Kubernetes 集群备份一直是我们的痛点。虽然可以通过Etcd v3备份与恢复来实现K8S集群备份，但是这种备份很难恢复单个 Namespace。
接着上篇《做容灾，双活、多活、同城、异地、多云，到底应该怎么选？》，这篇聊聊公有云上应该如何建容灾，跟我们自建机房有什么区别，没看过的同学，建议先从上篇文章看一下。
大家好，我是小鑫同学。一位从事过Android开发、混合开发，现在长期从事前端开发的编程爱好者，我觉得在编程之路上最重要的是知识的分享，所谓三人行必有我师。
3、从快照中恢复数据，注意：在源集群中全量备份数据，恢复的时候，会有索引冲突的现象
COS Migration 是一个集成了 COS 数据迁移功能的一体化工具。通过简单的配置操作，用户可以将源地址数据快速迁移至 COS 中，它具有以下特点：
然后在根目录下新建 ali-oss.js 文件，并复制上面的代码到该文件中，并填写上各种配置信息，如图所示：
使用velero可以对集群进行备份和恢复，降低集群DR造成的影响。velero的基本原理就是将集群的数据备份到对象存储中，在恢复的时候将数据从对象存储中拉取下来。可以从官方文档查看可接收的对象存储，本地存储可以使用Minio。下面演示使用velero将openstack上的openshift集群备份恢复到阿里云的openshift上。
阿里函数计算与腾讯云的SCF类似，都是无服务的执行环境，它支持配置OSS的触发器，借助该功能我们可以把阿里OSS的增量数据同步到COS上。
在上一期，我们提到，我们如果期望让对象存储具备跨AZ的高可用功能，就需要让对象存储把副本存储到两个不同的AZ。但是，对于3副本的情况，总会有一个AZ里面只有单副本。这样，当另一个AZ整体不可用时，用户的数据将处于十分危险的状态。
基础环境 # +++++ 阿里云OSS开发指南里都有详细的步骤，在这里整理了一下自己需要的东西 # 确定开发环境，centOS默认安装了python2.7 # python -V # 安装python开发包 # yum install -y python-devel # 安装OSS的sdk # yum install -y python-pip # pip2.7 install oss2 # 验证oss2是否安装正确 ''' >>> import oss2 >>> oss2.__version__ '2.6
最近公司需求，前端直接传图片到OSS，一般我们都是传到服务器后台，然后由后台存储。这样其实有一些缺点，OSSAPI上面说：
Centos7 下 InfluxDB 从安装开始到入门 InfluxDB关键概念 经过前面两个篇章的探讨，基本已经了解了InfluxDB的操作，下面再来继续看看使用HTTP API编写数据。
Centos7 下 InfluxDB 从安装开始到入门InfluxDB关键概念经过前面两个篇章的探讨，基本已经了解了InfluxDB的操作，下面再来继续看看使用HTTP API编写数据。
使用 Sonatype Nexus 作为 maven 私服，有两个无法避免的运维问题。
在日常开发文件上传相关服务时，通常都会选择腾讯云,阿里云,七牛云等提供的oss服务作为文件存储系统,如果需要自行搭建文件存储系统，通常则会采用minio等开源项目。
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。
导读| 如何让功能缺陷修复快速上线？版本发出问题时怎样快速回退？效率提升后质量掉队？为解决这些常让运维工程师头疼的事情，本栏目特邀腾讯知名运维工程师袁旭东，讲述对象存储COS的发布演进过程，为各位开发者提供业务通用的高效高质变更方法。该业务通过提升灰度自测能力、优化流转时间和并发策略等方法实现提效，同时提出措施保障质量，并设置了一套可度量体系保障持续监控、调优，最终带动发布变更水平上新台阶。 背景 1）背景诉求 现网发布变更对运维开发工程师来说是最繁重的工作。发布变更的概念、节奏等已经是老生
lsmod命令用于显示已经加载到内核中的模块的状态信息。执行lsmod命令后会列出所有已载入系统的模块。Linux操作系统的核心具有模块化的特性，应此在编译核心时，务须把全部的功能都放入核心。您可以将这些功能编译成一个个单独的模块，待需要时再分别载入。
导包 <dependency> <groupId>com.aliyun.oss</groupId> <artifactId>aliyun-sdk-oss</artifactId> <version>3.10.2</version> </dependency> 工具类代码: 输入要上传的文件地址,返回上传后的地址 上传任意文件 import com.aliyun.oss.OSS; import com.aliyun.oss.OSSClientBuilde
4-3 服务端缓存文件清除功能实现 本节主要是对redis以及缓存文件进行清除,并在build结束后，断开链接
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点：
在早前这篇文章中 《ClickHouse已支撑S3和HDFS存储的零拷贝复制》，我介绍过 ClickHouse 为了更好的适应当前云原生的发展，利用多层存储的机制，打通了 S3 这样的对象存储。
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。
Asp.Net Core 5.0/6.0对象储存扩展包，支持Minio自建对象储存、腾讯云COS、。支持OSS常规操作，比如储存桶创建，删除、对象上传、下载、生成签名URL等。支持.NET 5/6，也推荐升级至.NET 5/6.
