22 小时前 / kafeidou
2020 年 4 月 3 日，业界应用最为广泛的 Kubernetes 管理平台创建者 Rancher Labs（以下简称 Rancher）宣布推出全新开源项目 Fleet，致力于为用户提供海量 Kubernetes 集群的集中管理体验。 Rancher 是业界最早实现多云多集群管理的企业级 Kubernetes 管理平台。早在 2016 年的 Rancher 1.0 版本，Rancher 就已经提供了用于管理多个集群的中央控制平面。作为 Kubernetes 多集群管理的先驱，我们已经亲眼看到了用户如何不断增加所管理集群的数量。
10 天前 / 崔秀龙
节点数量早在 Kubernetes 1.2 时候，就已经宣布达到 1000 节点的规模了，在 1.6 版本更达到了 5000 节点的规模。各大厂也都有了各自的超大规模单一集群。然而普罗大众的情况是如何呢？Sysdig 在 2019 年度容器应用报告中得到的结果是，大于 50 节点规模的集群不足 10%，另外一个佐证是 Mohamed Ahmed 的一篇调查报告中也提供了类似的数据。这种情况的一种解释是，目前的应用阶段还比较早期，处于试探期间；然而从一个侧面来说，Sysdig 的调研对象针对的是生产应用，也就是说处于生产应用状态下的集群，绝大多数都是这种小规模集群。
15 天前 / 好学的阳明
标签：kubernetesschedulerdescheduler在介绍 Kubernetes 集群均衡器之前我们还是非常有必要再来回顾下 kube-scheduler 组件的概念。我们知道基本上所有的分布式系统都需要一个流程或应用来调度集群中的任务来执行，同样 Kubernetes 也需要这样一个调度器来执行任务，我们熟知的 kube-scheduler 组件就是扮演这个角色的，该组件是作为 Kubernetes 整个控制面板的一部分来运行的，并监听所有未分配节点新创建的 Pod，为其选择一个最合适的节点绑定运行。
33 天前 / NebulaGraph
首发于 Nebula 的图数据库新世界写文章 Kubernetes 部署 Nebula 图数据库集群 NebulaGraph已认证的官方帐号 6 人赞同了该文章 Kubernetes 是什么 Kubernetes 是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes 的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kubernetes 提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制。 Kubernetes 在设计结构上定义了一系列的构建模块，其目的是为了提供一个可以部署、维护和扩展应用程序的机制，组成 Kubernetes 的组件设计概念为松耦合和可扩展的，这样可以使之满足多种不同的工作负载。
37 天前 / MarvinZhang
前言★本篇文章摘自 Crawlab 的 Kubernetes 部署文档。 ”Kubernetes（K8S） 是非常强大的容器编排工具，可以管理大型集群、微服务、分布式应用等等，是生产环境多节点部署中非常合适的选择。 而 Crawlab 作为分布式爬虫管理平台，同样也支持 Kubernetes 部署。Kubernetes 部署适合比较大型的分布式应用，但如果您有几台机器，也是可以实践的，Kubernetes 将降低您管理分布式应用的成本。 如果对 Kubernetes 还不了解，可以在 Kubernetes 中文社区入门课程 中学习相关知识；如果您已经了解 Docker，可以参考另外一个比较不错的免费资源...
56 天前 / why技术
持续输出原创文章，点击蓝字关注我吧 这是 why 技术的第 33 篇原创文章 本周是在家办公的一周，上面的图就是我在家的工位。 工欲善其事，必先利其器。在家办公，我是认真的。 在家里开发的时候有需求是这样的：一个如果接口调用失败，需要自动进行重试。 虽然关系不大，但是我还是想到了 Dubbo 的集群容错策略：Failover Cluster，即失败自动切换。 （这个转折是不是有点生硬。......） 所以借本文对于 Dubbo 的 Cluster 集群和 FailoverCluster( 失败自动切换)策略进行一个详细分析。 本文如果没有特别说明的地方，源码均是来自最新的 2.7.5 版本。
96 天前 / u128287
点击上方“马蜂窝技术”，关注订阅更多优质内容 Kafka 是当下热门的消息队列中间件，它可以实时地处理海量数据，具备高吞吐、低延时等特性及可靠的消息异步传递机制，可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题。 Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用，为很多核心的业务提供支撑。本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践，介绍相关业务场景、在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决、之后还有哪些计划等。
107 天前 / iyacontrol
Kubernetes是用于构建高度可扩展系统的强大工具。结果，许多公司已经开始或正在计划使用它来协调生产服务。不幸的是，像大多数强大的技术一样，Kubernetes也很复杂。我们整理了以下清单，以帮助你生产环境最佳实践Kubernetes。 容器最佳实践Kubernetes提供了一种编排容器化服务的方法，因此，如果您没有按顺序实践你的容器，那么集群一开始就不会处于良好状态。请按照以下提示开始。 1: 使用精简基础镜像 what：容器是内置在系统镜像中的应用程序堆栈。从业务逻辑到内核的所有内容都打包在一起。
115 天前 / 雨后天空
点击上方"IT牧场"，选择"设为星标"技术干货每日送达！ TIPS 本文基于Consul 1.5.3，理论适用于Consul 1.6及更低版本。安装单机版Consul详见：《安装单机版Consul》 知识预热Consul常用命令命令解释示例agent运行一个consul agentconsul agent -devjoin将agent加入到consul集群consul join IPmembers列出consul cluster集群中的membersconsul membersleave将节点移除所在集群consul leave参考文档这里只列出几个常用的命令，consul有将近20个命令，本文不作展开...
