上一章我们讲解了标准分区的使用过程，可以看到，标准分区的配置比较简单，但是标准分区也有很显著的缺点，如：分区创建后不可扩容、分区的空间必须连续，不允许跨越多块空间或磁盘。但是这些缺点，却是我们在生产环境中比较常见的需求，如：存放某个软件相关数据的分区，经常会被软件的数据所占满，需要空间扩容，而且一块磁盘存满了，还需要再加一块新的磁盘。为了满足这种需求，Linux中就需要使用LVM技术来实现。
问题背景：有的用户在使用服务器过程中，没有规划好服务器的磁盘使用，到后期，想从已有的磁盘中压缩出一块空间创建新的分区，挂载到其他业务使用，本文针对这种场景，输出下具体的操作方案，仅供参考；
Fluid是CNCF基金会旗下云原生环境中数据密集型应用的高效支撑平台，项目自开源发布以来吸引了众多相关方向领域专家和工程师的关注，在大家的积极反馈下社区不断演进。近期 Fluid 0.6 版本正式发布，在该版本中，Fluid 主要新增改善以下三个方面内容：
Linux的LVM非常强大，可以在生产运行系统上面直接在线扩展硬盘分区，可以把分区umount以后收缩分区大小，还可以在系统运行过程中把一个分区从一块硬盘搬到另一块硬盘上面去等等，简直就像变魔术，而且
注册腾讯云：https://cloud.tencent.com/document/product/378/17985
在公有云上，有很多的存储产品，让我们眼花缭乱，今天我们来看下弹性文件服务SFS。初一看，与我们在私有云经常使用的NAS有些神似，又与公有云上的云硬盘有些类似。只有实际操作，才能给自己留下深刻的印象，我们来操作一下。
LVM是逻辑盘卷管理（Logical Volume Manager）的简称，它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制，LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层，来提高磁盘分LVM区管理的灵活性。前面谈到，LVM是在磁盘分区和文件系统之间添加的一个逻辑层，来为文件系统屏蔽下层磁盘分区布局，提供一个抽象的盘卷，在盘卷上建立文件系统。物理卷（physical volume）物理卷就是指硬盘分区或从逻辑上与磁盘分区具有同样功能的设备（如RAID），是LVM的基本存储逻辑块，但和基本的物理存储介质（如分区、磁盘等）比较，却包含有与LVM相关的管理参数。
（若系统中没做lvm操作，但是 df -h 查看时会发现存在lvm文件，那是因为在安装系统的时候，未设置手动分区，系统就默认以lvm的形式分区了） 4.10/4.11/4.12 lvm讲解 LVM讲解
由于云计算在资源成本和弹性扩容方面的天然优势，越来越多客户愿意在云上构建 AI 系统，而以容器、Kubernetes 为代表的云原生技术，已经成为释放云价值的最短路径， 在云上基于 Kubernetes 构建 AI 平台已经成为趋势。
lvm： 首先准备磁盘分区并且修改分区类型为8e 直接在修改创建分区的时候修改分区的类型 先选择字母 't' 然后选择分区，在修改分区的Hex代码修改成8e即可。 修改完成以后可以用fdisk
LVM讲解 lvm的优缺点 优势：很方便的扩容和缩容磁盘空间 局限性：，磁盘发生损坏，不易于恢复 lvm准备工作 fdisk /dev/sdb n 创建3个新分区，每个分区为1G t 改变分区类型为
pod，中文翻译过来叫豆荚，如下图。我们都知道豆荚，一个豆荚里面有很多豆子。豆荚就可以理解为pod，一个个的豆子就可以理解为容器。pod和容器的关系是一个pod里面可以有一个或者多个容器。Pod是k8s部署的最小单位。
上一部分我们分享到了使用 RS 没有办法让自己管理的多个 pod 都有一个独立的持久化声明，RS 没有办法在指定模板中对不同的 pod 做差异化处理
LVM LVM(Logical Volume Manager)逻辑卷管理，是一种将一个或多个硬盘的分区在逻辑上集合，相当于一个大硬盘来使用，当硬盘的空间不够使用的时候，可以继续将其它的硬盘的 分区加入
2.使用t命令将新建的三个分区id改为8e，将id改为8e后这个分区类型就是Linux LVM类型，只有这样才能做成物理卷：