Apache Spark 是广为流行的大数据处理引擎，它有很多使用场景: Spark SQL、批处理、流处理、MLLIB、GraphX 等。在所有组件下是统一的 RDD 抽象，RDD 血缘通过两种依赖关系描述，窄依赖和宽依赖。其中宽依赖是支撑复杂算子（Join, Agg 等）的关键，而宽依赖实现机制就是 Shuffle。
python图像处理 from PIL import Image """打开图片""" pil_im=Image.open('test1.jpg').convert('L') #打开图片，后跟函数功能为转变成灰色 #print(pil_im) #打印图片属性GF """改变图片大小""" #pil_im.thumbnail((1000,1000)) #按比例改变图片大小（以最小值为标准） #pil_im=pil_im.resize((128,128)) #不管比例强制更改图片大小 """剪切图片""" #box=(100,100,400,400) #定义一个盒子 #region=pil_im.crop(box) #使用定义的盒子来剪切图片 """旋转图片""" #region=region.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转180度 #pil_im=pil_im.rotate(30) #逆时针旋转30度 """将图片粘贴到另一张图片中""" #pil_im.paste(region,box) """显示图片""" #pil_im.show() #将图片显示出来 """保存图片""" #pil_im.save('newname.jpg')
一般意义上，备份指的是数据备份或系统备份，容灾指的是不在同一机房的数据备份或应用系统备份。备份采用备份软件技术实现，而容灾通过复制或镜像软件实现，两者的根本区别在于：
/etc/docker/registry/config.yml 详解。 你可以在 docker run 时通过 -e 参数设置环境变量来配置。为了避免命令的繁杂，推荐大家通过挂载配置文件来进行配置。 storage: filesystem: rootdirectory: /var/lib/registry 对应着 REGISTRY_STORAGE_FILESYSTEM_ROOTDIRECTORY=/somewhere 通过挂载配置文件来修改配置 $ docker run -d \
本文将分享如何从零开始搭建一个基于腾讯云 Serverless 的图片艺术化应用！ 项目已开源，完整代码见文末 线上 demo 预览： https://art.x96.xyz/ 在完整阅读文章后，读者应该能够实现并部署一个相同的应用，这也是本篇文章的目标。 项目看点概览： 前端 react（Next.js）、后端 node（koa2） 全面使用 ts 进行开发，极致开发体验（后端运行时 ts 的方案，虽然性能差点，不过胜在无需编译，适合写 demo） 突破云函数代码 500mb 限制（提供解决方案）
随着数据量的爆发式增长，数字化转型称为了整个IT行业的热点，数据也开始需要更深度的价值挖掘，因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失，从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况，于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎，以便应对数据时代的到来。在此背景下，数据湖的概念被越来越多的人提起，希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下，又能够快速对接多种不同的计算平台，从而在数据时代占比的先机。
人资绩效系统数据预处理平台，负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据，查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案，查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式，对于更新查询等方面复杂度较高，不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足，但更新单个字段不够友好，且ES成本较高。
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导语：随着云存储业务蓬勃发展，节点数不断扩展。在数十万节点的庞大系统中，如何做到一周内完成全区域覆盖，并杜绝版本发布中的人为失误？文章围绕对象存储(以下简称COS)整体的发布演进，从发布效率的极致提升，平台发布标准化外包化上展开，讲解COS发布成熟度如何提升（当前level2+），希望提供业务通用的高质量变更模式与提效参考。
