近年来,公有云、混合云等技术在全球迅速发展,云的普及度越来越高,Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后,企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
自研业务存储平台-是 QQ 的富媒体(图片、视频、语音、文件等)数据传输、存储、处理等全链路解决方案的平台。致力于为用户提供稳定快速的群聊 、单聊图片上传和下载服务。为了面对突发热点也能快速响应,作者团队决定对其进行上云处理。本文着重以 QQ 聊天图片(简称:QQ 图片)为例讲述整个上云的过程及调优。
我本人不认为MPP是CPU和内存架构的一种;我认为他是SMP或者NUMA的分布式架构应用而已;本文后续说明。
最早的服务器是1颗CPU;随着应用压力的增大,单颗CPU性能存在瓶颈;简单粗暴的办法---架构不变,再增加1颗CPU,即SMP。
本文主要介绍企业微信应用开发,如何借助云托管高效、低成本方式进行部署上线,并比较云托管与传统开发方式的不同。
为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里,这时候就应该改变我们的硬件,例如使用更强
TDSQL-C 是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL,为用户提供极致弹性、高性能、高可用、高可靠、安全的数据库服务。实现超百万 QPS 的高吞吐、PB 级海量分布式智能存储、Serverless 秒级伸缩,助力企业加速完成数字化转型。
本文介绍了腾讯弹性计算平台在提升资源利用率、减少能源浪费方面的实践和成果。通过多种虚拟化技术、资源调度算法、智能优化策略等,实现了弹性资源的精细化管理和调度,降低了资源浪费,提高了资源利用率,并降低了碳排放和能源成本。
不久前,腾讯云发布了国内第一款无服务器数据库ServerlessDB,受到众多数据库开发者的关注,关于该数据库的自动扩缩容能力以及背后的设计原理展开了激烈的探讨。本文邀请到腾讯云ServerlessDB的产品负责人,从租户隔离技术、快速扩缩容能力、连接池管理等方面详细解密这款数据库背后的设计细节,希望为开发者带来启发。
8月9日消息,据市场研究机构TrendForce最新报告指出,随着AI需求推动英伟达(NVIDIA)及其他云端服务业者(CSP)自研芯片持续追加定单,SK海力士等内存大厂也在增加TSV产线扩增HBM产能。从目前各原厂规划看,2024年HBM供给位元量将同比大涨105%,考察TSV扩产加上机台交期与测试时间合计可能长达9~12个月,TrendForce预估多数HBM产能要等到明年第二季才有望陆续开出。
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。
随着云计算技术的不断发展,越来越多的企业开始选择将自己的数据库部署在云上,以更好了的支持企业数字化转型以及业务创新,在这个过程中,很多客户会遇到这样一个问题,业务会存在高峰期和低谷期,同样数据库的访问量也是会存在相应的高峰期和低谷期。
从技术上讲,容器化应用能该帮助组织更具有成本的优势,但Kubernetes到处布满了成本陷阱,可能会使你超出预算。幸运的是,有一些策略可以控制云成本,自动伸缩就是其中之一。Kubernetes带有三个内置的自动伸缩机制来帮助你做到这一点。它们配合得越好,运行应用程序的成本就越低。
这几年,Serverless数据库大火,被业内称为数据库的下一代变革性技术,是云原生数据库发展的必然结果。作为早在2020年就于国内率先推出Serverless数据库的腾讯云,近年来不断在Serverless数据库领域深耕探索,今年更是推出预付费资源类型资源包,Serverless集群挂载只读实例等一系列更新,为用户的降本增效以及国内云原生技术普惠提供了一份自己的答卷。
王孝威,腾讯云容器产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务。 弹性伸缩在云计算领域的简述 弹性伸缩又称自动伸缩,是云计算场景下一种常见的方法,弹性伸缩可以根据服务器上的负载,按一定的规则进行弹性的扩缩容服务器。 弹性伸缩在不同场景下的含义: 对于服务运行在自建机房的公司,弹性伸缩通常意味着允许一些服务器在低负载时进入睡眠状态,从而节省电费(以及用于冷却机器的水费和电费)。 对于使用在托管于云上的机房的公司而言,自动扩展可能意味着更低的费用,因为大多数云提供
Horizontal Pod Autoscaler(HPA,Pod水平自动伸缩),根据平均 CPU 利用率、平均内存利用率或你指定的任何其他自定义指标自动调整 Deployment 、ReplicaSet 或 StatefulSet 或其他类似资源,实现部署的自动扩展和缩减,让部署的规模接近于实际服务的负载。HPA不适用于无法缩放的对象,例如DaemonSet。
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
其实,严格说来,容器编排Kubernetes,简称K8S,是CNCF(云原生计算基金会)的最核心的项目。几乎其它所有技术都是建立在K8S基础之上,丰富与扩展K8S的能力。
