首先我们项目的定位是一个图片,音频为主体的分享应用,于是服务器对于大资源的存储有了常规数据库,nginx静态资源存储和对象存储服务的选型问题.常规数据库(如mysql)的业务存储不可避免的遇到服务器带宽问题和单点问题.于是我们选择了COS服务进行大对象存储,同时对于生成目录等用户关键信息进行云Redis存储并选择双机备份.项目开发,压测结束Redis只占用了2M内存空间,COS服务+CDN溯源提供了优秀的读写带宽和数据保持.
本文介绍了云服务中的弹性伸缩功能，通过该功能可以自动调整计算资源，以适应不同的负载需求。文章还探讨了弹性伸缩的实际应用案例，如Netflix和Facebook使用弹性伸缩来降低成本并提高服务质量。
本文提供视频讲解，详细见地址：https://www.bilibili.com/video/BV1iv411v7xm
Spring Boot是Java开发人员使用的最流行的框架之一，它可以轻松地创建独立的、生产级别的Spring应用程序。而Kubernetes是一个开源容器编排平台，可以自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。将Spring Boot应用程序与Kubernetes结合使用，可以实现高可用性、弹性伸缩、快速部署等优势。在本文中，我们将详细介绍Spring Boot + Kubernetes中的滚动发布、优雅停机、弹性伸缩、应用监控和配置分离。
Cloud-init是开源的云初始化程序，能够对新创建弹性云服务器中指定的自定义信息（主机名、密钥和用户数据等）进行初始化配置。通过Cloud-init进行弹性云服务器的初始化配置，将对您使用弹性云服务器、镜像服务和弹性伸缩产生影响。简单地讲，cloud-init是一个Linux虚拟机的初始化工具，被广泛应用在AWS和OpenStack等云平台中，用于在新建的虚拟机中进行时间设置、密码设置、扩展分区、安装软件包等初始化设置。
弹性伸缩目标追踪伸缩规则是弹性伸缩服务与云监控深度结合的产物，定义了更加稳定，精准，快速的弹性伸缩策略，解决了当前伸缩组动态调整过程存在的一些难点和问题。
弹性伸缩这种功能，不是很多系统都已经实现了，我们直接用就行了吗，为什么还需要个指南呢。 因为。。。。我们先来看看都有哪些相关知识点吧。。。
软件系统是可以随着需求变化或者技术变化而不断扩展和迭代的，我们常见的各种软件系统比如操作系统、各种知名开源软件系统都是如此。而在这个过程中，我们如何通过较小的代价去扩展我们的系统，是我们要重点考虑的。
由于Intel为代表的处理器厂商发现，处理器主频的提升受到硅材料物理特性的限制，难以突破4.0GHz的瓶颈，从而转向在处理器集成电路上集成多个处理核心，以提升处理器的计算力。为了让多个处理核心可以运行多个不同的应用程序和服务，出现了把一台物理机资源分割为多个虚拟机的虚拟化技术。
值此佳节之际，美美为大家呈送一份技术干货作为中秋礼物。本文根据美团基础架构部/弹性策略团队负责人涂扬在2019 QCon（全球软件开发大会）上的演讲内容整理而成。本文涉及Kubernetes集群管理技术的部分，相关的技术实践可参考此前发布的《美团点评Kubernetes集群管理实践》。
企业A的论坛平台已经顺利上线。但是随着用户量的激增，原有的架构已经难以完全支撑论坛平台的正常运行。由于用户量的增加，前端负载压力也随之增大，而且难以解决单点故障的问题。每到周末论坛平台的访问量会比工作日的访问量大很大，在访问非高峰期闲置的资源造成浪费。因此需要结合腾讯云的负载均衡CLB和弹性伸缩AS升级原有架构。
最近在CSDN看到腾讯云的 TDSQL-C ServerLess Mysql 数据库体验活动，作为云原生的Serverless数据库,还是很有兴趣的，看文档中TDSQL-C Serverless Mysql提供了集群高可用的功能,我们通过实际测试来验证一下它的可靠性，具体如何测试，请看下文！
某客户在中秋及国庆期间进行推广活动，业务访问量是平常的几倍，由于访问量的突增，无法及时进行扩容来规避，虽客户内部已提前进行容量评估和预留， 也采用自建的自动化扩容机制，其时效性在突发情况下未能达到预期，导致本次双节活动产生不小的业务损失。
陈云，数数科技资深云原生研发工程师，专注于云原生在大数据场景下的应用探索。负责数数科技TE(新一代数据分析引擎)的云原生方向架构建设、优化和迭代。 背景 ThinkingEngine （简称“TE”）新一代数据分析引擎，由数数科技研发，提供一站式的数据应用服务。让数据分析能够覆盖全品类分析场景，帮助游戏公司专注在游戏本身的业务上，更好地挖掘数据价值。 我们常常会收到客户的反馈：在业务高峰时容易出现分析查询慢和卡顿的情况。造成这种现象的原因是查询引擎在业务高峰时资源瓶颈，查询只能排队等待。用户也采取过增加资源
Rancher容器管理平台1.5版已正式与大家见面了，此次分享将由Rancher Labs大中华区技术总监介绍Rancher的版本演进历史以及Rancher 1.5版本的变化、新特性及功能。 Ranc
开源列式数据库ClickHouse以极致的性能、超高的性价比获得了广泛好评。在PB级查询分析场景下ClickHouse是最佳解决方案之一。开源ClickHouse集群采用SHARED-NOTHING架构，增加计算节点非常容易。
在各行各业都一定程度上适用这句话：Those who talk don’t know, and those who know don’t talk.
