云数据中心采用来openstack
社区干货
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
主要是目前K8s容器管理而言主要采用了以下这三个可视化页面工具:分别是Rancher、kuboard和Kubernetes Dashboard。接下来分别介绍一下这三个工具。##### Rancher(摒弃选择)[Rancher](https://www.rancher.cn/)是一个开源的企业级多集群Kubernetes管理平台,实现了Kubernetes集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理,以确保集群的安全性,加速企业数字化转型。###### 中文官网首页(最新)**网络基础设施支持**。**第 1 层:** Pod 是 Kubernetes 的最小调度单元,Pod 网络就是确保 Kubernetes 集群中所有 Pod(包括同一节点及不同节点上的 Pod),逻辑上在同一个平面网络内,... 与 Openstack 的架构还有基于 SpringCloud 研发的分微服业务应用没有太大区别。**从设计模式方面,** Kubernetes 通过定义大量的模型(原语、资源对象、配置、常用的 CRD),通过配置管理模型实现集群资源的控制;虽然...
搞流式计算,大厂也没有什么神话
该团队完成了对 Flink 计算引擎的云原生化改造,并通过火山引擎正式对外提供云上能力。这不是一个挽狂澜于既倒的英雄故事,没有什么跌宕起伏的情节,也没有耀眼的鲜花与掌声。而是千千万万个普通开发者中的一小群... 比如数据采集、消息队列。好在趁着字节的业务场景偏单一,主要聚焦在机器学习场景,张光辉和其团队将流式计算引擎从 Apache Storm 切换到了 Apache Flink。所谓团队,其实连他在内,也仅有两人。之后又在 2018 年...
用 Weave Net 打开跨主机容器互联大门 | 社区征文
甚至跨云提供商和数据中心。### 无忧配置Weave Net 简化了容器网络的设置### 服务发现Weave Net 通过在每个节点提供一个快速的“微 DNS”服务器来实现服务发现。您只需命名容器,一切都“正常工作”,包括跨... Open vSwitch 还被集成到各种云计算软件平台和虚拟化管理系统中,包括 OpenStack、openQRM、OpenNebula 和 oVirt。Open vSwitch 的 Linux 内核实现在 2012 年 3 月 18 日发布的内核版本 3.3 中并入内核主线;官方...
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云数据中心采用来openstack-优选内容
云数据中心采用来openstack-相关内容
云原生虚拟化:一文读懂网络虚拟化之 tun/tap 网络设备
这样协议栈发送给 tun/tap 的数据包就可以被这个应用程序读取到,此时这个应用程序可以对数据包进行一些自定义的修改(比如封装成 UDP),然后又通过网络协议栈发送出去——其实这就是目前大多数“代理”的工作原理。... 完成数据报文的前端接收。## 参考资料:- https://opengers.github.io/openstack/openstack-base-virtual-network-devices-tuntap-veth- https://blog.csdn.net/zhou307/article/details/102806500- ...
【云原生 | 最佳实践】一个实践驱动的云原生项目集—KubeWharf | 社区征文
为了更好地支撑云原生应用的快速发展,KubeWharf 项目以 Kubernetes 作为基础,整合了一系列云原生组件,旨在构建一个功能全面、可扩展性极强的分布式操作系统。它通过集成元数据服务、服务网格、访问控制、跨集群管理... 另一重要目标是支持混合云模型,允许通过标准化采集进行离线分析和存储。KubeWharf 项目地址:[https://github.com/kubewharf](https://xie.infoq.cn/link?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fkubewharf)> 以 Ku...
中国人工智能厂商全景报告|爱分析
数据采标、MLOps工具等;技术服务层涵盖了各类通用的AI技术服务,如视觉智能云服务、知识图谱平台、智能搜索、智能推荐等。行业应用层是指结合一种或多种AI技术与具体业务场景形成的业务解决方案,包括了针对金融、制造等行业业务部门,或营销、客服等职能部门的多种AI应用。 综合考虑细分市场的市场规模、行业增速、企业关注度等因素,爱分析在本次研究中选取了行业应用层的智能内容运营、AI知识管理、AI工业质检、智能营销、智能客服...
CNI 网络观测
增加指标采集间隔,会减少单位时间内上报的指标数量,可以减少托管 Prometheus 标准版工作区的费用,但会降低监控精度。请根据实际需要配置。 云产品的指标类型分为 基础指标 和 其他指标,不同类型指标的计费方式不同... 查看指标您可以使用托管 Prometheus 的 Explore 功能来快速查询和展示指标数据。详情请参见 指标查询。 table th:first-of-type {width: 2%;}table th:nth-of-type(2) {width: 12%;}
克服 ClickHouse 运维难题:ByteHouse 水平扩容功能上线
社区工程师通常推荐使用“数据重分布”思路来解决扩容问题,但存在以下问题:- 新增节点后,手动提升新节点的导入权重,或暂时停止旧节点的数据导入,直至数据均衡。这种配置要求 Distributed 表的分片键(Sharding-key)设置为 random,对于设定了指定的 sharding-key 的表,无法采用这种模式。此外,如果存量数据很大,通过该方式实现均衡非常缓慢,可能花费数天乃至数个月才能追平。- 手动在节点之间移动分区,使节点间均衡。该方式...
解决k8s调度不均衡问题
OpenStack 的存储服务的配置限制; || CheckVolumeBindingPred | 是 | 16 | 基于 Pod 的卷请求,评估 Pod 是否适合节点,这里的卷包括绑定的和未绑定的 PVC 都适用; || NoVolumeZoneConflictPred | 是 | 17 | 给定该... 然后对这些指标监控数据进行聚合(依赖kube-aggregator),并在 Kubernetes Apiserver 中通过 Metrics API( /apis/metrics.k8s.io/) 公开暴露它们;- Prometheus Server: 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,非常...
干货|从ETL到ELT,揭秘火山引擎ByteHouse的技术实现
这些数据系统大多采用以行为主的存储结构,比如支付交易记录、用户购买行为、传感器报警等。在数仓及分析领域,海量数据则主要采按列的方式储存。因此,将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。 传统方式是采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。但随着云计算时代的到来,云数据仓库具备更强扩展性和计算能力,也要...
如何快速从 ETL 到 ELT?火山引擎 ByteHouse 做了这三件事
所使用的数据通常源自多样的业务数据,这些数据系统大多采用以行为主的存储结构,比如支付交易记录、用户购买行为、传感器报警等。在数仓及分析领域,海量数据则主要采按列的方式储存。因此,将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。 传统方式是采用 Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。但随着云计算时代的到来,云数据仓...
观点|词云指北(上):谈谈词云算法的发展
> > > 本文通过调研学术、商业、开源三个领域词云相关的产品,对词云相关算法、产品进行从上至下的总结,帮助读者快速了解词云相关的算法发展,并希望总结出当前字节跳动数据平台词云发展的路线。 全文将分两次推送... 大多算法会在降维后采用力导向模型对单词的位置进行调整,以提升词云的紧凑性和减少重叠。 如下图,其生成结果中,语义相关的单词会聚合在一起形成单词簇,用户可以快速的获得哪些单词是高度相关的。