为了解决未来我们服务的私有化部署问题，目前强依赖的腾讯云云函数scf(serverless、sls)需要有开源代替品。目前看来，Knative是一个具备可行性的方向。
通常情况下，在服务部署的时候，使用 pod 来管理一组相关的服务(一个 pod 中要么部署一个服务，要么部署一组有关系的服务)。如下图是部署了一组有关系的服务的结构图，其中 C 表示容器(container)，下面的 pod 里就有很多个容器。
Rainbond 5.2稳定版经过大量生产实践， 距上个版本(5.2.0)已4个多月，在此期间我们收到来自社区用户的反馈及问题后积极响应，不断完善5.2版本质量和体验。相对于去年的5.1版本，Rainbond 5.2 版本全新特性包括对接已有Kubernetes集群、 多集群管理、应用复制、 新UI视图 、OpenAPI开放 等20多个重大功能变更。
作为要了解etcd这个数据库，那么第一步就是要知道从哪里去访问官网，再下一步就是如何从官网中获取自己需要的文档资料。
只需要复制多份pod的副本即可，这也是k8s管理的先进之处，k8s如果进行扩容或者缩容，只需控制pod的数量即可。
了解K8S之前需要掌握Docker Kubernetes设计之初就是为了管理，调度容器技术；是google开发的一套开源的容器化编排技术；业界还有其他公司的容器编排技术例如Docker-compose，Docker-swarm，Mesos，目前k8s使用最广泛。
如果只看一个服务节点的部署，貌似是一项非常简单的工作，但如果同时发布成百上千个服务节点，尤其是需要在不影响线上业务的前提下完成发布工作，就会变得比较复杂。
用微服务器替代整体应用程序，或者建立新的应用程序，是开发团队日益增长的考虑因素，这些开发团队希望提高敏捷性，迭代速度更快，并跟上市场变化。通过在不同团队之间提供更大的自主权，允许他们并行工作，在更短的时间内实现更多的功能，微服务器提供的代码不那么脆弱，从而更容易进行更改，测试和更新。 Docker容器适合微服务，因为它们具有自主性，自动化和便携性。具体来说，Docker以其封装特定应用程序组件及其所有依赖关系的能力而闻名，从而使团队能够独立工作，而无需底层基础架构或底层基础来支持其正在使用的每一个组件。 此
Docker 虽好用，但面对强大的集群，成千上万的容器，突然感觉不香了。这时候就需要我们的主角 Kubernetes 上场了，先来了解一下 Kubernetes 的基本概念，后面再介绍实践，由浅入深步步为营。 关于 Kubernetes 的基本概念我们将会围绕如下七点展开： 一、Docker 的管理痛点 如果想要将 Docker 应用于庞大的业务实现，是存在困难的编排、管理和调度问题。于是，我们迫切需要一套管理系统，对 Docker 及容器进行更高级更灵活的管理。 Kubernetes 应运而生！Kubernetes，名词源于希腊语，意为「舵手」或「飞行员」。Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目，建立在 Google 在大规模运行生产工作负载方面拥有十几年的经验的基础上，结合了社区中最好的想法和实践。 K8s 是 Kubernetes 的缩写，用 8 替代了 「ubernete」，下文我们将使用简称。 二、什么是 K8s？
一个 Kubernetes 集群由一组被称作节点的机器组成。这些节点上运行 Kubernetes 所管理的容器化应用。集群具有至少一个工作节点。
我第一次接触容器编排调度工具是 Docker 自家的 Docker Swarm，主要解决当时公司内部业务项目部署繁琐的问题，我记得当时项目实现容器化之后，花在项目部署运维的时间大大减少了，当时觉得这玩意还挺新鲜的，原来自动化运维可以这么玩。后面由于工作原因，很久没碰过容器方面的知识了。最近在公司的数据同步项目中，需要使用到分布式调度数据同步执行单元，目前使用的方案是将数据同步执行单元打包成镜像，使用 K8s 进行调度，正好趁这个机会了解一下 K8s，下面我就用图解的形式将我所理解的 K8s 分享给大家。
9种隔离术 在硬件方案设计的时候，我们常提到过一个概念“故障域”。故障域指的是当一个区域出现故障以后，它的受影响范围。例如在设计双活数据中心的时候，我们要设置故障域，那个故障域是A站点，哪个是B站点。A站点出现断电，受影响的最大范围只限于本站点，那么A站点就是一个故障域。当然，硬件层面的故障域还可以分得更细：比如一个数据中心内部，不同楼层是不同的故障域；同一个楼层，不同的机架也是不同的故障域。在故障域这个问题上，关键是看故障的类型如何定义。 而隔离技术就是限制故障域的。当然，应用级别的隔离术比硬件的隔离更为
用 Prometheus 采集腾讯云容器服务的监控数据时如何配置采集规则？主要需要注意的是 kubelet 与 cadvisor 的监控指标采集，本文分享为 Prometheus 配置 scrape_config 来采集腾讯云容器服务集群的监控数据的方法。
