Kubernetes是一个广泛使用的容器编排平台,它支持在集群中运行多个容器,并提供了一些特性,如自动扩展和负载均衡等。但是,在运行容器的过程中,我们需要解决存储管理的问题,例如如何将持久数据存储到容器中。在Kubernetes中,我们可以使用Persistent Volumes(PV)和Persistent Volume Claims(PVC)来解决这个问题。
Kubernetes 1.14 发布了,些版本主要关注可扩展性并支持更多工作负载,带来了 30多项功能增强,其中包括从 beta 到稳定的 10 项功能。亮点包括以下几部分。
ES是设计成一个搜索引擎的,只擅长返回匹配查询较少文档,如果需要返回非常多的文档需要使用Scroll。
金融企业中,“数据”扮演着重要的角色,因此其对数据的存储、使用也格外重视。本文将对典型金融企业中的存储场景进行分析,并针对不同场景的技术现状及未来发展进行简要说明。
随着交流机会的增多(集中在金融行业, 规模都在各自领域数一数二), 发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域. 数据库服务的需求可以简化为:
随着交流机会的增多(集中在金融行业,规模都在各自领域数一数二),发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域。数据库服务的需求可以简化为:
摘要 VMware vSAN 通过 vSphere 原生的高性能体系结构支持业界领先的超融合基础架构解决方案。 vSAN是 Software-Defined Data Center 的核心构造块。 借助 VMware 支持的超融合基础架构,您能够安全发展、降低 TCO 以及根据未来发展需求扩展规模。 vSAN概述 SDDC概述 在软件定义的数据中心内,整个基础架构都实现了虚拟化,并且数据中心完全由软件自动控制。vSphere是软件定义的数据中心基础。 关于vSAN vSAN是借助软件将服务器本地众多的空白磁
吕亚霖,2019年加入作业帮,作业帮架构研发负责人,在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。 莫仁鹏,2020年加入作业帮,作业帮高级架构师,在作业帮期间,推动了作业帮云原生架构演进,负责作业帮服务治理体系的设计和落地、服务感知体系建设以及自研mesh、MQproxy研发工作。 摘要 日志是服务观察的主要方式,我们依赖日志去感知服务的运行状态、历史状况;当发生错误时,我们又依赖日志去了解现场,定位问题。日志对研发工程师来说异常关键,同时随着微
Kubernetes 中使用节点的本地存储资源有 emptyDir、hostPath、Local PV 等几种方式。这之中,emptyDir 无法持久化数据,hostPath 方式需要手动管理卷的生命周期,运维压力大。因此在某些场景下,如果用户出于性能和运维成本考虑需要使用本地存储,Local PV 似乎是唯一选择。
如果你有很多Lora或大模型需要存储,但不想移动存储基础文件,你可以考虑使用以下插件:
网络上关于AWS Nitro技术细节的内容不多,本文是AWS VP兼杰出工程师James Hamilton的Nitro介绍性文章,差不多是Nitro介绍最详细的文章了。并且末尾,有读者提问,Hamilton仔细进行了回答,帮助大家揭开了很多“谜团”。
去年的AWS re:Invent 2021有很多跟芯片相关的内容值得展开来说的事情。但网上已经有很多专业的文章了,我就不再班门弄斧一一介绍了。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),支持PB级数据量的交互式分析,ClickHouse最初是为YandexMetrica 世界第二大Web分析平台而开发的。多年来一直作为该系统的核心组件被该系统持续使用着。目前为止,该系统在ClickHouse中有超过13万亿条记录,并且每天超过200多亿个事件被处理。它允许直接从原始数据中动态查询并生成报告。自2016 年开源以来,ClickHouse 凭借其数倍于业界顶尖分析型数据库的极致性能,成为交互式分析领域的后起之秀,发展速度非常快。
引言 随着越来越多的用户开始将关键业务迁移上云,部分关键业务的场景如大型 SQL 数据库、NoSQL、视频编解码、推理训练等业务对存储提出了稳定低时延、高性能的业务诉求,CBS 的产品矩阵并不能很好地满足这类场景。 因此为了满足 IO 密集场景对云硬盘的要求,在历经过超半年的用户线上业务压力后,CBS 在极致性能、持续稳定、高可用性等多方面都有了进一步优化,推出了基于最新一代 CBS 3.0 存储引擎的增强型 SSD 云硬盘和极速型 SSD 云硬盘产品。其单路 IO 时延优化到了无限接近本地存储的 10
今年2月,由光环新网运营的AWS 中国(北京)区域和由西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域发布新的实例类型,新的实例类型包括C5、C5d、R5、R5d。除了这四种之外,在AWS国外部分区域还上线了最新的C5n。
这是楼主在知乎的回答,博客园补发下。 0:Launchy 神器级别。桌面再不会出现快捷图标了。比如快速打开群聊天: 1:Everything 神器级别。秒全盘搜索: 2:vimium 仙器级别。
