简单的说。簇(cluster)是一组计算机。他们，作为一个一般的为客户提供了一套网络资源。该计算机系统是集群中的单个节点(node)。
作为互联网的幕后英雄，Linux运维工程师长期隐匿在大众认知范围之外，关于运维的讨论仍旧是一片无人涉足的荒漠。在某知名行业研究调查结果中，非互联网从业者对于运维相关问题的回复有三个高频词汇是：不知道、没听过、网管。当调查人员告诉他们科幻电影中展示黑客高超技巧时的命令行界面正是大多数运维工程师每日工作环境时，他们发出极其一致的惊叹。
我们的业务系统，不管是企业内部系统还是互联网应用系统，都需要可扩展，高可用性的系统。可扩展性和高可用性不是孤立的，只有结合起来，才能达到理想的效果。 可扩展性是系统、网络或进程的可选属性之一，它表达的含义是可以以一种优雅的方式来处理不断增长的工作，或者以一种很明白的方式进行扩充。例如：它可以用来表示系统具备随着资源(典型的有硬件)的增加提升吞吐量的能力。 垂直扩展的意思是给系统中的单节点增加资源，典型的是给机器增加CPU或内存，垂直扩展为操作系统和应用模块提供了更多可共用的资源，因此它使得虚拟化的技
简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性： image.png 先说区别： 一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。 1：分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。 分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。 举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
通过高性能网络或局域网互联的服务器集群正成为实现高可伸缩的、高可用网络服务的有效结构。
K8s集群往往会因为组件的不安全配置存在未授权访问的情况，如果攻击者能够进行未授权访问，可能导致集群节点遭受入侵。比较常见的的组件未授权访问漏洞，主要包括 API Server 未授权访问、kubelet 未授权访问、etcd 未授权访问、kube-proxy 不安全配置、Dashboard未授权访问。
1. LVS 简介 ---- 1. LVS 是什么？ LVS 的英文全称是 Linux Virtual Server，即 Linux 虚拟服务器。它是我们国家的章文嵩博士的一个开源项目。在 linux 内核 2.6 中，它已经成为内核的一部分，在此之前的内核版本则需要重新编译内核。 2. LVS 能干什么？ LVS 主要用于多服务器的负载均衡。它工作在网络 4 层，可以实现高性能，高可用的服务器集群技术。 它廉价，可把许多低性能的服务器组合在一起形成一个超级服务器。 它易用，配置非常简单，且有多种负载均衡的
洪志国，腾讯云工程师，负责 TKE 产品容器运行时，K8s，Mesh 数据面等基础组件研发。 陈鹏，腾讯云工程师，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，为客户业务保驾护航。 容器的底层实现深度依赖于内核的众多特性，如 overlay 文件系统，namespace，cgroup 等，因此内核的功能和稳定性，在很大程度上，决定了整个容器 PaaS 平台的功能和稳定性。从 TKE 上线三年多以来，上万集群，数十万个节点的运营经验来看，内核问题约占所有节点问题的三分之
当今计算机技术已进入以网络为中心的计算时期。由于客户/服务器模型的简单性、易管理性和易维护性，客户/服务器计算模式在网上被大量采用。在九十年代中 期，万维网（World Wide Web）的出现以其简单操作方式将图文并茂的网上信息带给普通大众，Web也正在从一种内容发送机制成为一种服务平台，大量的服务和应用（如新闻服务、网 上银行、电子商务等）都是围绕着Web进行。这促进Internet用户剧烈增长和Internet流量爆炸式地增长，图1显示了1995至2000年与 Internet连接主机数的变化情况[1]，可见增长趋势较以往更迅猛。
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消息队列(Message Queue，简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件，具有高吞吐量、高可用等等优点。
问题导读 1.你认为Hadoop集群的搭建有什么共同点？ 2.低版本升级高版本，你是如何操作的？ Hadoop集群的搭建除了Hadoop1与Hadoop2的集群搭建有所区别之外，Hadoop2集群的搭建大部分都是相似的。 1.需要安装ssh，达到无密码互通 无密码互通，很多这里都遇到了问题，这里提供两篇帖子。 linux（ubuntu）无密码互通、相互登录高可靠文档 CentOS6.4之图解SSH无验证双向登陆配置 2.修改hostname hostname有临时修改于永久修改，详细见
