内容概况 云计算的特点是开箱即用,可以随时的扩缩容,不用考虑硬件的损坏问题,也有丰富的云服务和云平台供我们选择。在本次演讲中,黎山通过实际应用场景为我们讲述了基础设施及代码的重要性,以及在云计算的运维
“基础架构即代码(Infrastructure-as-Code,IaC)”是一种使用新的技术来构建和管理动态基础设施的方式。它把基础设施、工具和服务以及对基础设施的管理本身作为一个软件系统,采纳软件工程实践以结构化的安全的方式来管理对系统的变更。
我们经常会被问到一个企业大数据架构的问题:随着企业收集 / 产生的数据越来越多,如何设计一套高效廉价的大数据架构,在尽可能多保留所有原始数据内容的同时还可以支持“无缝接入”的新的分析算法。本文所要介绍的数据湖解决方案可能是解决这个难题的一种新思路。
在日常维护服务器中,会修改配置文件或者相应脚本,在修改前要对文件进行按照日期备份,这样会很麻烦,频繁修改的时候也会懒得去备份多个。
疫情初期某地政府决定发放一批免费口罩面向该市市民,该市市民均可免费预约领取,预约时间为早上9点-12点,因此该场景为限时抢购类型场景,会面临非常大的定时超大流量超大并发问题,在该项目的落地过程中,涉及的架构演变,做了一些记录和思考。
EdgeCluster实现了合并回源,对于某一路流,不管有多少客户端播放,EdgeServer都只会从OriginServer取一路流,这样可以通过扩展EdgeCluster来增加支持的播放能力,也就是CDN网络具备的重要能力:高并发。
在所有更改中,某些内容保持不变。这些问题是,我们如何以最小的工作量和无中断的方式将代码部署到生产中。其次,我们如何知道服务是否正常运行,是处于运行状态还是处于关闭状态,如果我们配置正确,服务是否按预期运行呢?
编者按:本文作者是国外一位用 Rust 编程语言开发游戏的开发者,这位作者和他的朋友两人成立了一家小型独立游戏开发工作室,在过去几年中他们致力于开发跨不同引擎的各种游戏。 他们热爱游戏,并在编程和创建各种应用程序(网络或桌面应用程序)方面拥有丰富的经验。他们用 Rust 构建了自己的引擎,称为 Comfy Engine,用于他们的游戏。本文就讲述了他们这三年来使用 Rust 编程语言开发游戏的心路历程。下列内容为 InfoQ 翻译并整理。
云上运维,那就是和云上资源和产品打交道,无疑会涉及到一系列的资源部署。比如简单地使用一台云服务器,就需要运维人员依次创建 VPC、VSwitch、安全组和云服务器实例,如果想创建一个集群,那还要进一步创建负载均衡、数据库和多个云服务器实例。
1、人家告诉你ECS、RDS即有通用属性,又包含自己的特有属性,很明显考的是面向对象中的继承。
1 数据库的连接 mysql -u -p -h -u 用户名 -p 密码 -h host主机
在我的理解中,ECS中最复杂的地方是EC部分的管理和查询。而S部分的复杂度主要是依赖关系的问题,这会取决于具体的项目。
[Spring Boot] Spring boot 整合mybatis、postgresql [Gradle构建项目] [Spring Boot] Spring boot 整合mybatis、postgresql [Gradle构建项目] 依赖关系 下文中libs[“xxx”]的写法是全局管理依赖,具体开发时使用以下格式即可 compile(group: 'org.postgresql', name: 'postgresql', version: '42.2.5', ext: 'pom') build.gr
前几天在某个微信群里看到有同学在问测试环境治理的问题,正好我在之前的公司负责过相关的技术项目,在这方面有一定的实践经验,就解答了她的一些疑惑。
如今,来自不同来源和模式的数据使得查明软件问题和理解问题的根本原因变得困难。通用模式有助于标准化数据,从而改进可观测性和安全解决方案中数据的分析、可视化和关联,从而加速根本原因分析。为了确保我们的客户和更广泛的社区能够从标准化中受益,Elastic 致力于基于 Elastic Common Schema (ECS) 和 OpenTelemetry (OTel) 开发指标、日志、跟踪和安全事件的通用架构。
"~" 也表示为 home 目录 的意思,"." 则是表示目前所在的目录,".." 则表示目前目录位置的上一层目录。
前文已经介绍过了k8s ingress的实现原理和配置,本文将介绍替代方案traefik。在开始配置之前我们先回顾一下ingress发布k8s服务的实现方案,ingress方案需要使用下列的组件:
最近官方更新了一个黑客帝国觉醒的试玩游戏,看了演示视频之后大为震撼,其中最后有提到街上的海量人群是使用MASS AI框架实现的。能做出这样的实机效果,这套框架也是功不可没的。而这个MASS代码虽然外发版还没有,但其实已经在github的ue5-main分支上存在了很久了,因为之前我也大概看过,最近这里的代码也在持续更新,所以想趁这个热度总结下内部实现原理。如果你之前有了解过ECS那你在阅读下面内容时就会很轻松,因为Mass其实就是UE5实现的ECS框架。
作者:李志勇 来源: http://www.csdn.net/article/2016-03-21/2826611 偶然在网上看到游族网络运维总监李志勇先生进行的一次分享,作为一个运维人,对其中的运维
通过 OpenTelemetry 和 Elastic Search 之间的合作,这正是标准化势在必行的时刻。
事件驱动架构是一种促进生产的软件架构范式。事件驱动架构在用微服务构建的现代应用中非常普遍,它用事件来触发、解耦服务之间的通信。事件可以是状态的变更,比如将商品放入购物车;也可以是某种标识,比如订单的发货通知。
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提到线粒体,你能联想到哪些相关词汇?氧化磷酸化?三磷酸腺苷 (ATP)?不会吧,不会吧,还有人对线粒体的认识只停留在供能阶段?! 目前,越来越多的研究已表明,细胞外的线粒体可被细胞内吞,进入到细胞内,然后以完整的形态发挥作用。嘿嘿,如果你知之甚少,那来看看小 M 给你介绍下 “线粒体移植”吧~
通过阿里云数据传输,并使用 dts-ads-writer 插件, 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中(RDS端目前暂时仅支持MySQL引擎)。 前提条件 您需要在您RDS for MySQL所在的云账号下开通阿里云数据传输服务。并 点击此处 下载dts-ads-writer插件到您的一台服务器上并解压(需要该服务器可以访问互联网,建议使用阿里云ECS以最大限度保障可用性)。服务器上需要有Java 6或以上的运行环境(JRE/JDK)。
最近不少读者都留言说博客中的代码越来越反哺归真,但讨论的问题反倒越来越高大上了,从并发到乱序执行再到内存布局各种放飞自我。
decs是目前Github上开源的一个ECS实现(DECS源码地址), 对比复杂度较高的entt, 以及稍微简单一点的entityx, decs的实现非常简洁, 没有过多的像Event等的高阶功能, 也没有Sparsed Table的处理, 但ECS的基础部分实现得比较扎实, 所以用来熟悉ECS机制本身, 或者用来做进一步的定制, 这种复杂度是刚刚好的, 本文也主要对DECS的实现进行解析.
