在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态，如果master节点异常，则会做主从切换，将某一台slave作为master，哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现一般，特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况，而且哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持很高的并发，且单个主节点内存也不宜设置得过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率。
集群是 Kubernetes 的核心优势：能够在内部或云端跨一组机器（无论是物理机还是虚拟机）调度和运行容器。Kubernetes 容器不受单个计算机的限制。相反，它们是跨整个集群进行抽象。
今天我讲的主要是关于腾讯云最近新上的一款产品CIS。我自加入腾讯云以来就一直在负责CIS的开发工作。不多说，我们直接进入主题。
对于redis来说，它有四种部署模式，分别是单机模式、主从模式、哨兵模式和集群模式，他们的使用场景有些区别，当然也是越来越复杂，可靠性越来越高。
Rainbond 团队开发了高性能分布式网关组件 rbd-gateway，作为集群内部的 Ingress Controller 处理集群南北流量。它同时支持 L4 和 L7 层协议，以及一键开启 WebSocket 等高级功能。在使用它的时候，一个细节功能点非常好用，就是可以一键生成一个可以被访问的域名地址。
Redis Cluster集群搭建及节点的添加、删除
以前总结Redis 的一些基本的安装和使用，大家可以这这里查看Redis 系列文章：https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/771056.html。
多集群功能涉及到多个集群之间的网络连通，了解集群之前的网络拓扑有助于减少接下来的工作量。
mongoexport是一个数据导出的工具，使用的时候类似mysql中的select into outfile语法，可以将某个数据库中的数据以json或者csv的格式导出来。
图数据库是面向 OLTP 场景，强调增删改查，并且一个查询往往只涉及到全图中的少量数据，而图计算是面向 OLAP 场景，往往是针对全图数据进行分析计算。
服务部署在不同腾讯云账号下，想统一在一个腾讯云账号下接入流量，部分流量可能会转发到其它腾讯云账号下的服务。
Redis Cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。
Pivotal Greenplum Command Center（以下简称gpcc）是为Greenplum大数据平台开发的数据库监控管理工具，可以从各个度量监控gp系统运行健康程度，也可以为DBA们提供简单的gp集群管理手段。对gp使用者来说是非常给力的工具！ gpcc特性总览
前言 理论不多说了，图书馆又快要关门了。 -- 课设需要的环境，搭建记录分享！ 还是说一句吧！redis跑内存的数据库，是解决数据交互高并发的解决方案。 ---- 场景 服务器系统：ubuntu 14.04 redis版本：redis 3.2.8 说明：为了方便我只在一台机器模拟多台主机 端口：6379、6380、6381、6382、6383、6384 ---- 下载Redis Redis官网，自行下载最新稳定版本。 wget -c http://download.redis.io/rele
随着互联网的兴起，各种网络攻击也随之日益频繁，各种恶意网络攻击给许多企业带来口碑、以及财务的巨大损失。近几年，最常见的网络攻击手段主要是DDoS攻击与CC攻击。
上一篇文章 介绍了如何搭建redis cluster集群和槽位管理等动作，本文通过添加集群节点介绍集群管理工具使用以及基于主从结构的容灾切换。
最近 Istio 成功发布了 1.0，并宣称生产就绪。我们的 SRE 团队对 Istio 1.0 生产状态进行了全面分析，最后提出了我们的建议。
对于数据量较大的时候，通过分布式训练可以加速训练。相比于单机单卡、单机多卡只需要用with tf.device('/gpu:0')来指定GPU进行计算的情况，分布式训练因为涉及到多台机器之间的分工交互，所以更麻烦一些。本文简单介绍了多机(单卡/多卡不重要)情况下的分布式Tensorflow训练方法。