晏子怡，腾讯云产品经理，目前负责TKE集群、网络及调度模块。 从 K8s 的声明式设计理念谈起 Pod 模板 K8s 最优雅精妙的一个设计理念在于声明式 API 的运用，而 Deployment 又是其中的集大成者。 如果没有 Deployment ，我们需要管理上万的单独 Pod, 为每一个 Pod 设置合适的资源需求，容器镜像版本，Label，Taints 等属性。同时，我们还需要保证每一个业务对应的 Pod 数量在合适的值，来适应流量波动并达到负载均衡。而通过 Deployment 提供的 Po
本期溪歪歪专栏将带大家一起探索，关于腾讯云弹性计算产品的技术设计要点。 在各行各业都一定程度上适用这句话：Those who talk don’t know, and those who know don’t talk. —— 而我相信，你终将成为那个懂得原理、能做成事还乐于分享的高手。 弹性计算相关背景介绍 云计算底层离不开虚拟化技术，虚拟化让人们有安全感和幸福感，它解决了资源的安全隔离和高效利用两大问题。操作虚拟机，就像在泳道里游泳，因为有挡波阻浪的泳道线，我们无需关心旁边泳道里的人是何种泳姿
1. 前言 开源列式数据库ClickHouse以极致的性能、超高的性价比获得了广泛好评。在PB级查询分析场景下ClickHouse是最佳解决方案之一。开源ClickHouse集群采用SHARED-NOTHING架构，增加计算节点非常容易。 图1：开源ClickHouse架构 但是，开源ClickHouse也有明显的不足之处： 采用存算一体架构，计算与存储耦合。 存储与计算资源无法独立扩展。用户对计算与存储资源非对称需求越发强烈，并且希望云服务商能够提供更为灵活的资源编排能力。 不具备弹性能力。 开源Cl
上回我们说到，T姐设计了某市健康码的基础架构，能够处理高峰期每秒百万并发用户的亮码和扫码需求。那么，T姐是怎么样让云平台实现自动根据健康码系统的业务访问量来分配和销毁承载业务的虚拟机的呢？
注册腾讯云：https://cloud.tencent.com/document/product/378/17985
在微服务实战这本书中提到过一个健康的微服务架构，一定是可伸缩的，弹性的。可伸缩的的无非是服务从单机变成了集群，可以根据服务的业务能力把控住服务分片的数量。自然可伸缩的也不是今天要讨论的重点，下一个弹性的才是今天要Battle的课题。
随着云时代的到来，越来越多企业开始在公有云、私有云乃至 K8s 容器平台构建实时数据平台。云计算基础设施的革新，促使着数据仓库朝着云原生的方向发展。而用户日益复杂的业务负载和降本增效的需求，对于系统资源的精细化管理和成本效益等方面提出了更高的要求。
在容器化的基础上，我们已经通过一些手段，比如监控分析、弹性伸缩等降低了 k8s 集群的成本，取得了一定的成效。
腾讯游戏服务器引擎（Game Server Engine，缩写GSE），支持有状态的游戏服务部署和扩缩容，实现服务发现、高效灵活的服务器伸缩和就近调度的能力，帮助开发者快速构建稳定、低延时的多人游戏的部署环境，并节约大量的运维成本。
弹性是云原生、Serverless 的基础。AutoMQ 从软件设计之初即考虑将弹性作为产品的核心特质。对于 Apache Kafka 而言，由于其存储架构诞生于 IDC 时代，针对物理硬件设计，存储层强依赖本地存储，已不能很好地适应现在云的时代了。当然，这并不意味着我们要放弃 Kafka。Kafka 凭借极其优异的生态已经塑造了其在流处理领域不可撼动的地位，Kafka API 俨然已经成为流处理协议的事实标准。正是因为看到了这一点，AutoMQ 积极拥抱 Kafka 生态，在完全兼容其计算层的基础上，对底层存储做了云原生的改造，充分兑现云的规模化成本、技术红利。
在构建爬虫系统时，充分利用云平台的资源管理功能可以优化爬虫的性能，提高爬取速度。在本文中，我将与大家分享如何设计一个高效的云爬虫系统，以实现资源管理的优化。通过合理配置云平台，我们可以充分发挥云计算的优势，提升爬虫的效率和稳定性。下面是一些实际操作价值的内容，让我们马上开始！
尹烨，腾讯专家工程师，K8s/CNI等开源项目贡献者，负责腾讯游戏K8s等云原生相关技术的研发运营工作。 蔡卫东，腾讯高级工程师。K8s、Virtual-kubelet等社区活跃贡献者，曾向上游开源社区贡献过tensile-kube、scheduler-plugins等组件。 Open Cloud-native Game-application Initiative（OCGI）[1]是由腾讯游戏计算资源团队创建的一个开源项目，主要解决游戏 GameServer 在 K8s 集群上的部署、运行和自动伸缩等
