Redis 从 3.0 版本开始,提供了官方的集群支持,也就是 Redis Cluser。Redis Cluster 相比于单个节点的 Redis,能保存更多的数据,支持更多的并发,并且可以做到高可用,在单个节点故障的情况下,继续提供服务。
保障生产MySQL、Redis、MongoDB等集群稳定高效运营,及数据库自动化运维平台建设。
总第487篇 2022年 第004篇 本文介绍了美团在如何解决大规模集群管理的难题、设计优秀且合理的集群调度系统方面的实践,阐述了美团在落地以Kubernetes为代表的云原生技术时,比较关心的问题、挑战以及对应的推进策略。同时本文也介绍了针对美团业务需求场景做的一些特色支持,希望本文能够对云原生领域感兴趣的同学有所帮助或者启发。 导语 集群调度系统介绍 大规模集群管理的难题 运营大规模集群的挑战 设计集群调度系统时的取舍 美团集群调度系统演变之路 多集群统一调度:提升数据中心资源利用率 调度引擎服务:赋
11月9日,在CDCC主办的2022年数据中心行业峰会上,腾讯数据中心以“超大规模数据中心集群-智能化运营管理技术”斩获科技成果奖一等奖。科技成果奖素有“IDC行业诺贝尔奖”之称,是为奖励数据中心先进科学技术和创新研发所设置的行业重大奖项。此次的获奖技术是腾讯基于多年运营实践经验提炼出的突破性成果,融合了大量数据中心行业的首创技术和交叉学科知识,不仅实现了超大规模集群的高效、高可靠和低成本管理,也为腾讯的自动化运营道路提供了超强助力。 技术介绍视频 一 趋势:海量与自动化不可逆转 数据中心正朝着海量与大规模
我已将项目上传到了我的github仓库中,大家可以点击仓库地址出现的连接登录查看相应的代码!如果觉得不错别忘了转发、点赞哦!
数据库内核技术是数据库的底层技术根基,腾讯云数据库在基础架构领域上一直坚持前沿技术探索与实际落地应用相结合,持续提升产品性能,助力企业国产化升级,推动国产数据库发展行稳致远。 近年来,腾讯云数据库积极拥抱云原生和国产化的趋势,致力于发展自研数据库技术,帮助全行业用户降低上云成本。其中腾讯云TDSQL已被3000多家来自金融、公共服务和电信垂直行业的客户采用,中国十大银行中的六家都应用了该产品。 5月7日19:00-21:40,腾讯云数据库"DB TALK"系列技术分享会第二期“数据库内核技术探秘”专场即
笔者刚开始进入公司的时候,主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建,公司使用了大量的IDC机房,基于这种网络特点,MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库,可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作,实现了分布式高可用存储能力。
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”。
一 、引子 笔者刚开始进入公司的时候,主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建,公司使用了大量的IDC机房,基于这种网络特点,MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库,可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作,实现了分布式高可用存储能力。 在业务增长期,MyShard解决了公司的很多大型的数据库存储业务,随着公司业务逐渐稳定下来,分布式存储需求越来越少。而公司却有大量的小业务以及不断尝试的各种新业务,需要越来越多的小数据量的数据库存
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身:Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
魏后民,腾讯云后台开发工程师,关注容器、Kubernetes、Cilium等开源社区,负责腾讯云 TKE 混合云容器网络等相关工作。 王昌宇,腾讯云高级工程师,关注OpenStack、Kubernetes,ServiceMesh等社区,负责TCNS高性能网络研发。 徐凌云,腾讯云高级工程师,关注 Linux 内核网络、Cilium等开源社区,负责 TCNS 高性能网络研发。 前言 在 腾讯云TKE - 基于 Cilium 统一混合云容器网络(上) 中,我们介绍 TKE 混合云的跨平面网络互通方案和 TK