前面一篇说了Mass框架的内存结构,也就是ECS中的Entity和Component,也用了一个很简单的示例说明Entity和Archetype怎么创建和销毁。然后也了解到MassEntity的对外API接口基本集中在UMassEntitySubsystem中,上一章的例子也只是一个简单的案例,实际Entity有非常多种操作方式,所以我把创建和销毁Entity对应API列在了下面,通过注释可以了解详细是做什么的,详细实现就不多说了,可以参考上一章。
前面两篇基本上已经把MASS的ECS基础框架都说清楚了。其中最关键的部分:Fragment/Tag等对应的就是传统ECS中的Component,Processor对应的就是传统ECS中的System,而上层的MassGameplay,MassAI,MassCrowd都是基于底层的ECS框架做出来的Gameplay框架,这一篇主要来说下MassGameplay框架的实现。
本节阿森将和你一起深入浅出的学习简单几条指令,快速上手在linux写代码,同时更好的理解指令记忆
先说说近期的进展吧,最大头的成果就是趁着五一假期把 VulkanDriver 基本写完了,经典三角形:
大家好,我是峰哥,夏天已经来了,小麦马上要丰收了,今天分享一篇关于未来数仓架构发展方向的文章。
摘 要:CDN服务商普遍面临着各边缘节点承载能力不均难以最优调度的棘手问题,中国移动充分发挥掌握Local DNS的优势,首创了DNS权重扩展协议,可将CDN节点的容量比例由GSLB调度中心传递到LocalDNS,实现面向终端用户的按比例调度,本文介绍了DNS权重扩展协议的技术原理,在江苏移动的部署测试情况,为均衡CDN节点利用率提供了一种新的解决方案。
上一篇大概讲了ECS的设计思想,有提到优势也有提到劣势,优势是设计层面的,劣势是实现层面的。那么一套好的框架就是要保证如何保持优势的设计,而在实现时规避劣势所带来的问题。
EDAS支持语言Java,C++,PHP。EDAS支持Idea,Eclipse;Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理,不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可用的分布式系统,考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网(轻量配置中心)。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置,优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能,可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口,需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的,可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址};通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS),调用链查询(可查看慢业务和出错业务),调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能,但目前只有短信与邮件通知的方式,报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型:中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个应用),Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况,对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态,对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器,容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延,容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理,包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数,Tomcat参数,可对应用的实例分组(可按分组部署应用,添加实例到分组),可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群:Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息,应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组(group、DataId、Content)组成。 EDAS 提供主子账号体系,付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源,所有权限),但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建,子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权,EDAS授权(两种方式互斥,有了RAM授权,那么就不能在EDAS中授权),主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB(Server Load Balancer)、专有网络VPC(Virtual Private Cloud)这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生,如果无客户访问网站,
作者:HelloGitHub-小鱼干 摘要:语言之争,一直存在于各类社群,不论是单个编程语言的交流群,亦或是 NoSQL、云开发等技术群,总能看到“要不要换 Go”、“Rust 比 C++ 更强”的影
StructUtils是UE5新增的一个针对结构体存储和反射的辅助插件。之前在说UE5的ECS框架Mass时有粗略提到这个插件里的相关内容,比如Mass在实现ECS的Component就是使用了FInstancedStruct来保存元信息。有了FInstancedStruct,Component不必在C++预先定义好,可以直接在蓝图进行定义或组合,甚至让ECS支持lua或其他脚本都很容易,相比于其他C++常见的ECS框架,这也是UE5的ECS很有优势的一个点。
什么是负载均衡呢?用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上,接收到请求的服务器可以独立的响应请求,达到负载分担的目的。从应用场景上来说,常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡,从产品形态角度来说,又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
平时工作中自己多使用 Lua 脚本,过程中常常会遇到一个痛点:如何动态重载Lua脚本以加快开发的迭代速度.
