ECS任务不能扩容的原因有以下几点:
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阿里云K8S集群的一个重要特性,是集群的节点可以动态的增加或减少。有了这个特性,集群才能在计算资源不足的情况下扩容新的节点,同时也可以在资源利用率降低的时候,释放节点以节省费用。
内容概况 云计算的特点是开箱即用,可以随时的扩缩容,不用考虑硬件的损坏问题,也有丰富的云服务和云平台供我们选择。在本次演讲中,黎山通过实际应用场景为我们讲述了基础设施及代码的重要性,以及在云计算的运维
扩容: 1、磁盘分区 [root@ecs-7837 ~]# fdisk /dev/vda
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统,目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB,数百多个 Redis 缓存集群实例,数万多个 Redis 数据节点,其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
业务同学反馈有个服务在部署容器后不间断收到积压告警,该服务对积压敏感,影响派单的时效性。原来部署到ECS上的服务没有积压情况,准备往容器迁移。下面是业务同学做的排除测试,另外容器当前在J/K可用区部署,而MQ集群部署在B/G/F区。
EdgeCluster实现了合并回源,对于某一路流,不管有多少客户端播放,EdgeServer都只会从OriginServer取一路流,这样可以通过扩展EdgeCluster来增加支持的播放能力,也就是CDN网络具备的重要能力:高并发。
Terway是阿里云开源的基于专有网络VPC的容器网络接口CNI(Container Network Interface)插件,支持基于Kubernetes标准的网络策略来定义容器间的访问策略。可以通过使用Terway网络插件实现Kubernetes集群内部的网络互通
网友说自己的小型网站部署服务器上,随着网站数据增多、访问量变大后,用什么办法解决大流量访问,扩容增配置还是动静分离呢?这个问题对于很多站长来说是一个挺纠结的问题。业务在高速增长中,传统的方法是扩容增配,CPU/内存/带宽等等都是扩容的对象。那么现在随着云服务器的普及率越来越高,也可以利用动静分离的办法来解决这个问题。本文中魏艾斯博客说一下整体思路,有了思路再去操作就容易很多了。
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疫情初期某地政府决定发放一批免费口罩面向该市市民,该市市民均可免费预约领取,预约时间为早上9点-12点,因此该场景为限时抢购类型场景,会面临非常大的定时超大流量超大并发问题,在该项目的落地过程中,涉及的架构演变,做了一些记录和思考。
所谓动静分离就是通过nginx(或apache等)来处理用户端请求的静态页面,tomcat(或weblogic)处理动态页面,从而达到动静页面访问时通过不同的容器来处理。 0x01网站“动静分离”分
序言 传统软件项目交付中,各个角色分工明确,也暴露了很多软件交付中的很多问题。 DevOps的工作方式恰如其分的解决了其中一些问题,那么如何从传统交付流程迁移到具有伸缩性,灵活性,以及快速响应的持续交付中来,这种新的交付部署方式会给团队带来哪些变革,以及如何在大规模团队中落地。大规模团队将如何标准化的进行持续交付,以及它带来的便利和下一阶段的挑战是什么? 本文的五个部分: 传统流程交付模式; 持续集成的交付模式; 微服务下的持续集成交付模式; 标准化的演进案例; 下一阶段的挑战。 (一)传统流程交付模式 首
云服务器是一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算服务,帮助用户快速构建更稳定、安全的应用,提升运维效率,降低 IT 成本,使用户更专注于核心业务创新。
数字化已成为驱动金融的重要力量。通过新科技提升金融服务效率、提升服务质量是大势所趋。但尽管如此,各家券商在科技金融领域的布局存在较大差异。有积极布局者,有旁观犹豫者,也有不为所动者。
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文,是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术,高性能全局一致性SCC和热备无感秒切,无论在跨机扩展还是跨机切换,都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线,目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度,演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
近日,AutoMQ 团队发布了基于云的开源云原生 Kafka—— AutoMQ for Kafka,所有的代码采用 Apache 2.0 开源许可。AutoMQ 充分挖掘了云原生的技术红利和成本优势,再结合 Serverless 弹性技术,实现了 Apache Kafka 十倍的降本增效。本文从技术架构的角度,来揭秘 AutoMQ 为 Kafka 量身打造的云原生十倍降本方案。
