3 天前 / reesunhuang
可观察性依赖于系统所发出的信号，这些信号提供了关于系统行为的原始数据。然而，可观察性不仅受限于这些信号的质量，还受限于这些信号的可视化和解释的方式。 考虑到混沌工程、可观察性和可视化涉及到人类自我的解释，仪表盘的设计者可能会对这些解释产生偏差，这是一个事实。在这个意义上，视觉隐喻并不能保证我们以正确的方式解释这些数据。 基于视觉隐喻的仪表盘可以提供比经典的可视化更有用的数据。
5 天前 / u277623
KubeSphere 简介 Kubernetes 是一个非常复杂的容器编排平台，学习成本非常高，KubeSphere 所做的事情就是高度产品化和抽象了底层 Kubernetes，是一个面向云原生的操作系统。讲得再通俗一点，Kubernetes 屏蔽了底层容器运行时的差异，而 KubeSphere 则屏蔽了底层 Kubernetes 集群的差异，它解决了 K8s 使用门槛高和云原生生态工具庞杂的痛点。你可以在可视化界面上点几下鼠标即可将 Pod 调度到集群的不同节点中，无需编写 YAML。
6 天前 / 微信搜「腾讯云原生」
朱建平，TEG/ 云架构平台部 / 块与表格存储中心副总监。08 年加入腾讯后，承担过对象存储、键值存储，先后负责过 KV 存储 -TSSD、对象存储 -TFS 等多个存储平台。 NoSQL 技术和行业背景 NoSQL 是对不同于传统关系型数据库的一个统称，提出 NoSQL 的初衷是针对某些场景简化关系型数据库的设计，更容易水平扩展存储和计算，更侧重于实现高并发、高可用和高伸缩性。 NoSQL vs 关系型数据库其实早几年大家看两者的区别是清晰的，关系型数据库就是用 SQL 语句操作，具有行列结构和预定义 scheme 的二维表；NoSQL 是 Key-Value 存储...
10 天前 / 微信搜「腾讯云原生」
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。
13 天前 / 微信搜「腾讯云原生」
吴连火，腾讯游戏专家开发工程师，负责欢乐游戏大规模分布式服务器架构。有十余年微服务架构经验，擅长分布式系统领域，有丰富的高性能高可用实践经验，目前正带领团队完成云原生技术栈的全面转型。 导语欢乐游戏这边对 Istio 服务网格的引进，自 2019 开始，从调研到规模化落地，至今也已近三年。本文对实践过程做了一些思考总结，期望能给对网格感兴趣的同学们以参考。 在正文开始之前，先明确一下本文所说的服务网格（service mesh）概念 —— 基于 sidecar 通信代理，网状拓扑的后端架构级解决方案。目前业界最流行的开源解决方案为 Istio。
16 天前 / u561252
本篇文章来自《华为云云原生王者之路训练营》钻石系列课程第 11 课，由华为云 OSC 云原生服务中心服务技术负责人 Lucas 主讲，深度剖析 Kubernetes 应用管理，帮助大家了解主流 K8S 应用管理生态的使用场景，Helm chart 模板机制和 Operator 机制。 01 K8s 应用模板的使用场景介绍 Helm 能给我们带来什么 完整的应用通常不只是简单的 deployment，StatefulSet 等负载资源，通常还包括配套的 service, PV/PVC, configmap 等一系列资源。我们在进行实例下发、升级、更新换代等一系列生命周期操作时，这些资源都需要统筹考虑。
17 天前 / Yourtion
前言 近年来，数据库系统服务的数据量呈指数级增长，同时也面临处理的业务需求愈发复杂、实时性要求越来越高等挑战。单机数据库系统已经逐渐不能满足现代的数据库服务要求，因此分布式数据库 / 数据仓库得到了越来越广泛地运用。 在实时分析（OLAP）领域，分布式数据仓库可以充分发挥系统的分布式特点，将复杂的 OLAP 任务分解下发到系统中的所有节点进行计算提升分析性能；分布式数据仓库也可以比较方便地对系统节点进行扩容，应对用户业务数据量增加的需求。
21 天前 / u561252
云原生的三层演进 Cloud Native 如今，云原生正以强劲的发展之势，剑指云计算的下一个十年。 在技术上，云原生关键技术如容器、微服务、服务网格等热度持续攀升，据云原生产业联盟《中国云原生用户调查报告》显示，2021 年，云原生技术领域的建设投入、集群规模持续走高，用户应用及软件发布更加频繁。在用户生产环境中，容器技术采纳率近 70%，Serverless 技术持续升温，应用用户近四成。
23 天前 / sjf0115
URL:https://grafana.com/blog/2018/12/12/loki-prometheus-inspired-open-source-logging-for-cloud-natives/ 简介 Grafana Labs 简介 Grafana 是用于时序数据的事实上的仪表盘解决方案。它支持近百个数据源。Grafana Labs 想从一个仪表盘解决方案转变成一个可观察性 (observability) 平台，成为你需要对系统进行调试时的首选之地。 完整的可观察性可观察性。关于这意味着什么，有很多的定义。可观察性就是对你的系统以及它们的行为和表现的可见性。
26 天前 / kafeidou
动手点关注干货不迷路 背景本文分享的是 Bytedoc 3.0 关于集群交付方面的内容以及一些云原生的实践：如何将 Bytedoc 3.0 与云原生的能力结合起来，交付用户一个开箱即用的集群，与软件层的能力相匹配，最大化展示 Bytedoc 3.0 具备的“弹性”能力。 面临的问题数据库服务的使用者有两方：用户（业务）和 DBA（运维），运维能力不断增强，才能给用户更好的服务体验。 用户需求运维需求目标与思路目标为了解决上述问题，Bytedoc 3.0 软件层已经实现了相关的能力，我们需要在交付层提供类似的能力...