某核心JAVA长连接服务使用MongoDB作为主要存储，客户端数百台机器连接同一MongoDB集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、MongoDB内核链接认证不合理、代理配置不全等一系列问题，最终经过多方努力确定问题根源。
Rocky Linux 8.4 现已正式发布。Rocky Linux 是一个社区版的企业操作系统，旨在与 Red Hat Enterprise Linux 8.4 实现 100% 的 bug-for-bug 兼容。官方表示，由于这是 Rocky Linux 的第一个版本，所以发布说明只反映了各版本之间上游功能的变化。且不支持从 Rocky Linux 8.3 RC1、Rocky Linux 8.4 RC1 或任何其他候选版本迁移到 Rocky Linux 8.4。
目前市面上有很多开源的流媒体服务器解决方案，常见的有SRS、EasyDarwin、ZLMediaKit和Monibuca等，我们应该怎么选择呢？
MySQL Group Replication（简称MGR）是MySQL官方于2016年12月份推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案。MGR提供了高可用、高扩展、高可靠的MySQL集群服务，是MySQL数据库未来发展的一个重要方向。 场景描述 操作系统MySQL版本CentOS Linux release 7.3.1611MySQL5.7.20 二进制 ip地址规划 IP地址hostsport192.168.74.134mgr-node1.up.com3306\23306192.168.74.13
Nginx需要处理进站和出站的流量,本身相当于大门,必须从这里进入和走出, 所以压力会比较大, LVS只会处理进站的流量, 也是相当与大门, 但是会将流量分发到后方的服务器, 请求会由服务器自己返回不会走LVS, 所以LVS的承受压力就会大于Nginx, 很适合做流量分发, 所以一般都会使用LVS + Nginx
单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。
现在的环境中，经常会用到集群，如数据库集群。如，我们在主机上部署数据库节点，形成集群。
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
近期由于数据库需要升级，将原有主从模式改为集群模式，实现搞可用HA。作为没有使用过mysql的小白，花了三周时间研究了下mysql，并了解原理后，完成了公司分派的任务，将mysql-innodb-cluster部署在生产环境。下面就将我这次采坑实战记录下来。
Kafka（http://kafka.apache.org/） 是由 LinkedIn 使用 Scala 编写的一个分布式消息系统，用作 LinkedIn 的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础，具有高水平扩展和高吞吐量。Spack、Elasticsearch 都支持与 Kafka 集成。下面看一下几种分布式开源消息队列系统的对比：
熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；
关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
由于公司缓存方案改进，准备采用codis集群作为主要的缓存解决方案（codis：国内豌豆荚开发的redis集群解决方案，已开源，github地址：https://github.com/CodisLabs/codis），codis集群依赖于zookeeper集群，本文介绍zookeeper集群的实现。 image.png 一、Zookeeper原理简介 ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。 Zookeep
之前的文章介绍过 VMware 在 VMworld 上宣布的太平洋项目 (Project Pacific) ，这是 vSphere 向 Kubernetes 原生平台的演进。太平洋项目引入了 vSphere 主管集群（ Supervisor Cluster ）的概念，该集群能够在 ESXi 上原生地运行 Kubernetes Pod（称为 Native Pod ）。
实现RabbitMQ的高可用集群，一般在并发和数据量不高的情况下，这种模型非常的好用且简单.