作者 | 单家骏,廖春涛 1 前言 注册中心作为微服务架构的核心,承担服务调用过程中的服务注册与寻址的职责。注册中心的演进是随着业务架构和需求的发展而进行演进的。腾讯当前内部服务数超百万级,日调用量超过万亿次,使用着统一的注册中心——北极星。腾讯注册中心也经历 3 个阶段演进历程,下文主要分享腾讯内部注册中心的演进历程,以及根据运营过程中的优化实践。 2 服务注册中心概述 2008 年,zookeeper 诞生,作为最早被广泛使用的注册中心,提供了可自定义的基于树形架构的数据存储模型。业界常见的微
在大规模集群部署的场景下,容器实例会部署到多个节点上,节点以及节点上的应用产生的日志会随之分散在各个容器的主机上,传统的集群应用大多在本地持久化,这给整个应用系统的日志监控和故障排除带来了很大的挑战,而在Kubernetes大规模集群环境下,需要考虑把分散在各个节点上的日志统一采集,统一管理,统一展示。
前言 TDW 是腾讯内部最大的离线处理平台,也是国内最大的 HADOOP 集群之一。在运营这么大集群的时候,运营面临各种各样的难题,在解决这些难题的过程中,团队提炼出来的一个运营理念,用两句话去描述。
运维中关键技术点解剖:1 大量高并发网站的设计方案 ;2 高可靠、高可伸缩性网络架构设计;3 网站安全问题,如何避免被黑?4 南北互联问题,动态CDN解决方案;5 海量数据存储架构 一、什么是大型网站运维? 首先明确一下,全文所讲的”运维“是指:大型网站运维,与其它运维的区别还是蛮大的;然后我们再对大型网站与小型网站进行范围定义,此定义主要从运维复杂性角度考虑,如网站规范、知名度、服务器 量级、pv量等考虑,其它因素不是重点;因此,我们先定义服务器规模大于1000台,pv每天至少上亿(至少国内排名前10
两个节点可以采用简单的一主一从模式,或者双主模式,并且放置于同一个VLAN中,在master节点发生故障后,利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速切换到slave节点;
1. 集群规划 ---- 1. 我们需要多大规模的集群 思考方向: 当前的数据量有多大?数据增长情况如何? 你的机器配置如何?cpu、多大内存、多大硬盘容量? 推算依据: ES JVM heap 最大 32G,30G heap 大概能处理的数据量 10T。 如果内存很大,如 128G,可在一台机器上运行多个 ES 节点实例。 2. 集群中的节点角色如何分配 节点角色 Master Node:设置 node.master: true 时,节点可作为主节点。 DataNode Node:
在Ceph集群中,数据分布和负载均衡是通过以下策略和算法来实现的,并且这些技术在大规模集群中具有一定的优势。
注册中心作为微服务架构的核心,承担服务调用过程中的服务注册与寻址的职责。注册中心的演进是随着业务架构和需求的发展而进行演进的。腾讯当前内部服务数超百万级,日调用量超过万亿次,使用着统一的注册中心——北极星。腾讯注册中心也经历3个阶段演进历程,下文主要分享腾讯内部注册中心的演进历程,以及根据运营过程中的优化实践。
知乎上有这样一个问题:一个新手面试 Linux 运维工作至少需要知道哪些知识?其中有一个答案对这一话题的解读非常深入,今天特别分享给大家。
传统单一集群式的服务模式将会越来越暴露出它的局限性,包括它的单主节点性能瓶颈,异构环境下的服务模式等等,而多集群协同服务将会是大规模集群服务的一个重要演变趋势。