物流人资数据预处理平台，负责接收一线几十万员工不同条线的工作量，每日数据量约2000w，系统负责加工转换并提供数据查询的同时，还需保证查询性能，以及修改单个业务量功能。本文通过HBase在物流人资数据预处理平台中实践，讲解HBase集群如何协同工作，并概述读取数据以及存储数据的原理，以及使用HBase注意事项。
一、基于 Drone + Gogs 构建私有 CI/CD 平台 | Docker 篇
很久之前、部署方案选择了基于 Docker 的容器化落地方案，极简描述与总结于 gogs_drone_docker。但是随着微服务抽象定义的服务越来越多、团队规模越来越壮大时，单机部署的自动化持续部署平台在并行处理任务可能会出现大量排队、扩容机制不灵活，同时为了统一、对齐部署姿势，因此将 Docker 转 Kubernetes 。
Heptio Velero ( 以前的名字为 ARK) 是一款用于 Kubernetes 集群资源和持久存储卷（PV）的备份、迁移以及灾难恢复等的开源工具。
地址：对象存储 快速入门-SDK 文档-文档中心-腾讯云 (tencent.com)
所有配置都在config目录下的setting.json文件,可参照defaultsetting.json修改
现在成熟的前端团队里面都有自己的内部构建平台，我司云长便是我们 CI/CD 的提效利器。我先来简单介绍下我司的云长，此云长非彼云长，云长主要做的是：获取部署的项目，分支，环境基本信息后开始拉取代码，安装依赖，打包，并且将项目的一些资源静态文件上传 CDN，再将生成的代码再打包成镜像文件，然后将这份镜像上传到镜像仓库后，最后调用 K8S 的镜像部署服务，进行镜像按环境的部署，这就是我们云长做的事情。如果想从零开始搭建一个自己团队的部署平台可以看下我们往期文章 如何搭建适合自己团队的构建部署平台，本期我们只是针对云长中静态资源本地化的功能做细致阐述。
本文主要讲解企业级OSS对象存储服务Spring Boot Starter制作，开箱即用，为项目进行赋能。基于AmazonS3协议，适配市面上的对象存储服务如：阿里云OSS、腾讯COS、七牛云OSS、MInio等等 什么是OSS? OSS（Object Storage Service），对象存储服务，对象存储服务是一种使用HTTP API存储和检索对象的工具。就是将系统所要用的文件上传到云硬盘上，该云硬盘提供了文件下载、上传、预览等一系列服务，具备版本，权限控制能力，具备数据生命周期管理能力这样的服务以及技术可以统称为OSS OSS在项目中的使用 OSS对象存储在目前大部分项目中必不可少的存在，如下图所示。
网络功能虚拟化(NFV)从根本上改变了电信基础设施的部署方式，而这反过来又将极大改变通信服务提供商(CSP)交付服务的方式，因而会对运营支撑系统(OSS)产生重大影响。然而，正如运营团队常说的，NFV将对CSP的运营支撑系统(OSS)和业务支撑系统 (BSS)产生重大影响。其结果就是，采用NFV就意味着OSS转型，也就意味着要面对这个过程中无法回避的所有挑战。 NFV带来的挑战 尽管 NFV 有望为服务提供商带来独特的优势，但它也给运营和OSS带来一些无法回避的挑战。而这些挑战反过来又可能影响转型能否成功。
一般来说大家都用etcd备份恢复k8s集群，但是有时候我们可能不小心删掉了一个namespace，假设这个ns里面有上百个服务，瞬间没了，怎么办？
前言 一般来说大家都用etcd备份恢复k8s集群，但是有时候我们可能不小心删掉了一个namespace，假设这个ns里面有上百个服务，瞬间没了，怎么办？
随着业务的高速发展和实时计算的迭代，业务对实时计算的需求越来越多，对实时任务的稳定性要求也越来越高。对实时计算平台而言，底层调度系统及计算引擎的稳定性、高可用性就变的十分重要。本文主要围绕作业帮实时计算平台底层调度系统，从背景现状、目标与挑战、方案设计以及未来规划等几方面来展开。
Kafka早期作为一个日志消息系统，很受运维欢迎的，配合ELK玩起来很happy，在kafka慢慢的转向流式平台的过程中，开发也慢慢介入了，一些业务系统也开始和kafka对接起来了，也还是很受大家欢迎的，由于业务需要，一部分小白也就免不了接触kafka了，这些小白总是会按奈不住好奇心，要精确的查看kafka中的某一条数据，作为服务提供方，我也很方啊，该怎么怼？业务方不敢得罪啊，只能写consumer去消费，然后人肉查询。
在上期，我们提到，如果我们想把对象存储用在生产环境，仅仅在单AZ内部实现三副本只能保证数据99.9999999%的持久性。如果我们还期望业务的可用性达到99.999%以上，还需要实现对象存储的跨AZ部署，也就是所谓的“同城双活”。
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