太长不看版：用单一指标指导单一工作负载进行扩缩容实在是太低效了。...当然现在回头看看，仅仅根据 CPU 和内存这样“贫瘠”的指标，不论是用于判断负载水平，还是用于计算扩容目标，都不是很够用的。...推陈出新 造成 HPA 窘境的原因之一，就是“自扫门前雪”，每个 Pod 都只能根据自身负载情况来进行扩缩容决策。...如果能够直接根据业务流量的变化进行决策，并且将流量流经的所有微服务进行扩缩容，看起来情况就会好很多了。 HPA 的自定义指标支持，给这个问题了一个可行的方案。...的 Aggregated API HPA 使用自定义指标，同时对多个应用进行扩缩容。
前面我们完成了负载均衡器的部署，下面来看看如何实现VM的负载均衡 创建虚拟机： 点击“创建资源”—“计算”—“Windows Server 2016 Datacenter”: 在“基本”选项卡，...Add-Content -Path \"C:\\inetpub\\wwwroot\\Default.htm\"-Value 运行成功如下图所示： 使用上述方法安装虚拟机DemoVM02 为基本负载均衡器创建后端池...在“添加后端池”选项卡，输入名称，选择关联到可用性集并选择用于后端服务器的VM： 配置成功后如下图所示： 点击“运行状况探测”—“添加”： 在本例中我是用TCP探测，如下图所示配置： 创建负载平衡规则...点击“负载平衡规则”—“添加”： 输入名称并选择其他信息，确认无误点击确定： 创建完成如下图所示： 测试负载均衡器 打开负载均衡器概述选项卡，找到公共IP地址： 将IP地址输入到浏览器，可以看到已经可以成功访问
前面的文章中给大家介绍了Azure负载均衡器的一些基本概念及其使用场景。今天的文章会带大家来实际配置一下Azure负载均衡器。...本地实验会按照如下架构图进行: 创建基本负载均衡器 登陆到Azure Portal（在此我使用的是国际版的Azure账号），点击“所有服务”—“网络”—“负载均衡器”： 点击“添加”： 在“创建负载均衡器
基于自定义指标，我们使用 loki 本身内置的查询队列指标，根据查询队列，进行精准的扩容，这避免了之前大量的无效扩容，并且根据队列情况，扩容的 Pod 数量也更加的精准。...基于 Trimaran，可以做到根据节点的实时负载情况，对 Pod 调度的节点进行打分，做到尽可能的平衡节点间的实际负载。...根据我们实际的业务场景，即 CPU 波动的情况大大高于内存，我们对 Trimaran 的调度插件做了些优化，调整了 CPU 和内存的负载情况对节点打分结果的所占权重并可通过配置调整。...基于 descheduler，我们自定义了符合我们需求的驱逐策略，根据节点的实际负载情况，当节点负载高于阈值时，选取节点上的 Pod 进行驱逐。...Pod 可用区负载的感知，降低了应用弹性扩缩容的风险，进一步提升了应用的稳定性。
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。...在云计算和容器相关领域也有较多的关于弹性伸缩的能力，有基于系统负载进行弹性扩缩容的，有基于业务日志进行弹性扩缩容的，也有基于资源预申请进行弹性扩缩容的。最常用的主要有以下记录： 1....基于业务日志扩缩容对象 使用场景：业务的日志有专门记录和存储，并且可以通过日志分析得到当前应用的实际负载情况，这时可以根据业务的日志自动扩缩容。...根据什么策略 基于上述的特征和属性获得了数据之后，那么就需要一定的策略和判断规则。总结来说就是： 上述的特征和属性在什么情况和边界下，进行扩容、扩多少、扩什么对象、怎么个扩法？...灵敏度存在的问题 弹性伸缩需要监控到“变化”（这个变化指的是上面提到的弹性伸缩的特征和属性），才能根据提前制定的“策略”，对要操作的“对象”进行弹性伸缩。
1.2 四层负载均衡 流量经过 DNS 解析后第一个要访问的就是四层负载均衡了。四层负载均衡主要起到流量转发作用，比如根据请求的域名决定流量转发到后端哪个七层网关集群。...微服务拆分 当应用的接口上百个或者是团队规模超过十人时，代码开发、合并、打包、部署在一起就会引起开发效率的降低，这个时候就适合进行微服务拆分了，把相同领域的接口拆分到一个应用，独立进行代码开发、合并、打包和部署...而七层可以根据流量来实时弹性扩容，以 Nginx 为例，单台 Nginx 的承载能力通常在十万级，可以根据实际的 QPS 来决定需要 Nginx 的数量，弹性扩容后实时挂载到 SLB 上。...3.2 服务端 通常服务端是无状态的，可以根据流量实时弹性来应对。但这一层的弹性扩容不能简单的根据 QPS 来判定，还需要考虑耗时、慢速比等因素。...与缓存扩容类似，数据库的弹性扩容也需要较长时间，因为涉及到数据同步，以 MySQL 的扩容为例，若一个端口的数据量在 T 级别的话，数据同步往往在小时级以上。
