图书馆和环境中的新安全层
社区干货
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
平台可纳管不同环境、不同云厂商资源统一管理,并结合平台的统一监控告警、统一服务管理、统一运营管理、统一运维管理、自动化运维等能力能极大简化云用户、云运维、云运营各角色的工作复杂度,提升管理效率和资源交... 专注业务创新。下图为SmartOps架构全景:- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进...
State Migration on Flink SQL
编程环境等等,无需经历打包,部署等耗时的流程,简单地编辑 SQL 语句即可创建拥有复杂逻辑的流式任务。然而,对用户屏蔽掉底层细节,意味着 SQL 作业会丧失一些代码层面的灵活度。其中一个非常重要的话题就是 **SQL ... 但为了隔离外部存储的 DAG 和 StreamGraph 的实现,此处提出一个独立的抽象,叫 PlanGraph,将 StreamGraph 里的一些属性映射上去。那么 StreamGraph 中的算子和 PlanGraph 中的节点如何形成稳定的映射呢?我们复用了...
替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理
JDBC 和 Redis 提供了统一的配置抽象层。但不太好用。一些个性化的需求比如配置中心的权限管理和热加载,Spring Cloud Config Server 本身不支持,需要做二次开发。对于 Kubernetes,可以通过 ConfigMap 或者 Secret 按照更加原生的方式以环境变量、文件或启动参数的方式注入到应用中去,就像敲 Linux 命令一样方便。我们会发现 Spring Cloud Config Server 更像是一个独立的软件,Kubernetes 的 ConfigMap 更像是软件内的功...
探索云原生化的服务架构体系的技术风向,攻克云原生化微服务架构的痛点和特性 | 社区征文
可以采用MVP思想进行分层化解决。- 服务2.0时代:系统变得复杂,互联网和移动互联网发展迅猛。解决快速迭代复杂系统的架构成为下一代关键。- 服务3.0时代:云计算提供快速交付资源的基础设施,采用微服务架构提升研发效率,解决复杂系统的难题。- 服务4.0时代:在云原生架构的基础上,加入中台架构成功解决复杂系统中的问题。## 新时代架构预测随着数字化的深入发展,整个时代的架构将进一步升级。我们不可否认,5.0时代将结...
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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
**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)。,同时由于不...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
《中国卓越技术团队访谈录》,在这本 InfoQ 打造的重磅内容产品中,火山引擎云原生计算团队技术负责人李亚坤接受专访,阐述了字节跳动如何应对大数据技术的不断革新,同时让产品的性能更加出色。采访嘉宾 | 李亚坤-火山引擎云原生计算技术负责人编辑 | Tina-InfoQ 资深编辑技术永远是在“更新”或“替换”中得到发展。在大数据行业里,2006年 Hadoop 的诞生,给我们带来了变革意义的改变,大数据生态组件也开始层...
替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理
首次 Meetup 中的同名分享,主要介绍了 Spring Cloud 技术体系和云原生技术体系的区别与联系,以及如何借助云原生能力构建微服务系统。 作者|夏岩,火山引擎高级研发工程师大家好,我是火山引擎的... 环境变量当然是 immutable 挂进去,但是我们可以将一些可变的属性以文件的方式挂载到宿主机容器化应用程序的 YMAL 文件里去。随着 ConfigMap 的变动,YMAL 也会同时变动,这时只需要让应用能 watch 配置文件的变化,进...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
火山引擎云原生计算团队技术负责人李亚坤接受 InfoQ 专访,详细介绍了过去五年字节跳动在高速发展中历炼出的技术体系与团队,以及当下大数据云原生化的趋势。- 采访嘉宾 | 李亚坤- 编辑 | Tina* * *技术永远是在“更新”或“替换”中得到发展。在大数据行业里,2006年 Hadoop 的诞生,给我们带来了变革意义的改变,大数据生态组件也开始层出不穷。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...
KubeCon | 使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载
整个 Ray cluster 中的所有 object store 构成一个大的分布式内存。为了提供简洁的分布式编程体验,Ray Core 内部做了非常多工作,比如 actor 调度和 object 的生命周期管理等,上图左侧展示了如何使用 Ray Core ... head 和 worker 需要直接通过 ip 和 port 连接,集群的拉起、节点的增删会比较复杂,可恢复能力也较弱。其次,RayJob submit 脚本提交作业的模式在大规模生产环境下很难管理,除此之外,也没有 K8s 生态可以给予你的监控...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
是大数据平台新一代架构和运行形态,是一种以平台云原生化部署、计算云原生调度、存储统一负载为特点,可以支持多种计算负载,计算调度更弹性,存储效能更高的大数据处理和分析平台。云原生大数据带来了大数据在使用和运维方面的巨大变化,从以下三个角度来看:* **业务层面**:传统模式下,业务独立占用资源,在业务高峰时段占用全部资源,但在低谷时段资源占用率可能只有20%-30%; **云原生** **模式下**的业务是混部的,比如在线和离...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
新版本的存储层基于Apache Atlas实现。迁移过程中,我们遇到了比较多的性能问题。 **本文以Data Catalog系统升级过程为例,与大家讨论业务系统性能优化方面的思考,也会介绍字节跳动关于Apache Atlas相关的性能优化。... 本文中的业务系统,是相对于引擎系统的概念,特指解决某些业务场景,给用户直接暴露前端使用的Web类系统。 **优化之前,首先应明确优化目标** 。与引擎类系统不同,业务类系统不会追求极致的性能体验,更多是以解决...
