本文将分享火山引擎容器服务 VKE 作为云上 Kubernetes 平台,在帮助客户实现集群资源弹性过程中的一些经历和挑战,共分为以下几个部分: * 第一部分介绍什么是 CA,以及它内部的流程和实现方式,帮助大家更好地... 很久都不能加入集群,超过了预设的超时限制,我们判定这是一个异常的节点。异常节点随后又被 CA 清理删除,那我们就很好奇,为什么 ECS 的云盘写入这么慢?经过进一步的调研,我们发现主要原因是云盘服务的压力太大:...
让业务在设计架构时,能够天然感知底层的多个维度、多种 QoS 类型的资源,实现 Service 化落地;另一方面,我们向下要回答一个问题,即为什么字节的机器数量如此庞大,利用率却并不理想,业务仍苦于缺少机器资源。因... 在谈及混合部署技术之前,我们需要先弄清楚服务的核心指标及其内涵。对于运行在容器、弹性虚机上的服务,我们通常以可用副本数所占的比例来定义它们的可用性。但是当用户实际使用这些服务时,它们的执行性能和效率才...
为什么别人做的比我酷炫吸睛;同样的数据,为什么别人看起来逼格够高?类似这样的问题同学你是否也曾思考过?在设计领域,有一个**认知负荷** 的概念,它代表作品内有效信息传递给读者所需要的成本。一个优秀的可视化... 居中对齐、居右对齐。通常不建议避免在同一页面上混合使用多种对齐方式。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e8dc4d978fd6454492d7463c83c98509~tplv-tlddhu82o...
云原生的重要性体现在它能够充分利用云计算的优势,提高应用程序的可伸缩性、弹性和可靠性。通过容器化和微服务架构,应用程序可以更好地适应云环境的需求,实现自动化的部署和弹性的资源调配。这使得企业能够更加灵活地开发和部署应用程序,提高业务的竞争力和创新能力。云原生的普及程度也在不断增加。越来越多的企业和组织意识到云原生的优势,并开始采用相关的技术和工具。云服务提供商和技术公司也纷纷推出云原生相关的解决方案...
随着以生成式人工智能为代表的新一代人工智能问世,越来越多企业开始将 AI 模型能力应用到各行各业,Argo Workflows 也在 HPC、图片处理、仿真计算、游戏 AGI、自动驾驶数据处理、科学计算等领域有了越来越广泛的应用... 可参考以下文档在容器服务 VKE 中先创建集群:[https://www.volcengine.com/docs/6460/70626](https://www.volcengine.com/docs/6460/70626)。选择容器网络模型为 VPC-CNI(近期也会发布对弹性容器 VCI 对 Flannel...
全面支持容器基础、容器集群核心系统组件、AI Infra、网络性能、应用性能等观测能力。来源 | 火山引擎云原生团队# **困局:云原生可观测面临挑战**随着云原生技术栈的迅速发展,系统复杂性逐渐下沉到服务网格、... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049236&x-signature=wMoQlHfXT7vwBUuvxQMA8S5Otro%3D) 来源:eBPF 社区 eBPF 借助 JIT 机制将字节码转换为机器特定指令集,这使得 eBPF 程序的运行效率与本机内核代码几乎一样高效,并...
读写分离:通过计算组(VW)概念,对宿主机硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有效隔离,读写分开资源管理,任务之间互不影响,杜绝了大查询打满所有资源拖垮集群的现象。- ANSI-SQL:SQL 兼容性全面提升,支持 ... 企业和政府单位的数据量每年呈现 30%以上的增长速度。 在过去集中式架构的数据仓库方案中,建设成本与数据总量正相关,成本居高不下;采用基于分布式架构的大数据方案中,由于存储计算耦合,为了满足存储空间膨胀...
在微服务和容器化时代,我们开始大面积拆分小应用,将业务分割为一个个小系统,通过 Docker 来独立部署每个小系统,但遇到了容器编排、应用扩缩容、升级繁琐、容器难管理等诸多问题;![picture.image](https://p3-vo... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790062&x-signature=wjfL5maen7rq2r26YC2nhQfldVw%3D)【2】引擎监控:数据库连接/表/InnoDB/访问响应数据库连接包括了:每秒执行操作数、每秒执行事务数、连接数利用率、当前打开...
容器重启后如果服务变换 ip 和服务端口,ClickHouse-keeper 难以快速恢复。这不仅是因为 2,也是因为 keeper 实现中 raft 的 server\_id 和监听地址进行了强绑定。![picture.image](https://p3-volc-community... 服务端节点在配置变更时,对“选举的时间参数”在每一轮选举中达成共识。4. 客户端如何感知“谁是新 leader”这个服务端产生的共识。**follower 节点的角色共识:leader 选举的实现****数据结构**分布式...
通常可以支持服务在普通硬件上面去部署,整体的计算和存储的扩展性都得到了解决。基于开源技术生态,多个大型公司也参与到数据湖技术发展中来,整体生态繁荣度也在逐步提升。 但在这一阶段凸显出了一个问题... 所有引擎计算能力统一由弹性容器服务来提供,可以支持弹性伸缩,按需使用。 再往下就是湖仓一体的存储层。首先,湖仓一体存储会通过统一的元数据服务,向计算层提供统一的元数据视图,屏蔽底层的具体元数据实...
如有需求请咨询公司法务或者律师。 开源许可证是开源软件的基础,它规定了开源软件的使用、修改和分发的条件。对于开发者和使用者来说,了解开源许可证的定义、法律原理和常见许可证是非常重要的。选择合适的开源许... 在这种情况下,该函数库不能给自由软件带来任何特别的好处,所以最好对它使用 LGPL 许可证。这就是为什么我们对 GNU C 库使用 LGPL 的原因。毕竟,世界上有那么多的 C 函数库; **让我们的 C 库使用 GPL 许可证会...
每一个数据该以何种单位展示,都是摆好数据需要考虑的问题。随时间迁移的销售额波动用折线图会更生动,大金额销售额数据的展示加上单位后缀会比直接的数据更直观。因此,摆好数据对提升数据看板可读性,增强数据信息... 将视频多的标签名居中突出显示 || [直方图](https://www.volcengine.com/docs/4726/37026) ...
生成分布式执行 Plan 下发给 Data Server,Data Server 负责 Query Plan 的执行。Krypton 的 Query Processor 采用了 MPP 的执行模式。3. 为了提供更好的数据可见性,我们支持了 Dirty Read 的功能,也就是 Data Ser... 每个 DS Instance 对应一个容器,因此我们完全可以把 DS Instance 划分成多个 Resource Group,不同的 Workload 通过 Resource Group 实现隔离。由于 Krypton 存算分离的特点,多个 Resource Group 可以共享一份数据。...