在上周的Next ‘19，我们宣布了用于服务网格的Traffic Director，为您的VM和容器服务带来全局流量管理。我们还在博客中向您展示了Traffic Director的功能。今天，我们将深入探讨其特性和优势。
进入大数据时代，数据量呈爆炸式增长，传统批处理计算模式难以满足日益增长的实时性需求。数据实时化已经成为数字经济时代的必然趋势。实时计算作为一种能够持续处理数据流的技术，能够以毫秒级延迟提供计算结果，为实时分析、风控、推荐等应用场景提供强有力的支持。
近2年Docker非常的火热，各位开发者恨不得把所有的应用、软件都部署在Docker容器中，但是您确定也要把数据库也部署的容器中吗？
近几年来，Docker 在企业环境的应用端具有很大的潜力，在这一点上我想大家是有目共睹的，无状态的服务采用容器化已经是一种大趋势，那么问题来了，作为系统核心的数据库是否需要容器化？
云原生 API 网关新增开放40 多项公网负载均衡监控指标，方便您查看公网负载均衡的情况。
腾讯云TSF是整合外部开源框架和腾讯内部历经多年锤炼的PaaS平台打造而成的企业级分布式应用服务开发与托管平台，本文重点对TSF中负责服务托管的PaaS平台进行揭秘，从技术角度解析TSF 平台是如何每天应对万亿次调用的服务托管与治理。
云原生计算利用了许多现代技术，包括：PaaS，混合云，微服务，敏捷方法论，容器，CI/CD和devops。
在当今数字化时代，构建可伸缩和高性能的系统是应对不断增长的用户需求和数据流量的关键。现代架构设计涵盖了从基础设施到应用程序的各个层面，旨在实现可扩展性、可靠性和性能的最佳平衡。本文将深入探讨现代架构设计的原则、关键概念以及如何应用它们来构建出色的系统。
iPhone 13系列明日就要正式发售了，今年的iPhone可以说是让人眼前一亮，光是120hz的高刷就已经让众多果粉激动了。
对于IT行业来说，云计算基本上已经算是标配了。可是，不同的公司对于云计算的要求也是不一样的。怎样可以实现这些呢？这就需要从云计算的弹性伸缩开始讲解了。那么云计算的弹性和可伸缩性区别在哪里？云计算的弹性伸缩是什么意思？
云计算已经成了IT行业的标配了，只要有使用到IT的公司都会用到云计算。而云计算的弹性伸缩也非常的受IT行业的欢迎。那么云计算的弹性伸缩是什么意思？云计算弹性伸缩的应用场景有哪些？
在现在的市场中，很多企业都会选择安装云计算系统。互联网在高速发展，云计算的重要性越来越凸显出来。弹性伸缩功能的重要性想必大家也都清楚，我们对云计算的要求越来越高，现在更是希望它能够实现弹性伸缩功能。那么，云计算可以弹性伸缩吗？弹性伸缩有什么特点？针对这两个关键问题，下文会有详细的介绍。
云计算对于现在的企业来说，都是必不可少的。毕竟现在都是互联网办公了，而企业的资源以及存储的资料数据都是比较宠大了，这就需要使用到云计算。而云计算中的弹性伸缩又可以帮助企业自动发现异常和自动处理。那么什么是云计算中弹性伸缩？云计算中弹性伸缩主要应用有哪些？
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源 | https://www.toutiao.com/i6805798581971190276/ 近2年Docker非常的火热，各位开发者恨不得把所有的应用、软件都部署在Docker容器中，但是您确定也要把数据库也部署的容器中吗？ 这个问题不是子虚乌有，因为在网上能够找到很多各种操作手册和视频教程，小编整理了一些数据库不适合容器化的原因供大家参考，同时也希望大家在使用时能够谨慎一点。 目前为止将数据库容器化是非常不合理
随着云计算的快速发展,云原生应用已经成为应用系统建设的新方向。云原生开发以 Kubernetes 和服务网格为基础,融合微服务、DevOps 和敏捷方法论,使应用系统具备弹性扩展、故障自恢复、服务发现等优点,足以应对互联网时代快速变化的需求。本文将为您全面讲解什么是云原生开发以及如何做云原生开发。
译者自序： 熟悉我的朋友都知道，我很不喜欢翻译东西，因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样，公司和同事的大力支持降低了我的痛苦指数，让我能够坚持把Chris Richardson的微服务模式系列文章翻译完，今天发布第六篇——《服务注册表》。 背景 一项服务的客户端需要使用客户端发现或者服务器端发现机制，从而获取给其发送请求的服务实例的位置。 问题 服务的客户端（在客户端发现机制中）或者服务路由（在服务端发现机制中）如何获取可用服务实例的信息？ 需求 每个服务实例都会在
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