LVM是逻辑盘卷管理（LogicalVolumeManager）的简称，在Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制，LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层，来提高磁盘分区管理的灵活性。通过LVM系统管理员可以轻松管理磁盘分区，扩容文件系统，LVM将若干个磁盘分区连接为一个整块的卷（volumegroup），形成一个存储池。管理员可以在卷组上随意创建逻辑卷组（logicalvolumes），并进一步在逻辑卷组上创建文件系统。
Serverless 作为近几年兴起的新概念，相信不少人都对其有所耳闻，但究竟什么是 Serverless？它真的不需要服务器了吗？传统业务到底如何和 Serverless 适配呢？ 本文将通过 WordPress 建站场景，为您介绍基于 Serverless 的低成本、高性能的全新建站方案。
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。
数据仓库Palo Doris版是基于Apache Doris（百度自研的分析型数据库引擎）构建的企业级MPP云数据仓库，Palo Doris版全面兼容MySQL协议，提供快捷查询UI，易于使用；支持高并发低延时查询，支持PB级以上的超大数据集，可有效地支持在线实时数据分析。
逻辑卷管理器（Logical volume Manager）是 Linux 系统用于对硬盘分区进行管理的一种机制，理论性较强，其创建初衷是为了解决硬盘设备在创建分区后不易修改分区大小的缺陷。尽管对传统的硬盘分区进行强制扩容或缩容从理论上来讲是可行的，但是却可能造成数据的丢失。而 LVM 技术是在硬盘分区和文件系统之间添加了一个逻辑层，它提供了一个抽象的卷组，可以把多块硬盘进行卷组合并。这样一来，用户不必关心物理硬盘设备的低层架构和布局，就可以实现对硬盘分区的动态调整。
作者 | 温芳 360 系统部数据开发高级工程师 一年前，360 系统部开始研究云舟项目——打破传统存算一体结构、保持近实时的弹性，云原生计算存储分离类似 Snowflake 的 DaaS 数仓平台，并支撑公司日益增多的机器学习任务 。 我们遇到的第一个挑战就是线下存储如何与云上的计算资源适配，数据依然存储到云下的 PoleFS 存储中，无法对接云上的 Serverless 弹性容器实例。我们倾向于使用 serverless 容器，因为它简单易用、极致弹性、最优成本、按需付费；但同时 Serverless
前面我们分享很多关于 K8S 的内容，有没有发现 pod 都是无状态，RS / RC 管理的 pod 也是无状态的，我们可以任意删除一个 pod，副本管理器又会马上给我们创建一个 pod
集群中在未开启节点池，当集群中只存在一个Node节点时，属于单点风险，当Node 宕机业务会受到影响，因没有其他资源无法调度。
在使用fdisk/parted等分区工具对硬盘分区之后，是否使用LVM由用户决定 ：
云原生数据库 TDSQL-C 使用计算存储分离的架构，计算资源和存储资源解耦，可以提供PB级的存储容量供用户按需使用。而 Serverless 架构是将计算资源做到极致弹性，和购买的实例规格解耦，根据用户数据库实际的负载，自动启停，自动扩缩容，用户按使用计费。其中计算资源主要是 CCU（CPU+内存），CPU 可以由 cgroup 或者 docker 等技术限制，内存分配给数据库进程，大部分由 Buffer Pool 模块使用，目的是缓存用户数据，Buffer Pool 内存的分配与释放过程涉及用户数据的分布，搬迁，还有内核中全局资源的互斥等等。本文将详细介绍 TDSQL-C Serverless 在内核做的一系列优化，让数据库弹的更稳。
张路，运营开发专家工程师，现负责游戏知几 AI 助手后台架构设计和优化工作。 游戏知几 随着业务不断的拓展，游戏知几 AI 智能问答机器人业务已经覆盖了自研游戏、二方、海外的多款游戏。游戏知几研发团队主动拥抱云原生，推动后台业务全量上云，服务累计核心1w+。 通过云上的容器化部署、自动扩缩容、健康检查、可观测性等手段，提高了知几项目的持续交付能力和稳定性，形成了一套适合游戏知几自身的上云实践方案。本文将会介绍游戏知几项目中遇到的痛点以及探索出的一套可靠的上云实践方案。 知几项目背景 游戏知几[1]是一款游戏