一、前言 近日，有群友提出这样的问题： 群友提示可以使用ChatGPT，并给出代码： 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给出了另外一个答案，与此同时，根据需求，构造数据，使用pandas也可以完成需求，...如果不存在，则将接收者添加到映射关系中，并分配与发起者相同的组别 group = groups[sender] groups[receiver] = group # 根据人名与组别的映射关系更新数据框的...result.keys(): result[v] = k else: result[v] += "," + k print(result) 运行之后可以得到如下结果： 同时，根据大佬的提示
ꔷ 弹得省：自动弹性主要依赖监控信息来确定何时进行扩容或者缩容。存储、管理和应用 metric 都会产生一些额外的成本。...一方面，AutoMQ 作为通用的流处理系统，不仅仅会应用在周期性负载的场景，二来我们也没法预测用户到底会采用怎样的工作负载。...弹性策略执行的触发条件是基于监控数据来触发的。寻找一个触发弹性的金指标是自动弹性弹得准的关键。然而实际生产应用中，部署机型、工作负载等都会影响到金指标的选择。...当前 AutoMQ 提供的自动弹性默认是根据网络流量来确定触发的时机的。根据我们的判断，弹性金指标必然不是一个单一指标，而是一个组合多个因子和权重的综合指标。...：入或者出的 broker 平均网络流量较大值超过设定的平均网络带宽时，则按照我们设定的步长（默认为扩容当前容量的 10%，且至少为 1 台）来进行扩容。
负载波动：当您的应用程序的负载经常发生波动时，HPA 可以自动调整 Pod 的副本数量，以适应负载的变化。...定时弹性：大促期间，设置开始和结束时间，自动弹性扩缩容，不用人工干预，提高效率。节约成本：通过使用 HPA，您可以根据应用程序的负载需求自动调整 Pod 的副本数量。...4.1 工作原理KEDA 监控来自外部指标提供程序系统（例如 Azure Monitor）的指标，然后根据基于指标值的缩放规则进行缩放。它直接与度量提供者系统通信。...cpu、mem 等资源使用率，自动扩缩容，低负载缩容，减小不必要资源占用，高负载自动扩容，保证应用有足够的资源使用。...，在 UT 环境压测，确定 最大 QPS、最高接受的 RT、最大接受 消息积压数等，监控平台提供接口，根据阀值，自动扩容，自动应对突然流量或压力，保障应用稳定性。
负载波动：当您的应用程序的负载经常发生波动时，HPA 可以自动调整 Pod 的副本数量，以适应负载的变化。...定时弹性：大促期间，设置开始和结束时间，自动弹性扩缩容，不用人工干预，提高效率。 节约成本：通过使用 HPA，您可以根据应用程序的负载需求自动调整 Pod 的副本数量。...4.1 工作原理 KEDA 监控来自外部指标提供程序系统（例如 Azure Monitor）的指标，然后根据基于指标值的缩放规则进行缩放。它直接与度量提供者系统通信。...基于资源的弹性 根据 cpu、mem 等资源使用率，自动扩缩容，低负载缩容，减小不必要资源占用，高负载自动扩容，保证应用有足够的资源使用。...上生产前，在 UT 环境压测，确定 最大 QPS、最高接受的 RT、最大接受 消息积压数等，监控平台提供接口，根据阀值，自动扩容，自动应对突然流量或压力，保障应用稳定性。
如果有一套自动伸缩机制，活动时可以自动扩容，不需要时可以很方便的下线，整个运营将简单很多，弹性伸缩能力是PaaS平台的基础能力之一，TSF 根据公司内部不同业务需求场景提供多种方式的弹性规则： 规则一：...可以对应用所在节点在一定时间内的物理负载情况、请求量、延时、返回错误码等多维度进行配置规则，一旦触发弹性条件，平台将自动进行相应扩缩容操作。...同时还要配置冷却时间，在冷却时间平台会忽略实例高负载信息，这样可避免在扩容还没完成期间，再次触发扩容。...：CPU、内存、读写磁盘、TCP连接数、出入流量、出入包量 d.进程监控 其中前两类采集频率是分钟级别的，机器负载和进程类的监控是秒级的，各个业务可以根据实际需要进行个性化配置。...同时TSF 后台也会根据历史上报数据和告警策略进行大数据分析对比，进行智能运维。