EDAS支持语言Java,C++,PHP。EDAS支持Idea,Eclipse;Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理,不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可用的分布式系统,考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网(轻量配置中心)。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置,优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能,可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口,需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的,可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址};通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS),调用链查询(可查看慢业务和出错业务),调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能,但目前只有短信与邮件通知的方式,报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型:中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个应用),Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况,对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态,对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器,容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延,容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理,包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数,Tomcat参数,可对应用的实例分组(可按分组部署应用,添加实例到分组),可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群:Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息,应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组(group、DataId、Content)组成。 EDAS 提供主子账号体系,付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源,所有权限),但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建,子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权,EDAS授权(两种方式互斥,有了RAM授权,那么就不能在EDAS中授权),主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB(Server Load Balancer)、专有网络VPC(Virtual Private Cloud)这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生,如果无客户访问网站,
本文主要讲述 kubernetes-operator 的开发过程,kubernetes-operator 已经开发了一个多月,其核心功能已经实现,其中的架构以及功能设计主要来自于一些生产环境的经验以及自己从事 kubernetes 运维开发两年多的一些工作经验,如有问题望指正。
很多朋友经历了昨晚阿里云3小时左右的故障,我司的业务也受到了一定影响,技术的同事一起熬夜奋战,最终观察服务稳定运行了两个多小时,直到凌晨五六点多才逐渐登出VPN。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,计算、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。
数据库部署架构是从容量、可用性、性能、成本等多方面权衡的结果,网商银行基础架构从建行之初满足快速业务响应的分布式架构,到单元化架构的落地,再到云原生时代,其中伴随着业务的快速发展,数据库的部署架构也经过多个版本的迭代发展。 容灾方面,从最初的“两地三中心”,具备机房级容灾,不具备全部的城市级容灾,经过扩容建设发展到现在的“三地五中心”。具体部署方式如图3-1-1所示,采用3-2-1的部署方式,任意一个城市的故障,通过选主(选择主库)实现主库的切换完成容灾。 图3-1-1 “三地五中心”架构 分布式业务
导读:涉及开发的技术人员,永远绕不开的就是将应用部署到相应服务器上,本文将给大家讲解:对于容器服务 ACK,怎么实现真正“一键部署”,提高开发部署效率,在 K8s 的运用上做到快人一步。
还记得我之前写过一篇文章叫做《Docker快速部署项目,极速搭建分布式》,在那里讲述了如何去使用docker swarm,如何构建自己的私人镜像仓库。随着最近的业务量的增长,机子加多。对于docker swarm管理难度有上升的趋势。主要的问题有以下几个
Pin,关注 RPC、Service Mesh、Serverless 等云原生技术。
随着互联网时代的不断发展,开发者可能会面临这样的困境:为了解决问题、提升开发效率而竭力研发出来的“创新”,似乎削弱了他们在公司的重要程度,甚至取代了他们原先的地位。比如,在云原生时代,部分企业更愿意选择 K8s 来解决运维、弹性的问题,而不是组建一支需要耗费大量雇佣资金、管理资金的研发团队。