Kubernetes 控制器管理器是一个守护进程，内嵌随 Kubernetes 一起发布的核心控制回路。在机器人和自动化的应用中，控制回路是一个永不休止的循环，用于调节系统状态。在 Kubernetes 中，每个控制器是一个控制回路，通过 API 服务器监视集群的共享状态， 并尝试进行更改以将当前状态转为期望状态。目前，Kubernetes 自带的控制器例子包括副本控制器、节点控制器、命名空间控制器和服务账号控制器等。
在正式开始讨论之前，我们先来区分清楚几个容易混淆的概念，分别是前面两讲中我介绍过的服务发现、网关路由，以及这节课要探讨的负载均衡，还有在下一讲中将会介绍的调用容错。这几个技术名词都带有“从服务集群中寻找到一个合适的服务来调用”的含义，那么它们之间的差别都体现在哪呢？下面我就通过一个具体的案例场景来给你说明一下。
Envoy是Istio数据平面核心组件，在Istio架构中起着非常重要的作用，本文首先介绍Envoy的基本概念及工作流程，再从Istio的设计角度出发，对Envoy在Istio中如何部署及如何对入站出站流量进行代理转发及流量劫持进行具体分析，最后通过实验加以验证。
微服务（Microservices）是一种软件架构风格，其中软件系统被划分为一组小型、自治的服务单元，这些服务单元围绕着业务能力进行组织，并通过轻量级的通信机制相互协作。每个微服务都是独立开发、部署和运行的，可以使用不同的编程语言和技术栈来实现，同时还可以独立地进行扩展和升级。
注册中⼼作为一般的RPC/Web服务中的底层设施提供了服务进程元数据（IP, Port, Interface, Group,Method等）存储，被Watch的功能，每个服务进程均需接⼊同⼀组持久化的K/V介质集群（⽐如: zookeeper,etcdv3等)。各进程均需将本进程的元数据存储于注册中⼼，并且能够Watch到其他服务进程的元数据变化（包括创建，更新等）。
本篇博客主要介绍了自动化工具这个概念，在微服务集群当中的作用，算抛砖引玉，欢迎大家提出自己的见解。
在当前微服务横行, 研发提速的大环境下, 除了单测对单个方法的逻辑做验证外, 在本机环境能正常运行, 减少三方环境的依赖也是提效的一个重要环节.
腾讯云‘一键HTTPS’底层使用就是SaaS WAF，所以这里的排查思路是一致的。SaaS WAF可以理解为一个Nginx服务集群，域名接入SaaS WAF并将DNS解析到WAF CNAME后，将隐藏源站，客户端的访问流量会先经过SaaS WAF，由WAF进行对访问流量进行识别、拦截、正常流量转发回源。
作为一名新时代的运维工程师，不掌握k8s这样开阔时代的工具怎能成为一名好运维呢？最近两周在折腾k8s集群，发现很是不容易。各种概念，各种插件。这里把安装过程和遇到的坑分享给大家，亲测这个教程搭建成功。k8s各种概念建议先理解概念后再上手搭建：
本应该是安心上班，学习总结项目经验，和大家一起共享技术的快乐。可上周突然被老家的事打乱，刚接完电话，衣服都没换就直接飞回老家了。这周来事情真是各种多，连续已经加班好几天了。
详细安装过程见：https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/deploy/
Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。
随着互联网服务的竞争进入红海，IT 服务的复杂性加大，用户对于软件工程的速度与质量有了更高的追求。在这样的大背景下，DevOps、容器、微服务逐步取代传统的开发模式成为云原生的关键组成部分，腾讯云更是凭借完备的产品矩阵、系统的布局和广泛的实践成为云原生领域的领跑者。
今天我的主题是在微服务场景下的一个性能问题的定位优化，那么今天会讲一个我们其实出现的一个真实的一个场景，然后其实还是花了蛮长时间，然后把这个东西才定位到一个具体的问题。
云进入以「应用为中心」的云原生阶段，Operator 模式的出现，为 Kubernetes 中的自动化任务创建配置与管理提供了一套行之有效的标准规范。针对大规模分布式物联网 MQTT 消息服务器 EMQX 全生命期管理的自动化管理工具 EMQX Kubernetes Operator（本文中简称 EMQX Operator）应运而生。
Service Mesh 的概念自 2017 年初提出之后，受到了业界的广泛关注，作为微服务的下一代发展架构在社区迅速发酵，并且孵化出了诸如 Istio 等广受业界关注的面向于云原生 (Cloud Native) 的微服务架构。目前阿里、华为云、腾讯云都在 Service Mesh 上投入了大量精力进行研发和推广。阐述和讨论 Service Mesh 架构的文章目前网络上已经非常丰富，在此不再赘述。本文主要阐述 Service Mesh 架构在有赞是如何一步步发展和落地的，期望能够给读者带来一定的思考和借鉴意义，并对 Service Mesh 架构能够解决的问题和应用场景有进一步的了解。同时，有赞 Service Mesh 架构发展的过程也正是有赞微服务架构的演进过程，期待能够给正在进行微服务改造的团队带来一定的启发和思考。
1）在将课前资料中的mysql.tar文件上传到虚拟机，通过load命令加载为镜像
