一台物理机安装openstack
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年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
安装运维复杂,在生产使用中需要大量的人力支持;2. 在线业务和大数据业务各自使用独立的资源池,使得资源流转困难,利用率低,成本上升;3. 传统大数据架构没有 CICD 机制,缺少测试和质量控制流程;4. 传统大数据缺少... 下面对应不同的两个物理资源池。用户在提交的时候,不需要关注实际对应的集群,而是提交到一个虚拟队列上,下层会针对作业进行相应的调度,自动分发到合适的集群/机房/队列上,能够有效提升容灾能力。* **应用按多因子...
海量笔记@在云上,如何搭建属于自己的全文搜索引擎 Web应用-个人站点 | 社区征文
当前云主机的发行版本为CentOS,当然,若是对于系统访问并发高,业务数据量非常之大的话,除了系统前后台代码本身质量优化之外,服务器配置(物理机or虚拟机or云主机)还可选择更高配些! Ok,now,有了这些前提条件,接下来开始**安装部署**我们**译点笔记应用**-所需要的**服务组件**: ## 系统环境准备**系统环境**首先,在云后台-防火墙配置好需要外网访问的端口(IP+PORT解析-公网IP或域名外网访问)。
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全面揭秘!火山引擎边缘 IaaS 混合部署架构实践
如何在同一台物理机上同时运行云主机和容器?以云主机为例,中心通过云边通道将资源下发到边缘集群,APIServer 接收到请求后,会调用 veEN API 做资源的校验,校验通过后会将资源存储到 DB 里。同时,veEN Controll... 例如 Openstack,想要将容器、云主机和裸金属等资源进行统一的编排是极其困难的,但是基于云原生的架构火山引擎边缘云团队通过 CRD 的扩展机型,可以非常方便的将这些资源做统一的编排,通过定义不同的 CRD 对象,VM,CI...
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
感谢这个平台能让自己有机会把最后一次的技术经验做分享,希望为同道中人提供参考,我分享的主题是基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践。# 一、项目背景项目是一个金融级的业务系统,架构是基于微服务设计... 编译和安装内核```- hugepage优化```jsecho never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled ;关闭透明大页,提高物理内存访问量。```效果如下所示:的安...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。十多年来,这些系统经历了多轮技术洗礼,我们也随之需要根据新... 这样导致了一个问题:在离线两个集群基于不同的物理机器,资源相互隔离,资源无法共享。在 YARN 服务规模巨大、场景复杂的前提条件下,设计资源统一池化和调度方案,如果选择将业务全部切到 K8s,用 K8s 的 API 再实现...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
如果一个 Flink 集群有100台机器,那这100台机器就由它独占;云原生模式虚拟化出了资源池的概念。资源池可以承载不同类型的大数据集群,可以装 Flink 集群,也可以装 Spark 集群,而且这些集群都是按需拉起的,可以迅速回收,在不需要时可以释放掉。- **统一部署和运维安装**:原来的运维方式是每个集群要运维每个自己集群的状态,出现集群之间的时延或者故障时,问题定位比较复杂。而云原生有统一的服务管理界面,以 Helm Chart 或 Oper...
云原生之旅:一年的变革、成长与启示|社区征文
节点:节点是运行容器化应用程序的物理或虚拟机。(2)Pod:Pod是Kubernetes最基本的资源,它包含一个或多个容器,共享一些网络和存储资源。(3)Service:Service为Pod提供负载均衡和可持续性,它可以将多个Pod映射到一... 依赖安装:```bashgit clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes.git cd kubernetes/build ./release.sh```第二步,我们还需要etcd的二进制可执行文件,通过如下方式获取:```bashwget https:...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
存储的成本也很重要。### 高性能计算和存储的规模化调度我们是如何应以上这些挑战的呢?#### 专为 AI 优化的高性能计算集群大型模型的训练需要具备高性能与高可用性的计算集群支撑。因此我们搭建了火山... 该实验是一个多机多卡的分布式训练场景。图中的蓝线表示没有任何的文件 IO,因为数据都是 mock 的,不需要从磁盘上读。另外它基于物理机,所以没有虚拟化的损耗。绿线是真实的训练场景,数据需通过 IO 读进来。它是基于...