曹鑫，腾讯业务运维工程师，擅长大规模K8s集群运营和容器化，目前就职于 IEG 增值服务部 营销基础平台中心，现负责腾讯游戏数据营销服务上云和营销基础平台建设。 背景 游戏营销服务通过分析玩家在游戏内的行为数据，精准发起运营活动，实现拉新、拉活跃、拉付费、拉回流等效果，使游戏获得更大的收益。服务有如下特点： 节奏快，比如五五开黑节，九九战斗之夜，周年庆，活动仅持续数日 数量多，平均每天都会有几十个活动上线，而且活动种类繁多 访问量无法精准预估，很难精准的预测一次活动的访问量，玩家参与度经常超预期 访问量
导语 | 业界开源的云函数框架比较多，像knative、openfaas都是比较成熟且优秀的。本文主要介绍一个云原生的云函数框架：knative。希望更多开发者对它有更深的了解～ 引言 云函数现在已经是老生常谈了，之前用腾讯云函数SCF搭建过一些正式的服务。在使用过程中，对云函数的伸缩，复用和冷启动机制都比较好奇，也拉着腾讯云助手做了相关的请教。不过毕竟不是面对面，所以了解的程度比较有限。业界开源的云函数框架比较多，像knative、openfaas都是比较成熟且优秀的。knative目前已经是CNCF的一
云原生数据库 TDSQL-C 使用计算存储分离的架构，计算资源和存储资源解耦，可以提供PB级的存储容量供用户按需使用。而 Serverless 架构是将计算资源做到极致弹性，和购买的实例规格解耦，根据用户数据库实际的负载，自动启停和自动扩缩容，按使用计费。其中计算资源主要是 CCU（CPU+内存），CPU 可以由 cgroup 或者 docker 等技术限制，内存分配给数据库进程，大部分由 Buffer Pool 模块使用，目的是缓存用户数据，Buffer Pool 内存的分配与释放过程涉及用户数据的分布，搬迁，还有内核中全局资源的互斥等等。本文将详细介绍 TDSQL-C Serverless 在内核做的一系列优化，让数据库弹得更稳。
逻辑卷管理器是Linux系统用于对硬盘分区进行管理的一种机制，为了解决硬盘设备在创建分区后不易修改分区大小的缺陷。尽管对传统的硬盘分区进行强制扩容或缩容从理论上讲是可行的。但是却可能造成数据的丢失。LVM技术是在硬盘分区和文件系统之间添加了一个逻辑层，它提供了一个抽象的卷组，可以把多块硬盘进行卷组合并。这样一来，用户不必关心物理设备和底层架构和布局，就可以实现对硬盘分区的动态调整。
GlusterFS是一种分布式文件系统，项目中使用它作为数据文件冷备存储后台。GlusterFS的技术特点是采用无元数据中心的架构，采用Xlator以调用栈的形式组织各功能模块，Xlator之间通过RPC进行通信，客户端与服务端共用某些Xlator，下图就是Gluster客户端与服务端的Xlator栈示意图。
在之前的分享中，我们知道一个程序如何放到容器中，一个镜像如何生成 pod， pod 的创建，运行，管理，删除过程，挂载等等
根据对线上流量、存储以及系统资源的占用，发现我们的 Pulsar 集群有许多的冗余，所以考虑进行缩容从而减少资源浪费，最终也能省一些费用。
这篇文章参考自《Kubernete权威指南》，对其中的相关章节做了一些总结，从下面十个点对pod进行深入讲解，也会有些配置的实例，希望对大家学习kubernetes带来些许帮助。
安装系统时，我们往往会在磁盘分区时，为交换分区单独分出一块儿位置，但当系统安装完成后，我们通过固定的文件位置在配置交换分区。
服务挂上rbd正常读写，经过很长时间之后再次发布就会出现timeout的错误，导致服务无法启动，但是如果强制把服务缩容到0，然后再发布改成1，这样就能启动成功，短时间内再次进行发布操作，rbd挂载 卸载又很正常了，故障再不会出现了
刚开始接触 Kubernetes 那会，从官网下载了一个 nginx Pod 模板文件，通过 kubectl apply 启动后，之后执行 kubectl get pod 展示出了一个处于 running 状态的 pod, 第一个 hello word 就跑起来了，转眼一想，Kubernetes 可是工业级的编排平台，能够保证容器的管理、编排、弹性扩缩容，现在编排运行没什么问题，但没体现出对容器的管理和弹性扩缩容。
