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这篇文章展示了优化Kubernetes成本的挑战和一些最佳实践。例如：1.为Pod设置服务质量(QoS)，2.LimitRanges，3.ResoureQuotas。云容器具有灵活性，可以将应用程序无缝迁移到任何环境，包括云环境、虚拟环境或裸机环境，而无需担心虚拟操作系统、虚拟化软件等。简化的管理、

Kubernetes作为一项核心技术已成为现代应用程序架构的基础，越来越多的企业使用Kubernetes作为容器编排系统。下面的数据来自2020CNCFSurvey的原始数据，可以看到使用Kubernete的企业占比达到了80%。Kubernetes的流行主要有以下几个原因：自动化：Kubernet

容器是什么软件集装箱，把程序和依赖项打包成镜像，在主机上启动运行成为容器。和虚拟机的差别：镜像小，启动快；可以跨平台运行。集群管理：在主机集群中部署和管理容器应用。目前主流的管控系统是Kubernetes(K8S)和DockerSwarm。K8S介绍Kubernetes（k8s）是自动化容器操作的开

​前言Databend是一款完全面向云对象存储的新一代云原生数据仓库，专为弹性和高效设计，为您的大规模分析需求保驾护航。Databend同时是一款符合Apache-2.0协议的开源软件，除了访问云服务（https://app.databend.com/）之外，用户还可以自己部署Databend生产集

译者|李睿审校|孙淑娟治理可带来一致性和可重复性，以确保质量永远不会降低。制定Kubernetes治理模型有助于保持整个组织的正常运行。此外，Kubernetes治理模型中提出的策略并不局限于资源和部署的安全基线。然而，真正的问题是：在企业的云原生旅程中，在哪里以及为什么需要Kubernetes的治

随着行业的快速发展和业务的高速迭代，数据量也呈爆炸式增长，大数据云原生化逐渐成为企业数字化转型的重要演进方向。数字化驱动企业提升运营效率，洞察商业机会；云原生化提升IT系统效率，促进业务敏捷，大数据云原生化是为企业创新提供无限可能。大势所趋：云原生大数据传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性

本文将从以下五部分切入，讲述日志系统的演进之路：携程日志的背景和现状、如何搭建一套日志系统、从ElasticSearch到Clickhouse存储演进、日志3.0重构及未来计划。一、日志背景及现状图12012年以前，携程的各个部门日志自行收集治理（如图1）。这样的方式缺乏统一标准，不便治理管控，也更

1、背景最近在折腾Kafka日志集群，由于公司部署的应用不断增加，日志采集程序将采集到的日志发送到Kafka集群时出现了较大延迟，总的TPS始终上不去，为了不影响业务团队通过日志排查问题，采取了先解决问题，再排查的做法，对Kafka集群进行扩容，但扩容后尴尬的是新增加的5台机器中，有两台机器的消费发

一、通信开销影响因素节点数量每秒从本地实例列表选择5个节点，在这5个节点中选择最久没有通信的实例，向该实例发送PING消息。即：定时发送PING消息的节点数量=5。避免一些实例节点一直选不到，会有一个定时任务扫描兜底措施。集群内部每秒10次的固定频率扫描本地缓存节点列表，也就是每100ms一次。如果

首先，做一下自我介绍。我是联通软件研究院大数据工程师张策，同时在Alluxio社区担任PMCmember，也是PrestoContributor，对开源大数据比较感兴趣，希望平时与大家多多交流。全文将围绕以下内容展开：使用场景在缓存加速方面的应用在存算分离方面的应用在混合负载领域的应用轻量级分析相关

一、在DevOps、微服务化、容器等新技术的落地过程中分布式存储有哪些优势和不足？【问题描述】存储是IT架构最基础的部分，新技术的发展对存储提出了更高的要求，分布式存储针对这些新技术有哪些特长？不足又有哪些？@顾黄亮 苏宁消费金融有限公司 技术总监： 分布式存储在IT架

译者|康少京策划|云昭在众多NoSQL存储中，Cassandra是广受企业和开发者欢迎的选择之一。它使用AmazonDynamo引入的架构方面的特性来支持BigTable数据模型，优势非常明显:高度可扩展性和高度可用性、没有单点故障NoSQL列族实现、非常高的写入吞吐量和良好的读取吞吐量、二级索引支

导读：今天和大家分享京东零售OLAP平台的建设和场景的实践，主要包括四大部分：管控面建设优化技巧典型业务大促备战01管控面建设1. 管控面介绍管控面可以提供高可靠高效可持续运维保障、快速部署小时交付的能力，尤其是针对ClickHouse这种运维较弱但是性能很高的OLAP核心引擎，管控面就显

最近看了下关于分布式限流的部分，看到Sentinel的分布式限流，也就是集群限流的部分，想搭个环境看看，结果发现网上关于这方面的内容基本可以说没有，你甚至很难跑起来他的demo，就算能跑起来，估计也得自己研究半天，麻烦的要死。我猜测很重要的原因可能就是Sentinel关于这块做的并不完善，而且从官方

大家好，我是Tom哥。性能不够，缓存来凑。一个高并发系统肯定少不了缓存的身影，为了保证缓存服务的高可用，我们通常采用RedisCluster集群模式。描述：集群部署采用了3主3从拓扑结构，数据读写访问master节点，slave节点负责备份。随便登录一台redis节点，都可以看到集群的slot的槽位

感谢doyoubi提供这么好的项目，原文：https://github.com/doyoubi/undermoon/blob/master/docs/redis_cluster_protocol.mdRedisCluster是官方的Redis分布式解决方案，支持sharding(分片)和failov

微软子公司GitHub近日就上个月底持续时间超过8个小时的一连串故障发表了完整的事后分析报告，详细说明了数据库基础架构导致GitHub遭遇故障的确切原因，GitHub数据库出岔子不是第一次了。GitHub工程高级副总裁KeithBallinger撰写的这篇报告称，2月份的故障是“多次服务中断，导致在

背景京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。京东到家的订单数据存储在Mysql中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的，同时对于一些复杂的查询，Mysql支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Ela

背景作为国内领先的生活服务平台，美团点评很多业务都具有非常显著、规律的”高峰“和”低谷“特征。尤其遇到节假日或促销活动，流量还会在短时间内出现爆发式的增长。这对集群中心的资源弹性和可用性有非常高的要求，同时也会使系统在支撑业务流量时的复杂度和成本支出呈现指数级增长。而我们需要做的，就是利用有限的资源