支持业务更好的发展。### 1.2 平台简介[SmartOps](https://smartops.anchnet.com/)多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难管理问题。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... 访问控制来保证数据安全与用户隐私)以及安全监控与审计,形成事前、事中、事后的全过程防护;- 业界主流安全工具平台赋能:如:KubeLinter/Kubescape/Nessus/Sonarqube/AppScan等,严格把控平台从设计、开发、测试、部...
传统大数据组件繁多,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... 搜索引擎如果支持存算分离的部署模式,将存储放在统一的大数据文件存储或对象存储上,这样可以降低扩缩容和数据 Rebalance 时间;* 增强对请求响应能力:将存储放在统一的大数据文件存储或对象存储上,也可以增强对请求...
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... 配置好Java环境变量, ```安装包:jdk-8u171-linux-x64.tar.gz解压到:/usr/下,为/usr/jdk1.8.0_171sudo tar zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz –C /usr/编辑:profilesudo vim /etc/profile 添加环境变量:e...
作为一个以 Kubernetes 为基础构建的分布式操作系统,成为云原生领域备受瞩目的开源项目。它以一组云原生组件为基础,专注于提升系统的可扩展性、功能性、稳定性、可观测性以及安全性,以满足大规模多租集群、离线混部... **大规模多租集群支持——** KubeWharf 的设计注重提高系统的可扩展性,使其成为管理大规模多租集群的理想选择。在当今云原生时代,许多企业面临着庞大的服务规模和多元化的应用负载。KubeWharf通过与Kubernetes...
数据支撑。本文主要详细讲述DataLeap 中的 Notebook ,包括前期选型、技术路线、架构升级、调度方案、以及未来工作等五部分重点内容,带你详细了解Notebook。# 概述Notebook 是一种支持 REPL 模式的开发环境。... 在我们的配置下,是拉起一个运行 JupyterLab 的环境。另外,由于我们会使用 Remote Kernel,所以在这个环境内,并不提供 Kernel 运行的能力。在认证鉴权方面,我们让 JupyterHub 请求我们业务后端提供的验证接口,判断...
# 概述Notebook 是一种支持 REPL 模式的开发环境。所谓「REPL」,即「读取-求值-输出」循环:输入一段代码,立刻得到相应的结果,并继续等待下一次输入。它通常使得探索性的开发和调试更加便捷。在 Notebook 环境,你可以交互式地在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果,使用起来非常灵活。在数据开发领域,Notebook 广泛应用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、构建和训练机器学习模型等方...
在传统的数据中心,服务器被视为宠物:一台物理机器,被赋予一个有意义的名字,并由你照顾。你通过向同一台机器添加更多的资源来进行扩展。如果服务器生病了,你要照顾它直到恢复健康。在这种模式下,服务器被视为不可... 也没有等待请求处理完再关闭进程。10. Dev/prod parity-**环境等同**>Keep development, staging, and production as similar as possible尽可能地保持整个应用生命周期的环境相似,包括开发环境、预发布环境、...
以下是我们较为关注和需要的K8s的主要功能 - **「卷快照的支持(v1.17版本开始)」** 目前我们迫切需要,否则数据卷的恢复能力,完全不能用啊!每次我们都需要考虑自己去实现备份。 - **「准入Webhook(v1.19版本开始)... rancher在dashboard部分做的还是不如kubernetes dashboard或者kuboard更加直观。3. 【资源耗费】对比了以下我们的开发环境的使用效果之后,发现kuboard是三者(kubernetes dashboard、kuboard和rancher)之中最少的。...
ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将... ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好,**由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些case下并不能充分并行。因此在某些场景下,难以发挥集群的全部资源。随...
**无法支持大吞吐场景;** 用户的吞吐不仅受限于TTGW集群本身吞吐的限制,而且受限于NFS协议单次读写1MB的限制。另外NFS是单TCP连接,同时内核slot并发请求也有限制,这会导致吞吐受限以及元数据和数据相互影响- ... #### 云原生化部署支持ByteFUSE基于K8S CSI接口规范 [1] 开发了CSI插件,以支持在K8S集群中使用ByteFUSE访问ByteNAS集群,其架构如下图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-...
Join 等有状态的计算任务,而 State 也一直都是作业调优的一个重点。目前 State 和 Checkpoint 已经在字节跳动内部被广泛使用,业务层面上 State 支持了数据集成、实时数仓、特征计算、样本拼接等典型场景;作业类型上... 阅读下方内容之前,我们可以回忆一下,在使用 Flink State 时是否经常会面临以下问题:* 某个状态算子出现处理瓶颈时,加资源也没法提高性能,不知该如何排查性能瓶颈* Checkpoint 经常出现执行效率慢,barrier 对齐...
以上前三种采集方案都只支持采集容器的标准输出,第四种方案需要改造业务代码,这几种方式对采集容器文件都不友好。但用户对于日志文件有分类的需求,标准输出将所有日志混在一起,不利于用户进行分类。如果用户要把所有日志都转到标准输出上,还需要开发或者配置,难以推广。因此 Kubernetes 官方推荐的方案无法完全满足用户需求,给我们的实际使用带来了很多不便。### 自建日志采集系统的困境与挑战云原生场景下日志种类多、数量多...