Real-Time Systems》详细介绍了TLSF算法相关知识。
书中的「服务质量」一词在原作中对应的是「Service Level」。一般情况下我们可以将其简单理解为「系统的性能」。
slide,泛称 ppt,指代幻灯片中具体的一页;ppt,PowerPoint 的简称。
好快的时间,小米都10周年了。这次10周年照例也是一次营销,雷军看来是爱上演讲这样的方式了,以时间轴为中心,娓娓道来其中的事情。这次重点其实说的是,自己冲击第一的决心,大笔墨的着色了港股上市和美国的封锁。这些大家都可以去看(我就看了他写的演讲稿,没有看视频)。在演讲会的末尾,走出了一条“狗”,简单的做了一些动作,没有太敢修就又牵回去了。估计是怕小爱那样的出丑,或者是本身就做到这里了。雷军给它起名为钢蛋。很多人觉得CyberDog就是钢蛋的意思,事实上不是。
今年3月3日,nvidia发布了196.75 WHQL驱动。版本号为196.75,编译于2月21号,除支持新ION外,还首次加入了对GeForce 300系列显卡的正式支持。
map 是一种特殊的数据类型,它是一种元素对的「无序」集合,元素对为 键(key)值(value) 形式。我们可以通过 key 来快速找到与之对应的 value。
Google Cloud 架构框架中的这份文档提供了最佳做法,用于定义适当的方法来衡量您的服务的客户体验,以便您可以运行可靠的服务。您将了解如何迭代您定义的服务级别目标 (SLO),并使用错误预算来了解如果发布其他更新,可靠性可能会受到影响。 选择合适的 SLI 选择适当的服务水平指标 (SLI) 以充分了解您的服务执行情况非常重要。例如,如果您的应用程序具有多租户架构,这是由多个独立客户使用的典型 SaaS 应用程序,请在每个租户级别捕获 SLI。如果您的 SLI 仅在全局聚合级别进行测量,您可能会错过
SLI,全名Service Level Indicator,是服务等级指标的简称,它是衡定系统稳定性的指标。
https://buoyant.io/2020/10/21/kubernetes-SLO-with-prometheus-linkerd/
Go 语言数组的长度是不可变的,也就无法数组中添加元素,Go 提供了另一种长度可变的数组,既切片(动态数组),切片可以进行追加元素,相比数组来说更加灵活。
为了帮助管理运营和业务指标,Elastic Observability 在 8.12 版本中引入了 SLO(服务级别目标)功能。本博客将回顾这一功能,并介绍如何使用 Elastic 的 AI 助手来实现 SLO。
相信绝大多数朋友做 PPT(幻灯片 / Slides / Deck 等各种称呼了)都是用的 PowerPoint 或者 KeyNote 吧?功能是比较强大,但你有没有遇到过这样的痛点:
游戏《荒野大镖客2》(Red Dead Redemption 2)上市以来好评如潮,不仅在画面细节上达到了目前3D游戏的顶峰,而且在世界观,剧情方面,秉承了R星公司的一贯作风。世界上的游戏公司只有两家,R星和the others,R星是目前仅存的耐得住寂寞打造精品的公司。近几年的大作,冬瓜哥只会时不时的重新进入三个游戏重温,别的一概提不起兴趣:《神秘海域4》、《巫师3》,再就是《荒野大镖客2》。
非自上而下的客户界面联合项目,极易受客户的工作安排影响,导致实际时间窗口很小。就需要我们的混沌方案,在充分覆盖目标系统的基础上,可以把最重要的事项优先执行以取得客户信任。
Observability lets us understand a system from the outside, by letting us ask questions about that system without knowing its inner workings. Furthermore, it allows us to easily troubleshoot and handle novel problems (i.e. “unknown unknowns”), and helps us answer the question, “Why is this happening?” 可观测性是指我们可以从外部,在不了解其内部工作原理的情况下,可以向系统提出(诊断)问题(的特性)。(可以理解为医生没有进入我们血管,但是可以问我们“血压多少”)此外,它还使我们能够轻松排查和处理新问题,并帮助我们回答”为什么会发生这种情况?之类的问题。
在线服务应旨在提供符合业务需求的服务可用性。这个过程的一个关键部分应该涉及组织中的不同团队,例如,从业务开发团队到工程团队。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Google Cloud Architecture Framework 中的这份文档解释了在云平台上运行可靠服务的一些核心原则。这些原则有助于您在阅读架构框架的其他部分时达成共识,这些部分向您展示了一些 Google Cloud 产品和功能如何支持可靠的服务。