上篇文章中对redis operator进行了开发工作，接下来对一些功能点进行验证，文末附上源码地址，欢迎star，顺便点个在看，手动笔芯！
可见，这个 nginx 并没有创建在 master 节点， 而是 slave 节点去了。
硬件环境 本文适用的硬件环境如下 Linux版本：CentOS release 6.7 (Final) Redis版本：3.2.1 Redis已经成功安装，安装路径为/home/idata/yangfan/local/redis-3.2.1。 我们要在单台机器上搭建Redis集群，方式是通过不同的TCP端口启动多个实例，然后组成集群。 1、启动Redis多个实例 我们在Redis安装目录下创建目录cluster，并编写7000.conf~7005.conf 6个配置文件，这6个配置文件用来启动6个实例，后面
了解过Impala的同学都知道，Impala的节点分为BE和FE两个模块，分别是由C++和Java编写的。对于impalad而言，FE端主要是进行SQL的解析，具体的执行则是在BE端进行的；而对于catalogd而言，主要的元数据操作都是在FE端通过调用hms的API执行的，BE端主要是进行一些RPC通信。关于这两个模块之间是如何交互的，相关的资料比较少。因此，本文笔者就和大家一起学习下，Impala的BE和FE之间是如何通过JNI进行交互的。
分布式数据库需要解决数据分区问题，redis cluster采用虚拟槽分区来对数据进行划分。redis cluster的虚拟槽固定为16384个，编号为0~16383。槽（slot）是集群管理和迁移的基本单位，每个节点会负责一定数量的槽。一个key只对应一个槽。
是酱紫的，简单来说：并发执行 spark job 的时候，并发的提速很不明显。类似于我们内部有一个系统给分析师用，他们写一些 sql，在我们的 spark cluster 上跑。随着分析师越来越多，sql job 也越来越多，等待运行的时间也越来越长，我们就在想怎么把 sql 运行的时间加快一点。我们的整个架构是 spark 1.6.1 on YARN 的，经过分析一些 sql 发现其实大多数分析语句都是比较简单的统计 sql，集群资源也还算多，一条简单的 sql 语句就把整个集群资源的坑占着略显不合适，有点飞机马达装到拖拉机上的赶脚，所以第一步，我们想，支持 spark job 的并行运行。
开发好的项目（fasadmin框架+uniapp）想上架微擎出售，不想重新用微擎框架开发，就很适合采用独立部署这套方案
Redis 集群（Redis Cluster）是 Redis 3.0 版本推出的 Redis 集群方案，它将数据分布在不同的服务区上，以此来降低系统对单主节点的依赖，并且可以大大的提高 Redis 服务的读写性能。
在本文中我将展示如何将Jetson Nano开发板连接到Kubernetes集群以作为一个GPU节点。我将介绍使用GPU运行容器所需的NVIDIA docker设置，以及将Jetson连接到Kubernetes集群。在成功将节点连接到集群后，我还将展示如何在Jetson Nano上使用GPU运行简单的TensorFlow 2训练会话。
The basic workflow for configuring a Kubelet in a live cluster is as follows:
Redis 将所有的数据分为 16384 个 slots(槽)，每个节点负责其中的一部分槽位，当有 Redis 客户端连接集群时，会得到一份集群的槽位配置信息，这样它就可以直接把请求命令发送给对应的节点进行处理。
软件世界的发展比以往任何时候都快，为了保持竞争力需要尽快推出新的软件版本，而又不影响在线的用户。许多企业已将工作负载迁移到了 Kubernetes 集群，Kubernetes 集群本身就考虑到了一些生产环境的实践，但是要让 Kubernetes 实现真正的零停机不中断或丢失请求，我们还需要做一些额外的操作才行。
redis-cluster实战 环境 192.168.10.45 192.168.10.46 192.168.10.47 安装过程记录 install redis @all cd /opt wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.1.tar.gz tar xzf redis-4.0.1.tar.gz cd redis-4.0.1 make config and start node @192.168.10.45 mkdir /opt/redis-4.