115 天前 / laoyang360
0、引言实战中经常遇到的问题： 问题 1：请问下大家是如何评估集群的规模？比如数据量达到百万，千万，亿万，分别需要什么级别的集群，这要怎么评估？ ps：自己搭建的测试环境很难达到这一级别。 问题 2： 问题 3：我看了很多文章关于 es 集群规划的文章，总感觉乱七八糟的，没有一个统一的规划思路。如何根据硬件条件和数据量来规划集群，设置多少节点，每个节点规划多少分片和副本？ Elasticsearch 集群规模和容量规划：是进行 Elasticsearch 集群部署前对所需资源类型和数量的规划。
119 天前 / 平头哥的技术博文
点击上方“平头哥的技术博文”，选择“关注公众号” 技术文章第一时间送达！ 最近看 redis cluster 集群，在 Redis Cluster 集群中涉及到了数据分布问题，因为 redis cluster 是多 master 的结构，每个 master 都是可以提供存储服务的，这就会涉及到数据分布的问题，所以借着个机会聊一聊分布式中的数据分布算法，在新的 redis 版本中采用的是虚拟槽分区技术来解决数据分布的问题，关于什么是虚拟槽分区技术我们后面会详细的介绍。
121 天前 / NebulaGraph
首发于Nebula 的图数据库新世界写文章分布式图数据库 Nebula Graph 中的集群快照实践NebulaGraph已认证的官方帐号 1 概述1.1 术语本文主要会用到以下术语： StorageEngine：Nebula Graph 的最小物理存储单元，目前支持 RocksDB 和 HBase，在本文中只针对 RocksDB。Partition：Nebula Graph 的最小逻辑存储单元，一个 StorageEngine 可包含多个 Partition。Partition 分为 leader 和 follower 的角色，Raftex 保证了 leader 和 follower 之间的数据一致性。
147 天前 / openio
1、问题引出ES中文社区中，有如下问题：问题1：存储数据，data目录从一个机器直接移到一台新的机器是否可以直接使用？问题2：es升级时，data目录如果在外部路径，从低版本升级到高版本时，data目录是否直接可以使用？问题3：将一个旧的es数据(400多G)迁移到新的es中的时候直接将旧es的data目录下indices文件拷贝到新es的data下(大概花了一个晚上)，这种做法是否可取？脑补一下，如果你遇到上述问题，你一般怎么解决？2、问题分析上述问题涉及到集群备份、索引数据备份、数据迁移、数据恢复等问题...
156 天前 / 崔秀龙
最近我接到一个问题：“你是如何管理这么多 Kubernetes 的？”。本文试图揭示 Zalando 在 AWS 管理 140 多个 Kubernetes 集群的秘密。 我写过一篇文章：为什么需要多集群，Mikkel 在 KubeCon EU 2018 上做了关于如何在 Kubernetes 基础设施上进行持续交付的精彩分享。这里基本是对现存信息的一个梳理。 背景Zalando 有 200 多个开发团队，他们全权负责自己的应用，其中也包括 7*24 待命的支持工作。
159 天前 / 公众号「后端进阶」
前段时间收到某个 Kafka 集群的生产客户端反馈发送消息耗时很高，于是花了一段时间去排查这个问题，最后该集群进行扩容，由于某些主题的当前数据量实在太大，在对这些主题迁移过程中花费了很长一段时间，不过这个过程还算顺利，因为在迁移过程中也做足了各方面的调研，包括分区重平衡过程中对客户端的影响，以及对整个集群的性能影响等，特此将这个过程总结一下，也为双十一打了一剂强心剂。 排查问题与分析接到用户的反馈后，我用脚本测试了一遍，并对比了另外一个正常的 Kafka 集群，发现耗时确实很高，接下来 经过排查...