鉴于开发人员已经开始采用敏捷、方便的可编排技术，因此会越来越多地采用基于容器的应用程序。但是当这些应用程序进入生产阶段时，他们的编排解决方案对操作复杂性产生了相当大的影响。DevOps成功的最大障碍之
本文基于SpringBoot 1.5.7和SpirngCloud Dalston.SR5。
在热捧容器、Kubernetes之际，是否有人关注到这么一个事实：其实Kubernetes的学习门槛很高、真能把容器用好的人并不多。
微服务架构图谱，通过谷歌或Bing下，可以看到各种各样的架构图，源于业务和架构师自身的喜好或者粗细粒度。
本文档是完成***压力测试的指导性文件。本文档给出了对测试需求、测试环境、测试过程及测试结果的总体要求, 这也是本测试项目中其他文档编写及结果评价的基础。
隔离是通过将系统、资源分开，从而保证在发生问题时使其影响最小化，防止出现雪崩效应。
原创内容，转载请注明出处 博主地址：https://aronligithub.github.io/ 前言 在经过上一篇章关于etcd相关技术概述的铺垫,这个篇章就是介绍以及演示单台etcd部署以
导语：近日，Tars 开源项目在上海发布并开源了 Go 语言版本，其性能与 C++ 版本相当，比 gRPC 的性能高 5 倍。 ——编者 Tars 是腾讯开源的一款微服务框架，它于去年 4 月份开源，并于今年 6 月捐赠给了 Linux 基金会。Tars 为用户提供了涉及到开发和运维的一整套解决方案，帮助一个产品或者服务快速开发、发布、部署、上线和维护。它集可扩展协议编解码、高性能 RPC 通信框架、名字路由与发现、发布监控、日志统计、配置管理等于一体，通过它可以快速用微服务的方式构建稳定可靠的分布式
作者 | 李德怀 前言：通用场景下的线上服务相比头部互联网服务，往往单个服务访问量较小，最大 DAU 几万甚至几千；需要提供服务的后端服务器少，往往只需十几台甚至几台就足够支持服务压力；服务种类多不规范，有几百甚至上千个服务；开发语言不统一，每个团队根据自己的喜好选择语言种类或者技术栈，而且存在很多无人维护的服务。这就导致通用场景下的互联网服务的资源利用率低，比如 CPU 利用率普遍不足 10%，而且服务治理困难，稳定性差，很少能达到 3 个 9。 在当前疫情反复、经济下行的宏观大背景下，通用场景下的
目前有三种安装方式 第一种是yum安装 使用yum安装，好处是简单，缺点就是要获取最新版需要跟你学yum源，而且所有软件的依赖又不能自己指定，尤其是系统版本比较，使用yum源安装的kubernetes的版本也会受到限制。
摘 要：通过对数据处理阶段性发展的解析，分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求，验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
历经300多个日夜，2021年8月，基于国产企业级分布式数据库腾讯云TDSQL打造的昆山农商银行新一代核心系统成功投产上线。它采用“微服务应用+国产分布式数据库”架构，该架构在同类银行中尚属首次。 新核心系统整体处理能力可以达到6300TPS（事务处理数/秒），可支持每日亿级交易量，在性能方面，高频帐户类交易平均响应时间在300毫秒之内，查询类交易平均交易响应时间在100毫秒之内，日终批量时间缩短至8分钟左右，季度结息17分钟左右，96秒完成10万笔社保代发，性能远超原核心系统，在全国同类型银行中处于
目前TKE控制台暂时不支持Job, Pod, CronJob等对象的展示。有通过web界面查看这些类型对象的需求的话，可以自行安装k8s dashboard UI来实现。
今天，我们不谈具体的概念，或者是算法，比如限流，目前已有很多这方面的内容，我们一起来看一看如何有效地落地。
引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展，在大数据技术出现之前已经发展了数十年，几起几落，但当遇到了大数据与分布式技术的发展，解决了计算力和训练数据量的问题，开始产生巨大的生产价值；同时，大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现，向人工智能领域延伸；此外，随着数据不断汇聚在一个平台，企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术，在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力，结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行
测试服务器上使用docker搭建了个elasticsearch服务集群，由于需要为es安装中文分词的插件，不料安装的姿势有问题，导致无法启动了。由于是测试开发所用，也没有为容器挂载数据卷，所以容器关闭后宿主机上就没有相关的目录了。而且是plugins目录结构的原因导致es服务找不到相关文件无法启动。
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