基础设施即代码,其中的代码Code就是对基础设施资源的代码定义和描述,通过代码表达需要管理的资源。
Unity3D 带来的 ECS 曾经广受诟病。 在之前的这个版本中,Unity 做出了以编辑器为中心,数据驱动的开发框架。从此策划可以直接在编辑器中开发新的关卡和玩法而无需改动代码。组件复用的特性也将开发人力解放出来,为游戏开发节省了大量人力。尽管如此,这仍然不是一个足够准确和优秀的 ECS 系统。
如何获取一个类型T的name或者唯一ID, 对于这个问题, 最常规的方式应该是借助C++的rtti了, 比如如ponder中所使用的方式:
本文是《微服务治理实践》系列篇的第二篇文章,为大家介绍如何实现服务查询。该系列文章基于阿里云商业化产品 EDAS 的微服务实践,如果你的团队具备较强的微服务治理能力,那么希望我们在微服务治理方面的实践和背后的思考,可以为你提供一些参考。
在以前的版本若要对 apiserver 的请求做一些访问控制,必须修改 apiserver 的源代码然后重新编译部署,非常麻烦也不灵活,apiserver 也支持一些动态的准入控制器,在 apiserver 配置中看到的ServiceAccount,NamespaceLifecycle,NamespaceExists,LimitRanger,ResourceQuota 等都是 apiserver 的准入控制器,但这些都是 kubernetes 中默认内置的。在 v1.9 中,kubernetes 的动态准入控制器功能中支持了 Admission Webhooks,即用户可以以插件的方式对 apiserver 的请求做一些访问控制,要使用该功能需要自己写一个 admission webhook,apiserver 会在请求通过认证和授权之后、对象被持久化之前拦截该请求,然后调用 webhook 已达到准入控制,比如 Istio 中 sidecar 的注入就是通过这种方式实现的,在创建 Pod 阶段 apiserver 会回调 webhook 然后将 Sidecar 代理注入至用户 Pod。 本文主要介绍如何使用 AdmissionWebhook 对 CR 的校验,一般在开发 operator 过程中,都是通过对 CR 的操作实现某个功能的,若 CR 不规范可能会导致某些问题,所以对提交 CR 的校验是不可避免的一个步骤。
Elastic 与 OpenTelemetry 在各个领域展开合作,不仅在分析方面,还在通用架构和语义约定方面。
越来越多的公司将整个IT系统部署到各个云上,一个完整的IT 服务包含但不限于如下部分:
从 0.7 升级到 0.8:https://bevyengine.org/learn/book/migration-guides/0.7-0.8/
Logtail的安装配置流程相对比较简单,如果日志服务和ECS在同一账号下,则只需5个步骤即可实现采集。
现在越来越多的公司为了宣传产品,增加公司曝光度,会选择搭建公司官网这种成本低,见效快的方式。如果你会开发,可以自己开发网站程序,进而自己部署,完成公司官网的展现;如果你不会开发,可以选择找第三方的公司或者个人来帮你开发。无论采用那种方式,只要最终可以呈现出一个高端、大气、满足自己需求的网站即可。那么,如果你委托第三方帮你开发网站,需要准备哪些东西呢?
云服务器因为其管理流程简便、操作过程方便快捷的特点,受到很多企业的青睐。但面对市场上琳琅满目的各种云服务器厂商以及所提供的各种云产品,如何选择适合自己的云服务器对于新手是有一定的困难的。本作者总结了在选择云服务器时务必考虑到的几个方面,希望对大家选择云服务器有一定的帮助。
最近发现一个画架构图的神器diagrams,提供了很多云厂商及开源组件的图标,相比于C4-PlantUML显得更专业一点。 之前写过技术文档画图工具箱,diagrams属于diagram as code工具派别。
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