在TiDB中(TiDB是一个分布式SQL数据库,其存储引擎TiKV是一个分布式的key-value存储引擎),TiKV使用了RocksDB作为其底层存储引擎,利用RocksDB提供的键值存储与读写功能,以及LSM-tree架构来实现数据的持久化和高效读写。
很多情况下,反映一个服务的健康状态,单从其服务可用性并不完全准确,反而服务的某些日志可以准确的反映出这个服务是否处于亚健康状态,是否即将出现异常,从而从一定程度进行故障预测和干预。
现有的存储系统经过长期发展,种类及其繁多,架构也各不相同,仅靠一文不可能讲得完全详尽。笔者试图在各个存储系统中,按照从底层到上层的思路,抽象出某些共性,也就是:物理层、协议层、架构层、连接层四个层次。这种层次划分不一定对所有存储系统通用,但可以帮助初学者对市面上主流的存储技术架构建立一个大体的认识,接下来我们由下往上详细分析。
部署选项 选择合适的硬件 优先使用SSD。 确认是本地存储还是远程存储,并作出相应的措施。 使用RAID来保护硬件缺陷和恢复方案。推荐使用RAID-10。 RAM 经常访问的item最好缓存在RAM中,以便MongoDB可以提供最佳的响应时间。 确保有足够的RAM来容纳索引,否则将对生产性能产生严重影响。 索引 索引会严重影响性能,要选择合适的索引。索引的字段最好不要更改。 如果写操作修改了索引字段,MongoDB将更新全部此字段相关的索引。 为分片做准备 如果不确定的话最好在开始时不要添加分片。 选
随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展,各行各业加速数据化转型,数据容量以前所未有的速度增长,本地存储难以适应数据的指数式增长。
随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展,各行各业加速数据化转型,数据容量以前所未有的速度增长,本地存储难以适应数据的指数式增长。 另一方面,公有云因其易扩展、低成本、安全稳定的特点,逐渐被企业广泛应用。但出于性能效率、数据私密、法规要求、成本管理等方面的考虑,如何在不改变原有 IT 架构的情况下,以较低的成本平滑向云架构演进,是每个企业面临的重大挑战。因此,混合云存储模式应运而生,既能提升访问效率,又能充分利用云带来的优势,帮助传统企业客户轻松实现数据在本地数据中心和公有云之间的无缝流动。 近日,腾讯云
几年前,用Proxmox Virtual Environment(一个VMWare Vsphere的开源替代,以后简称PVE)搭建了一个测试云平台,使用了PVE自带的分布式存储Ceph。加上PVE自带的KVM虚拟机和LXC容器,再配置了虚拟交换机Open vSwitch,勉强算是一个所谓的超融合构架。
越来越多的企业选择Kubernetes作为基础架构,它能够帮助我们缩短软件项目上市时间、降低基础架构成本、并提高软件质量。由于Kubernetes比较新,因此IT团队都在学习如何在生产环境中,在Kubernetes上对应用程序进行运行和维护。本文将探讨,当在需要额外的计算能力时,将Kubernetes应用程序迁移至另一个新的集群。
本文是Elasticsearch索引优化系列的第三篇,此前已发布第一篇和第二篇。本系列教程主要目的是通过对Elasticsearch配置进行调优来提升索引性能,并降低监控和管理压力。本文翻译自QBox官方博客,版权归原作者Adam Vanderbush所有。
Ceph和OpenStack是一个非常有用和非常受欢迎的组合。 不过,部署Ceph / OpenStack经常会有一些容易避免的缺点 - 我们将帮助你解决它们
现有的存储系统经过长期发展,种类及其繁多,架构也各不相同,按照从底层到上层的思路,大致可以分为:物理层、协议层、架构层、连接层四个层次。接下来我们由下往上详细分析。
文件是现代组织的主要资产。混合云文件服务通过结合云计算和内部部署的文件系统的优势,将在全球范围内越来越多地用于管理和共享文件。
西部数据(Western Digital)依然认为机械硬盘在数据中心拥有一席之地。近日,西部数据公布了最新的机械硬盘产品路线图。西部数据计划在2020年会推出18TB、20TB的硬盘,并预计在在2026年推出60TB的机械硬盘。西部数据的路线图比两年前ASTC协会公布的要保守一些,后者之前预计2026年HDD硬盘容量能达到100TB级别。
Shopee ClickHouse 是一款基于开源数据库 ClickHouse 做二次开发、架构演进的高可用分布式分析型数据库。本文将主要介绍 Shopee ClickHouse 的冷热分离存储架构和支持公司业务的实践。
GPU 云服务器(GPU Cloud Computing)是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务,因此,可以广泛应用到深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景中。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能,有效解放用户的计算压力,提升业务处理效率与竞争力。腾讯云的GPU云服务器分为两类,一个是计算型实例服务器,一个是渲染型实例服务器。不管是何种类型的GPU云服务器,都需要配置和安装必要的组件才能正常工作和使用。
