Kubernetes 弹性伸缩全场景解析 (四)- 让核心组件充满弹性 (yq.aliyun.com)

【简介】

在本系列的前三篇文章中,我们介绍了弹性伸缩的整体布局以及 HPA 的一些原理,HPA 的部分还遗留了一些内容需要进行详细解析。在准备这部分内容的期间,会穿插几篇弹性伸缩组件的最佳实践。今天我们要讲解的是cluster-proportional-autoscaler 。

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@可耐芊小仙女 2019-08-12 15:32分享 / 0个评论
要不要再学学下面的文章?
kubernetes网络相关总结 (codemacro.com)
要理解kubernetes的网络模型涉及到的技术点比较多,网络上各个知识点讲得细的有很多,这里我就大概梳理下整个架构,方便顺着这个脉络深入。本文主要假设kubernetes使用docker+flannel实现。

整体上,了解kubernetes的网络模型,涉及到以下知识:
1、linux网络及网络基础
2、docker网络模型
3、kubernetes网络需求,及flannel网络实现

最后大家就可以结合实例对照着学习。
by @技术头条 2019-08-10 22:35 分享 查看详情
结合场景谈一谈微服务配置 (jm.taobao.org)
除了文中三个场景,其实还有更多更大胆的应用场景,如“大数据实时计算算法调整”、“异地容灾多活”、“应用业务场景动态推送”等等,可以参看 Nacos 的阿里云产品 ACM 的使用场景 。Nacos 配置管理模块,将敏感配置收拢管控起来,极大降低数据泄露等风险,并且提供如“动态推送”、“版本控制”、“快速回滚”等功能,保障了敏感配置的变更安全平稳的执行。

在限流与降级的场景,通过一个示例,为大家演示了如何通过 Nacos + Sentinel 实现流量的动态控制,这也是 Nacos 配置管理的一个十分典型的应用场景。降级也一样,大促高峰期间将某个非关键的系统组件进行关闭,在过了高峰期后再开启,这个也是可以通过 Nacos 的“动态推送”的功能来实现。

总之,只要系统涉及到了“敏感的配置”、“动态的配置”,都应该考虑将配置放入到 Nacos 中,让 Nacos 管控起来。
by @技术头条 2019-08-10 22:30 分享 查看详情
云原生时代, Kubernetes 多集群架构初探 (yq.aliyun.com)
近年来,多集群架构已经成为“老生常谈”。我们喜欢高可用,喜欢异地多可用区,而多集群架构天生就具备了这样的能力。另一方面我们也希望通过多集群混合云来降低成本,利用到不同集群各自的优势和特性,以便使用不同集群的最新技术(如 AI、GPU 集群等)。就是因为这种种原因,多集群几乎成为了云计算的新潮流,而被谈及最多并且落地的多集群场景主要有这三类:
by @可耐芊小仙女 2019-08-09 15:20 分享 查看详情
AnalyticDB for MySQL 3.0 技术架构解析 (yq.aliyun.com)
企业数据需求不断变化,近年来变化趋势日益明显,从数据的3V特性看:体积,速度和变化;Big Data强调数据量,PB级以上,是静态数据。而Fast Data在数据量的基础上,意味着速度和和变化,意味着客户可以更加实时化、更加快速地进行数据处理。在Forrester最近的一项研究中,超过75%的受访公司已经使用Fast Data解决方案。 在接受调查的人中,88%表示他们需要近乎实时地对数据执行分析。
by @可耐芊小仙女 2019-08-01 15:39 分享 查看详情
引领高并发直播场景进入毫秒时代,阿里云发布超低延时直播服务 (yq.aliyun.com)
近日,阿里云上线超低延时直播服务RTS(Real-time Streaming),该服务在视频直播产品的基础上,进行全链路延时监控、传输协议改造等底层技术优化,支持千万级并发场景下的毫秒级延迟直播能力,保障低延时、低卡顿、高清流畅的极致直播观看体验。
by @可耐芊小仙女 2019-07-31 15:11 分享 查看详情
多云混合云之多集群统一管理:基于阿里云ACK统一纳管多个不同Kubernetes集群 (yq.aliyun.com)
目前阿里云云原生产品家族已经支持多集群管理功能,允许使用阿里云容器服务Kubernetes(简称ACK)控制台或kubectl命令接入、统一纳管其他公有云、客户IDC自建K8s集群,集中管理部署K8s工作负载;并可以针对工作负载流量统一管理,支持服务就近访问、故障转移能力。本文重点介绍如何使用ACK控制台来接入一个外部Kubernetes集群,无论这个集群是否提供公网访问能力,或者该集群是来自其他公有云提供商,亦或是用户IDC自定义集群。
by @可耐芊小仙女 2019-07-30 15:14 分享 查看详情
看见“信任”,可信计算史上最全解析 (yq.aliyun.com)
可信计算(Trusted Computing,简称TC)是一项由TCG(可信计算组)推动和开发的技术。可信的核心目标之一是保证系统和应用的完整性,从而确定系统或软件运行在设计目标期望的可信状态。可信并不等同于安全,但它是安全的基础,因为安全方案、策略只有运行在未被篡改的环境下才能进一步确保安全目的。通过保证系统和应用的完整性,可以确保使用正确的软件栈,并在软件栈受到攻击发生改变后能及时发现。总的来说,在系统和应用中加入可信验证能够减少由于使用未知或遭到篡改的系统/软件遭到攻击的可能性。
by @可耐芊小仙女 2019-07-30 15:12 分享 查看详情
Kubernetes 弹性伸缩全场景解读(二)- HPA 的原理与演进 (yq.aliyun.com)
我们介绍了在 Kubernetes 在处理弹性伸缩时的设计理念以及相关组件的布局,在今天这篇文章中,会为大家介绍在 Kubernetes 中弹性伸缩最常用的组件 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)。HPA 是通过计算 Pod 的实际工作负载进行重新容量规划的组件,在资源池符合满足条件的前提下,HPA 可以很好的实现弹性伸缩的模型。HPA 到目前为止,已经演进了三个大版本,本文将会为大家详细解析 HPA 底层的原理以及在 Kubernetes 中弹性伸缩概念的演变历程。
by @可耐芊小仙女 2019-07-25 16:40 分享 查看详情
解锁云原生 AI 技能|在 Kubernetes 上构建机器学习系统 (yq.aliyun.com)
机器学习的工程复杂度,除了来自于常见的软件开发问题外,还和机器学习数据驱动的特点相关。而这就带来了其工作流程链路更长,数据版本失控,实验难以跟踪、结果难以重现,模型迭代成本巨大等一系列问题。为了解决这些机器学习固有的问题,很多企业构建了内部机器学习平台来管理机器学习生命周期,其中最有名的是 Google 的 Tensorflow Extended, Facebook 的 FBLearner Flow, Uber 的 Michelangelo,遗憾的是这些平台都需要绑定在公司内部的基础设施之上,无法彻底开源。而这些机器学习平台的骨架就是机器学习工作流系统,它可以让数据科学家灵活定义自己的机器学习流水线,重用已有的数据处理和模型训练能力,进而更好的管理机器学习生命周期。
by @可耐芊小仙女 2019-07-24 15:44 分享 查看详情
Jetpack 源码解析—LiveData的使用及工作原理 (mp.weixin.qq.com)
LiveData是一个可观察的数据持有者类,与常规observable不同,LiveData是生命周期感知的,这意味着它尊重其他应用程序组件的生命周期,例如Activity,Fragment或Service。此感知确保LiveData仅更新处于活动生命周期状态的应用程序组件观察者。
by @code小生 2019-07-21 19:06 分享 查看详情