作者:defcon来源:马哥教育链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ZocozTkCNViMAtZIr7C7ww前言我们已经发过不少 Linux 面试题,但是单独的面试题总感觉会过于零碎,没有体系化内容给人的帮助大。知乎上有这样一个问题:一个新手面试 Linux 运维工作至少需要知道哪些知识?其中有一个答案对这一话题的解读非常深入,今天特别分享给大家。一、什么是大型网站运维?首先明确一下,全文所讲的”运维“是指:大型网站运维,与其它运维的区别还是蛮大的;然后我们再对大型网站与小型网站进行范围定义,此定义主要从运维复杂性角度考虑,如网站规范、知名度、服务器 量级、pv量等考虑,其它因素不是重点;因此,我们先定义服务器规模大于1000台,pv每天至少上亿(至少国内排名前10),如sina、baidu、 QQ,http://51.com等等;其它小型网站可能没有真正意义上的运维工程师,这与网站规范不够和成本因素有关,更多的是集合网络、系统 、开发工作于一身的“复合性人才”,就如有些公司把一些合同采购都纳入了运维职责范围,还有如IDC网络规划也纳入运维职责。所以,非常重要一定需要明白:运维对其它关联工种必须非常了解熟悉:网络、系统、系统开发、存储,安全,DB等;我在这里所讲的运维工程师就是指专职运维工程师。我们再来说说一般产品的“出生”流程:1、首先公司管理层给出指导思想,PM定位市场需求(或copy成熟应用)进行调研、分析、最终给出详细设计。2、架构师根据产品设计的需求,如pv大小预估、服务器规模、应用架构等因素完成网络规划,架构设计等(基本上对网络变动不大,除非大项目)3、开发工程师将设计code实现出来、测试工程师对应用进行测试。4、好,到运维工程师出马了。首先明确一点不是说前三步就与运维工作无关了,恰恰相反,前三步与运维关系很大:应用的前期架构设计、软/硬件资源评估申请采购、应用设计性能隐患及评估、IDC、服务性能\安全调优、服务器系统级优化(与特定应用有关)等都需运维全程参与,并主导整个应用上线项目;运维工程师负责产品服务器上架准备工作,服务器系统安装、网络、IP、通用工具集安装。运维工程师还需要对上线的应用系统架构是否合理、是否具备可扩展性、及安全隐患等因素负责,并负责最后将产品(程序)、网络、系统三者进行拼接并最优化的组合在一起,最终完成产品上线提供用户使用,并周而复使:需求->开发(升级)->测试->上线(性能、安全问题等之前预估外的问题随之慢慢就全出来了)在这里提一点:网站开发模式与传统软件开发完全不一样,网站一天开发上线1~5个升级版本是家常便饭,用户体验为王嘛,如果某个线上问题像M$ 需要1年解决,用户早跑光了;应用上线后,运维工作才刚开始,具体工作可能包括:升级版本上线工作、服务监控、应用状态统计、日常服务状态巡检、突发故障处理、服务日常变更调整、集群管理、服务性能评估优化、数据库管理优化、随着应用PV增减进行应用架构的伸缩、安全、运维开发工作:a 、尽量将日常机械性手工工作通过工具实现(如服务监控、应用状态统计、服务上线等等),提高效率。b、解决现实中服务存在的问题,如高可靠性、可扩展性问题等。c、大规模集群管理工具的开发,如1万台机器如何在1分钟内完成密码修改、或运行指定任务?2000台服务器如何快速安装操作系统?各分布式IDC、存储集群中数PT级的数据如何快速的存储、共享、分析?等一系列挑战都需运维工程师的努力。在此说明一下其它配合工种情况,在整个项目中,前端应用对于网络/系统工程师来说是黑匣子,同时开发工程师职责只是负责完成应用的功能性开发,并对应用本身性能、安全性等应用本身负责,它不负责或关心网络/系统架构方面事宜,当然软/硬件采购人员等事业部其它同事也不会关心这些问题,各司其职,但项目的核心是运维工程师~!所有其它部门的桥梁。上面说了很多,我想大家应该对运维有一些概念了,在此打个比方吧,如果我们是一辆高速行驶在高速公路上的汽车,那运维工程师就是司机兼维修工,这个司机不简单,有时需要在高速行驶过程中换轮胎、并根据道路情况换档位、当汽车速度越来越快,汽车本身不能满足高速度时对汽车性能调优或零件升级、高速行进中解决汽车故障及性能问题、时刻关注前方安全问题,并先知先觉的采取规避手段。这就是运维工作~!最后说一下运维工程师的职责:”确保线上稳定“,看似简单,但实属不容易,运维工程师必须在诸多不利因素中进行权衡:新产品模式对现有架构及技术的冲击、产品高频度的升级带来的线上BUG隐患、运维自动化管理承度不高导致的人为失误、IT行业追求的高效率导致流程执行上的缺失、用户增涨带来的性能及架构上的压力、IT行业宽松的技术管理文化、创新风险、互联网安全性问题等因素,都会是网站稳定的大敌,运维工程师必须把控好这最后一关,需具体高度的责任感、原则性及协调能力,如果能做到各因素的最佳平衡,那就是一