39 天前 / 趣编程
本文约 3800字，预计阅读时间：10分钟 引言：伴随着基础设施技术升级，应用研发环境也从最初的传统 IT 架构、虚拟化 & 容器化架构演变到现在的云原生多云架构。“应用研发新模式”本身就是一个比较大的话题，我们也不敢说一个人或者一个团队就能把这个话题聊透彻。但随着应用研发基础架构环境的演进，应用研发模式一定是在不断地调整和创新。 今天我们大胆把话题抛出来，聊聊自己的一些想法，和大家一起探讨、共创云原生时代应用研发模式后续的演进路线。
40 天前 / kafeidou
开源项目推荐 Coolify[1]Coolify 是一个开源自托管的 Heroku/Netlify 替代品，颜值还不错。 Podman Desktop[2]Podman Desktop 是针对 Podman 运行时的桌面管理工具。 文章推荐Fluent Operator：云原生日志管理的一把瑞士军刀随着云原生技术的快速发展，技术的不断迭代，对于日志的采集、处理及转发提出了更高的要求。云原生架构下的日志方案相比基于物理机或者是虚拟机场景的日志架构设计存在很大差别。作为 CNCF 的毕业项目，Fluent Bit 无疑为解决云环境中的日志记录问题的首选解决方案之一。
41 天前 / 数栈DTinsightu580540
导读： 近些年随着云计算和云原生应用的兴起，容器技术可以很好地解决许多问题，所以将大数据平台容器化是一种理想的方案。本文将结合袋鼠云数栈在 Flink on Kubernetes 的实践让您对大数据平台容器化的操作和价值有初步的了解。 你可以看到 Kubernetes 如何解决 Hadoop 痛点 数栈在 Flink on K8S 的实践 容器化之后的未来设想：资源池化 作者 / 雅泽、狗焕 编辑 / 向山 引言 在过去的很长一段时间，大数据领域中构建可扩展的分布式应用框架中，Apache Hadoop 占据的是绝对的统治地位。
45 天前 / kafeidou
KubeKey v2.1.0-alpha.0 发布啦！该版本的主要特性： 支持三种使用场景的 Etcd 集群（二进制部署，Kubeadm 部署，连接外置已存在的 Etcd 集群）。支持部署 Containerd v1.6.2。KK 制品导出采用 OCI 标准对镜像进行拉取和归档保存，实现复用基础镜像层。制品存储空间占用可降低近一半。KK 使用制品推送镜像至私有仓库时，支持自动创建和推送 Docker multi-arch manifest list。详情可参考：https://github.com/kubesphere/kubekey/releases/tag/v2.1.0-alpha.0 最重要的是还支持了 KubeSphere 3.3.0 测试版...
47 天前 / sjf0115
点击上方蓝字关注我们！ 在字节跳动内部，我们实现了一套全新的云原生 Spark History 服务—— UIService，相比开源的 SHS，UIService 存储占用和访问延迟均降低 90% 以上，目前 UIService 服务已经在字节跳动内部广泛使用，并且作为火山引擎湖仓一体分析服务 LAS（LakeHouse Analytics Service）的默认服务。业务背景 开源 Spark History Server 架构 为了能够更好理解本次重构的背景和意义，首先对原生 Spark History Server 原理做个简单的介绍。 开源 Spark History Server流程图 Spark History 建立在 Spark 事件（Spark Event）体系之上。