可扩展架构模式根据拆分的思想，典型的可扩展系统架构有：面向流程拆分（分层架构）。由于系统做了合理的分层，因此扩展的时候，可能只需要修改其中一层就可以进行功能扩展。...系统资源 和 水平扩展的关系请求量增加的时候，要进行扩容，扩容最容易和最常见的方式是水平扩展服务，也就是扩容无状态实例。...可扩展和 弹性伸缩的关系可扩展性是指系统适应更大的负载的能力，只需通过增加资源，使硬件更强大（扩展）或增加额外的节点（扩展）。弹性伸缩是指动态地适应应对负载所需的资源的能力，通常与扩展性有关。...网关入口要使用负载均衡层，常见的是 Nginx 和 HAProxy，当做 7 层代理集群，然后后面再接入应用服务。使用代理层是可扩展架构的必要前提。...关于通信协议，如果应用程序的组件通过外网相互通信，或者在客户端和服务器之间进行了大量通信，尽可能将文本分析协议的使用降至最低，也即是减少 xml、json 协议，而应该使用二进制协议如 pb，弹性伸缩设计因为可扩展和弹性伸缩是非常紧密的
具体进行何种操作，需要以及目前公司的弹性伸缩级别来制定 相应的计划。关于弹性伸缩的级别，我们将在稍后说明。 节省资源。...kubernetes 上的弹性伸缩会在节点和服务两个粒度进行。 两个粒度之间会相互影响。...例如，应对突发流量时，如果出发了服务粒度的扩容操作，就会占用部分节点资源， 如果碰巧扩容到一半时，集群所有资源都被用完了，那么此时只有节点也能进行自动扩容才能完成服务的扩容， 否则会导致服务由于没有找到足够的资源而扩容失败...它根据观察到的CPU使用率（或使用自定义指标支持，基于某些其他应用程序提供的指标） 自动缩放 replication 控制器，deployment，副本集或状态集中的 pod 数量。...下图展示了使用 HPA 根据 metrics server 和 prometheus 中的数据进行弹性伸缩的过程。 ?
由于服务器（不管是应用服务器还是数据服务器）容易发生单点问题，一旦一台服务器gg了，就必须进行失效转移。 3、应用服务器集群 一般来说，应用服务器必须是无状态的。什么叫无状态服务器呢？...业务弹性调度。如下图，是旧的应对手段和弹性扩容手段的对比。实现弹性扩容后，系统会使用容器化来抹平各业务环境，把各业务之间的冗余部分放到共享池。...另外，假设把常规的负载也部署到公有云，只要把所有底层全部做多机房部署，根据不同业务做流量分配即可。 DCP 平台架构。...3.服务层 负责根据众多 API，组合搭建一个服务。 4.业务层 业务层通过负载均衡把流量引入服务器。 私有云“化零为整”。...说到弹性扩容之前，先说三个概念：服务、服务池、集群。
系统资源 和 水平扩展的关系 请求量增加的时候，要进行扩容，扩容最容易和最常见的方式是水平扩展服务，也就是扩容无状态实例。...可扩展和 弹性伸缩的关系 可扩展性是指系统适应更大的负载的能力，只需通过增加资源，使硬件更强大（扩展）或增加额外的节点（扩展）。 弹性伸缩是指动态地适应应对负载所需的资源的能力，通常与扩展性有关。...• 网关入口要使用负载均衡层，常见的是 Nginx 和 HAProxy，当做 7 层代理集群，然后后面再接入应用服务。使用代理层是可扩展架构的必要前提。...• 关于通信协议，如果应用程序的组件通过外网相互通信，或者在客户端和服务器之间进行了大量通信，尽可能将文本分析协议的使用降至最低，也即是减少 xml、json 协议，而应该使用二进制协议如 pb， 弹性伸缩设计...缩放比例尺设计 使用弹性缩放比例时，删除实例时，应用程序将具有一定的缩放比例。应用程序必须妥善处理要删除的实例。
导语 ModernFlux为异构环境下微服务提供分布式多维负载保护。由腾讯互娱增值服务部IEG-AMS团队自研，并于2018年正式上线运营。应用于腾讯IEG 80%的营销活动以及多个内部平台。...支持全局流控和服务上下游联动,支持业务/资源等多维度流控，根据业务负载对外提供弹性服务。 数据传输具有容错机制，流控服务具有健壮性并有容灾机制。 ...ModernFlux功能介绍以及适用场景 ModernFlux为异构环境下微服务提供分布式多维负载保护，具体通过对微服务南北流量统一控制，东西流量弹性熔断，以及根据业务计算资源自适应最大负载。 ?...应用场景有营销活动(如秒杀/周年庆)，电商大促，多业务混布虚拟隔离。 大型游戏秒杀营销活动入口流量难以预估，由于流量瞬间暴增和营销资源有限，单纯堆砌资源成本高，也无必要，自动扩容往往也来不及。...ModernFlux对业务入口流量进行控制，对超过系统负载或者营销资源流量进行限制，保障系统安全对外服务。 为提高资源使用率和降低运营成本，往往会把多业务部署在一组资源。