我们之前通过资源配置清单，自己创建了一个Pod资源，如果此时这个Pod被删除了，K8S是不会帮我们重新创建的。通过这种方式创建的Pod称之为自主式Pod资源，如果线上所有的服务都需要我们来手动管理Pod，那将是一个巨大的运维开销，那K8S就失去了其存在的意义，所以，K8S为我们提供了Pod控制器资源,专门用于对Pod的管理。Pod控制器可以帮我们自动保持Pod状态处于我们期望的状态，例如Pod的副本数，Pod中使用的容器镜像版本，Pod的更新策略等等。
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Redis集群没有出来前，一直使用Codis集群，现在部署Redis集群看看效果如何。
redis5.0.0之前操作 redis集群用的是 ruby写的脚本 redis-trib.rb，这样带来的弊端就是需要安装 ruby， gems环境，官方拉取的 docker镜像里是没有 redis-trib.rb等 ruby环境的，需要自己安装，在国内网络环境下还是比较费时复杂的，也不容易成功，而且最后制作的docker镜像也比较大。再者安装的 ruby、redis扩展版本不对，也会导致操作集群时，报各种各样的错误。
随着Kubernetes在企业中的应用愈发广泛、普及，越来越多的公司开始在生产环境中运维多个Kubernetes集群。本文主要讲述了一些对于Kubernetes多集群管理的思考，包括为什么需要多集群、多集群的优势以及现有的一些基于Kubernetes衍生出的多集群管理架构。
Ambari 借鉴了很多成熟分布式软件的 API 设计。 Rest API 就是一个很好地体现。通过 Ambari 的 Rest API，可以在脚本中通过 curl 维护整个集群。 并且，我们可以用 Rest API 实现一些无法在 Ambari GUI 上面做的操作。下面是一些实例。
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腾讯云有 容器镜像服务 TCR，企业级容器镜像仓库，满足绝大多数镜像仓库的需求，如果需要使用镜像仓库，可以首选 TCR，如果是考虑到成本，或想使用 Harbor 最新功能等因素，可以考虑自建 Harbor 镜像仓库，本文介绍如何在腾讯云容器服务中部署 Harbor 作为自建的容器镜像仓库。
笔者使用Redis容器化只用于本地环境，用于自己一些项目的调试(https://github.com/hepyu/saf)。
Redis Cluster中有一个16384长度的槽的概念，他们的编号为0、1、2、3……16382、16383。这个槽是一个虚拟的槽，并不是真正存在的。正常工作的时候，Redis Cluster中的每个Master节点都会负责一部分的槽，当有某个key被映射到某个Master负责的槽，那么这个Master负责为这个key提供服务，至于哪个Master节点负责哪个槽，这是可以由用户指定的，也可以在初始化的时候自动生成（redis-trib.rb脚本）。这里值得一提的是，在Redis Cluster中，只有Master才拥有槽的所有权，如果是某个Master的slave，这个slave只负责槽的使用，但是没有所有权。
修改这些配置比较繁琐，我已经维护了一份 Gitlab 适配腾讯云容器服务的 chart 包，相关 gitlab 镜像也做了同步，可以实现一键安装。可以通过 git 拉下来:
在本文中，作者提出了一种在线聚类方法，称为对比聚类(CC)，它明确地执行实例级和集群级的对比学习。具体来说，对于给定的数据集，通过数据增广构造正实例对和负实例对，然后投影到特征空间中。其中，在行空间和列空间分别进行实例级和簇级的对比学习，方法是将正对相似度最大化，将负对相似度最小化。作者的关键观察是，特征矩阵的行可以被视为实例的软标签，相应地，列可以进一步被视为聚类表示。通过同时优化实例级和集群级的对比损耗，该模型以端到端方式联合学习表示和集群分配。此外，该方法可以及时计算每个个体的簇分配，即使是在数据以流形式呈现的情况下。大量的实验结果表明，CC聚类算法在6个具有挑战性的图像基准上的性能显著优于17种竞争聚类算法。特别是，CC在CIFAR-10 (CIFAR-100)数据集上达到了0.705(0.431)的NMI，与最佳基线相比，性能提高了19% (39%)
一台master磁盘爆了导致k8s服务故障，重启之后死活kubelet起不来，于是老哥就想把它给reset掉重新join，接着出现如下报错提示是说etcd集群健康检查未通过：
1. 故障现场 通过监控发现集群状态是HEALTH_ERR状态， 并且发现mds0: Metadata damage detected。 顾名思义，猜测应该是元信息损坏导致的。 2.
容器平台的三个价值：稳定性、效率、成本，都离不开容量管理。容量管理是 Kubernetes 集群管理中非常重要的一部分。它可以确保系统中的资源得到合理的分配和使用，避免了因资源不足或浪费导致的系统运行异常或效率低下的问题。通过容量管理，可以更好地控制和优化系统资源的利用，保证 Kubernetes 集群的稳定性和可靠性。容量管理还可以帮助管理员对系统进行更好的规划和预测，避免因资源不足而需要紧急扩容的情况出现，从而提高了系统的可维护性和可靠性。
https://www.springcloud.cc/spring-cloud-greenwich.html
什么是CC攻击？CC攻击的前身名为Fatboy攻击，是利用不断对网站发送连接请求致使形成拒绝服务的目的。攻击者通过代理服务器或者肉鸡向向受害主机不停地发大量数据包，造成对方服务器资源耗尽，一直到宕机崩溃。
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