作为国内第一款云原生 Serverless 数据库,TDSQL-C 目前仅在微信生态上就为超过 50W 小程序开发者提供数据库底座,凭借按量计费、超强弹性、存算分离等特性,能有效降低用户的数据库使用成本。
不知道大家有没有注意到,在22.10.31 21点之后,凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面:
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。。。
Kubernetes 已成为容器编排事实上的标准,为大规模管理容器化应用程序提供了强大的平台。Kubernetes 的一项基本功能是其弹性伸缩功能,它允许应用程序根据工作负载和性能指标进行扩展或缩减。在本文中,我们将探讨 Horizontal Pod Autoscaler (HPA),它是 Kubernetes 自动缩放的关键组件。我们将深入研究 HPA 的基础知识、它的工作原理以及如何使用自定义指标和资源限制来增强其性能。
炙手可热的serverless架构,或者称为无服务器架构,是最近几年新冒出来的一种技术架构趋势。 那么,被誉为云计算未来的serverless,有何优势? 在过去不久的全球分布式云大会上,腾讯云数据库专家工程师李志阳分享了【分布式数据库serverless化:深入解读无服务器架构下的数据库】的主题演讲,给出了自己的答案。 Part1 serverless数据库特点 随着业务专注度的提升,服务的抽象程度也在提高。 李志阳举了一个汽车服务的例子,以前为了出行只能购买汽车,现在可以使用打车服务,只需知道目的地即
作者 | 杨珏吉 作为国内第一款云原生 Serverless 数据库,TDSQL-C 目前仅在微信生态上就为超过 50W 小程序开发者提供数据库底座,凭借按量计费、超强弹性、存算分离等特性,能有效降低用户的数据库使用成本。 腾讯云 TDSQL-C 这款云原生数据库相比于传统数据库有哪些技术突破?在场景实践过程中遇到过哪些问题?又是如何解决的呢?在 ArchSummit 2022 全球架构师峰会(深圳站)上,腾讯云 TDSQL-C Serverless 研发负责人杨珏吉发表了《50W+ 小程序开发者背后的数
jokey,腾讯云容器产品工程师,热衷于云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持,根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践。 概述 Kubernetes Pod 水平自动扩缩(Horizontal Pod Autoscaler,以下简称 HPA)可以基于 CPU 利用率、内存利用率和其他自定义的度量指标自动扩缩 Pod 的副本数量,以使得工作负载服务的整体度量水平与用户所设定的目标值匹配。本文将介绍和使用腾讯云容器服务 TKE 的 HPA 功能实现 Pod 自动水平扩缩容。 使用场景 H
王涛,腾讯云专家工程师,从事Kubernetes容器平台的研发近6年,目前主要负责腾讯海量自研业务容器化上云的平台研发。在利用云原生技术构建DevOps、ServiceMesh、AI、大数据平台等场景有丰富经验。
随着Kubernetes生态的不断壮大,一度被誉为新一代数据中心操作系统(DCOS),从资源角度来讲,K8S其核心工作也是管理整个集群的计算资源,并按需合理分配给系统里的程序(以Pod为基础的各种WorkLoad)。本质也是解决资源与业务负载之间供需平衡的问题。因此,了解Kubernetes自动扩展功能的相关原理,可以帮助我们在资源管理层面获得更多的价值,有利于提升运维效能。
王孝威,腾讯云容器产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务。 晏子怡,腾讯云容器产品经理,在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务,理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少,还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案,才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
2013年是英雄联盟在线爆发式的增长的一年,年初的运营数据已经让全体英雄联盟运营团队感受到了巨大的压力。去年,扩容相关工作占到占据了英雄联盟运维较多的工作时长,这使得致力于提升用户体验的英雄联盟运维团队在年初就已经着手研究如何实现自动化扩缩容。 自动化扩缩容的目的主要有三个部分,首先是用户体验的保障,我们必须以最快的响应速度去应对用户增长的需求,否则必然会出现大规模的掉线或者拥挤排队,影响游戏基本体验;其次是资源的最有效利用,英雄联盟业务的单位运营成本,已经超过了其他同类型业务的平均线,我们需要考虑除了快速
爱飞狗后台的数据爬虫以及数据服务器资源都部署在k8s上,使用rancher搭建。在不影响太多性能的情况下尽量选择最低配置的机器。对于内存不足的情况适当的使用交换文件代替(swap)。整个集群大致结构如下:
Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式,手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置。自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标,并指定Pod副本数量的范围,系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化进行调整。
在互联网早期迅速发展时,相关领域企业更多注重于扩展业务,为了迅速占领市场,往往会投入较高的成本。然而,随着互联网人口红利逐渐消退,以及近几年的疫情影响,越来越多企业开始重视成本管理,从“粗放式经营”转变为“精细化运营”模式,成本优化成为企业重点关注事项。
一天下午,大家都在忙着各自的事情,突然小组人员都同时收到了短信提醒,以为是公司发奖金了,很是开心,咋一看“某某客户服务器cpu使用率100%,请及时处理!”原来是告警短信,同时看到钉钉群里发出了大量的告警信息……
实际生产系统, 会遇到某个服务需要扩容的场景,也可能会遇到由于资源紧张或者工作负载降低而需要减少服务实例数量的场景。
本文主要介绍无损压缩图片的概要流程和原理,以及Lepton无损压缩在前期调研中发现的问题和解决方案。
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
编者按 本文整理自 Johann Schleier-Smith 在 ServerlessDays China 的演讲,是来自加州大学伯克利分校计算机科学 Riselab 团队的研究成果。 ServerlessDays 是由全球 Serverless 开发者发起的国际技术会议。2020 年由腾讯云 Serverless 团队引入中国,并承办了首届 ServerlessDays China 会议。会上 Johann Schleier-Smith 代表伯克利计算机科学 Riselab 实验室进行了主题发言。
“如果说中小企业是一片片沿溪而耕的农田,那么我们的愿景就是建一座大坝来管理好上游的水资源,来灌溉下游企业。” 腾讯云数据库高级工程师杨珏吉说这是他投身数据库领域的初衷。初创企业、中小企业在数据库层面的最大需求就是低成本。助力企业降本增效是腾讯云数据库一直在努力的方向,尤其在疫情冲击下的经济社会中,更是一份社会责任。 在技术上深研,突破极致弹性,让客户像使用自来水一样的使用数据库,用多少、怎么用由客户决定,计费由使用量决定,这是杨珏吉及其团队给出的答案。TDSQL-C Serverless 数据库通过使用计算
导读:2018年7月6 - 7日,一年一度的技术圈盛会ArchSummit全球架构师峰会在深圳华侨城洲际酒店举办。100余位国内外技术专家将齐聚深圳,分享各类技术架构最佳实践。来自腾讯技术工程事业群架
导读:2018年7月6 - 7日,一年一度的技术圈盛会ArchSummit全球架构师峰会在深圳华侨城洲际酒店举办。100余位国内外技术专家将齐聚深圳,分享各类技术架构最佳实践。来自腾讯技术工程事业群架构平台部的jerome作了主题为《基于弹性计算的无服务器化实践》的分享,以下为现场演讲内容。
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。
导读:了解Serverless架构,必须与深入理解其中的弹性计算以及资源分配逻辑。本文摘自2018年的ArchSummit全球架构师峰会。根据来自腾讯技术工程事业群研发专家jerome所做的主题为《基于弹性计算的无服务器化实践》的演讲内容整理而成。
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!
王玉君,腾讯云后台工程师,拥有多年大规模Kubernetes集群的开发运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 谭春强,腾讯云后台工程师,拥有两年大数据EMR集群管控运维经验,目前负责腾讯云大数据EMR组件的容器化方向。 1.引言 随着云原生概念的兴起,越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮,以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术(如容器,不可变基础设施和声明式API等),使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运
导语 大家应该都有去游乐园游玩的经历,其实服务限流与游乐园人流管理很相似。比如每一个游乐园所能承载的标准游客总数是大概确定的,当游乐园承载的游客数量超出了标准数量,游客在游玩的时候就会出现游玩路线人潮拥挤(请求拥堵处理慢)、热点游乐设施排队久(热点API过载)、餐品饮料供应缺货(数据库连接池不足)等情况,更有在重大节日时由于人数太多导致的踩踏事故(服务宕机导致的雪崩)。 服务限流其实就是一种应对超额流量的保护机制,当业务流量超出系统能够承载的上限时,快速处理超额的请求(如快速失败),防止超额的请求继续争抢/
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。
◆ 为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里,这时候就应该改变我们的硬件,例如使用
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