感受了成都的美食、美景、萌妹砸(某月表示不想走了)、 还有技术圈的同学热情同时,3306π成都站活动也结束了。让我们回顾一下,本次活动和演讲老师的精彩分享。
想学K8s,必须得先学会 Docker 吗?这是很多网友在开始琢磨着想要学 K8s 的时候都会冒出来的想法。那么今天我们就跟大家说说这个话题,要回答这个问题,我们需要先搞清楚 Docker 和 K8s 他们的角色是什么,相互之间是什么关系。
Spark 是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms Machines and People Lab)开发的通用大数据出来框架。Spark生态栈也称为BDAS,是伯克利AMP实验室所开发的,力图在算法(Algorithms)、机器(Machines)和人(Person)三种之间通过大规模集成来展现大数据应用的一个开源平台。AMP实验室运用大数据、云计算等各种资源以及各种灵活的技术方案,对海量数据进行分析并转化为有用的信息,让人们更好地了解世界。
它是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案,确切地说,Kubernetes是谷歌严格保密十几年的秘密武器Borg的一个开源版本。Borg是谷歌内部使用的大规模集群管理系统,它基于容器技术,目的是实现资源管理的自动化,以及跨多个数据中心的资源利用率的最大化。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
自 TiDB 5.0 发布以来,陆续在金融、互联网 & 新经济、物流等行业用户的生产环境得到应用,收获不少用户的积极评价:
TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展、可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造。 TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达到10万左右,存储容量达到100PB;每日作业数100多万,每日计算量4PB,作业并发数2000左右;实际存储数据量80PB,文件数和块数达到6亿多;存储利用率83%左右,CPU利
缓存穿透 简单地就是用户请求透过redis直接进入到mysql当中进行查询,通常是一个不存在的key,在数据库查询为null。每次请求落在数据库、并且高并发。数据库扛不住会挂掉。 当用户的请求进入到Redis当中的时候,Redis当中并没有用户查询的键。 Redis会告诉用户没有查询到此Key,随后请求会被直接转发到后台MySQL当中 MySQL当中自然也不会存在此键值对,所以当大量的请求落在MySQL当中则会导致数据库宕机 解决缓存穿透的方案 可以将查到的null设成该key的缓存对象。 当然,也可
“当用户使用软件时,会需要面对的两个鸿沟:一个是执行的鸿沟,在这里,用户要弄清楚如何操作,与软件「对话」;另一个是评估的鸿沟,用户要弄清楚操作的结果。” PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭在《做出让人爱不释手的基础软件》中提到,“ 我们作为设计师的使命就是帮助用户消除可观测性和可交互性这两个鸿沟。”
如果说 2018 年是技术大爆炸年,那么 Apache Kafka 绝对是其中闪亮的新星。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
星辰算力平台基于深入优化云原生统一接入和多云调度,加固容器运行态隔离,挖掘技术增量价值,平台承载了腾讯内部的CPU和异构算力服务,是腾讯内部大规模离线作业、资源统一调度平台。 背景 在大规模 Kubernetes 集群中,集群瞬息万变,每时每刻可能都有相关用户、集群组件、运维人员对集群进行操作。根据大规模集群的注意事项,Kubernetes v1.26 单个集群支持的最大节点数为 5000。更具体地说,Kubernetes 旨在适应满足以下所有标准的配置: 每个节点的 Pod 数量不超过 110 节点数不超