尽管一些大数据管控平台尝试实现自动的扩缩容（如通过集群负载情况，进行扩容），然而，在传统大数据平台架构下，通常需要资源申请、依赖软件安装、服务部署等一系列步骤，该过程通常比较慢，对于集群负载的缓解，不够及时...云原生技术如何解决大数据系统问题 云原生技术如何解决弹性扩容问题: 在云原生架构中，应用程序及其依赖环境已经提前构建在镜像中，应用程序运行在基于该镜像启动的容器中。...2）Yarn-autoscaler Yarn-autoscaler组件提供按负载和按时间弹性伸缩两种扩缩容方式。...图4 扩缩容规则管理--负载伸缩 对于按时间弹性伸缩，用户可以设置不同的时间规则来触发扩缩容，比如设置一次性、按天、按周、按月重复的规则，当规则触发后，进行弹性扩缩容流程，通过创建(删除)EKS集中的Yarn-opterator...Yarn-opterator的主要作用是根据crd资源，动态创建(删除)pod，功能和弹性扩容模式中的Yarn-opterator一样，这里就不再重复介绍。
自动扩缩容：不需要开发者提前去预测扩容的实例规格，通过系统的负载来进行自动的扩容。购买的时候，给用户提供一个区间，比如选择的是1核2G, 2核4G，就会只在这个固定的区间范围内进行扩缩容。...TDSQL-C Serverless服务的弹性策略一开始会根据用户购买时选择的容量范围，将 CPU、内存资源限制到最大规格，极大程度降低因 CPU 和内存扩容带来的时间影响和使用限制，即将蓝色矩形框的资源限制直接到最大规格...当触发到自动弹性的负载阈值后，Buffer pool 会根据监控提前进行分钟级调整。在这个方案下用户使用数据库可以无感知进行 CPU 扩容，并且不会因为连接突增导致实例 OOM。...按使用量计费：根据当前的负载去付费，而不需要还没使用到的资源去收费，每5秒进行一次资源使用的采样，包括CPU、内存、连接数等，Serverless 服务的弹性策略是利用监控计算层实现的。...Serverless支持自动弹性伸缩，能根据业务访问量进行扩容、缩容，规避业务高峰系统异常的风险，让您的应用从容应对诸如秒杀、节日活动等众多出现大量访问的业务场景。
架构图如下：图片TDSQL-C Serverless 的三大核心特性：算存分离，资源池化计算存储分离，根据负载独立弹性，不受单机瓶颈限制，根据业务发展平滑拓展集群多个计算节点共享存储，存储层容量在线平滑拓展...，可承载 PB 级数据规模冷数据可落冷到 COS 存储中，进一步压缩存储成本，做到不使用不付费极致弹性，自动扩缩容CPU、内存、存储三层解耦，数十种监控指标触发弹性，根据实际负载情况进行三层独立弹性，将资源利用率发挥到极致多种弹性方式融合...，当负载压力触发阈值后，再扩容更多的计算资源。...CPU、内存资源限制到最大规格，极大程度降低因 CPU 和内存扩容带来的时间影响和使用限制，之后通过监控计算层的负载情况，当集群触发到自动弹性的负载阈值后，Buffer Pool 会根据监控进行秒级扩容...，第 300 秒压力进程开始运行后，Buffer Pool 共经历 5 次扩容，每次扩容平均耗时 35 秒，这个耗时与数字生态大会上分享的 Buffer Pool 会根据监控进行秒级扩容，准秒级缩容 差异还是很大的
基础设施上云后，企业可根据业务的属性进行云化改造，充分利用云的弹性能力，让资源利用率进一步提高，降低IT投入成本。...到这里，可以明确弹性伸缩的两个核心问题： 关键点1: 灵敏度，可以从 HPA 扩容速度、CA扩容速度、节点供应速度、业务扩容方式多维度进行提升。...关键点2: 精确度，从应用的期望状态和资源的期望状态为切入点，从提高CA扩容精确度 / VPA推荐 request 的精确度等角度进行提升。...第三阶段：业务进行微服务改造，业务可利用容器和云的弹性伸缩能力，结合 Kubernetes 的HPA、VPA、CA 等能力，高峰扩容、空闲缩容，极大提高资源利用率。...因此，作业帮对于资源弹性调度的能力要求很高，在这种应用场景下，TKE为其提供了弹性伸缩的整体解决方案，利用HPA根据设置阈值调整pod副本数，与CA联动控制节点数，以保障在高并发时业务仍以良好的性能运行
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