经过上次redis超时排查,并联系云服务商解决之后,redis超时的现象好了一阵子,但是最近又有超时现象报出,但与上次不同的是,这次超时的现象发生在业务高峰期,在简单看过服务器的各项指标以后,发现只有cpu的使用率在高峰期略高,我们是8核cpu,高峰期能达到90%的使用率,其余指标都相对正常。
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。
当我们尝试去理解 Kubernetes 集群工作原理的时候,控制器肯定是一个难点。这是因为控制器有很多,具体实现大相径庭;且控制器的实现用到了一些较为晦涩的机制,不易理解。但是,我们又不能绕过控制器,因为它是集群的“大脑”。
“基础架构即代码(Infrastructure-as-Code,IaC)”是一种使用新的技术来构建和管理动态基础设施的方式。它把基础设施、工具和服务以及对基础设施的管理本身作为一个软件系统,采纳软件工程实践以结构化的安全的方式来管理对系统的变更。
TQueue是UE4提供的队列容器,完全满足队列的先进先出性质,这里主要用于多线程同步数据。如果比较了解多线程编程的话,那你肯定知道多线程中最常用的一个容器就是消息队列,解决的就是生产者-消费者问题。
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
Hadoop绝非一个简单程序,集群模式下更是如此,所有的数据都存储在Hadoop中如果操作不当会存在丢失数据的风险,那么怎么在安全的情况,扩容下线维护或者磁盘满了怎么增加空间,就是今天的主要内容了. 附上: Hadoop的官网:hadoop.apache.org 喵了个咪的博客:w-blog.cn 1.增加节点 当磁盘满了或节点不够处理速度慢了都需要对节点或者通过增加节点的方式进行磁盘扩容,这个时候就需要用到Hadoop扩容机制了 通过如下命令可以查看各节点情况磁盘容量等 > hadoop dfsadm
作者:李志勇 来源: http://www.csdn.net/article/2016-03-21/2826611 偶然在网上看到游族网络运维总监李志勇先生进行的一次分享,作为一个运维人,对其中的运维
本文主要描述ThinkSNS Plus服务端系统性能、服务端高性能部署方案及优化措施、服务端系统持续优化及升级策略。本文未涉及前端(PC站点、H5站点、Android、IOS)性能方案。
使用Linux的过程中,在处理很长的并且包含复杂的语法的命令时,如果不小心犯了一点小错误,需要重新输入整个命令以及参数,直到命令执行成功为止。另一种选择是使用 fc 命令编辑并重新运行前一个命令,而无需重新输入整个命令以及参数。
和STL的vector类似,TArray在构造完成之后,是可以动态增加和删除,调整内部的内容。STL的vector增删改查等基本操作,TArray是都有对应实现的,除此外还有针对性能或易用性额外封装的一些函数,下面会逐一介绍一下,并列出TArray不一样的地方。
1、人家告诉你ECS、RDS即有通用属性,又包含自己的特有属性,很明显考的是面向对象中的继承。
高并发、高可用、高性能被称为互联网三高架构,这三者都是工程师和架构师在系统架构设计中必须考虑的因素之一。今天我们就来聊一聊三H中的高可用,也是我们常说的系统稳定性。
1 数据库的连接 mysql -u -p -h -u 用户名 -p 密码 -h host主机
2、如果需要卸载,执行命令:rpm -e 软件名,执行失败的时候可以使用:rpm -e --nodeps 软件名强制卸载,卸载之后再使用 rpm -qa | grep mysql 或者rpm -qa | grep mariadb查看结果。
昨晚入睡后,收到松哥的 QQ 消息,说松松商城打开报错,于是手机 QQ 上打开了首页地址,发现有如下报错: MySQL server error report:Array ( [0] => Array
摘 要:CDN服务商普遍面临着各边缘节点承载能力不均难以最优调度的棘手问题,中国移动充分发挥掌握Local DNS的优势,首创了DNS权重扩展协议,可将CDN节点的容量比例由GSLB调度中心传递到LocalDNS,实现面向终端用户的按比例调度,本文介绍了DNS权重扩展协议的技术原理,在江苏移动的部署测试情况,为均衡CDN节点利用率提供了一种新的解决方案。
通常情况下,Linux的网卡中断是由一个CPU核心来处理的,当承担高流量的场景下,会出现一些诡异的情况(网卡尚未达到瓶颈,但是却出现丢包的情况)
提到线粒体,你能联想到哪些相关词汇?氧化磷酸化?三磷酸腺苷 (ATP)?不会吧,不会吧,还有人对线粒体的认识只停留在供能阶段?! 目前,越来越多的研究已表明,细胞外的线粒体可被细胞内吞,进入到细胞内,然后以完整的形态发挥作用。嘿嘿,如果你知之甚少,那来看看小 M 给你介绍下 “线粒体移植”吧~
在 Linux 系统中,有许多场合都使用时间戳的方式表示时间,即从1970年1月1日起至当前的天数或秒数。如/etc/shadow里的密码更改日期和失效日期,还有代理服务器的访问日志对访问时间的记录等等。
今天中午,尝试着将线上rds的一套主从复制架构重新给搭建成一主两从的架构,在搭建的过程中,遇到了一些有意思的问题,记录一下:
先说说近期的进展吧,最大头的成果就是趁着五一假期把 VulkanDriver 基本写完了,经典三角形:
本节阿森将和你一起深入浅出的学习简单几条指令,快速上手在linux写代码,同时更好的理解指令记忆
如今,来自不同来源和模式的数据使得查明软件问题和理解问题的根本原因变得困难。通用模式有助于标准化数据,从而改进可观测性和安全解决方案中数据的分析、可视化和关联,从而加速根本原因分析。为了确保我们的客户和更广泛的社区能够从标准化中受益,Elastic 致力于基于 Elastic Common Schema (ECS) 和 OpenTelemetry (OTel) 开发指标、日志、跟踪和安全事件的通用架构。
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