Kubernetes 自 v1.6 以来,官方就宣称单集群最大支持 5000 个节点。不过这只是理论上,在具体实践中从 0 到 5000,还是有很长的路要走,需要见招拆招。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 本文主要介绍由Cloudera Manager管理的CDH集群的角色划分。实际部署你可能还需要考虑工作负载的类型和数量,真实要部署的哪些服务,硬件资源,配置,以及其他因素。当你使用Cloudera Manager的安装向导来安装CDH时,CM会根据主机的可用资源,自动的分配角色到各台主机,边
TiDB 是 PingCAP 自主研发的开源分布式关系型数据库,具备商业级数据库的数据可靠性,可用性,安全性等特性,支持在线弹性水平扩展,兼容 MySQL 协议及生态,创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合。
11月24日,在CDCC第九届数据中心标准峰会上,腾讯云发布全新升级的腾讯智维数据中心自动化运营管理产品体系。全面升级的腾讯智维将能够面向不同阶段和不同规模的数据中心,按需提供标准版、开源定制版以及集群管理版等不同规格的自动化运营管理能力,能够帮助客户根据各自业务场景快速实现数据中心自动化运营管理升级。 同时,腾讯智维还结合数据中心发展趋势,全面升级了面向数据中心动力环境监测场景的腾讯智维动环平台,面向数据中心无人值守场景的腾讯觅踪平台,以及面向碳中和场景的腾讯智维碳管理平台。 腾讯智维是腾讯结合多年数据
线上事故发生时的所有报警都有可能是有关联性的,无论报警是什么等级,我们都应该关注。
性能测试对于大部分测试人员都是一个神秘地带,因为在很多公司,性能测试都是由一个性能测试团队来做,所以普通测试人员没有机会接触到真实的性能测试,因而很难学习到很多新的测试实践知识。
作者黄雷,腾讯云工程师,曾负责构建腾讯云云监控新一代多维业务监控系统,擅长大规模分布式监控系统设计,对golang后台项目架构设计有较深理解,后加入TKE团队,致力于研究Kubernetes相关运维技术,拥有多年Kubernetes集群联邦运维管理经验,目前在团队主要负责大规模集群联邦可观测性提升,主导研发了腾讯云万级Kubernetes集群监控告警系统,智能巡检与风险探测系统。 概述 不久前,我们在文章《如何扩展单个Prometheus实现近万Kubernetes集群监控?》中详细介绍了腾讯云容器服务T
英伟达在其数据中心架构设计上采取了一项颠覆性措施——摒弃部分光模块,转而采用铜缆进行内部互联,这到底是怎么回事?看到网上有人说搞了几十的光进铜退,现在要反着来吗?
不久前,大规模分布式物联网 MQTT 消息服务器 EMQX 发布了 5.0 版本。这一最新的里程碑版本采用新的后端存储架构 Mria 数据库,并重构了数据复制逻辑,因此 EMQX 5.0 水平扩展能力得到了指数级提升,能够更可靠地承载更大规模的物联网设备连接量。
Hadoop总结 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 210
在 Kubernetes 采用的早期阶段,单集群部署是常态,为管理应用程序和服务提供了简单直接的方法。随着 Kubernetes 的采用扩大,单集群模型的局限性显现出来。对 Kubernetes 集群的需求不断增加,需要转向多集群部署,并采用创新的托管控制平面架构。
从 Elasticsearch 2.4.x 到 7.10.x 的迁移确实是一个大跨步,直接升级的确存在很多不兼容的变更。数据迁移在这种场景下是一个相对稳妥的选择。以下是一些建议:
有些人会说,Kubernetes 已经这么成熟了,都是开源的,而且已经有这么多的工具进行部署监控了,集群的运维会有什么难度。其实不然,集群运营,特别是大规模集群运营,需要丰富的经验,成熟的体系,辅助的工具链等等,因此其难度并不亚于开发一套大型系统。所谓治大国若烹小鲜,集群需要精细化的运营,对于细节的要求更是严格甚至苛刻。
Hadoop是个庞大的重型解决方案,它的设计目标本来就是大规模甚至超大规模的集群,面对的是上百甚至上千个节点,这样就会带来两个问题:
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