SLA 表征服务方与客户间的服务等级协议,定义服务方需保证的服务质量以及不达标情况下的服务补偿,在SRE领域,SLA 细分为 SLI、SLO 与 SLA:
工作一年多了,在涉及到跨部门合作的时候往往就是最痛苦的时候,其实道理很简单,刚开始,我们的组织和产品如左图,一切都比较简单,为了业务的发展,通过人工快速吃到技术和产品的红利,很多事情人工能掌控,有事吼一声,开个会就解决了,也运转得很好。
如今,在线服务需要接近 100% 的正常运行时间。这种需求使 DevOps 团队越来越需要维护关键业务应用程序的性能和可靠性。构建服务水平目标 (SLO)以及服务水平协议和服务水平指标,是团队评估和衡量错误预算范围内的软件性能的好方法。但是存在SLO陷阱。因此,在创建SLO时,避免这些常见错误非常重要,这些错误可能会给您的DevOps团队带来更多麻烦。
说到监控,一般都会聊到这三个基本维度:metrics、log和tracing,以及这几种常用的工具:Prometheus+grafana+alertmanager、ELK、jaeger。
SRE 到底是什么?这是一个最早由 Google 提出的概念,我的理解是,用软件解决运维问题。标准化、自动化、可扩展、高可用是主要的工作内容。这个岗位被提出的时候,想解决的问题是打破开发人员想要快速迭代,与运维人员想要保持稳定,拒绝频繁更新之间的矛盾。
你是否遇到过这样的问题:你负责的软件系统经常出现故障,导致用户不满和损失;你在的项目组开发和运维团队之间存在沟通和协作的障碍,导致变更和部署的效率低下;运维人员过于繁忙,无法从事创新和改进的工作,导致技术债务的积累。
站点可靠性工程(SRE)的概念起源于谷歌。这个想法与DevOps的原则密切相关。它是It运营的一种方法。SRE团队使用软件来管理系统、解决问题和自动化操作任务。
无论是对外提供 IaaS PaaS SaaS 的云公司,还是提供信息技术服务的乙方公司,亦或是金融 制造等各行各业的数据中心、运维部门,我们的一个非常重要的合同承诺或考核评估指标就是:SLA(即:Service-Level Agreement 服务等级协议)。
跟NVIDIA的VRWorks一样, AMD也对VR进行了一些优化, 两家的各项技术基本上可以一一对应起来, 只是名字不同 Latest data latch https://www.youtu
英伟达(NVIDIA)发布了DesignWorks VR,一套新的工具配合之前推出的GameWorks VR SDK一起使用,聚焦代替在虚拟现实里创建物理对象。 现在,英伟达已经启动一项新的倡议,以协助利用虚拟现实技术,帮助产品设计师和建筑师使用虚拟现实的独特功能为真实世界创建对象。 建立在英伟达最近推出的GameWorks VR(专注于在英伟达硬件上发挥虚拟现实体验最大效用的一款SDK)上,DesignWorks VR扩展可用的工具集同时改进支持Open CL,专注于设计和雕刻对象特性甚至面向现实世界的物
SRE强调稳定性,一般是看整体的系统情况,也就是常说的"3个9"、"4个9"这样可量化的数字。这个“确定成功请求条件,设定达成占比目标”的过程,在SRE中就是设定稳定性衡量标准的SLI和SLO的过程。
Phoronix 网站发布了关于 Windows、WSL 和 Linux 的性能基准测试结果。测试的内容包括网络性能、I/O 性能、编程语言运行性能和图形处理性能等。
五一假期,没出远门,带娃露营玩水玩沙骑平衡车,累的不亦乐乎。同时,也刷了一门极客时间的课程《SRE实战总结》,给我带来了一些新的认知,我将这些认知整理了以下,特此总结分享与你,强烈建议已经实践了DevOps的童鞋了解一下SRE。
大多数朋友做 PPT 一般都是用的 PowerPoint 、KeyNote的吧,那你有没有用 Markdown 来编写幻灯片呢?
跟NVIDIA的VRWorks一样, AMD也对VR进行了一些优化, 两家的各项技术基本上可以一一对应起来, 只是名字不同
Kubernetes 1.25 引入了对 kubelet 所管理的Pod Status 下的 condition 中 PodHasNetwork 的 Alpha 支持。对于工作节点,kubelet 将使用 PodHasNetwork condition 从容器运行时 (通常与 CNI 插件协作)创建 Pod 沙箱和网络配置的角度准确地了解 Pod 的初始化状态。在 PodHasNetwork condition 的 status 设置为 True 后,kubelet 开始拉取容器镜像并启动独立的容器 (包括 Init 容器)。从集群基础设施的角度报告 Pod 初始化延迟的指标采集服务 (无需知道每个容器的镜像大小或有效负载等特征)就可以利用 PodHasNetwork condition 来准确生成服务水平指标(Service Level Indicator,SLI)。某些管理底层 Pod 的 Operator 或控制器可以利用 PodHasNetwork 状况来优化 Pod 反复出现失败时要执行的操作。
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