原文作者：ryan4yin，🔗： https://thiscute.world/posts/kubernetes-best-practices/ 本文主要介绍我个人在使用 Kubernetes 的过程中，总结出的一套「Kubernetes 配置」，是我个人的「最佳实践」。其中大部分内容都经历过线上环境的考验，但是也有少部分还只在我脑子里模拟过，请谨慎参考。 阅读前的几个注意事项： 这份文档比较长，囊括了很多内容，建议当成参考手册使用，先参照目录简单读一读，有需要再细读相关内容。 这份文档需要一定的 Kube
Horizontal Pod Autoscaler（HPA）控制器， 用于实现基于 CPU 使用率进行自动 Pod 扩缩容的功能。HPA 控制器基于 Master 的 kube-controller-manager 服务启动参数 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period 定义的探测周期（默认值为 15s） ， 周期性地监测目标 Pod 的资源性能指标， 并与 HPA 资源对象中的扩缩容条件进行对比， 在满足条件时对 Pod 副本数量进行调整。
Pod 作为 k8s 的基本调度单元，是 k8s 的关键所在。本文从 Pod 的使用、控制、调度、应用配置等方面入手，全方面讲解 k8s 如何发布和管理应用。
StatefulSet和Deployment的区别 “Deployment用于部署无状态服务，StatefulSet用来部署有状态服务”。 具体的，什么场景需要使用StatefulSet呢？官方给出的建议是，如果你部署的应用满足以下一个或多个部署需求，则建议使用StatefulSet。 稳定的、唯一的网络标识。 稳定的、持久的存储。 有序的、优雅的部署和伸缩。 有序的、优雅的删除和停止。 有序的、自动的滚动更新。 稳定的主要是针对Pod发生re-schedule后仍然要保持之前的网络标识和持久化存储。这里
Serverless 数据库 随着业务的专注度越来越高，抽象的程度也越来越高，李志阳以汽车作为 Serverless 的类比，我们以前去购买一辆汽车，是为了开车去买车，现在可以租车、打车了，我们只需要知道目的地就行了，不需要关注过程，而是关注核心诉求。 在计算服务上面，演进也是类似的，我们从前是自建机房、维护整个机房；到后来在云上购买虚拟机部署业务，去负责里面的扩缩容；再到后来的函数计算，我们只需要关注业务带，整个 CICD 到部署扩容这些东西完全不用关注，整个业界的抽象程度会越来越高。 狭义的 Se
前言：随着以Docker为典型代表的容器化理念逐渐兴起，众多的使用分布式架构的公司和企业，开始考虑对原有系统进行容器化升级。传统分布式架构为什么需要容器化？容器化面临怎样的机遇与挑战？作为智能大数据服务商的个推如何将容器化落地？未来将有怎样的发展？本文以个推在容器化上的实践为例，与大家一起探讨及展望。
Kubernetes是一个流行的容器编排平台，它可以轻松地部署和管理容器化应用程序。其中一种类型的控制器是StatefulSet，它可以管理有状态的应用程序。
2022 年 10 月，腾讯自研业务产品全面完成云原生上云。自研业务产品云上规模已突破 5000w CPU，借助云原生的技术优势，全面提升了腾讯自研业务产品的运营效率，在此过程中我们也对腾讯云产品进行了打磨和验证。无论是在业务场景、稳定性要求、运维效率等多个方面，大规模容器化过程中都面临不少的技术挑战。本篇将进行分享，希望可以给广大开发爱好者带来灵感。
A. apiserver/controller-manager/scheduler/kube-proxy/service/etcd
https://blog.csdn.net/hanyi_/article/details/113945026
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