根据场主了解，Linux高级运维工程师的起薪在8-10K，1-3年工作经验能拿12-16K，3-5年工作经验能拿年薪30-50W。
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在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不断地在攀升，从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要想对海量的数据进行挖掘，首先要考虑的就是海量数据的存储问题，比如Tb量级的数据。
NoSql就是Not Only sql。Nosql是非关系型数据库，它是关系型数据库的良好补充，而不能替代关系型数据库。
本章回答ES应该怎么用的问题。ES被设计得简单易用，容易上手，如果只是把它当作黑盒来用，不了解内部原理，甚至没有一定的基础知识，当数据和节点规模达到一定程度的时候会面临许多问题。本章就重点问题给出使用和部署建议。
（1）LVS 是Linux Virtual Server的简称，也就是 Linux 虚拟服务器, 是一个由章文嵩博士发起的自由软件项目，它的官方站点是www.linuxvirtualserver.org。现在LVS已经是 Linux标准内核的一部分，在Linux2.4内核以前，使用LVS时必须要重新编译内核以支持LVS功能模块，但是从Linux2.4内核以后，已经完全内置了LVS的各个功能模块，无需给内核打任何补丁，可以直接使用LVS提供的各种功能。
生产环境需考量各种因素，结合自身业务需求而制定。看一些考虑因素（以下顺序，可是分了顺序的哦）
最近项目中用到了storm，然后storm中用到了zookeeper，然后今天抽空整理一下zookeeper的安装使用，原来后期再慢慢学习。
4) 方案生命周期长，从整体角度，综合多个游戏项目，长远来看，能节省大量重复性硬件投入成本；
研究显示，AI工程化落地过程中，出现痛点从高到底依次是资源利用率、大模型落地、分布式训练效率、推理效率、国产化、异构芯片调度。其中，资源利用率出现频率接近后面五名的总和。深挖痛点，其背后是资源分配不均衡、资源规划不合理、资源碎片多的问题。
我们要学习 Kubernetes Kubernetes ，就有首先了解 Kubernetes 的技术范围、基础理论知识库等，要学习 Kubernetes，肯定要有入门过程，在这个过程中，学习要从易到难，先从基础学习。
相信很多人对MGR这个词比较陌生，其实MGR(全称 MySQL Group Replication 【MySQL 组复制】)是Oracle MySQL于2016年12月发布MySQL 5.7.17推出的一个全新高可用和高扩展的解决方案。具备以下特性：
Lens 是一个开源的管理 Kubernetes 集群的 IDE，相比于其他的可视化管理更加好用，功能十分强大。通过 Lens，我们可以很方便的管理多个Kubernetes集群。
要想理解容器的本质，我们先来聊聊是容器技术。广义上来说：容器技术 = 动态的容器 + 静态的镜像 + 远端的仓库。容器、镜像和仓库构成了容器技术的三要素，其中最核心的概念就是容器。简单来说，镜像就是把应用程序运行所依赖的环境、配置等打包成的一个文件；而仓库则是保存和管理这些镜像的地方。这两个概念我们后面的章节会详细展开，本节就先来说一下容器。
1.引言 在过去的十几年中，Internet从几个研究机构相连为信息共享的网络发展成为拥有大量应用和服务的全球性网络，它正成为人们生活中不可缺少的 一部分。虽然Internet发展速度很快，但建设和维护大型网络服务依然是一项挑战性的任务，因为系统必须是高性能的、高可靠的，尤其当访问负载不断增 长时，系统必须能被扩展来满足不断增长的性能需求。由于缺少建立可伸缩网络服务的框架和设计方法，这意味着只有拥有非常出色工程和管理人才的机构才能建立 和维护大型的网络服务。
In 1994, the first Beowulf Cluster was built at NASA, using Linux, as an alternative to the very expensive HPC supercomputers. “Beowulf Clusters are scalable performance clusters based on commodity hardware, on a private system network, with open-source software (Linux) infrastructure. The designer can improve performance proportionally with added machines. The commodity hardware can be any of a number of mass-market, stand-alone compute nodes as simple as two networked computers, each running Linux and sharing a file system, or as complex as 1,024 nodes with a high-speed, low-latency network.” 1994年，在NASA,使用Linux建立了第一个Beowulf集群，作为昂贵的HPC超级计算机的一种替代品。 “Beowulf集群是基于商用硬件的可扩展的高性能集群，建立在专用的系统网络和开源软件（Linux）基础设施上。设计者可以通过按比例添加机器来提高性能。硬件可以是简单的只需两台联网计算机组成的计算节点，每个节点都运行Linux,并共享一个文件系统，或复杂的像具有高速，低延迟的1,024节点的网络。“
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
文件服务器(file servers)是一种器件，它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能，简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能，提高了数据的可用性，二则减少了管理的复杂程度，降低了运营费用。
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