作者:Avishai Ish-Shalom是ScyllaDB公司的开发者推广人员。
对于一个由对象存储和数据库组合驱动的文件系统,缓存是本地客户端与远端服务之间高效交互的重要纽带。读写的数据可以提前或者异步载入缓存,再由客户端在后台与远端服务交互执行异步上传或预取数据。相比直接与远端服务交互,采用缓存技术可以大大降低存储操作的延时并提高数据吞吐量。
Alex,专注于云计算领域数年,目前主要从事容器云平台的建设,推进各类基础设施服务的云原生化。
ClickHouse 是一款开源的列存 OLAP(在线分析查询)型数据库,实现了向量化执行引擎,具有优秀的 AP 查询性能。Shopee ClickHouse 则是基于 ClickHouse 持续做二次迭代开发和产品架构演进的分析型数据库。
提起服务器,大家都知道过去经典的分类法是根据服务器形态来区分,包括塔式、机架和刀片服务器,这似乎已经成为了官方教科书。但是,随着虚拟化应用和云计算的发展,虚拟化是用户采购服务器应用到的最重要方面。而在虚拟化应用方案中,又可以分为纵向扩展和横向扩展。数据中心需要采购设备来满足企业的快速发展对性能和可用性而产生新的要求,而且在以后IT需求改变时能够进行相对轻松的扩展。 虚拟化催生服务器新格局 在过去十年, IT领导者在开始使用特定策略比如服务器整合率以及虚拟主机数时,纵向扩展架构往往作为衡量IT性能的战略选择。
历来以GPU家喻户晓的英伟达近日收购了以色列初创公司Excelero,向企业存储领域进一步挺进。
摘要:本文分析了hostPath volume缺陷,然后对local persistent volume的使用场景、基本的工作机制进行了分析,介绍了使用时的注意事项,并简单介绍local volume manager如何帮助administrator进行local persistent volume的生命周期管理的。
Kubernetes 发布了 1.10 版本。这是各位贡献者和发布团队的的又一次胜利。
第一次知道数据库,是在大学时的数据库课程,那个时候的数据库特指关系型数据库。到后面工作后,才知道除了MySQL,Oralce这类关系数据库之外,还有NoSQL。 印象中,当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性,发展迅速。但技术并非一成不变,二者可以相互借鉴。 待NoSQL潮水褪去,NewSQL出现,就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。
在 Kubernetes 中,Volume 和 Persistent Volume 是与数据存储和管理相关的两个重要概念。
01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后,该项目受到了业界的广泛关注。 Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件,同时也能解决在大Shuffle场景下,计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。(更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]) 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布,而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
内容来源:2018 年 7 月 17 日,VMware大中华区原厂高级技术讲师史峻在“VMware直播分享 第二期”进行《vSAN架构解析与6.7功能介绍》演讲分享。IT 大咖说经主办方和演讲者审阅授权转发。
云计算不仅仅代表着近乎无限的资源,我们也需要了解其中可能存在的种种性能问题。 以Amazon AWS与微软Azure为代表的公有云服务属于基于控制台的编排方案,它们能够帮助用户运转并管理必需的基础设施。此外,它们还提供大量功能与插件,从而构建起各类极具吸引力的最终解决方案。 在多数情况下,由于拥有强大的可扩展能力,这些云方案似乎能够提供无穷无尽的计算资源,我们几乎永远不可能触及其性能瓶颈。 然而作为用户时常面对的性能问题之一,磁盘或者说存储性能始终困扰着我们每位云服务支持者。 经过一系列测试,AWS以及Az
Oracle Linux 8.0 发布了,更新包中包括基础 BaseOS 和 Application Streams,其中 BaseOS 提供运行环境的用户空间,Application Streams 提供了一系列以往分发在软件集中的应用,以及可在用户空间内运行的其它产品和程序。
作者简介:程彬,腾讯基础架构部数据库研发负责人。2008年毕业加入腾讯,一直从事数据存储相关研发工作;在云计算浪潮涌来之时参与到腾讯云存储产品的打造。目前在腾讯TEG基础架构部,负责数据库(CDB)和云硬盘(CBS)研发相关工作。
es吃内存,es吃的主要不是你的jvm的内存,一般来说es用jvm heap(堆内存)还是用的比较少的,主要吃的是你的机器可用的剩余内存
目前,实现云环境中数据的高效存储是云计算提供服务的基本要求。云计算和云存储已经成为提供信息和在线功能的首选方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云